효율적인 재고 관리: 소매업체는 재고 관리에 있어 미묘한 균형을 맞춰야 합니다. 재고가 너무 많으면 과도한 재고로 인해 비용이 많이 들고, 너무 적으면 매출 손실로 이어질 수 있습니다. 공급망 분석은 재고 수준, 수요 패턴 및 계절성에 대한 실시간 인사이트를 제공하여 소매업체가 최적의 재고를 유지할 수 있도록 지원합니다 차키케이스.
수요 예측: 고객이 무엇을 언제 원하는지 예측하는 것은 끊임없는 과제입니다. 공급망 분석은 과거 데이터와 예측 알고리즘을 활용하여 수요를 정확하게 예측하여 재고 부족 및 과잉 재고 상황의 위험을 줄여줍니다.
공급업체 성과 분석: 소매업체는 공급업체 네트워크에 의존합니다. 공급망 분석은 공급업체 성과를 평가하여 소매업체가 병목 현상을 파악하고, 더 나은 조건을 협상하며, 적시 상품 배송을 보장하는 데 도움을 줍니다.
향상된 고객 경험: 인터랙티브 공급망은 고객에게 더 나은 쇼핑 경험을 제공합니다. 실시간 주문 추적, 정확한 배송 예상, 그리고 향상된 제품 재고는 고객 만족과 충성도를 높여줍니다.
소매업체를 위한 대화형 통찰력:
공급망 분석은 단순히 통찰력을 제공하는 데 그치지 않고, 높은 수준의 상호 작용성을 제공합니다.
실시간 가시성: 대화형 대시보드를 통해 상품 이동 및 재고 수준을 실시간으로 모니터링하세요. 이를 통해 예상치 못한 차질이나 변화하는 시장 상황에 신속하게 대응할 수 있습니다.
시나리오 모델링: 다양한 공급망 시나리오를 테스트하여 정보에 기반한 의사 결정을 내립니다. 예를 들어, 다양한 운송 경로 또는 공급업체 선택이 비용 및 배송 시간에 미치는 영향을 평가합니다.
예측적 유지 관리: 예측적 유지 관리 알림을 통해 공급망의 기계 및 장비가 효율적으로 작동하도록 하고 예상치 못한 가동 중단을 방지합니다.
협력적 데이터 공유: 데이터 공유를 통해 공급업체 및 파트너와의 협력을 활성화하여 보다 통합되고 대응성이 뛰어난 공급망 생태계를 구축합니다.
소매업계의 BI 개요
2020년 전 세계 소매 시장 규모는 23조 달러를 돌파했으며, 2023년부터 2028년까지 안정적인 성장세를 보일 것으로 예상됩니다. 데이터 중심 기업 중 하나인 소매 기업들은 비즈니스 인텔리전스(BI)를 활용하여 새로운 가능성을 모색하고 있습니다. 비즈니스 인텔리전스(BI) 기술은 소매업체가 비즈니스 데이터를 체계화, 분석 및 맥락화하는 데 도움을 줍니다. 또한 보고서, 성과 지표, 기업 동향을 활용하여 현 상황에 맞는 현명한 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 또한, BI는 소매업체가 매출을 예측하고, 시장 잠재력을 평가하고, 소비자를 더욱 깊이 이해할 수 있도록 지원합니다.
소매업에서 BI의 이점
비즈니스 인텔리전스를 통해 기업은 판매부터 시장 동향, 고객 행동 및 니즈 등에 대한 방대한 데이터를 파악할 수 있습니다. BI 도구를 통해 분석된 데이터는 기업이 고객과 소통하는 데 도움이 됩니다.
소매업계에서 비즈니스 인텔리전스를 활용하면 얻을 수 있는 몇 가지 주요 이점은 다음과 같습니다.
고객 행동에 대한 심층적인 이해: 고객 만족은 모든 사업 성공의 초석입니다. 고객 만족은 기업 가치를 높이고, 고객 유지를 도우며, 직원 이직률을 최소화하고, 브랜드 충성도를 향상시킵니다. 비즈니스 인텔리전스는 가맹점이 고객, 욕구, 그리고 행동을 파악하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이 데이터는 고객 서비스를 향상하고 더욱 성공적인 마케팅 전략을 수립하는 데 활용될 수 있습니다.