Chuỗi cung ứng là một thành phần quan trọng của doanh nghiệp bán lẻ. Bài viết này sẽ xác định 5 cách thức mà Big Data (tập hợp dữ liệu rất lớn và phức tạp đến nỗi các công cụ truyền thống không thể đảm đương được, mà phải thu thập, tổ chức, lưu trữ, tìm kiếm và chia sẻ theo một cách thức khác so với bình thường) có thể nâng cao các quy trình trong chuỗi cung ứng của nhà bán lẻ.
1. Quản lý giao hàng trong thời gian thực
Việc theo dõi giao hàng vận chuyển đã được cải thiện trong những năm qua. Big Data giúp cải thiện việc đó hơn nữa bằng cách cho phép quản lý giao hàng trong thời gian thực để phân tích thời tiết, giao thông và nguồn cấp dữ liệu vị trí xe chở hàng nhằm xác định chính xác thời gian giao hàng. Các cảm biến có thể được sử dụng để theo dõi những mặt hàng có mức giá cao trong lô hàng. Dịch vụ từ một số nhà cung cấp dịch vụ hậu cần, chẳng hạn như FedEx SenseAware, cho phép bạn kiểm soát chuỗi cung ứng bằng cách cung cấp thông tin trong thời gian thực về các điều kiện môi trường của lô hàng khi nó di chuyển, vị trí của nó, cho dù nó đã được mở ra hay chưa và nhiều hơn nữa.
Khả năng này giúp ích cho nhà bán lẻ đang vận chuyển các sản phẩm dễ bị hư hại, giá cao hoặc cần phải theo dõi các lô hàng của họ, cùng một số lý do khác như hẹn giao hàng với khách hàng. Tin tốt là giải pháp này có thể được thực hiện mà không cần những thay đổi quan trọng cho việc thiết lập chuỗi cung ứng hiện tại vì lượng lớn công việc được tập trung vào việc tích hợp với các nguồn cấp dữ liệu khác nhau.
Big Data có thể giúp ích gì cho chuỗi cung ứng bán lẻ?
2. Cải thiện thu nhận đơn hàng
Thu nhận đơn hàng là một quá trình đòi hỏi sự tập trung khi làm việc. Nếu các đơn đặt hàng có thể được thu nhận nhanh hơn, chúng có thể được vận chuyển nhanh hơn, kết quả là thực hiện đơn hàng tốt hơn. Các nhà bán lẻ lớn sử dụng một loạt các cơ chế tự động để thu nhận đơn hàng một cách nhanh chóng, nhưng với Big Data, ngay cả các nhà bán lẻ nhỏ hơn cũng có thể cải thiện quá trình thu nhận đơn hàng của họ.
Giải pháp Big Data chấp nhận dữ liệu từ các nguồn khác nhau như đơn hàng, tồn kho sản phẩm, bố trí kho bãi và các lần thu nhận trước đó rồi phân tích chung lại dựa trên các quy tắc đã được xác định bởi nhà bán lẻ để cải thiện quá trình thu nhận tổng thể. Giải pháp này cũng cho phép vận hành quá trình thu nhận đơn hàng đã được cải thiện trong chế độ mô phỏng. Điều này mang lại những tác động tối thiểu đến nhà kho hoặc các hoạt động của cửa hàng vì quá trình thu nhận đơn hàng có thể được tối ưu hóa trong chế độ mô phỏng, bằng cách tinh chỉnh các thông số và thiết lập khác nhau, trước khi tung ra quy trình cuối cùng cho nhà kho và cửa hàng.
Xem thêm:
7 thói quen thường ngày của một người bán hàng thành công
5 sai lầm cần tránh để trở thành một doanh nhân thành đạt
Báo giá thiết kế website bán hàng
3. Quản lý nhà cung cấp tốt hơn
Hầu hết các nhà bán lẻ làm việc với nhiều nhà cung cấp trong chuỗi cung ứng của họ, bao gồm các nhà cung cấp drop ship (bỏ qua khâu vận chuyển – tức là bạn sẽ giao phó việc lưu kho và giao hàng lại cho nhà cung cấp), hậu cần bên thứ ba (Third Party Logistics – 3PL), vận chuyển và đóng gói. Giải pháp phân tích Big Data cho phép quản lý trong thời gian thực bằng cách đánh hiệu suất nhà cung cấp theo một tập hợp các chỉ số đánh giá thực hiện công việc (Key Performance Indicator – KPI). Những KPI này bao gồm nhà cung cấp thuận lợi, dịch vụ đúng lúc, thông tin phản hồi và khiếu nại của khách hàng. Những KPI này được theo dõi trong thời gian thực bằng cách tích hợp với các hệ thống nhà cung cấp, các đầu vào tài chính như chi phí hàng hóa, nguồn cấp dữ liệu mạng xã hội có liên quan đến việc giao hàng của nhà cung cấp và đóng gói sản phẩm. Quy tắc có thể được tạo ra để tính toán cảnh báo nếu các KPI không ở trong phạm vi đã xác định.
