Analityka pozwala spełnić marzenie o pustych magazynach

 

Jaki widok cieszy specjalistę odpowiadającego za planowanie produkcji na koniec okresu rozliczeniowego? Puste magazyny, które niebawem zapełnią się nowymi produktami. Oznacza to, że towar został sprzedany, a prognozy dotyczące zapotrzebowania były trafne. Osiągnięcie tego celu nie jest możliwe bez wsparcia systemów analitycznych, które stają się coraz ważniejszym ogniwem łańcucha sprzedaży i produkcji.

Zapotrzebowanie na dany produkt czy usługę powinno stanowić punkt wyjścia dla prognoz sprzedażowych oraz procesu planowania produkcji. Tworzenie ich na podstawie archiwalnych danych nie gwarantuje sukcesu w świecie, w którym trendy zmieniają się niezwykle szybko. Niezbędne jest właściwe:

  • określenie zapotrzebowania na surowce i zabezpieczenie stanów magazynowych,
  • stworzenie harmonogramu produkcji,
  • zarządzanie gniazdami i maszynami produkcyjnymi,
  • przeprowadzenie kontroli jakości,
  • określenie cen poszczególnych produktów,
  • dystrybucja i rozmieszczenie towaru w placówkach.

3,2,1… sprzedaż

Jak wynika z badania ShopAlike „Od kliknięcia do zakupu” czas, jaki potrzebuje klient na podjęcie decyzji o nabyciu towaru różni się w zależności od kategorii produktu i może wynosić od niewiele ponad godziny do nawet kilkunastu dni. Z perspektywy pracowników działu planowania produkcji czasu jest zawsze zbyt mało, gdyż jeżeli zabraknie danego produktu, klient uda się do konkurencji. Niezwykle ważne jest zatem wyeliminowanie czynników, które przyczyniają się do spowolnienia pracy przedsiębiorstwa. Według danych SAS, 40% czasu specjaliści ds. planowania popytu poświęcają na zarządzanie danymi. Kolejne 30% ich czasu pracy konsumuje dostosowywanie prognoz sprzedażowych do zmiennych warunków rynkowych. Systemy analityczne pozwalają na automatyzację procesu planowania produkcji i sprzedaży, czego efektem jest wzrost satysfakcji klientów, którzy mają pewność, że nie zabraknie produktu, którego akurat potrzebują.

 

Inteligentna produkcja i sprzedaż

Systemy analityczne w procesie produkcji z powodzeniem wykorzystuje lider branży FMCG, firma Nestlé. Kluczem do sukcesu na trudnym rynku spożywczych produktów pakowanych jest umiejętność określenia lokalnego zapotrzebowania na określone dobra. Na tej podstawie tworzone są plany produkcyjne. Celem firmy jest uniknięcie nadmiernego zatowarowania i zamrożenia kapitału. Nestlé wykorzystuje systemy analityczne SAS w skali globalnej. Narzędzia umożliwiają również tworzenie prognoz produkcyjnych w oparciu o lokalne uwarunkowania, biorąc pod uwagę kontekst makroekonomiczny czy informacje dotyczące wydarzeń specjalnych, takich jak imprezy kulturalne czy sportowe.

Rozwiązania klasy Manufacturing Analytics umożliwiają m.in. określenie efektywności wykorzystania maszyn i urządzeń, automatyzację i optymalizację dystrybucji zapasów, czy zarządzanie procesem zamówień. Ich działanie uzupełniają platformy Customer Intelligence pozwalające zidentyfikować bodźce biznesowe, a także zebrać i przetwarzać dane dotyczące aktywności klientów. Systemy te łączą w sobie zaawansowaną technologię i analitykę z rozwiązaniami marketingowymi, umożliwiając tym samym analizę oraz lepsze zrozumienie informacji czy prognozowanie przyszłych zachowań konsumentów.

Eksperci SAS wskazują, na jakie elementy powinni zwrócić uwagę specjaliści ds. sprzedaży i produkcji, wykorzystując analitykę biznesową – co pozwoli im właściwie określić zapotrzebowanie rynkowe:

  1. Bądź o krok przed konkurencją: Określ zapotrzebowanie, gdy ono powstanie, nie gdy zostanie zaspokojone i na tej podstawie zaplanuj produkcję.
  1. Nie trać czasu na tworzenie ogólnych modeli zapotrzebowania. Wykorzystaj modele behawioralne do stworzenia profilu danego klienta. Twórz na ich podstawie oferty, które będą odpowiadały jego potrzebom w danym momencie.
  1. Wykorzystaj potencjał danych do określania w jaki sposób oraz kiedy tworzy się zapotrzebowanie na dany produkt lub usługę m.in. na podstawie analizy danych z mediów społecznościowych.

 

Źródło: SAS

Authors

Related posts

Góra
English