Sempre più imprese stanno sperimentando l’utilizzo dei big data per aumentare l’efficienza dei propri processi aziendali: un’analisi approfondita delle informazioni in tuo possesso può permetterti anche una migliore gestione dell’inventario. Ovviamente ogni business è diverso, quindi sia i dati a disposizione che il loro utilizzo varia a seconda della realtà aziendale. Tuttavia, tutte le soluzioni basate sui dati risultano strategie più redditizie per la realtà stessa e per i suoi clienti.
L’impiego più comune per i big data è quello nel campo delle strategie di comunicazione e marketing, ma ovviamente non è l’unico. Ad esempio, la gestione delle scorte di magazzino ottimizzata tramite l’analisi delle informazioni in possesso può portarti a un notevole miglioramento. Infatti, avere uno stock di merci (fisiche oppure virtuali) ben organizzate e pensato in funzione delle necessità dei tuoi clienti potrà rendere più fluida tutta la catena di approvvigionamento e distribuzione. Rispetto alla normale gestione dell’inventario, la soluzione basata sull’analisi dei big data offre possibilità e scenari davvero unici.
Infatti, i manager di magazzino devono destreggiarsi tra un sacco di compiti e responsabilità su base giornaliera. Uno degli aspetti più importanti del loro lavoro è tenere traccia dell’inventario. Con così tanto in gioco, è fondamentale per i responsabili di magazzino utilizzare tutti gli strumenti a loro disposizione per assicurarsi che l’inventario sia gestito in modo efficace. In questo post del blog, esploreremo come i big data possono essere utilizzati per migliorare il processo di gestione dell’inventario. Discuteremo cinque vantaggi dell’utilizzo dei big data in questo contesto e forniremo alcuni esempi di come i big data possono essere utilizzati. Alla fine di questo articolo, avrai una migliore comprensione di come puoi usare i big data per ottimizzare le operazioni di inventario e ottenere risultati migliori.
1. Migliorare l’efficienza grazie all’analisi dei big data
Il primo e più evidente vantaggio che l’implementazione dei big data all’interno della gestione dell’inventario comporta è il miglioramento dell’efficienza generale. Tutte le operazioni gestione di magazzino, infatti, necessitano di molti piccoli processi interconnessi e concatenati tra loro. Se una di queste operazioni avviene male oppure avviene in ritardo, ne risente tutto il processo generale. Ecco perché utilizzando i big data i responsabili di magazzino possono affrontare problemi relativi all’efficienza di cui magari non erano nemmeno a conoscenza prima di compiere un’analisi approfondita.
Riuscire a tenere traccia di tutti gli aspetti coinvolti nei processi di inventario può permettere di individuare criticità relative sia all’infrastruttura fisica che al team di lavoro. Sapendo con certezza se sono i macchinari a non funzionare al massimo delle prestazioni oppure se i problemi di produttività risiedono nella soddisfazione dei dipendenti può permettere l’ottimizzazione. Una cattiva organizzazione, infatti, può dare vita a situazioni rallentate o difettose, capaci di inficiare tutto il resto della catena. È possibile anche eseguire un confronto con altre realtà o settori per comprendere le migliori pratiche di gestione. A volte è proprio la disposizione fisica dell’infrastruttura a compromettere i buoni risultati del progetto. Comprendere a fondo e su base statistica il funzionamento dei processi di inventario ti fornirà un quadro generale più approfondito e dettagliato, su cui poi potrai applicare le correzioni necessarie.
2. I big data nella gestione dell’inventario aiutano a prevedere i bisogni e fare previsioni
Il secondo vantaggio derivato dall’implementazione dei big data all’interno dei tuoi processi di gestione dell’inventario è una migliorata capacità di ottenere previsioni accurate riguardo ai bisogni dei tuoi clienti. Il management del magazzino deve essere infatti finalizzato a sopperire alle necessità dei clienti finali per fornire un servizio celere e personalizzato. Avere a disposizione informazioni riguardo al comportamento dei clienti e a eventuali mutamenti, ti permetterà di creare un magazzino scorte efficace ed efficiente. Le abitudini di acquisto degli utenti, infatti, possono variare in base a diversi parametri, uno dei più evidenti e semplici da immaginare è quello relativo alla stagionalità: ci sono prodotti che riempiono il tuo magazzino solo pochi mesi all’anno, quindi mantenerli in stock 365 giorni sarà solamente uno spreco di spazio. Sapendo con certezza quando un determinato prodotto verrà richiesto dagli utenti finali ti permetterà immagazzinare scorte seguendo una logica ben precisa.
In questo modo riuscirai ad anticipare le richieste dei clienti prima che si verifichino situazioni di urgenza, salvaguardando contemporaneamente lo spazio in magazzino di cui hai bisogno. Alla maggior parte dei lettori questo vantaggio potrebbe sembrare qualcosa di superfluo in quanto già attuato nella quasi totalità delle aziende, tuttavia, è importante notare che la mente umana può fare previsioni ragionevolmente accurate, ma i big data rappresentano statistiche certe e informazioni estremamente concrete. Un individuo può elaborare informazioni, ma un sistema di analisi fornisce un quadro totale in un tempo minore.
