Smartstock > E-com

E-com

prognoza e-commerce

Udział rynkowy sprzedaży generowanej kanałem online’owym systematycznie rośnie, a wraz z nim wyzwania jakim muszą podołać kierujący e-commerce.  Stosunkowo niski próg wejścia zachęca konkurentów do inwestowania w sprzedaż online i daje klientom ogromny wybór miejsca realizacji ich zakupów. Konkurowanie w świecie online, gdzie wiedza klienta o warunkach zakupu czy reputacji sprzedającego jest niemal nieograniczona, przenosi się na obszar optymalizacji łańcucha dostaw. Wygrywa ten kto potrafi dostarczyć produkt szybciej, w dobrej cenie, i jeszcze na tym zarobić.

W ogromie dostępnych w sieci produktów, gdzie często, mimo wprowadzania nowości, trudno wyróżnić swój asortyment, konieczne jest dążenie do optymalnego alokowania posiadanych środków. Nietrafione prognozy sprzedaży powodują, że zainwestowany kapitał w niechciane produktu przestaje pracować, a produkty, które świetnie się sprzedają są w niewystarczającej ilości do obsłużenia popytu. Do tego dochodzą często długie lead time’y dostawców, które nie pozwalają dynamicznie reagować na zmieniające się trendy w zachowaniach konsumentów i odpowiednio szybko się zatowarować.

Dlatego optymalizacja alokacji kapitału w sklepie e-commerce wymaga zastosowania zaawansowanych metod zarządzania zapasami. Pierwszym elementem jest oparcie procesu planowania na prognozowaniu popytu statystycznego. Najlepszym rozwiązaniem jest przy tym skorzystanie z algorytmów dynamicznie dostosowujących się do zróżnicowanych zachowań konsumentów, takich jak trendy czy sezonowość. Drugim elementem jest wykorzystanie mechanizmu optymalizacji matematycznej dla generowania zamówień zakupów. Zróżnicowane umiejscowienie geograficzne dostawców jak i specyficzne warunki realizacji dostaw powodują, że wyliczenie optymalnych wielkości zamówienia wymaga analizy wielu parametrów. Kalendarze składania zamówień, minimalne wielkości zamówienia narzucane przez dostawców muszą być rozpatrywane w kontekście oczekiwanych przez klientów poziomów obsługi i możliwości organizacji do finansowania zapasu.

Zastosowanie sztucznej inteligencji oraz uczenia maszynowego pozwala analizować dane i generować symulacje niezbędne do znalezienia optymalnych decyzji w krótkim czasie. Dzięki temu można znacznie szybciej reagować na sygnały generowane przez rynek i odpowiadać na nie efektywniej niż konkurencja.