استثمار البيانات الضخمة في تحسين إدارة المخزون
يُصاب العميل بالإحباط في كل مرة لا يجد فيها منتجه المُفضل على متجرك؛ بسبب نفاذ المخزون.
ومع التكرار فإن فرص تحوله إلى منافسيك تزداد بقوة، وبالتالي تصبح خسارة العميل نتيجة حتمية.
فالعميل غير مهتم تمامًا بمشاكل إدارة المخزون لديك، فكل ما يهتم به هو فقط الحصول على احتياجاته من المنتجات في أي وقت يرغب في ذلك.
واعلم أن ولاء العميل ليس أبدي، فقد تفقده للأبد في أي لحظة تفشل فيها في توفير احتياجاته. وهو أمر طبيعي واحتمالية حدوثه تكون كبيرة للغاية في ظل مشاكل إدارة المخزون.
لذا، ظهرت الحاجة إلى الاستفادة من البيانات الضخمة في إدارة المخزون الخاص بالمتجر، بما يدعم تحسين تجربة العميل وبالتالي زيادة الولاء والتي بدورها تعمل على زيادة الربحية.
لكن، ما هي البيانات الضخمة هذه؟! وعلاقتها بالتجارة الإلكترونية؟ وما هي طرق الاستفادة منها في إدارة المخزون وتحسينه؟! هذا ما سوف تتعرف هنا…👀
ما هي البيانات الضخمة ؟
البيانات الضخمة هو مُصطلح يُشار به إلى كم هائل من البيانات الخام التي تتنوع ما بين البيانات المُنظمة وغير المُنظمة، والتي تتدفق وتزداد يوميًا، وتكون ضخمة بشكل يصعب معه معالجتها اعتمادًا على قواعد البيانات التقليدية وتقنيات البرامج العادية.
إلا أن ضخامة الحجم ليس مشكلة في حد ذاته وغير مهم، إنما المشكلة هنا تكمن في الطريقة التي تعالج بها مؤسسات الأعمال تلك البيانات.
وأيضًا في طريقة استثمارها بما يخدم خططها وأهدافها وتكوين الرؤى المستقبلية واتخاذ القرارات الصائبة بشأن العمليات والأنشطة.
تحمل هذه البيانات عدة سمات أساسية، أهمها ضخامة الحجم، وسرعة التدفق والتغير، وتعدد مصادرها، والتنوع ما بين النصوص والأرقام والصور والتسجيلات الصوتية وغيرها.
بالإضافة إلى تعقيدها بعض الشيء، وهو ما يجعلها في حاجة إلى بنية تحتية تكنولوجية مناسبة وذكية يمكنها التعامل مع الكم الهائل والمعقد من هذه البيانات وتوظيفه في خدمة خطط وأهداف العمل.
لذا، توافر كميات كبيرة من البيانات دون استخدام البنية التحتية للتكنولوجيا المناسبة يمكن أن يتسبب في مشكلات تغطي على القيمة.
والعكس صحيح بالطبع، فالمعالجة والاستثمار الجيد من شأنه مساعدة الشركات على تحسين العمليات وزيادة الربحية واتخاذ قرارات أعمال أسرع وأكثر ذكاءً.
ووفق تعريف معهد ماكنزي لمصطلح البيانات الضخمة، فهو مجموعة من البيانات التي تمتلك حجمًا يصعب تخزينه أو تحليله أو إدارته باستخدام قواعد البيانات التقليدية.
أما عن مجالات استخدام البيانات الضخمة، فيمكننا أن نؤكد أنها تُستخدم في مختلف المجالات، وأصبحت أكثر انتشارًا بين مؤسسات الأعمال التجارية.
ذلك لأنها تمتلك الإجابات على العديد والعديد من الأسئلة التي تطرحها الشركات في مختلف المواقف والأزمات وغيرها.
تُستخدم في التجارة الإلكترونية، وفي إدارة المخزون، والقطاع الصحي، والمصرفي، وكذلك في مجال الصناعات، وغيرها من المجالات.
وجدير بالذكر، تتأثر البيانات الضخمة بأربعة عناصر أساسية أو مكونات رئيسية، وهي كالتالي:
- الحجم: ويُشار به إلى حجم البيانات التي تم جمعها والوصول إليها من مختلف وجميع مصادر البيانات.
- السرعة: ويُقصد بها السرعة التي تتغير بها البيانات وكذلك سرعة تدفقها.
