अपनी आपूर्ति श्रृंखला को समझने के लिए एक डेटा विश्लेषिकी रणनीति का निर्माण

हम सभी ने शिपिंग दरों में वृद्धि की वास्तविकताओं को सुना और देखा है। 2021 में, अमेरिका में सड़क और रेल मार्ग से माल ले जाने के लिए घरेलू शिपिंग दरें बढ़ गईं 23 से 2020%. हालाँकि, वास्तविक समस्या यह है कि यदि आप उस वृद्धि को वहन कर सकते हैं, तो भी उत्पाद और क्षमता उपलब्ध नहीं हो सकती है। मांग स्पष्ट रूप से मौजूद है, लेकिन उस मांग को पूरा करने के लिए परिवहन पक्ष पर आपूर्ति नहीं हो सकती है। लागत और मांग दोनों में वृद्धि को देखते हुए, डेटा एनालिटिक्स रणनीति बनाने के लिए इससे अधिक महत्वपूर्ण समय कभी नहीं रहा है जो आपको दृश्यता के तरीके ढूंढने में मदद करता है कि आपके उत्पाद कब आएंगे - और न जानने की सही लागत।

बड़ी तस्वीर को समझकर शुरुआत करें

पुराना वाक्यांश "सूचना ही शक्ति है" कभी भी अधिक सत्य नहीं रहा। उत्पाद उपलब्धता के संबंध में, इसका अर्थ है होना वास्तविक समय विवरण संपूर्ण आपूर्ति श्रृंखला पर तेजी से समायोजन की अनुमति मिलती है जिसका राजस्व और मार्जिन दोनों पर सार्थक प्रभाव पड़ता है। शिपिंग लागत लाभप्रदता पहेली का एक बढ़ता हुआ हिस्सा है।

सिक्के का दूसरा पहलू राजस्व है। क्या अब आप अपने उत्पादों को समय पर या बिल्कुल भी प्राप्त न कर पाने के कारण राजस्व खो रहे हैं? या क्या आप प्रतिस्पर्धात्मक लाभ बना सकते हैं क्योंकि आपके पास उत्पाद उपलब्ध हैं? आपके ग्राहक अभी भी ऑर्डर कर रहे हैं, लेकिन यदि आप उन ऑर्डर को पूरा नहीं कर सकते हैं, तो आपके व्यवसाय पर उस मुद्दे का वास्तविक डाउनस्ट्रीम प्रभाव क्या है?

लोग (आपके ग्राहक) अपनी मांग को पूरा करने का दूसरा तरीका ढूंढ लेंगे, और वे ऐसे ग्राहक हैं जो शायद आपको कभी वापस नहीं मिलेंगे। इस मुद्दे को "यह गुजर जाएगा" चुनौती के रूप में नहीं बल्कि आपके व्यवसाय के लिए एक गंभीर खतरे के रूप में देखना पहला कदम है। इन मुद्दों को हल करने और अपने डेटा को कार्रवाई योग्य बनाने के लिए डेटा एनालिटिक्स रणनीति बनाना अगला काम है।

मांग पूर्वानुमान के लिए एक मॉडल को परिभाषित करें

जब आपका व्यवसाय कच्चे माल या उत्पादों को लाने और फिर किसी उत्पाद को वापस भेजने पर निर्भर करता है, तो यह एक वास्तविक चुनौती बन जाती है जब आपको नहीं पता होता है कि कोई विशेष शिपमेंट कब/कब आने वाला है। ये अज्ञात उत्पाद में देरी और ग्राहक क्षरण का कारण बन सकते हैं - लेकिन ऐसा होने की आवश्यकता नहीं है।

निर्माण की लागत और गति भविष्य बतानेवाला विश्लेषक और क्लाउड डेटा प्लेटफ़ॉर्म पिछले 18 महीनों में बहुत कम हो गए हैं। अब कंपनियों को अपने डेटा से मूल्य प्राप्त करने के लिए छोटी रकम खर्च करने की ज़रूरत नहीं है। एक लंबा सफ़र तय करें। यह समझकर कि कौन से कारक महत्वपूर्ण हैं - आर्थिक वित्तीय मॉडल से लेकर, चक्रीय क्या है, भौगोलिक रूप से लोगों की आवाजाही, आपके उद्योग के लिए क्या अद्वितीय है, सब कुछ, आप यह देखने के लिए एक मांग मॉडल बना सकते हैं कि आपको अगले तीन वर्षों में क्या योजना बनाने की आवश्यकता है। छह महीने। वह जानकारी, जब कच्चे माल पर लगने वाले समय, उत्पादन समय और शिपिंग समय के साथ जोड़ी जाती है, तो क्या ऑर्डर करना है - और कब, इसके लिए आपकी लॉजिस्टिक्स रणनीति की रीढ़ बन सकती है।

अपने मार्जिन पर वास्तविक प्रभाव जानें

हम अक्सर इसे "लाभ" कहते हैं मार्जिन एट्रिब्यूशन।” यह समझे बिना कि खर्चों में क्या योगदान दे रहा है, परिवर्तन करना लगभग असंभव है। आपके शिपिंग खर्च का विश्लेषण मुख्य अंतर्दृष्टि और उस खर्च को अनुकूलित करने की आवश्यकता को प्रकट करता है। क्या आप सही शिपमेंट के लिए सही विक्रेता का उपयोग कर रहे हैं? क्या शिपिंग लेन, उत्पत्ति या गंतव्य स्थान, ग्राहक, या उत्पाद प्रकार मार्जिन पर असंगत रूप से नकारात्मक या सकारात्मक प्रभाव डाल रहा है? क्या उत्पादों की विशेषताएं, जैसे वजन, आयामी वजन एसएलए, और वितरण केंद्र से दूरी जैसे कुछ ही प्रभाव डाल रही हैं?

ये जानकारियां और अन्य जानकारियां इस बात पर भारी प्रभाव डाल सकती हैं कि कोई विक्रेता किसी शिपमेंट की कीमत कैसे तय करता है। आपकी डिलीवरी से संबंधित गलत निर्णय लेने से आपके समग्र मार्जिन पर भारी प्रभाव पड़ सकता है। हमारे पास ऐसे ग्राहक हैं जहां गलत विक्रेता का चयन करने के कारण 20% तक लागत बचत की संभावना है। शिपिंग खर्च को समझकर - और छिपी हुई लागतें कहां हैं - आप यह निर्धारित कर सकते हैं कि किन विक्रेताओं का उपयोग किया जाना चाहिए, किन उत्पादों के लिए और किन ग्राहकों के लिए। 

जब अज्ञात कारकों को नियंत्रित करना चाहते हैं, तो यह आदर्श स्थिति तक पहुंचने के बारे में नहीं है। इसके बजाय, यह निरंतर सुधार और उसकी ओर बढ़ने के बारे में है। तत्काल परिणाम राजस्व में वृद्धि और लागत में कमी है। रणनीतिक परिणाम यह है कि जब आप डेटा एनालिटिक्स रणनीति बनाते हैं और अपने ग्राहकों की मांग को पूरा कर सकते हैं, तो आपको अपने उद्योग में बाकी सभी लोगों पर भारी प्रतिस्पर्धात्मक लाभ होता है। 

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• स्रोत: https://www.dataversity.net/building-a-data-analytics-strategy-to-understand-your-supply-chain/