Những giải pháp phân tích trong thời gian thực này đảm bảo rằng chất lượng của dịch vụ và sự thuận lợi của nhà cung cấp duy trì ở mức mong muốn mà không đòi hỏi bất kỳ nỗ lực bổ sung nào. Các nhà cung cấp cũng được hưởng lợi vì họ biết chính xác những gì được yêu cầu để tiếp tục công việc kinh doanh với bạn.
Big Data có thể giúp ích gì cho chuỗi cung ứng bán lẻ?
4. Tự động tìm nguồn cung ứng sản phẩm
Việc để mất doanh thu do một sản phẩm hết hàng thật tồi tệ. Giải pháp Big Data giúp vượt qua thách thức này nhờ có một cái nhìn thời gian thực về nhu cầu sản phẩm, doanh số bán sản phẩm và quá trình tìm nguồn cung ứng. Ngoài ra, một khi giải pháp Big Data được triển khai, các nhà bán lẻ có thể ngăn chặn việc phải đánh dấu một số sản phẩm là “chờ hàng về” vì họ luôn luôn biết chính xác thời gian giao hàng để tìm nguồn cung ứng cho họ. Điều này cũng làm giảm số lượng giỏ hàng bị từ bỏ. Thời gian giao hàng thực tế được chia sẻ với khách hàng bằng cách hiển thị một cửa sổ vận chuyển chính xác trước khi đơn hàng được đặt, dẫn đến ít thắc mắc hơn về đơn hàng.
Các giải pháp cho nguồn cung ứng sản phẩm sẽ tự động phân tích lịch sử mua hàng, thời gian giao sản phẩm và các yếu tố khác có thể ảnh hưởng đến việc bán sản phẩm, chẳng hạn như xúc tiến tiếp thị hoặc thay đổi thời tiết. Trong trường hợp có nhiều nhà kho hoặc nhà cung cấp drop ship, các giải pháp có thể làm việc với dữ liệu từ những địa điểm khác nhau để xác định cách tìm nguồn cung ứng sản phẩm tốt nhất.
Cơ hội kinh doanh online cho 40 triệu người
Tăng doanh thu gấp 3 lần khi kinh doanh online không còn khó nữa. Tìm hiểu ngay Công ty thiết kế web bán hàng và báo giá thiết kế website bán hàng để bắt đầu thúc đẩy doanh số của bạn nào.
5. Cá nhân hóa hoặc phân đoạn chuỗi cung ứng
Người mua sắm ngày nay đòi hỏi dịch vụ khách hàng được cá nhân hóa. Họ cũng ngày càng đòi hỏi cung cấp sản phẩm cá nhân hóa. Với Big Data, các nhà bán lẻ có thể phân tích tương tác của khách hàng trên tất cả các kênh – mạng xã hội, di động và web – để xác định xem khách hàng đang sử dụng các sản phẩm mà họ đã mua hoặc sẽ mua như thế nào.
Ví dụ, các nhà bán lẻ có thể phân đoạn chuỗi cung ứng của họ để cung cấp cho một số người mua sắm các sản phẩm tùy biến được mà họ có thể lựa chọn các tính năng như màu sắc hoặc có dây so với không dây. Một phân khúc người mua sắm khác có thể nhận được các sản phẩm thân thiện với môi trường và một phân khúc thị trường khác có thể sẽ được cung cấp các tính năng giá trị gia tăng như gói quà. Tất cả đều có thể được thực hiện trong thời gian thực bằng cách kết hợp các sản phẩm có sẵn với các phân khúc khách hàng mục tiêu. Điều này sẽ dẫn đến tăng doanh thu tổng thể và cũng nâng cao lợi nhuận.
Big Data có thể giúp ích gì cho chuỗi cung ứng bán lẻ?
Kết luận
Big Data có thể cải thiện chuỗi cung ứng theo nhiều cách khác. Ví dụ như:
– Nhà cung cấp quản lý hàng tồn kho kết nối với các hệ thống của khách hàng một cách trực tiếp
– Phân tích tài chính, lập kế hoạch và dự báo trong thời gian thực để tránh những bất ngờ không cần thiết hoặc chi phí
– Thực hiện ngay lập tức đối với các sản phẩm hàng hóa thông qua doanh thu chia sẻ với đối tác
Hầu hết những cải tiến này đều đòi hỏi một sự đầu tư mà trước tiên phải được điều chỉnh, bỏ qua các siêu dữ liệu lớn.
(Tổng hợp từ www.practicalecommerce.com)
