Artigo

Como aproveitar a aprendizagem de máquina para ajustar a sua estratégia de inventário omnichannel

Por Scott Fenwick,
Leveraging Machine Learning to Tune your Omni-Inventory Strategy

“O que você faz hoje pode melhorar todos os seus amanhãs”. – Ralph Marston

O novo mundo omnichannel afetou não só a interação dos varejistas com os clientes, mas também o planejamento do inventário dos varejistas. Para muitos varejistas, o inventário ficou bastante indisciplinado, indo e vindo de canais novos e diferentes a todo momento. Isso dá origem a desafios, pois, se você se lembra dos nossos artigos anteriores, os varejistas costumam medir a demanda omnichannel de duas formas. Ou eles consideram tudo como demanda do varejo, independentemente do local que atende um pedido ou vende diretamente para um cliente, ou consideram as vendas dentro da loja como um fluxo de demanda e o comércio eletrônico como outra. O problema é que nenhuma dessas abordagens é adaptada ou ajustada às várias opções de atendimento que os consumidores têm atualmente. O lift and shift (migração sem alterações) resultante do acréscimo de experiências de atendimento deve ser levado em conta para que se entenda realmente a demanda no seu inventário. (Para saber mais sobre a gestão dos impactos do "lift and shift" no omnichannel sobre a demanda, clique aqui.)

Sem o insight sobre esses fatores, as organizações são forçadas a fazer suposições fundamentadas quanto à previsão da demanda. Isso praticamente impossibilita que, por meio de métodos de planejamento convencionais, o inventário deles esteja, efetivamente, no lugar certo e na hora certa. Isso significa que terão que trabalhar mais intensamente para atender às expectativas dos consumidores. Consequentemente, os custos aumentam. Está na hora de trabalhar de forma mais inteligente. Está na hora de usar o inventário como alavanca estratégica para tornar o omnichannel lucrativo.

É aí que entra a Otimização do Inventário Omnichannel (OIO).

É preciso aprender para melhorar

É evidente a necessidade de uma solução como a OIO, que adota uma visão mais sofisticada sobre a demanda e a sua influência sobre o inventário. Entretanto, a compreensão da demanda no nível mais granular é apenas o início da otimização do inventário. A solução correta também deve ter a capacidade de aprender e se autoajustar ao longo do tempo, com base na utilização das diversas opções de atendimento disponíveis aos consumidores.

Vamos supor que você esteja pronto para lançar uma nova experiência de atendimento. Geralmente você começaria com um programa piloto ou um mercado de teste. A OIO é ideal para isso. À medida que o programa é lançado, as expectativas iniciais de adoção são usadas para modelar as necessidades de inventário. Assim que o programa estiver ativo, a OIO observa a reação dos consumidores ao programa e a influência sobre a demanda, tanto no centro de distribuição quanto nas lojas. É aí que a inteligência da OIO entra em ação. A OIO monitora e aprende constantemente para poder autoajustar automaticamente a distribuição do inventário com base na adoção real. A cada semana que passa, a solução continua com o ajuste fino do plano de inventário. Analisa os dados da demanda, melhora a estratégia e ajusta a colocação do inventário. Sem nenhum esforço adicional da sua equipe, a OIO otimiza continuamente o inventário em todas as iniciativas de atendimento.

Como organização, você pode ter a certeza de sempre atender à demanda com a maior eficiência possível – independentemente da interação entre o cliente e sua marca. Essa precisão e exatidão permitem expandir programas bem-sucedidos com facilidade e manter a otimização do inventário.

OIO em ação

Para ter uma ideia de como a OIO funciona, veja este exemplo:

Digamos que você lançou recentemente a opção Compre Online, Retire na Loja em três mercados de teste. Um pouco antes do lançamento, os planejadores da demanda ajustaram o plano de inventário para garantir que as três lojas tenham produtos suficientes para atender os clientes que desejem experimentar a nova opção de atendimento. Considerando que esse programa é novo e uma das primeiras estratégias de omni-atendimento que você testou, os planejadores tiveram que fazer algumas suposições. Nesse caso, eles estimaram que haveria um aumento de 10% na nova demanda e que 5% dos clientes já existentes mudariam para a nova opção de atendimento. Quando aplicaram esse modelo ao plano de inventário, esse ponto de partida parecia ser uma abordagem segura, mas conservadora.

É aqui que a OIO entra em ação. Duas semanas após o lançamento, a tecnologia detecta boas notícias. Os planejadores de demanda tinham razão, em parte. Em geral, houve um aumento de quase 15% na demanda total a partir da oferta de comprar online e retirar na loja. Isso significa que as lojas provavelmente precisam de inventário adicional para garantir que os compradores possam adquirir os itens que desejam. Entretanto, a OIO também aprendeu que cerca de 10% dos compradores existentes mudaram as suas preferências de compra para a nova opção de atendimento. Portanto, agora há oportunidades de reduzir a demanda esperada do centro de distribuição para o comércio eletrônico e, portanto, talvez exista a oportunidade de reduzir o inventário como um todo.

Graças à capacidade da OIO de autoaprender e autoajustar, o varejista conseguiu aumentar as vendas e a fidelidade dos clientes e reduzir o inventário.

A otimização do inventário está nas suas mãos

É o mundo do omnichannel. A OIO ajuda você a usar o inventário para prosperar no novo ambiente. Com os recursos de autoaprendizagem, permite melhorar constantemente a sua forma de atender à demanda e às preferências do consumidor. Com cada nova opção de atendimento, a OIO ajuda você a pilotar e expandir programas com a maior precisão possível. Os resultados são experiências melhores para o comprador omnichannel, assim como custos mais baixos, maiores economias de capital e redução do inventário em toda a rede.

Essa é a verdadeira otimização do inventário.

Leia o nosso whitepaper para saber mais sobre a Otimização do Estoque Omnichannel.

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