모든 회사에는 몇 가지 가치 있는 목표가 있습니다. 하룻밤 사이에 인벤토리를 달성할 수 없습니다. 그것을 관리하는 올바른 프로세스는 그것을 보호하고 저장하고 관리하는 것입니다. 그리고 위의 모든 것은 이러한 프로세스를 수행하는 데 상당한 비용이 듭니다. 회사의 재고가 잘못 관리되면 비용이 상대적으로 가파르다. 특히 공급망 관리자는 재고 관리 과정에서 비용 절감 혁신에 열광하는 것이 사실입니다. 공급망 관리 프로세스에 압력을 가하는 두 가지 요소는 글로벌 공급망과 증가하는 고객 요구입니다. 하지만 사업주는 재고 관리 동향에 주목해야 합니다.

새로운 추세를 무시하면 회사가 시장의 모든 사람보다 뒤처지게 될 뿐이며 경쟁업체는 더 나은 프로세스, 더 낮은 운영 비용, 증가된 고객 또는 고객으로 번창하게 됩니다.

재고 관리자와 연락하기 t 트렌드, 약간의 읽기, 연구 및 주제를 핵심으로 이해하는 것이 중요합니다. 그런 다음 귀사가 흥미로운 새 도구를 활용하기 위해 얼마나 준비되어 있는지 고려하십시오.

재고 관리의 새로운 방법을 찾는 방법에 대한 완전한 이해를 돕기 위해 다음은 소매업체가 알고 있어야 하는 6가지 재고 관리 동향입니다.

트렌드 #1:반품 재고 관리 간소화

소비자는 온라인으로 구매한 상품의 대략 20~30%를 반품하는 반면 오프라인 매장에서 구매한 상품의 경우 8.89%만 반품합니다. 여기에 온라인 쇼핑의 인기가 높아지고 대량 패키지가 아닌 개별 패키지의 수가 증가하면 재고 관리의 악몽이 늘어납니다.

무시할 수 없는 매우 어려운 현실입니다. 소매업체의 약 49%가 무료 배송 서비스를 제공합니다. 그리고 소비자가 위에 언급된 금액을 제공하지 않는다는 것을 알게 되면 79%는 모든 종류의 쇼핑을 위해 온라인 상점 선택을 자동으로 건너뜁니다.

그러나 여기서 문제가 발생합니다. 소매업체는 증가하는 반품 비용을 어디에서 관리할 수 있습니까?

강력한 창고 관리 시스템이 이를 처리하는 솔루션입니다. 창고 관리 시스템의 작업은 작업자가 선택, 포장 및 배송하는 기능 이상입니다. 창고 관리는 또한 그에 따라 반품된 재고를 관리하는 데 도움이 되어야 합니다.

트렌드 #2:무료 배송 서비스

팬데믹 이후 많은 소매업체가 하게 될 중요한 질문 중 하나는 '코로나19의 세계적 대유행이 고객의 수요에 어떤 영향을 미칠 것인가'입니다.

소매업체는 머신 러닝을 기반으로 하는 빅 데이터, 수요 예측을 사용하려고 합니다. 그들은 고객 및 공급업체 관계 관리, 물류 및 제조 프로세스를 최적화하고 스마트 마케팅 캠페인을 실행하기 위해 이를 선택합니다. 반면에 기존 예측 방법에 비해 머신 러닝 접근 방식은 변화에 더 잘 적응하고 구현 속도가 더 빠릅니다. NLP 및 cascade 모델, 단기 POS 데이터 및 외부 리소스의 최근 데이터로 수요 예측 시스템을 최적화하여 수요 예측을 정확하게 향상시킵니다.

트렌드 #3:증강 쇼핑

1억 명의 고객이 쇼핑 경험에 증강 현실을 사용할 것으로 예상됩니다. 하지만 코로나19로 인한 격리로 인해 가상 전투실 시스템에 대한 수요가 증가하고 있다. 또한 구매 전 체험(try-before-buy) 접근 방식을 통해 증강 쇼핑은 고객이 온라인에서 제품과 상호 작용할 수 있도록 하여 고객을 끌어들입니다.

트렌드 #4:데이터 과학 기반 개인 상호 작용

오늘날의 개인화 도구 세계에서 데이터 과학 및 기계 학습 기술은 엄청난 발전을 이루었습니다. DS와 엔진은 고객이 무엇을 원하는지 알기도 전에 고객에게 개인적인 권장 사항을 제시할 수 있습니다.

데이터 과학 및 기계 학습 기술은 오늘날의 개인화 도구에서 큰 발전을 이루었습니다. DS 및 ML 기반 엔진은 고객이 원하는 것이 무엇인지 알기도 전에 고객에게 개인적으로 추천할 수 있습니다.

권장 엔진은 소비자의 욕구와 필요에 따라 엔진 인센티브를 사용합니다. 머신 러닝 방법을 적용하여 추천은 고객 및 클라이언트에 대한 정보를 수집하여 쇼핑 프로필을 개발했습니다. 그 이후에는 시스템 트레일러가 특정 사용자에게 행동을 촉구하고 구매 비용을 가속화합니다.

매장 내 옵션은 천천히 그리고 꾸준히 온라인을 따라잡고 있습니다. 앱 기반의 챗봇뿐만 아니라 빠르게.,NPL 기반 챗봇은 나날이 발전하고 있으며 개인적인 경험을 제공합니다. 소매 영역 밖에서 챗봇은 거래 및 권장 사항을 제공하고 쉬운 탐색을 제공하며 주문을 잘 추적하는 고객 서비스에서 가장 큰 단어가 될 것으로 예상됩니다.

트렌드 #5:직원이 없고 계산원이 없는 매장

사회적 거리두기는 코로나바이러스를 예방하는 가장 일반적인 방법입니다. 따라서 출납원과 직원이 없는 매장은 소매 환경을 재정의할 것으로 예상됩니다. 일반 설문 조사에 따르면 87%의 고객이 비접촉식 및 셀프 체크아웃 옵션이 있는 매장을 선호하는 것으로 나타났습니다. 이러한 변환을 가능하게 하는 도구는 RFID 태그, 컴퓨터 비전 시스템, 기계 학습, IoT 장치 및 얼굴 인식입니다.

트렌드 #6:음성 상거래

인공 지능과 NLP의 프로세스는 해마다 역동적으로 진행되고 있습니다. 우리의 삶을 훨씬 더 쉽게 만들어준 새로운 기기는 Alexa와 기타 Google Home Assistant입니다. 청중과 상호 작용하기 위해 모든 화면 기반 앱을 사용할 필요성이 고갈될 수 있습니다. 이러한 스마트 애플리케이션은 사용자의 말과 음성을 이해할 수 있습니다.

소매 부문 및 기타 전자 상거래 산업에서 음성 지원 기술은 음성 인식 기술을 통해 판매를 돕습니다. 이 프로세스의 새로운 용어는 "음성 상거래"입니다.

결론: 소매업체에게 트렌드를 아는 것의 중요성은 시장에서 경쟁업체와 차별화되는 것입니다. 회사가 새로운 트렌드를 접할 때 청중과 훨씬 더 많이 연결됩니다. 고객의 참여도가 높으므로 모든 소매업체는 최신 재고 동향을 알아야 합니다.