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Como o machine learning pode melhorar sua estratégia de inventário omnichannel

por Scott Fenwick Quinta-feira, 08 de novembro de 2018   Tempo de leitura: 3 minutos

“O que você faz hoje pode melhorar todos os seus amanhãs.” – Ralph Marston

O novo mundo omnichannel afetou não apenas o modo como os varejistas se engajam com seus clientes, mas também como os varejistas planejam seus estoques. Para muitos varejistas, o estoque tornou-se bastante indisciplinado, indo e vindo de canais novos e diferentes a qualquer hora.

E isso cria muitos desafios, porque se você se lembra de nossos artigos anteriores, os varejistas geralmente medem a demanda omnichannel de duas maneiras. Ou eles contam tudo como demanda de varejo para qualquer local que cumpre um pedido ou vende diretamente para um cliente, ou eles analisam as vendas nas lojas como um fluxo de demanda e o comércio eletrônico como outro.

O problema é que nem uma das abordagens é diferenciada ou adaptada às opções de atendimento com várias escolhas que os consumidores têm agora. Tanto o aumento quanto as mudanças resultantes da adição de novas experiências de atendimento precisam ser considerados para realmente entender a demanda do seu inventário. (Para mais informações sobre como gerenciar os impactos de aumento e mudanças omnichannel na demanda, clique aqui.)

Sem insights sobre esses fatores, as organizações são forçadas a fazer suposições informadas sobre a previsão de demanda. E é quase impossível para elas efetivamente terem seu estoque no lugar certo, na hora certa, usando métodos convencionais de planejamento.

Isso significa que elas precisam trabalhar mais para atender às expectativas dos consumidores, o que aumenta os custos. É hora de trabalharmos de maneira mais inteligente. É hora de usar o inventário como uma alavanca estratégica para tornar o omnichannel lucrativo.

E é aí que entra a solução Omni Inventory Optimization (OIO).

Melhoria requer aprendizagem 

A necessidade de uma solução como a OIO, que adota uma visão mais sofisticada de demanda, e como isso afeta o estoque, é evidente. Mas entender a demanda no nível mais granular é apenas um começo para otimizar o estoque.

A solução certa também deve ter a capacidade de aprender e ajustar-se ao longo do tempo, com base em como os consumidores estão aproveitando as várias opções de atendimento disponíveis para eles.

Digamos que você esteja pronto para lançar uma nova experiência de atendimento. Normalmente você começaria com um programa piloto ou um teste de mercado. OIO é ideal para isso. Conforme o programa é lançado, as expectativas iniciais seriam usadas para modelar as necessidades de estoque.

Uma vez que o programa está ativo, a OIO observa como os consumidores reagem ao programa e como a demanda é afetada tanto no centro de distribuição quanto nas lojas. É aí que entra a inteligência da OIO. A OIO monitora e aprende constantemente para que possa automaticamente ajustar a distribuição do estoque com base na adoção real.

Toda semana que passa, a solução continua a ajustar o plano de inventário. Ele analisa os dados de demanda, aprimora a estratégia e ajusta o posicionamento do estoque. Sem qualquer esforço adicional de sua equipe, a OIO otimiza continuamente o inventário em todas as suas iniciativas de atendimento.

Como uma organização, você pode ter certeza de que está sempre atendendo à demanda da maneira mais eficiente possível, independentemente de como o cliente se envolve com sua marca. Essa precisão permite que você expanda com facilidade programas de sucesso e mantenha a otimização de inventário.

OIO em ação

Para ter uma noção de como a OIO funciona exatamente, veja um exemplo:

Digamos que você tenha lançado recentemente a opção de comprar online e buscar na loja em três mercados de teste. Pouco antes do lançamento, seus planejadores de demanda ajustaram o plano de estoque para garantir que as três lojas tivessem produto suficiente para atender a qualquer cliente que quisesse experimentar a nova opção de atendimento.

Como esse é um novo programa e uma das primeiras estratégias de atendimento omnichannel que você testou, os planejadores precisaram fazer algumas suposições. Nesse caso, eles estimaram que haveria um aumento de 10% na nova demanda e 5% na mudança de clientes existentes para a nova opção de atendimento. Quando aplicaram esse modelo ao seu plano de inventário, parecia uma abordagem segura, porém conservadora, para ter no início.

Aqui é onde a OIO começa a trabalhar. Duas semanas após o lançamento, a tecnologia detecta notícias positivas. Os planejadores de demanda estavam parcialmente corretos. No geral, houve um aumento de quase 15% na demanda total por oferecer as opções de comprar online e buscar na loja.

Isso significa que as lojas provavelmente precisam de inventário adicional para garantir que os compradores possam comprar os itens desejados. No entanto, a OIO também aprendeu que cerca de 10% dos compradores existentes mudaram suas preferências de compra para a nova opção de atendimento.

Portanto, agora há oportunidades para reduzir a quantidade de demanda esperada pelo centro de distribuição no comércio eletrônico e, portanto, possivelmente reduzir o estoque geral.

Graças à capacidade de auto-aprendizagem e autoajuste da OIO, o varejista conseguiu aumentar as vendas, aumentar a fidelidade do cliente e reduzir o estoque.

A otimização de inventário está em suas mãos

Vivemos em um mundo omnichannel. A OIO ajuda você a aproveitar o inventário para prosperar no novo ambiente. Com capacidades de auto-aprendizagem, permite-lhe melhorar constantemente a forma como satisfaz as preferências e procura do consumidor. A cada nova opção de atendimento, a OIO ajuda você a pilotar e expandir programas com a maior precisão possível. Os resultados são melhores experiências para o comprador omnichannel, além de menores custos, maior economia de capital e redução de estoque em toda a rede.

Isso é o que significa realmente otimizar o inventário.

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