- التنوع: والذي يصف الأشكال المختلفة لمصادر البيانات التي نستخلص منها تلك المعلومات والبيانات بشكل أو بآخر.
- الصدق: عدم اليقين من دقة البيانات، وهو مكون رئيسي لا يمكن تجاهله أو إغفال أهميته بأي شكل من الأشكال.
لكن، ماذا عن أهمية البيانات الضخمة؟! هذا ما سوف نشرحه من خلال مجموعة من الإحصائيات والأرقام السريعة حول البيانات الضخمة واستخدامها واتجاهاتها المستقبلية. جاهز؟! هيا بنا…🚀
لا تقدم لك المنصة التي تتعامل معها الكثير؟ تواجه مشاكل مع شركات الشحن والدفع على متجرك الإلكتروني؟ إليك الحل، انقل متجرك إلى منصة ا”كسباند كارت” وتمتع بخدمات لا مثيل لها!
بدون بيانات بنكية، ولا مصاريف خفية
أرقام وإحصائيات هامة عن البيانات الضخمة 2021
- 77 مليار دولار – حجم سوق البيانات الضخمة المتوقع بحلول عام 2023. (Entrepreneur)
- 3 مليار دولار – الإيرادات العالمية المتوقعة للبيانات الضخمة بحلول عام 2022. (IDC)
- 103 مليار دولار – القيمة المتوقعة لسوق تحليلات البيانات الضخمة بحلول عام 2023. (TechJury)
- 2،000،000،000،000،000،000 بايت (2.3 تريليون جيجابايت) من البيانات يتم إنشاؤها يوميُا عبر جميع الصناعات.
- 7 ميغا بايت معلومات جديدة يتم إنشاؤها كل ثانية بواسطة الفرد الواحد. (Grazitti Interactive)
- 90٪ من إجمالي البيانات التي تم إجراؤها على الأرض أنتجها البشر في العامين الماضيين فقط. (فوربس)
- 181 مليون – السنوات التي سيستغرقها الفرد لتنزيل جميع البيانات من الإنترنت. (IOP)
- 12٪ معدل الزيادة في استخدام البيانات الضخمة وتحليلات الأعمال من 2018 إلى 2019. (IDC)
- يتم تجاهل 88٪ من البيانات عبر جميع الصناعات.
- تقوم معظم الشركات بتحليل 12٪ فقط من بياناتها.
- تأتي الأرجنتين في المرتبة الأولى في استخدام البيانات الضخمة بمعدل نمو سنوي مركب قدره 20.8٪.
- بحلول عام 2023، ستخزن غالبية شركات المؤسسات بياناتها في مستودع بيانات سحابي عام، مثل Snowflake وAmazon Redshift وGoogle Big Query.
- ذكر 59.5٪ من المديرين التنفيذيين أنهم يقودون الابتكار باستخدام البيانات.
- الإعلام والإعلان والترفيه في صدارة المجالات الأكثر استفادة من البيانات الضخمة بنسبة 32%. (Insights Association)
- منتجات الرعاية الصحية، الخدمات، الأدوية التي تصرف بدون وصفة طبية تأتي في المرتبة الثانية بنسبة 31.4٪. (Insights Association)
تصفح أيضًا:قائمة بـ 30 من أفضل مواقع الربح من الانترنت 2021
ما هي أوجه الاستفادة من البيانات الضخمة في إدارة المخزون؟
- تحسين الكفاءة التشغيلية
- زيادة المبيعات والأرباح
- زيادة رضا العملاء وتحسين مستويات خدمتهم
- خفض التكاليف
حُسن استخدام البيانات الضخمة واتباع الطرق والاستراتيجيات الفعالة في تحليل هذه البيانات من شأنه العمل على تكامل أنظمة الأعمال بما يدعم الكفاءة التشغيلية.
وهو بدوره ما ينتج عنه زيادة الربحية بشكل أعلى أكثر مقارنة بأي وقت سبق.
وهناك مجموعة من الفوائد التي تعود على أصحاب الأعمال من استخدام تحليلات البيانات الضخمة عبر سلاسل التوريد.
كانت العناصر الأربعة السابق ذكرها أبرزها. وفيما يلي شرح تفصيلي لكل واحدة منها؛ حتى يتسنى لك الفهم الدقيق: 👇
#1 تحسين الكفاءة التشغيلية
تساعد البيانات الضخمة العلامات التجارية على تحسين الكفاءة التشغيلية لديها فيما يتعلق بسلاسل التوريد، والتي يُعتبر إدارة المخزون جزء منها، إذا أحسنت استثمار هذه البيانات.
