Lạm phát gia tăng và những hạn chế liên tục của chuỗi cung ứng khiến việc dự báo và lập kế hoạch cho nhu cầu trở nên khó khăn. Với sự trợ giúp của nền tảng dữ liệu được kết nối và trí tuệ nhân tạo (AI), các công ty có thể cải thiện cách họ sử dụng dữ liệu khách hàng để đưa ra các quyết định về sản phẩm và chuỗi cung ứng sáng suốt, không chỉ để hiệu quả hơn mà còn cung cấp trải nghiệm khách hàng tốt hơn và cải thiện lợi tức sự đầu tư.
Một nền tảng dữ liệu khách hàng (CDP) cung cấp khả năng thu thập và tổ chức tất cả dữ liệu cần thiết để thực hiện việc lập kế hoạch và tối ưu hóa hàng tồn kho tốt hơn. CDP kết nối các hệ thống hướng tới khách hàng với dữ liệu từ quản lý sản phẩm, quản lý đơn đặt hàng và các hệ thống quản lý chuỗi cung ứng khác để đảm bảo cái nhìn đầy đủ về cách sản phẩm và dịch vụ được tham gia và bán.
Với chế độ xem tập trung về mức độ tương tác với sản phẩm và mô hình mua hàng của khách hàng, bạn có thể hiểu những gì đang được mua, địa điểm và cách thức mua. Và, bạn có thể sử dụng sự hiểu biết này để cải thiện quy trình lập kế hoạch của mình theo một số cách.
Dự báo nhu cầu
Dự báo nhu cầu là quá trình dự đoán số lượng sản phẩm hoặc dịch vụ mà người tiêu dùng sẽ muốn trong một khoảng thời gian xác định. Ví dụ, người tiêu dùng sẽ mua bao nhiêu tivi trong kỳ nghỉ lễ?
Để dự báo đầy đủ nhu cầu đối với một sản phẩm, hãy xem các mô hình mua hàng trong quá khứ. Những mẫu này giúp bạn dự đoán khi nào các sản phẩm cụ thể sẽ có nhu cầu cao hơn hoặc thấp hơn. Nhưng nó không chỉ là dữ liệu lịch sử mà bạn muốn kiểm tra. Bạn thậm chí có thể dự đoán nhu cầu tốt hơn bằng cách xem xét ý định và xu hướng mua của khách hàng.
CDP có thể cho bạn biết các mẫu lịch sử mua sản phẩm của bạn. Nó cũng theo dõi hoạt động của khách hàng trên toàn bộ hành trình của người mua. phân tích dự đoán có thể lấy tất cả thông tin này và dự đoán nhu cầu bạn có thể mong đợi đối với một sản phẩm.
Ví dụ: giả sử dữ liệu lịch sử cho thấy 500 chiếc ti vi đã được bán từ tháng 10 đến tháng 12 năm ngoái và dựa trên doanh số bán hàng trong những năm trước, bạn dự đoán con số đó sẽ tăng 6% trong năm nay. Nhưng cũng có nhiều hoạt động của khách hàng trong số các chủ sở hữu truyền hình hiện tại đang tìm cách nâng cấp lên hệ thống mới hơn ở một vị trí địa lý cụ thể. CDP dự đoán rằng dựa trên doanh số bán hàng trong quá khứ và sự gia tăng hoạt động của các khách hàng hiện tại, nhu cầu đó sẽ tăng 10% chứ không phải 6%.
Lập kế hoạch Audit theo kênh dựa trên nhu cầu
Ở cấp độ kênh, CDP có thể giúp bạn lập kế hoạch Inventory của mình trên site thương mại điện tử và các cửa hàng truyền thống. Điều này rất quan trọng vì tin nhắn hết hàng, dù là Online hay tại cửa hàng, đều là một vấn đề nghiêm trọng về trải nghiệm của khách hàng.
Theo Chỉ số nền kinh tế kỹ thuật số của Adobe, người tiêu dùng đã thấy 60 tỷ tin nhắn hết hàng trong khoảng thời gian từ tháng 3 năm 2020 đến tháng 2 năm 2022. Thật không may, xu hướng này dự kiến sẽ tiếp tục và người tiêu dùng không hài lòng. Một Nghiên cứu của McKinsey được tìm thấy trong số 60% người tiêu dùng Hoa Kỳ gặp phải tình trạng hết hàng trong khoảng thời gian ba tháng, chỉ 13% chờ đợi mặt hàng đó có hàng trở lại; 39% chuyển đổi thương hiệu hoặc sản phẩm và 32% chuyển đổi nhà bán lẻ.
Những thống kê này là dành cho mua sắm Online. Câu chuyện tương tự trong cửa hàng. Dự báo chính xác nhu cầu ở cấp độ kênh giúp bạn lập kế hoạch Audit hàng hóa tốt hơn, đảm bảo cung cấp đúng số lượng sản phẩm ở đúng địa điểm.
Thu thập phản hồi của khách hàng
Phản hồi của khách hàng giúp các tổ chức hiểu những gì đang hoạt động và những gì không. Điều đó dẫn đến việc ra quyết định tốt hơn xung quanh việc cung cấp sản phẩm và dịch vụ mới, cung cấp sản phẩm và kết thúc các dòng sản phẩm hiện có.
CDP nắm bắt phản hồi của khách hàng này từ một số hệ thống, bao gồm dịch vụ và hỗ trợ khách hàng, CRM, tự động hóa tiếp thị, khảo sát phản hồi của khách hàng, site đánh giá, v.v. Sau đó, nó có thể kết hợp tất cả phản hồi này để cung cấp cho các nhóm tiếp thị, bán hàng và sản phẩm cái nhìn cận cảnh về những gì khách hàng nghĩ về sản phẩm và dịch vụ cũng như cách họ cảm nhận trải nghiệm mua sắm.
