Construire une stratégie d'analyse de données pour comprendre votre chaîne d'approvisionnement

Nous avons tous entendu et vu les réalités de l’augmentation des tarifs d’expédition. En 2021, les tarifs d'expédition nationaux pour le transport de marchandises par route et par rail aux États-Unis ont augmenté 23% à partir de 2020. Le vrai problème, cependant, est que même si vous pouvez vous permettre cette augmentation, le produit et la capacité pourraient ne pas être disponibles. La demande existe clairement, mais l’offre en matière de transport ne permettra peut-être pas de répondre à cette demande. Compte tenu de cette augmentation des coûts et de la demande, il n’y a jamais eu de moment aussi important pour élaborer une stratégie d’analyse de données qui vous aide à trouver des moyens d’avoir une visibilité sur la date d’arrivée de vos produits – et sur le véritable coût de l’ignorance.

Commencez par comprendre la situation dans son ensemble

La vieille expression « L’information, c’est le pouvoir » n’a jamais été aussi vraie. En ce qui concerne la disponibilité des produits, cela signifie avoir détails en temps réel sur l’ensemble de la chaîne d’approvisionnement permet des ajustements rapides qui ont un impact significatif à la fois sur les revenus et les marges. Les frais d’expédition constituent une pièce croissante du puzzle de la rentabilité.

Le revers de la médaille, ce sont les revenus. Perdez-vous désormais également des revenus en raison de l’incapacité de livrer vos produits à temps – ou pas du tout ? Ou pouvez-vous créer un avantage concurrentiel parce que vous disposez de produits disponibles ? Vos clients commandent toujours, mais si vous ne pouvez pas honorer ces commandes, quel est le véritable effet en aval de ce problème sur votre entreprise ?

Les gens (vos clients) trouveront un autre moyen de répondre à leur demande, et ce sont des clients que vous ne récupérerez peut-être jamais. Considérer ce problème non pas comme un défi « cela sera réussi », mais comme une menace critique pour votre entreprise est la première étape. La prochaine étape consiste à élaborer une stratégie d'analyse de données pour résoudre ces problèmes et rendre vos données exploitables.

Définir un modèle pour la prévision de la demande

Lorsque votre entreprise dépend de l'acheminement de matières premières ou de produits, puis de l'expédition d'un produit, cela devient un véritable défi lorsque vous ne savez pas si/quand une expédition particulière va arriver. Ces inconnues peuvent devenir la cause de retards dans les produits et d'une attrition des clients, mais ce n'est pas nécessairement le cas.

Le coût et la rapidité de création analyses prédictives et les plateformes de données cloud ont considérablement diminué au cours des 18 derniers mois. Les entreprises n’ont plus besoin de dépenser une petite fortune pour valoriser leurs données. parcouru un long chemin. En comprenant quels facteurs sont importants – depuis les modèles économiques et financiers jusqu'à ce qui est cyclique, en passant par les mouvements géographiques des personnes et ce qui est unique à votre secteur, vous pouvez créer un modèle de demande pour voir ce que vous devez planifier au cours des trois prochaines années. six mois. Ces informations, associées au délai de livraison des matières premières, au délai de production et au délai d'expédition, peuvent devenir l'épine dorsale de votre stratégie logistique pour déterminer quoi commander et quand.

Connaissez les effets réels sur votre marge

On appelle souvent cela le « profit » attribution de marge.» Sans être en mesure de comprendre ce qui contribue aux dépenses, il est presque impossible d’apporter des changements. Une analyse de vos dépenses d’expédition tend à révéler des informations clés et la nécessité d’optimiser ces dépenses. Faites-vous appel au bon fournisseur pour les bonnes expéditions ? Une voie d'expédition, un lieu d'origine ou de destination, un client ou un type de produit entraîne-t-il un effet négatif ou positif disproportionné sur la marge ? Les caractéristiques des produits, telles que le poids, le poids volumétrique SLA et la distance par rapport à un centre de distribution pour n'en citer que quelques-unes, ont-elles un effet ?

Ces informations, parmi d’autres, pourraient avoir un impact considérable sur la manière dont un fournisseur fixe le prix d’une expédition. Prendre une mauvaise décision concernant votre livraison pourrait avoir un impact considérable sur vos marges globales. Nous avons eu des clients pour lesquels il y avait un potentiel d'économies allant jusqu'à 20 % simplement en raison de la sélection du mauvais fournisseur. En comprenant les dépenses d'expédition – et où se situent les coûts cachés – vous pouvez déterminer quels fournisseurs doivent être utilisés, pour quels produits et pour quels clients. 

Lorsqu’on cherche à contrôler des facteurs inconnus, il ne s’agit pas d’atteindre l’état idéal. Il s’agit plutôt d’une amélioration continue et d’y parvenir. Le résultat immédiat est une augmentation des revenus et une réduction des coûts. Le résultat stratégique est que lorsque vous élaborez une stratégie d’analyse de données et pouvez répondre à la demande de vos clients, vous disposez d’un énorme avantage concurrentiel sur tous les autres acteurs de votre secteur. 

• Contenu propulsé par le référencement et distribution de relations publiques. Soyez amplifié aujourd'hui.
• Platoblockchain. Intelligence métaverse Web3. Connaissance Amplifiée. Accéder ici.
• La source: https://www.dataversity.net/building-a-data-analytics-strategy-to-understand-your-supply-chain/