من خلال هذه البيانات يمكن تكوين نظرة عامة عن العمليات في الوقت الفعلي وإحكام السيطرة الفعالة على الأنشطة وسير العمل بما يدعم الكفاءة التشغيلية.
ولكن، دعنا نلقي نظرة دقيقة على دور البيانات الضخمة في تحسين إدارة المخزون بما يدعم الكفاءة التشغيلية في نقاط محددة كما يلي:
-
تجنب نفاذ المخزون
من خلال استخدام البيانات الضخمة حول الموارد والمخزون وحجم الطلب والمدد الزمنية المطلوبة من أجل وصول المنتجات إلى المستودع قادمة من المورد وغيرها من البيانات القيمة الأخرى، يمكنك بسهولة وفاعلية تجنب نفاذ المخزون لديك أيًا كان حجم الطلب على المنتج.
وهو بدوره ما يُجنبك خسارة عميل وتحوله إلى منافسيك لأنه لم يجد المنتج الذي يبحث عنه بسبب نفاذ المخزون، وتأخر إرسال الطلب إلى المورد لتزويدك بالمزيد منه.
💡 نموذج عملي: من خلال تحليل البيانات الضخمة الخاصة ببيانات المبيعات وحجم الطلب على المنتجات، والمدة التي يستغرقها وصول المنتج إلى مستودعاتك من أول إرسال الطلب للمورد وحتى الوصول، سوف تتمكن بكل سهولة من تأمين المخزون الاستراتيجي والتوصية بنقاط إعادة الطلب لكل عنصر بما يضمن توافر المنتج في أي وقت يطلبه العميل.
-
مزامنة المخزون ووقف البيع المُفرط
جانب آخر تساعد فيه البيانات الضخمة على تحسين الكفاءة التشغيلية فيما يتعلق بـ إدارة المخزون وهو منحك القدرة على مزامنة مستويات المخزون عبر كافة قنوات البيع التي تعتمد عليها في بيع منتجاتك.
وهو أمر مهم للغاية بالنسبة لتُجار التجزئة الذين يبيعون عبر أكثر من قناة بيع والأكثر عرضه للوقوع في فخ بيع منتجات لم تعد متوفرة.
لكن، مع اعتماد نظام إدارة مخزون قوي جنبًا إلى جنب مع تحليل البيانات الخاصة بجرد المخزون، يمكنك بفاعلية التقليل من نسب حدوث زيادة وهمية في البيع في ظل عدم توافر المخزون.
فهو يعكس بدقة مستويات المخزون المتوفرة في الوقت الفعلي اعتمادًا على تحديثات الطلب والسحب تلقائيًا.
💡 نموذج عملي: من خلال تحليل البيانات الضخمة الخاصة بجرد المخزون وحجم الطلب عبر كل قناة من قنوات البيع المتاحة، يمكنك تحديد مستوى المخزون الواجب توافره في كل قناة بيع في الوقت الفعلي.
-
تحسين وتسريع عملية تنفيذ الطلبات
باستخدام البيانات الضخمة يمكنك كذلك تحسين وتسريع تنفيذ طلبات متجرك بأعلى جودة وأقل تكلفة.
ذلك من خلال توصيات ذكاء البيانات بأفضل أماكن التخزين في المستودعات؛ لتقليل الوقت الذي يصل فيه الموظفون إلى المنتجات وتعبئتها، وكذلك تعيين الطلبات إلى أقرب المستودعات بناء على المكان الذي تم منه إرسال الطلب؛ لتقليل وقت التسليم وتكاليف الشحن.
كل هذا تكون محصلته النهائية دعم وتحسين الكفاءة التشغيلية للمتجر أو العلامات التجارية بشكل عام.
#2 زيادة المبيعات والأرباح
لا شك في إن زيادة المبيعات وارتفاع هوامش الربح تستند إلى مقومات وعوامل أساسية، أهمها الرؤى التي يكونها أصحاب الأعمال ومديري العمليات عن المهام الخاصة بالعمل وأيضًا اتخاذ القرارات الصائبة في الوقت الفعلي.
وإن كانت رؤى الأعمال واتخاذ القرارات المختلفة يستند في الأساس على نتائج وتوصيات تحليل البيانات، فإن تحليل البيانات الضخمة يحقق زيادة المبيعات وارتفاع الأرباح.
