Na tak konkurencyjnym rynku, jakim jest e-commerce, nawet minimalna poprawa procesów może dać odczuwalną przewagę nad rywalami. Obszarem, który warto pod tym kątem rozpatrzyć, są łańcuchy dostaw. Ich optymalizacja może nie tylko dać firmie wymierne oszczędności, ale też poprawić doświadczenia zakupowe klientów. A jak to osiągnąć? Między innymi poprzez korzystanie z dużych zbiorów danych (big data).
Cechą charakterystyczną big data nie jest tylko ilość danych. Istotna jest ich różnorodność, skomplikowanie, pochodzenie z wielu źródeł (z wewnątrz organizacji i spoza niej) oraz zmienność. Dzięki takiej strukturze możliwa jest dogłębna analiza niemal wszystkich aspektów funkcjonowania firmy i na tej podstawie ich poprawa.
W wypadku e-commerce kluczowym obszarem jest zarządzanie łańcuchami dostaw. W handlu internetowym, gdzie szybkość i niskie koszty dostawy są kluczowymi czynnikami konkurencyjności, optymalizacja tych procesów jest niezwykle istotna.
Prognozowanie popytu
Zbieranie i analizowanie historycznych danych pozwala e-sklepom lepiej planować zaopatrzenie i unikać nadmiernych lub niewystarczających zapasów. Podstawą do tego są informacje o wcześniejszych zamówieniach i sezonowych wzorcach zakupowych.
Aby jeszcze trafniej przewidywać zapotrzebowanie na konkretne artykuły bądź ich grupy, dobrze jest uzupełniać dane historyczne aktualnymi, dotyczącymi trendów wśród potencjalnych klientów (m.in. w mediach społecznościowych), zachowań odwiedzających stronę czy pytań kierowanych do sklepu.
Zarządzanie zapasami i magazynowaniem
Prognozowanie popytu, w połączeniu z dostępnymi w czasie rzeczywistym danymi o stanach magazynowych, pozwala usprawnić również gospodarkę magazynową. Ułatwia to podejmowanie decyzji o uzupełnieniu zapasów czy też, w bardziej rozbudowanych przedsiębiorstwach, np. o przeniesieniu ich między magazynami.
Zaawansowane algorytmy mogą też identyfikować produkty o niskiej rotacji. W ten sposób pomagają uniknąć nadmiernych zapasów, a także optymalizować przechowywanie najbardziej popularnych produktów minimalizując dzięki temu koszty logistyczne. Jest to szczególnie ważne zwłaszcza dla mniejszych sklepów, nieposiadających rozbudowanego zaplecza magazynowego.
Optymalizacja transportu i dostaw
Na zoptymalizowanie czasu przechowywania towaru duży wpływ ma zamawianie go u dostawców z odpowiednim wyprzedzeniem. Analiza informacji na temat dostarczania produktów przez poszczególnych kontrahentów pozwala trafniej to planować.
Dane z tras dostaw do klientów umożliwiają natomiast określenie ich najbardziej optymalnego przebiegu. Dodatkowo trasy łatwo można modyfikować biorąc pod uwagę historyczne i aktualne informacje na temat ruchu drogowego, pogody czy odległości między punktami dostaw. Dzięki temu skraca się czas dostaw, a także zmniejsza koszty transportu.
W wypadku biznesów e-commerce, które nie dysponują własnym transportem, analiza big data ułatwia koordynację zewnętrznych dostawców. Pozwala to szybko reagować choćby na zmiany w popycie i efektywniej zarządzać łańcuchem dostaw.
Personalizacja doświadczeń klientów
Niezwykle istotne dla każdej platformy e-commerce są doświadczenia zakupowe klientów. Czynnikiem wpływającym na nie pozytywnie jest niewątpliwie personalizacja, która możliwa jest również w obszarze dostaw.
Analiza danych dotyczących preferencji klientów na temat sposobów dostaw, ulubionych punktów odbioru, a także np. godzin, w których najczęściej przesyłki odbierają, pozwala tworzyć dopasowane do tych oczekiwań oferty. Dzięki temu można zaproponować klientom w pierwszej kolejności dostawę przez ich ulubioną firmę kurierską, do najczęściej wybieranego punktu odbioru lub w preferowanym oknie czasowym.
Informacje o wcześniejszych zamówieniach pozwalają również przewidywać kiedy poszczególni klienci najprawdopodobniej będą potrzebowali dostawy. Umożliwia to bardziej precyzyjne planowanie transportu, ale może też być niezwykle pomocne w marketingu.
Zapobieganie zakłóceniom i zarządzanie ryzykiem
Wielkim atutem analizy dużych zbiorów danych jest jej użyteczność w prognozowaniu. Wykorzystując dane historyczne i bieżące, firmy mogą modelować różne scenariusze ryzyka i w razie ich wystąpienia szybciej i lepiej reagować.
Wykrycie nawet minimalnych odchyleń od dotychczasowych wzorców może pozwolić bardzo wcześnie zidentyfikować zakłócenia w łańcuchach dostaw, takich jak opóźnienia transportu od kontrahentów lub do klientów, czy zmiany w dostępności towarów. Dzięki temu sklepy internetowe mogą szybko wdrożyć odpowiednie plany awaryjne, których tworzenie też ułatwia analiza dużych zbiorów danych.
Podsumowanie
Wykorzystanie big data do optymalizacji łańcuchów dostaw w e-commerce to strategiczne podejście, które może znacząco poprawić efektywność operacyjną i zwiększyć konkurencyjność na rynku. Analiza dużych zbiorów danych pozwala lepiej prognozować popyt, zarządzać zapasami, optymalizować transport i personalizować doświadczenia klientów. Dodatkowo, umożliwia szybkie reagowanie na zakłócenia i skuteczne zarządzanie ryzykiem. Dzięki temu e-sklepy mogą nie tylko zredukować koszty, ale także zwiększyć satysfakcję klientów, co przekłada się na lojalność i długoterminowy sukces biznesowy.
Płatności online dla sklepów internetowych
Wybierz bezpieczne i niezawodne płatności Autopay i rozwiń swój biznes online
Zacznij pobierać płatności