在线客服
扫描二维码
下载博学谷APP扫描二维码
关注博学谷微信公众号
大数据在零售供应链管理方面的应用,零售商可通过多种方式使用大量信息来改善其零售供应链,分析解决方案将供应商的实际绩效与其关键绩效指标进行比较,帮助供应商在按时交货、提升客户满意度等。
随着客户转向在线商务,冠状病毒疫情彻底颠覆了商业模式。这促使许多零售商寻求更多依靠大数据的创新电子商务营销模式。零售商正努力跟上不断增长的在线购物需求。零售商在保持供求关系方面的工作量巨大,但新技术和新工具可以在这个领域带来巨大的变化。利用大数据和分析技术,零售商可以更容易地优化供应链。大数据改善零售供应链管理:
一、实时管理交付
作为零售商,开展业务和获利的关键要素是尽快收到货物,并确保货物也能迅速交付给商店或客户。大数据通过使零售商能够实时管理交付而提供帮助,这是零售供应链管理的关键。零售商可了解交通和天气状况最新信息,以及正在运输的货物所在的位置。反过来,客户将清楚地知道确切的交货时间。这需要按时到达的易腐货物或客户希望尽快收到订购产品的零售商来说尤其有利。
利用放置在包装上的RFID跟踪传感器来获取更新并加快库存管理流程。当货物到达时,RFID阅读器可以立即扫描整箱货物,以检查是否所有货物都符合订单要求,从而能够立即卸货。
二、更好的拣选时间
许多零售商的另一个重要组成部分是拣选和包装订单。这是一个传统的劳动密集型流程,在以往,只有大型零售商才能通过自动化拣选机器人或组织大量员工来加快拣选速度。如今采用大数据,即使是小型零售商也可以改进其流程,并在更好的拣选时间进行拣选。
从各种来源获取信息,如仓库布局、产品库存、订单详细信息和过去的拣货时间,并将这些详细信息输入分析程序。根据定义的规则,大数据解决方案可以计算和模拟选项,以确定最佳拣选流程。调整不同的设置和参数来测试准则,然后将它们分发给仓库团队和商店员工。从长远来看,节省大量时间并提高客户满意度。
三、细分供应链
消费者比以往任何时候都期待获得更加个性化的购物体验和客户服务。零售商可以通过数据对供应链进行细分,更好地迎合不同的目标市场,提高转化率。通过记录数据分析告诉零售商在不同渠道(例如,网络、移动和社交)与购物者的互动,从而使其向购物者提供个性化服务。
其细分可能与爱好、价值观、地理位置、年龄段、价格意识或其他因素有关。而分解内容可以增加整体收入和利润,因为零售商更有可能将潜在客户变成购买者,并将其变成回头客。
四、改善供应商管理
零售商可能与供应链中的多家公司合作。可能会有直运供应商、物流供应商、包装供应商和其他供应商,他们需要组织、管理和审查。反过来,试图提高盈利能力和可靠性也可能是一项挑战。大数据技术可以提供帮助。分析解决方案可以将供应商的实际绩效与其关键绩效指标(KPI)进行比较。其程序可以帮助查看哪些供应商在按时交货、客户满意度和货物破损等方面落后于人。
将大数据程序与供应商系统、财务投入(例如每种商品的成本)以及与客户反馈(尤其是投诉)相关的社交网络进行集成。设置报告和警报,以便在关键绩效指标(KPI)低于预定范围或数据以其他方式发生重大变化时自动生成。让供应商了解这些系统并保持警惕。这种跟踪、分析和审查将帮助供应商提高客户服务和业务盈利能力。
五、做好计划
大数据还可以通过检查人口统计数据和经济指标的线索来帮助零售商预测趋势。机器学习算法通过挖掘“情感分析”数据来确定消费者的行为和对背景的兴趣,它还可以帮助零售商预测销售表现最佳的产品,从而减少库存的消耗。
此前零售商不得不花费大量时间仔细研究文档并猜测可能的结果,如今拥有大数据可以处理这项工作。零售商可以通过多种方式使用大量信息来改善其零售供应链,提高零售供应链管理效率。
— 申请免费试学名额 —
在职想转行提升,担心学不会?根据个人情况规划学习路线,闯关式自适应学习模式保证学习效果
讲师一对一辅导,在线答疑解惑,指导就业!
相关推荐 更多
5分钟掌握Hadoop环境搭建流程
Hadoop是大数据技术的基础,它在大数据技术体系中的地位是非常重要的。目前Hadoop是主流的分布式系统基础架构之一,用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序,充分利用集群的威力进行高速运算和存储。所以对于Hadoop基础知识的掌握的扎实程度,会决定你在大数据技术道路上走多远。首先我们来学习一下Hadoop环境搭建流程吧。
7609
2019-08-14 10:19:35
大数据面试:数据仓库工具hive面试题集锦
进入DATE时代,大数据技术成为互联网发展的核心要素之一。与此同时大数据开发工程师的薪资也成为行业内高薪的代表。想从事大数据开发需要掌握多种核心技术:Hadoop、Hive、Storm、Spark、Scala等等。而且这些技术知识点已经成为大数据工程师进入职场时面试中必备的考点。这里主要和大家分享一下数据仓库工具hive相关的面试题!
16202
2019-07-05 17:30:53
大数据应用技术的发展方向分析
如今,大数据的应用对企业公司以及个人都产生了深远影响,本文就来预测一下大数据应用技术的发展方向。可以预见的是,数据资产管理、数据资产管理、AI驱动的数据基础设施、面向AI的分布式计算框架和数据安全这些都将成为大数据应用技术的发展方向。对大数据应用技术感兴趣的小伙伴,可以接着往下看小编的的详细分析。
6779
2019-10-29 17:24:18
Hadoop集群动态扩容讲解
今天本文要讲解的是Hadoop集群动态扩容的内容,那么什么是动态扩容呢?数据量随着公司业务的增长越来越大,原有的datanode节点的容量,已经不能满足存储数据的需求,需要在原有集群基础上,动态添加新的数据节点,这就是我们说的动态扩容。下面一起来看看基础准备、添加datanode、datanode负载均衡服务、添加nodemanager等相关内容吧~
6681
2020-06-08 10:56:55
数据预处理的方法有哪些?
数据处理的工作时间占据了整个数据分析项目的70%以上。因此,数据的质量直接决定了分析模型的准确性。那么,数据预处理的方法有哪些呢?比如数据清洗、数据集成、数据规约、数据变换等,其中最常用到的是数据清洗与数据集成,下面小编将来详细介绍一下这2种方法。
10195
2020-08-11 10:14:41