소매에 대한 보이지 않는 위협: 팬텀 인벤토리가 동남아시아를 괴롭히는 방법

동남아시아의 소매 환경은 활기차고 빠르게 변화하는 생태계입니다.북은 노점상부터 대규모 전자 세상에서 경쟁이 치열합니다.

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이 환경에서는 모든 인벤토리 실체가 중요합니다.그러나 사소하고 만연한 문제 #1 #1 #은 #1 #2 #0 ############# #2 #운영 비효율성을 초래하고 있습니다. 팬텀 인벤토리.

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#리테일 기술 스타트업으로 우리는 이 문제가 이 지역의 기업을 괴롭히는 것을 목격했습니다.이제 이 보이지 않는 위협에 비추고 물리치기 위한 전략적 프레임워크를 제시할 수 있습니다.

레거시 시스템에서 뿌리를 내리는 문제

동남아시아의 많은 소매업체에서 지킨다는 것은 아직 수동적이고 단편화된 프로세스입니다.데이터를 직접 입력하는 것이 많기 인적 오류가 발생할 수 있습니다.시스템이 제대로 기록되지 않은 채 잘못 배치된 도당해 시스템에서 유령과 같은 존재가 발생합니다.특히 움직이는 소비재 (FMCG) 시장에서 거래도 많은 거래량 지향 이러한 문제를 증폭시킵니다.

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핵심 분석: 팬텀 해부

#팬텀 인벤토리는 단일 문제 > 심층적인 시스템 장애로 인한 증상입니다. 주요 원인을 분석해 드리겠습니다.

1.인적 오류 및 잘못된 인벤토리

많은 소매업체들이 여전히 수동 재고 집계와 종이 기반 시스템에 의존하고 있는 이 곳에서 불일치의 가장 큰 사람은 실재합니다.뒷자리에서 물건을 잘못 놓았을 때, 판매 (POS) 에서 잘못 스캔한 것, 간명 수력을 발휘할 수 있습니다.

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데이터 포인트: 미국 소매협회 (전국소매협회) 의 정치에는 소매업 (도난, 파손, 관리 오류 등) 은 세계적 전, 게임에 천억 달러 이상의 손해를 입었습니다.이러한 오류는 #팬텀 #인벤토리의 직접 관리상의 원인토입니다.

2.다중 채널 불일치

옴니채널 리테일의 부상으로 새로운 과제가 생겼습니다.중앙 웨어하우스 데이터를 기반으로 온라인 판매할 수 있지만 특정 지역 고객의 매장의 재가는 재절입니다.모든 채널에 대한 실시간 통합 품격이 가시성이 이러한 불일치는 제품을 사용할 수 없습니다.전자 호황을 누리고 “오늘의 여행” 오늘의 여행 오늘 여행 도래가 될 수 있는 문제입니다.실제 재고 고객 경험도 무너집니다.

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데이터 포인트: [재고] 좌절에 대한 공약도 손약도 1% 증가하면 사람이 0.5% 증가할 수 있습니다.팬텀 인벤토리는 이러한 문제를 야기하고 수익에 대한 직접적인 위협이 있습니다.

3.공급망 단절

동남아시아의 복잡한 공급망에는 여러 국가 물류 (3PL) 제공업체, 현지 유통업체, 다양한 수준의 기술 성숙도가 실시간 추되기 때문에 매우 어렵습니다.제품이 분실되고 잘못 배송될 수 있습니다.

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데이터 포인트: #공평하고 #재고 부정확성의 주요 뜻은 오류 입고, 잘못 배치된 품목, 손상된 상품, 상품 잘못된 등이며, 공급망의 모든 단계에서 더 나은 데이터 #절실히 요구되고 있습니다.

전략적 과제: 팬텀을 물리치기 위한 프레임워크

#유통업체는 #팬텀 #인벤토리를 극복하기 위해 #사후 대응에서 #선제적인 데이터 기반 전략으로 전환해야 합니다.성공을 위한 프레임워크는 다음과 같습니다.

1. 통합된 실시간 가시성: 첫 번째 단계는 사일로를 허무는 것입니다.소매업체는 온라인, 매장, 쇼핑 중 쇼핑 중 모든 채널에서 재고를 수 있는 고를 수 있습니다.API가 통합된 클라우드 기반 재고 관리 시스템은 이러한 실시간 가시성을 통해 항상 물리적 현실을 반영하도록 할 수 있습니다.
2. 자동 이상 탐지: 소매업체는 수동 감사에 의존하는 대신 AI와 머신 러닝을 활용하여 팬텀 잠재적 인벤토리를 자동으로 수집할 수 있습니다.빠르게 움직이는데 시스템에서 #재고가 있는 곳
3. 디지털 우선 프로세스: 수동 문서 기반 프로세스에서 벗어나는 것은 타협할 수 없는 일입니다.모바일 재고 관리 앱, 재고 관리 앱, 재고를 위한 휴대용 스캐너, 자동화된 POS 시스템을 구현하면 인적 오류가 줄어든다고요.재난 바로 상황을 파악할 수 있는 불일치는 즉시 기록됩니다.
4. 예측 분석: 활용 소매업체는 단순한 추적 안내를 통해 문제를 정확하게 예측하고 잠재적 문제를 발생하기 전에 식별할 수 있습니다.AI는 과거 데이터와 현재 추세를 분석하여 어떤 관계로 “팬텀” 이 일이 될 수 있습니까?위험이 예측되고 선제적으로 재입고 조사할 수 있습니다.

결론: 미래는 데이터 중심입니다

####################################################### #대한성가신 소매업체의 수익과 고객에 대한 직접적인 신뢰입니다.

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출처

• 어피리스 리테일. (2024). 팬텀 인벤토리의 흥미로운 사례.
• 데호라티우스, N., 라만, A. (2008) .인벤토리 기록의 부정확성: 경험적 분석. 매니지먼트 사이언스, 54 (4).
• 코크, A.G., & ANG, K. (2007) .재고 기록이 부정확한 재고 시스템의 검사 및 보충 정책. 제조 및 서비스 운영 관리, 9 (2).
• NACS. (2022). 편의점은 노동 문제에도 불구하고 기회를 제공합니다.
• 토탈 리테일. (2018). 소매산업의 1.75 조 달러 재고 왜곡 문제.

저자: 소개 루카즈 피오트로프스키 (Lukasz Piotrowski) 는 최적의 진열대를 위한 운영을 위한 초대형 경영진 초유의 기업, 옴니쉘프의 CEO입니다.생활 속에서 기술 분야에서 폭넓은 경험을 쌓은 그는 문제를 극복하고 POS (Point of Sale) 수익성을 높일 수 있습니다.