Цифровая сеть поставок для ритейла и FMCG. 10 составляющих для успешной трансформации
Высокая конкуренция в отрасли ритейла и FMCG требует от компаний повышать клиентоориентированность. Поколение миллениалов становится активной покупательской группой и, как показывают исследования Nielsen и Deloitte, их предпочтения заставляют ритейлеров целиком пересматривать существующие процессы в формировании цепочки поставок и переходить от линейной модели к сетевой. В этой статье разберем 10 составляющих, которые выделили эксперты Deloitte как основу для перехода от традиционной цепочки поставок к цифровой сети (digital supply network — DSN).
91% опрошенных миллениалов совершают покупки со своих смартфонов
74% опрошенных покупателей из поколения миллениалов сравнивают цены в Интернете
Более 50% миллениалов используют смартфоны, чтобы читать отзывы или спрашивать совет в момент покупки
4 фундаментальные составляющие
Ниже приведены 4 основных направления деятельности, с которых стоит начинать, чтобы заложить надежный фундамент для дальнейшего развития цифровой цепочки поставок.
- Сквозная аналитика
Прослеживать клиентский опыт и делать выводы из аналитических отчетов можно только при настроенной и унифицированной системе работы с данными. При наличии нескольких программных продуктов данные должны интегрироваться в основную рабочую платформу, ааналитические признаки не вступать в противоречие. Достоверные мастер-данные – основное требование для развития аналитических систем и внедрения когнитивных сервисов, в том числе персонализированного маркетинга и рекомендательных систем.
58% пользователей смартфонов совершают покупки с его помощью
27% опрошенных покупателей посещают магазин перед покупкой
- Объединённая база наличия товаров на складе
Увеличиваются ожидания клиентов по скорости доставки заказов, вплоть до доставки в день заказа. Объединение данных наличия товара и обновление состояния складов в реальном времени позволяет снизить инвестиции в складские запасы и оптимизировать логистику.
- Консолидированное прогнозирование спроса
Прогнозирование спроса в разрезе каждой торговой точки, канала продаж, региона и консолидация этой информации позволяет избежать перезатарки или дефицита, планировать закупки на период акций, сезонного спроса на товары. Внедрение алгоритмов машинного обучения для прогнозирования спроса за счет точных прогнозов увеличивает возможности ритейлера обеспечивать наличие товаров на полке и повышает лояльность клиентов.
- Цифровая связка с поставщиками и перевозчиками
Обмен данными способствует взаимному обогащению информацией и получению добавленной стоимости за счет оптимизации процессов. Микросервисный подход к проектированию приложений позволяет ритейлеру встраивать сторонние сервисы на свои платформы, организовывать обмен данными с поставщиками и перевозчиками, например, для формирования автозаказов и отслеживания движения товаров.
Около трети опрошенных клиентов готовы платить за двухдневную доставку
3 продвинутые составляющие
Следующие три составляющие – комплексные задачи, но успех их реализации зависит от решения первых четырех, о которых мы говорили выше.
- Наличие на полке (on-shelf availability — OSA)
Контроль качества выкладки и наличие товара на полках повышает лояльность покупателей и привлекает новых. Например, исследование IHL Group подтвердило, что североамериканское подразделение сети Amazon получило 20% дохода за счет покупателей, которые не нашли нужные товары в местном магазине и пришли за ними к бренду. Отсутствие товара на полке или на складе – это упущенные продажи и потеря лояльности покупателей, поэтому необходимо поддерживать точность и актуальность сроков поставок и регулярно проводить инвентаризацию для борьбы с «фантомными» запасами.
- Оптимизация выполнения заказа
Наличие динамической системы комплектации заказов в зависимости от спроса и выбор оптимальной, например, ящиками, паллетами или единичным заказом для оптимизации затрат.
- Система автозаказа
Прозрачность поставки, отслеживание движение товара в реальном времени, повышение точности прогнозирования за счет внедрения технологий машинного обучения – все это позволяет снижать страховые запасы на складе, списание продуктов с ограниченным сроком годности из-за перезатарки. Автоматическое формирование заказов поставщикам снижает трудоемкость процессов закупок.
3 дополнительные составляющие
В трех дополнительных опциях ритейлеры могут увидеть пути для сокращения затрат, но и с их освоением не справиться без решения первых четырех фундаментальных задач.
67% покупателей просматривают правила возврата перед покупкой
Покупатели возвращают почти 10% товаров, купленных в магазине, и 30% товаров, купленных в Интернете
- Оптимизация доставки «последней мили»
- Динамическое управление персоналом
- Многоканальное управление возвратами
На текущий момент ритейлеры в большей или меньшей степени уже вступили в трансформацию традиционной цепочки поставок в клиентоориентированную цифровую сеть. Развитие новых технологий во многом упрощает и удешевляет процесс перестройки бизнес-процессов.
Развитие клиентского опыта повышает конкурентоспособность, и как показывают последние исследования:
Удовлетворенные клиенты в два раза чаще становятся повторными покупателями
82% очень довольных покупателей готовы рекомендовать продавца
Источники исследований:
- Deloitte Consulting LLP research
- Jonathan Camhi, “The Omnichannel Fulfillment Report: How retailers can overcome challenges to fend off Amazon’s threat,” Business Insider, 2017, https://www.businessinsider.com/omnichannel-fulfillment-report-2017-8
- The Nielsen Company, “e-Commerce: Evolution or Revolution in the Fast-Moving Consumer Goods World?,” August 2014, https://www.nielsen.com/us/en/insights/reports/2014/e-commerce-evolution-or-revolution-in-the-fast-moving-consumer-goods-world.html
- Ibid
- Skrovan, Sandy, “How shoppers use their smartphones in stores,” Retail Dive, June 7, 2017, https://www.retaildive.com/news/how-shoppers-use-their-smartphones-in-stores/444147/
- Rudolph, Stacey, “E-commerce Product Return Statistics and Trends [Infographic],” April 10, 2016, https://www.business2community.com/infographics/e-commerce-product-return-statistics-trends-infographic-01505394