בניית אסטרטגיית ניתוח נתונים כדי להבין את שרשרת האספקה ​​שלך

כולנו שמענו וראינו את המציאות של העלייה בתעריפי המשלוחים. בשנת 2021, תעריפי המשלוחים המקומיים להעברת סחורות בכביש וברכבת בארה"ב עלו 23% מ-2020. עם זאת, הבעיה האמיתית היא שגם אם אתה יכול להרשות לעצמך את הגידול הזה, ייתכן שהמוצר והקיבולת לא יהיו זמינים. ברור שהביקוש קיים, אבל ההיצע בצד התחבורה כדי למלא את הביקוש הזה אולי לא. בהתחשב בגידול בעלות ובביקוש כאחד, מעולם לא היה זמן חשוב יותר לבנות אסטרטגיית ניתוח נתונים שעוזרת לך למצוא דרכים לקבל נראות לגבי מתי המוצרים שלך יגיעו - והעלות האמיתית של אי-ידיעה.

התחל בהבנת התמונה הגדולה

המשפט הישן "מידע הוא כוח" מעולם לא היה נכון יותר. ביחס לזמינות המוצר, זה אומר שיש פרטים בזמן אמת על כל שרשרת האספקה ​​מאפשרת התאמות מהירות בעלות השפעה משמעותית הן על ההכנסות והן על השוליים. עלויות המשלוח הן חלק הולך וגדל בפאזל הרווחיות.

הצד השני של המטבע הוא ההכנסות. האם אתה עכשיו גם מפסיד הכנסות בגלל חוסר יכולת להשיג את המוצרים שלך בזמן - או בכלל? או שאתה יכול ליצור יתרון תחרותי כי יש לך מוצרים זמינים? הלקוחות שלך עדיין מזמינים, אבל אם אינך יכול למלא את ההזמנות הללו, מהי ההשפעה האמיתית של הבעיה הזו על העסק שלך?

אנשים (הלקוחות שלך) ימצאו דרך אחרת למלא את הביקוש שלהם, ואלה לקוחות שאולי לא תקבל בחזרה. ראיית הנושא הזה לא כאתגר "זה יעבור" אלא כאיום קריטי על העסק שלך היא הצעד הראשון. בניית אסטרטגיית ניתוח נתונים כדי לפתור בעיות אלה ולהפוך את הנתונים שלך למעשיים היא הדבר הבא.

הגדר מודל לחיזוי ביקוש

כאשר העסק שלך תלוי בהכנסת חומרי גלם או מוצרים ואז משלוח מוצר חזרה החוצה, זה הופך לאתגר אמיתי כאשר אתה לא יודע אם/מתי משלוח מסוים עומד להגיע. לא ידועים אלה יכולים להפוך לסיבה לעיכובים במוצרים ולשחיקת לקוחות - אבל הם לא צריכים להיות.

העלות והמהירות של היצירה אנליזה ניבוי ופלטפורמות הנתונים בענן ירדו מאוד ב-18 החודשים האחרונים. חברות כבר לא צריכות להוציא הון קטן כדי לממש ערך מהנתונים שלהן. להגיע רחוק. על ידי הבנת הגורמים החשובים - הכל ממודלים פיננסיים כלכליים, מה מחזורי, לתנועה של אנשים מבחינה גיאוגרפית, למה שמיוחד לענף שלך, אתה יכול לבנות מודל ביקוש כדי לראות מה אתה צריך לתכנן בשלושת הבאים. שישה חודשים. מידע זה, בשילוב עם זמן ההובלה על חומרי גלם, זמן הייצור וזמן המשלוח, יכול להפוך לעמוד השדרה של האסטרטגיה הלוגיסטית שלך מה להזמין - ומתי.

דע את ההשפעות האמיתיות על השוליים שלך

לעתים קרובות אנו קוראים לזה "רווח ייחוס שוליים." בלי יכולת להבין מה תורם להוצאות, כמעט בלתי אפשרי לבצע שינויים. ניתוח של הוצאות המשלוח שלך נוטה לחשוף תובנות מפתח ואת הצורך לייעל את ההוצאה הזו. האם אתה משתמש בספק הנכון עבור המשלוחים הנכונים? האם נתיב משלוח, מיקום מוצא או יעד, לקוח או סוג מוצר גורמים להשפעה שלילית או חיובית באופן לא פרופורציונלי על השוליים? האם המאפיינים של המוצרים, כגון משקל, משקל ממדי SLA ומרחק ממרכז הפצה, אם למנות רק כמה, משפיעים?

לתובנות אלו ואחרות עשויות להיות השפעה עצומה על האופן שבו ספק מתמחר משלוח. קבלת החלטה שגויה הקשורה למשלוח שלך עלולה להיות בעלת השפעה עצומה על השוליים הכוללים שלך. היו לנו לקוחות שבהם היה עד 20% פוטנציאל חיסכון בעלויות פשוט בגלל בחירת הספק הלא נכון. על ידי הבנת הוצאות המשלוח - והיכן העלויות הנסתרות - אתה יכול לקבוע באילו ספקים יש להשתמש, עבור אילו מוצרים ועבור אילו לקוחות. 

כאשר מחפשים לשלוט בגורמים לא ידועים, זה לא על הגעה למצב האידיאלי. במקום זאת, מדובר בשיפור מתמיד ובצעידה לקראתו. התוצאה המיידית היא הגדלת הכנסות והפחתת עלויות. התוצאה האסטרטגית היא שכאשר אתה בונה אסטרטגיית ניתוח נתונים ויכול לענות על הביקוש של הלקוחות שלך, יש לך יתרון תחרותי עצום על פני כל שאר התעשייה שלך. 

• הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. ידע מוגבר. גישה כאן.
• מקור: https://www.dataversity.net/building-a-data-analytics-strategy-to-understand-your-supply-chain/