3. Con i big data, i refill di inventario sono più rapidi
Può succedere che le previsioni fatte non corrispondano alle reali necessità dei clienti, un errore può capitare se non si utilizzano da subito le informazioni a disposizione. In questi casi è spesso necessario effettuare un refill, ovvero una procedura di richiamo per rimpinguare le scorte di determinati articoli. Purtroppo, quando si verificano queste casistiche è spesso l’urgenza a dettare il prezzo e i richiami diventano più costosi. Inoltre, essendo situazioni impreviste, la loro gestione diventa complicata e farraginosa.
Utilizzando invece l’analisi dei dati è possibile dare vita a refill efficaci e rapidi, anticipando effettivamente l’eventualità di queste occasioni. Sfruttando adeguatamente una raccolta di informazioni potrai ad esempio prevedere dei cuscinetti di tempo e spazio per sopperire a eventuali necessità di prodotto aumentate. Tracciando i tuoi articoli in ogni fase della catena di approvvigionamento potrai ottimizzare i refill, rendendoli di facile gestione, basso costo e considerandoli non più come una fase di emergenza ma come normale amministrazione.
Molte aziende importanti utilizzano un sistema basato sui big data per il loro magazzino, ad esempio lo fa Amazon. Monitorando più pagine web, non solamente del proprio sito ma anche metamotori di recensione, forum e social media, è possibile reperire notizie e informazioni aggiornate così da intervenire in modo agile riempiendo il magazzino delle scorte necessarie prima che effettivamente diventi un problema.
4. Prevenzione delle discrepanze di inventario con i big data
Una delle situazioni più comuni per tutti i magazzini del mondo è avere una discrepanza tra il numero di articoli presente nei record di sistema e quello effettivamente disponibile nello stock. Le principali cause di queste evenienze sono da ricercare in fattori esterni come, ad esempio, il taccheggio per i grandi supermercati, oppure interni come la rottura dei prodotti in fase di magazzino o il loro errato posizionamento all’interno dello stesso.
Compiere una periodica analisi dei dati può farti rendere conto se alcuni articoli tendono a “scomparire” in momenti specifici oppure in determinate fasi della catena di produzione. Sapendo che ci sono luoghi o tempistiche che possono compromettere il corretto tracciamento del tuo inventario potrai anche prevenire queste situazioni adottando ulteriori misure di sicurezza in quell’area o in quella stagione. Continuando con l’analisi dei dati scoprirai anche se l’implementazione dei nuovi metodi di vigilanza è stata una scelta efficace oppure un buco nell’acqua.
5. Ottimizzare i rifornimenti strutturali sfruttando i dati
L’ultimo vantaggio è il più evidente in assoluto: implementare l’analisi dei dati nella gestione del tuo inventario comporta innanzitutto un miglioramento dei rifornimenti strutturali. In pratica, non ti troverai più nella situazione in cui una mole di prodotti invenduti occupa lo spazio del tuo magazzino, così come non vivrai più l’evenienza contraria. Riuscire ottimizzare gli spazi sugli scaffali può sembrare qualcosa di superfluo, ma in realtà è solamente una fase di un processo più ampio che si conclude con una conversione al cliente finale e con la soddisfazione di quest’ultimo che potrebbe decidere di tornare.
Controllare manualmente l’inventario per poi decidere le quantità da ordinare e il posizionamento non è più sufficiente al giorno d’oggi. Al contrario, riuscire utilizzare i big data per analizzare fattori essenziali come la tendenza delle vendite o i comportamenti dei clienti aiuterà tutti i responsabili di magazzino ad avere un quadro molto migliore della situazione e a identificare le merci di cui c’è più bisogno. Le analisi, se condotte correttamente, possono evidenziare nuovi trend di mercato, rendendo facile la composizione degli ordini per rifornire il proprio stock. Avere a disposizione uno storico delle vendite ti aiuterà anche a determinare delle vere e proprie abitudini di rifornimento adatte alla tua realtà di business.
Conclusioni
La raccolta dei big data è un’attività sempre più essenziale per tutte le aziende, a prescindere dal settore di riferimento e dalla tipologia di prodotto o servizio che offrono. Riuscire a comprendere tutti gli aspetti della propria realtà di business, dai processi di produzione a quelli di distribuzione, dal comportamento dei clienti fino all’identificazione delle nuove tendenze, è l’unico modo per assicurarsi di ottimizzare tempi e costi. Implementare su larga scala l’analisi dei big data può realmente darti un vantaggio competitivo sulla concorrenza, aumentando i tuoi ricavi e la soddisfazione dei tuoi utenti.