لكن، دعونا نشرح بعض الأمثلة على الدور الفعال لها في زيادة مبيعات المتجر وهوامش أرباحه، تحديدًا فيما يخص إدارة المخزون والمستودعات.
يمكن للتقارير الخاصة بأداء كل عنصر من عناصر المخزون أن يعطي لصاحب العمل رؤية دقيقة عما يحتاج إلى رفع نسب شرائه من الموردين أو تقليلها والتراجع عن استيرادها لفترات زمنية معينة، وهو ما يساعد في اتخاذ قرارات شراء مستنيرة وفعالة.
ببساطة، يساعد الوصول إلى البيانات في الوقت الفعلي مديري التمويل على إدارة هوامش الربح الضيقة برؤى أكبر. وهذا يضمن إمكانية تحقيق أقصى قدر من الأرباح من الاستثمارات.
#3 زيادة رضا العملاء وتحسين مستويات خدمتهم
تساعد تحليل بيانات العمل على تحسين تجربة العميل وصولًا إلى أعلى درجات الرضا، من خلال التعرف على أنماط الطلب الخاصة بهم على المتجر.
إذ تساعد الرؤى المستخلصة من نظام إدارة المخزون الخاصة بعملك على فهم دوافع العملاء سواء خلف اتخاذ قرارات الشراء أو الاسترجاع بالشكل الذي يساعدك على اتخاذ قرارات صائبة بشأن هذا، بما فيها إجراء تعديلات على العمليات وخطط العمل وهكذا.
إلى جانب هذا، يدعم الوصول في الوقت الفعلي إلى هذه البيانات القدرة على مطابقة حجم المخزون مع حجم الطلب من قبل العملاء بشكل دقيق للغاية مما سيساهم في زيادة مستويات خدمة العملاء.
وتساعدنا البيانات هذه في التنبؤ بالاتجاهات الموسمية أو الارتفاعات أو المنخفضات في طلب العملاء؛ من أجل تأمين المخزون الاستراتيجي عبر مختلف المواسم والأوقات والمناسبات.
#4 خفض التكاليف
فائدة أخرى يتغاضى عنها كثير من أصحاب الأعمال وخاصة تُجار التجزئة الإلكترونية حول أهمية استثمار البيانات الضخمة حول إدارة المخزون، ألا وهي خفض التكاليف التي من الممكن أن يتكلفها المشروع التجاري بشكل عام.
إذ يهتم كثيرون بالاستثمار في جوانب أخرى من شأنها تقليل وخفض التكاليف ولا يلتفتون لجانب مهم لديه قدرة فعالة على تحقيق هذا الهدف والمساهمة بشدة في هذا السبيل وهو المخزون.
إذ يساعد تحقيق التوازن بين مستوى المخزون من العناصر والمنتجات وبين حجم الطلب على مستوى كافة قنوات البيع المختلفة التي يعتمد عليها التُجار، وهو ما يستند بشدة على البيانات، على خفض التكاليف.
فما توفره لك البيانات المستمدة من برنامج إدارة المخزون حول المستويات المتوفرة، والعناصر الأكثر طلبًا، والعناصر المتكسدة بشدة، وغيرها من المعلومات، يمنع إهدار مساحة المستودعات القيّمة وتحمل رسومًا باهظة.
وهو بدوره ما يصب في مصلحة خفض التكاليف التي كان من الممكن أن يتكلفها عملك التجاري دون طائل أو فائدة.
ليس هذا وفقط، بل إن الطبيعة القائمة على السحابة للبيانات الضخمة من شأنها كذلك خفض وتقلبل تكاليف الأجهزة والصيانة.
كانت هذه مجموعة من أهم فوائد استثمار البيانات الضخمة في إدارة المخزون الخاص بمتجرك الإلكتروني أو عملك التجاري بشكل عام.
تصفح أيضًا:إنشاء متجر الكتروني احترافي خطوة بخطوة (الدليل الكامل بالأمثلة)
شاركونا آرائكم وتعليقاتكم وتجاربكم السابقة مع البيانات الضخمة وتوظيفها في تحسين إدرارة المخزون لديكم!
بدء عملك الخاص في البيع عبر الإنترنت، يحتاج إلى متجر إلكتروني احترافي ومنصة تجارة إلكترونية مُحترفة.الآن يمكنك إنشاء متجرك مجانًا على “اكسباند كارت” في 3 خطوات سريعة.
بدون بيانات بنكية، ولا مصاريف خفية
