Adatelemzési stratégia felépítése az ellátási lánc megértéséhez

Mindannyian hallottuk és láttuk a szállítási díjak növekedésének valóságát. 2021-ben emelkedtek a közúti és vasúti áruszállítás belföldi szállítási díjai az Egyesült Államokban 23% 2020-tól. Az igazi probléma azonban az, hogy még ha meg is engedheti magának ezt a növekedést, előfordulhat, hogy a termék és a kapacitás nem lesz elérhető. A kereslet egyértelműen létezik, de a szállítási oldalon a kínálat nem biztos, hogy kielégíti ezt a keresletet. Tekintettel a költségek és a kereslet növekedésére, soha nem volt még ennél fontosabb idő egy olyan adatelemzési stratégia kidolgozására, amely segít megtalálni a módját annak, hogy áttekinthesse termékei érkezési idejét – és a nem tudatlanság valódi költségeit.

Kezdje a nagy kép megértésével

A régi kifejezés: „Az információ hatalom” soha nem volt még igazabb. Ami a termék elérhetőségét illeti, ez azt jelenti, hogy rendelkezik valós idejű részletek a teljes ellátási láncon lehetővé teszi a gyors kiigazításokat, amelyek jelentős hatással vannak a bevételre és az árrésre egyaránt. A szállítási költségek egyre nagyobb részét képezik a jövedelmezőségi rejtvénynek.

Az érem másik oldala a bevétel. Ön most is bevételtől esik el, mert nem tudja időben beszerezni a termékeit – vagy egyáltalán nem? Vagy versenyelőnyt teremthetsz, mert rendelkezésre állnak termékeid? Ügyfelei továbbra is rendelnek, de ha nem tudja teljesíteni ezeket a megrendeléseket, mi a probléma valódi downstream hatása az Ön vállalkozására?

Az emberek (az Ön ügyfelei) más módot találnak keresletük kielégítésére, és ezek olyan ügyfelek, akiket soha nem kaphat vissza. Az első lépés, ha ezt a problémát nem „ez el fog múlni” kihívásnak tekinteni, hanem a vállalkozását fenyegető kritikus veszélynek tekinteni. A következő lépés egy adatelemzési stratégia felépítése, amely megoldja ezeket a problémákat, és alkalmassá teszi adatait.

Határozzon meg egy modellt a kereslet-előrejelzéshez

Amikor az Ön vállalkozása azon múlik, hogy nyersanyagokat vagy termékeket szállítson be, majd visszaszállítsa a terméket, akkor igazi kihívássá válik, ha nem tudja, hogy egy adott szállítmány megérkezik-e/mikor. Ezek az ismeretlenek a termékkésések és az ügyfelek lemorzsolódásának okai lehetnek – de nem kell, hogy azok legyenek.

A létrehozás költsége és sebessége prediktív elemzés és a felhőalapú adatplatformok nagymértékben csökkentek az elmúlt 18 hónapban. A cégeknek többé nem kell kis vagyont költeniük ahhoz, hogy értéket realizáljanak adataikból. hosszú utat tett meg. Ha megérti, hogy mely tényezők fontosak – a gazdasági pénzügyi modellektől kezdve a ciklikusságon át az emberek földrajzi mozgásáig, egészen az iparág egyedi jellemzőiig mindent, felállíthat egy keresleti modellt, hogy megtudja, mit kell terveznie a következő háromban. hat hónap. Ez az információ, a nyersanyagok átfutási idejével, a gyártási idővel és a szállítási idővel párosulva logisztikai stratégiája gerincévé válhat, hogy mit és mikor rendeljen meg.

Ismerje meg a marzsára gyakorolt ​​tényleges hatásokat

Ezt gyakran „profitnak” nevezzük margin hozzárendelés.” Anélkül, hogy megértené, mi járul hozzá a kiadásokhoz, szinte lehetetlen változtatásokat végrehajtani. A szállítási kiadások elemzése általában felfedi a kulcsfontosságú betekintést, és feltárja a kiadások optimalizálásának szükségességét. A megfelelő szállítót használja a megfelelő szállítmányokhoz? A szállítási útvonal, a kiindulási vagy a rendeltetési hely, az ügyfél vagy a terméktípus aránytalanul negatív vagy pozitív hatással van az árrésre? Vajon a termékek jellemzői, mint például a súly, a méretsúly SLA és az elosztóközponttól való távolság, hogy csak néhányat említsünk, hatással vannak-e?

Ezek a betekintések és mások óriási hatással lehetnek arra, hogy a szállító hogyan árazza a szállítmányt. Ha rossz döntést hoz a szállítással kapcsolatban, az jelentős hatással lehet az általános árrésre. Voltak olyan ügyfeleink, ahol akár 20%-os költségmegtakarítási lehetőség is volt pusztán a rossz szállító kiválasztásának köszönhetően. A szállítási költségek – és a rejtett költségek helyének – megértésével meghatározhatja, hogy mely szállítókat, milyen termékekhez és milyen ügyfelekhez érdemes használni. 

Amikor ismeretlen tényezőket akarunk irányítani, akkor nem az ideális állapot elérése a cél. Ehelyett a folyamatos fejlesztésről és a felé való elmozdulásról van szó. Az azonnali eredmény a bevétel növekedése és a költségek csökkentése. A stratégiai eredmény az, hogy amikor felállít egy adatelemzési stratégiát, és meg tudja felelni ügyfelei igényeinek, hatalmas versenyelőnyre tesz szert iparága többi tagjával szemben. 

• SEO által támogatott tartalom és PR terjesztés. Erősödjön még ma.
• Platoblockchain. Web3 metaverzum intelligencia. Felerősített tudás. Hozzáférés itt.
• Forrás: https://www.dataversity.net/building-a-data-analytics-strategy-to-understand-your-supply-chain/