Bằng cách tận dụng công nghệ Machine Learning và mô hình dự đoán trong CDP, bạn cũng có thể phát hiện các mẫu trong dữ liệu lịch sử và hoạt động hiện tại của khách hàng. Thông tin này, kết hợp với phản hồi trực tiếp của khách hàng, hướng dẫn các nỗ lực cải tiến sản phẩm và dịch vụ, đảm bảo cung cấp phù hợp và xác định sản phẩm nào đang hoạt động kém hiệu quả.
Quản lý hàng trả lại
Lợi nhuận là một trung tâm chi phí lớn. Một báo cáo tiểu bang trả lại cho các đơn đặt hàng Online trung bình 30 phần trăm hoặc cao hơn so với các cửa hàng truyền thống. Đó là rất nhiều hàng tồn kho phải được quản lý một cách thích hợp, dẫn đến chi phí lao động cao để bổ sung hàng, chi phí Logistics, mất doanh thu và tăng khả năng thông báo hết hàng cho những người mua khác. Báo cáo tương tự nói rằng chi phí xử lý hàng trả lại nằm trong khoảng từ 20-65% của chính sản phẩm thực tế.
Không chắc là bạn sẽ có thể loại bỏ việc trả lại hàng, nhưng bằng cách hiểu lịch sử mua hàng trong quá khứ, các nhà bán lẻ có thể đưa ra quyết định thông minh hơn về việc giảm thiểu việc trả lại hàng. Ví dụ: giả sử bạn có một khách hàng liên tục trả lại các mặt hàng đã mua Online. Trong trường hợp đó, bạn có thể đưa khách hàng đó vào hoạt động tiếp thị nhiều hơn để bán hàng tại cửa hàng nơi họ có thể dùng thử mặt hàng trước khi mua hoặc nội dung hữu ích sẽ giúp họ tìm thấy sản phẩm phù hợp mà họ đang tìm kiếm.
Quản lý chuỗi cung ứng và quản lý chuỗi cung ứng
Bằng cách hiểu những sản phẩm nào phổ biến và ở đâu, các thương hiệu có thể dự trữ hàng tồn kho một cách chiến lược để cắt giảm chi phí vận chuyển. CDP có thể giúp bạn hiểu vị trí cửa hàng thực tế nào bán nhiều nhất một sản phẩm nhất định hoặc tỷ lệ phần trăm lớn khách hàng đặt mua sản phẩm Online sống ở một thành phố hoặc tiểu bang cụ thể. Sau đó, bạn sử dụng thông tin này để xác định lượng sản phẩm cần vận chuyển tại các nhà kho cụ thể cung cấp cho các cửa hàng thực hoặc đơn đặt hàng Online.
Dự trữ kho một cách chiến lược sẽ rút ngắn thời gian giao hàng cho khách hàng cuối cùng hoặc cửa hàng và giảm chi phí vận chuyển. Nó cũng cắt giảm lượng Gas thải CO2, một lợi ích to lớn về môi trường mà nhiều khách hàng đánh giá cao và tìm kiếm ở một nhà bán lẻ.
Lập kế hoạch cửa hàng gạch và vữa
Các nhà bán lẻ đã phải đối mặt với những thách thức khi lập kế hoạch cửa hàng truyền thống. Năm 2021, Nghiên cứu Coresight cho biết 5.048 cửa hàng mở cửa và 4.975 cửa hàng đóng cửa trên khắp Hoa Kỳ và Vương quốc Anh. Ngoài ra, các nhà phân tích của UBS dự đoán rằng 80.000 cửa hàng sẽ đóng cửa vào năm 2026.
Các nhà bán lẻ cần phải có chiến lược hơn với việc lập kế hoạch cho cửa hàng thực của họ. Bằng cách hiểu các giao dịch mua, trả hàng và hoạt động mua sắm hiện tại của khách hàng trước đây, họ có thể cải thiện việc lập kế hoạch về vị trí thực tế cho các cửa hàng mới, địa điểm nhận hàng cho các đơn đặt hàng Online hoặc các dịch vụ tại cửa hàng khác.
Đây cũng là một quá trình quan trọng đối với DTC (trực tiếp đến người tiêu dùng) các công ty muốn mở cửa hàng vật lý. CDP có thể giúp họ hiểu nơi họ có thể mở một cửa hàng để đáp ứng nhu cầu của khách hàng mới hiện tại và tiềm năng.
Dữ liệu khách hàng là chìa khóa để đưa ra quyết định quản lý hàng tồn kho phù hợp
Có nhiều cách các nhà bán lẻ có thể tận dụng dữ liệu khách hàng để đưa ra các quyết định về sản phẩm và chuỗi cung ứng sáng suốt. Bằng cách kết nối dữ liệu từ các hệ thống thích hợp trong CDP, các nhà bán lẻ có thể phân tích dữ liệu mua hàng trước đây, bao gồm những sản phẩm đã được mua, ở đâu và như thế nào, đồng thời áp dụng mô hình dự đoán để dự báo nhu cầu ở đâu sẽ lớn nhất. Những nỗ lực này tạo ra hiệu quả trong việc phát triển sản phẩm và quản lý chuỗi cung ứng, đồng thời cải thiện trải nghiệm của khách hàng, điều mà mọi nhà bán lẻ ngày nay quan tâm hàng đầu.
Nguồn : cdp.com (post by Automation bot)