ایجاد یک استراتژی تجزیه و تحلیل داده برای درک زنجیره تامین شما

همه ما واقعیت های افزایش نرخ حمل و نقل را شنیده و دیده ایم. در سال 2021، نرخ حمل و نقل داخلی برای جابجایی کالا از طریق جاده و راه آهن در ایالات متحده افزایش یافت 23 درصد از سال 2020. با این حال، مشکل واقعی این است که حتی اگر بتوانید این افزایش را بپردازید، ممکن است محصول و ظرفیت در دسترس نباشد. تقاضا به وضوح وجود دارد، اما عرضه در سمت حمل و نقل برای برآوردن این تقاضا ممکن است نباشد. با توجه به افزایش هزینه و تقاضا، هرگز زمان مهم‌تری برای ایجاد یک استراتژی تجزیه و تحلیل داده وجود نداشته است که به شما کمک می‌کند راه‌هایی برای مشاهده زمان رسیدن محصولات خود و هزینه واقعی ندانستن پیدا کنید.

با درک تصویر بزرگ شروع کنید

جمله قدیمی "اطلاعات قدرت است" هرگز به این اندازه صادق نبوده است. با توجه به در دسترس بودن محصول، این به معنای داشتن است جزئیات زمان واقعی در کل زنجیره تامین امکان تعدیل‌های سریع را فراهم می‌کند که تاثیر معناداری بر درآمد و حاشیه سود دارد. هزینه های حمل و نقل یک قطعه فزاینده از پازل سودآوری است.

روی دیگر سکه درآمد است. آیا اکنون به دلیل ناتوانی در دریافت به موقع محصولات خود - یا اصلاً - درآمد خود را از دست می دهید؟ یا می توانید به دلیل داشتن محصولات در دسترس، مزیت رقابتی ایجاد کنید؟ مشتریان شما همچنان سفارش می دهند، اما اگر نتوانید آن سفارشات را انجام دهید، تاثیر واقعی آن موضوع بر کسب و کار شما چیست؟

مردم (مشتریان شما) راه دیگری برای برآورده کردن تقاضای خود پیدا خواهند کرد، و اینها مشتریانی هستند که ممکن است هرگز آنها را برگردانید. نگاه کردن به این موضوع نه به عنوان یک چالش "این خواهد گذشت" بلکه به عنوان یک تهدید حیاتی برای تجارت شما اولین قدم است. ساختن یک استراتژی تجزیه و تحلیل داده برای حل این مسائل و عملی کردن داده های شما مرحله بعدی است.

تعریف مدلی برای پیش بینی تقاضا

هنگامی که کسب و کار شما به دریافت مواد خام یا محصولات و سپس ارسال مجدد محصول بستگی دارد، زمانی که نمی دانید یک محموله خاص قرار است یا نه، به یک چالش واقعی تبدیل می شود. این ناشناخته‌ها می‌توانند دلیلی برای تأخیر در محصول و فرسایش مشتری شوند – اما نیازی به این امر ندارند.

هزینه و سرعت ایجاد تحلیل های پیش بینی و پلتفرم های داده ابری در 18 ماه گذشته بسیار کاهش یافته است. دیگر نیازی نیست که شرکت ها برای درک ارزش از داده های خود، ثروت اندکی خرج کنند. راه درازی آمده است با درک این که چه عواملی مهم هستند - همه چیز از مدل های مالی اقتصادی، چرخه ای، حرکت مردم از نظر جغرافیایی، منحصر به فرد صنعت شما، می توانید یک مدل تقاضا بسازید تا ببینید در سه دوره بعدی برای چه چیزی باید برنامه ریزی کنید. شش ماه. این اطلاعات، هنگامی که با زمان تولید مواد خام، زمان تولید و زمان حمل همراه شود، می تواند به ستون فقرات استراتژی لجستیک شما برای اینکه چه چیزی و چه زمانی سفارش دهید تبدیل شود.

اثرات واقعی بر حاشیه خود را بشناسید

ما اغلب به این "سود" می گوییم انتساب حاشیه" بدون درک اینکه چه چیزی به هزینه ها کمک می کند، ایجاد تغییرات تقریباً غیرممکن است. تجزیه و تحلیل هزینه‌های حمل‌ونقل شما، بینش‌های کلیدی و نیاز به بهینه‌سازی این هزینه‌ها را آشکار می‌کند. آیا از فروشنده مناسب برای حمل و نقل مناسب استفاده می کنید؟ آیا خط حمل و نقل، محل مبدا یا مقصد، مشتری یا نوع محصول باعث ایجاد تأثیر منفی یا مثبت نامتناسبی بر حاشیه سود می‌شود؟ آیا ویژگی های محصولات، مانند وزن، وزن ابعادی SLA، و فاصله از یک مرکز توزیع برای نام بردن تنها چند مورد، تأثیر دارند؟

این بینش ها و سایر اطلاعات می توانند تأثیر زیادی بر نحوه قیمت گذاری یک فروشنده توسط فروشنده داشته باشند. اتخاذ تصمیم نادرست در رابطه با تحویل شما می تواند تأثیر زیادی بر حاشیه های کلی شما داشته باشد. ما مشتریانی داشته ایم که صرفاً به دلیل انتخاب فروشنده نادرست، تا 20٪ صرفه جویی در هزینه داشته اند. با درک هزینه حمل و نقل - و هزینه های پنهان کجاست - می توانید تعیین کنید که کدام فروشنده ها، برای چه محصولاتی و برای چه مشتریانی باید استفاده شوند. 

هنگامی که به دنبال کنترل عوامل ناشناخته هستید، رسیدن به وضعیت ایده آل نیست. در عوض، این در مورد بهبود مستمر و حرکت به سمت آن است. نتیجه فوری افزایش درآمد و کاهش هزینه ها است. نتیجه استراتژیک این است که وقتی یک استراتژی تجزیه و تحلیل داده ایجاد می کنید و می توانید تقاضای مشتریان خود را برآورده کنید، مزیت رقابتی بزرگی نسبت به سایر افراد در صنعت خود دارید. 

• محتوای مبتنی بر SEO و توزیع روابط عمومی. امروز تقویت شوید.
• پلاتوبلاک چین. Web3 Metaverse Intelligence. دانش تقویت شده دسترسی به اینجا.
• منبع: https://www.dataversity.net/building-a-data-analytics-strategy-to-understand-your-supply-chain/