چگونه مدیریت موجودی مبتنی بر هوش مصنوعی را برای تجارت الکترونیک ارزیابی کنیم، بدون اینکه برند خود را در مدلی غیرقابل ممیزی محبوس کنیم؟

خرید نرم‌افزار موجودی زمانی فقط درباره ویژگی‌ها بود. ابزارهای پیش‌بینی موجود، اکثر شکاف‌های واضح ویژگی‌ها را پر کرده‌اند و سوال دشوارتر به زیر دست اپراتورها رفته است. خطر واقعی دیگر انتخاب ابزاری نیست که نتواند پیش‌بینی کند، بلکه انتخاب ابزاری است که مدل پیش‌بینی آن را نمی‌توانید ممیزی کنید، نمی‌توانید به طور منسجم override کنید و نمی‌توانید بدون بازسازی کامل عملکرد برنامه‌ریزی خود آن را رها کنید.

چرا ممیزی‌پذیری در مرکز تصمیم‌گیری قرار گرفته است؟

یک دهه پیش، پیش‌بینی‌های موجودی در صفحه‌گسترده‌هایی تولید می‌شد که هر برنامه‌ریزی می‌توانست آن‌ها را باز کرده و بررسی کند. محاسبات ساده بودند، مفروضات قابل مشاهده بودند و یک نیروی تازه کار می‌توانست یک عدد را در عرض یک بعد از ظهر به منبع آن ردیابی کند. این شفافیت به راحتی نادیده گرفته شد و صنعت با حرکت به سمت ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی، بیشتر آن را از دست داده است.

پلتفرم‌های پیش‌بینی مدرن، مجموعه‌ای از مدل‌های آماری و یادگیری ماشینی را اجرا می‌کنند و رویکردهای مختلفی را برای SKU‌های مختلف بر اساس اینکه کدام یک بهترین تناسب را دارد، انتخاب می‌کنند. این ریاضیات واقعاً بهتر است. همچنین ممیزی آن به دلیل اینکه یک مورد مشابه می‌تواند در این سه ماهه توسط مدل متفاوتی نسبت به سه ماهه گذشته پیش‌بینی شود، بدون اینکه کسی متوجه تغییر شود، به طور چشمگیری دشوارتر است.

هنگامی که یک پیش‌بینی اشتباه است، برنامه‌ریز باید بتواند بپرسد چرا. آیا مدل وزن بیش از حد به یک پروموشن اخیر داده بود؟ آیا تجزیه فصلی اشتباه بود؟ آیا یک داده پرت از یک رویداد یکباره به عنوان یک روند در نظر گرفته شد؟ اگر پلتفرم نتواند به این سوالات به شیوه‌ای که برنامه‌ریز متوجه شود پاسخ دهد، برند به طور موثر یک تصمیم عملیاتی حیاتی را به سیستمی برون‌سپاری کرده است که نمی‌تواند آن را بازجویی کند.

این خطر اصلی در مدیریت موجودی مبتنی بر هوش مصنوعی برای تجارت الکترونیک با بلوغ این دسته است. ابزارها به اندازه کافی قدرتمند هستند که اپراتورها وسوسه می‌شوند تا به آن‌ها اعتماد کنند و آن‌هایی که در توضیح و override سرمایه‌گذاری نمی‌کنند، به آرامی بدهی تصمیم‌گیری را انباشته می‌کنند که وقتی مدل سرانجام نتیجه‌ای را تولید می‌کند که منطقی نیست، باز کردن آن بسیار گران تمام می‌شود.

با تصمیمات شروع کنید، نه با ویژگی‌ها

اولین اقدام در هر ارزیابی باید یک بررسی روشن از تصمیماتی باشد که انتظار می‌رود پلتفرم بر آن‌ها تأثیر بگذارد. پیش‌بینی تقاضا یک تصمیم است. زمان‌بندی سفارش مجدد یک تصمیم دیگر است. مقدار سفارش مجدد سومین تصمیم است. تخصیص در انبارها چهارمین تصمیم است. زمان‌بندی تخفیف و شناسایی موجودی راکد نیز تصمیمات جداگانه‌ای هستند.

اکثر پلتفرم‌ها ادعا می‌کنند که همه این موارد را پوشش می‌دهند. در عمل، هر ابزار در زیرمجموعه‌ای واقعاً قوی و در بقیه ضعیف‌تر است و ضعیف‌ترین تصمیم در مجموعه معمولاً همان است که نتایج واقعی را تعیین می‌کند. یک پلتفرم با پیش‌بینی تقاضای عالی اما منطق تخصیص متوسط همچنان واحدها را در مکان اشتباهی قرار می‌دهد، که به عنوان کمبود موجودی در یک مکان و تخفیف در مکان دیگر ظاهر می‌شود.

لیست کردن صریح تصمیمات، گفتگو را از فهرست ویژگی‌ها به سمت نتایج سوق می‌دهد. همچنین به خریدار راهی برای وزن‌دهی ارزیابی می‌دهد. برندی که بزرگترین درد آن کمبود موجودی SKU‌های پرفروش است، باید پیش‌بینی و زمان‌بندی سفارش مجدد را به شدت مورد توجه قرار دهد. برندی که در موجودی کهنه غرق شده است، باید تخصیص، منطق انتقال و پیش‌بینی موجودی راکد توسط هوش مصنوعی را بسیار بیشتر از دقت پیش‌بینی اصلی وزن‌دهی کند.

این نقشه تصمیم به الگو برای هر سوال بعدی تبدیل می‌شود. از فروشندگان باید پرسیده شود که هر تصمیم چگونه گرفته می‌شود، چه داده‌ای آن را هدایت می‌کند، چه override‌هایی در دسترس است و سیستم چگونه از نتایج تصمیمات گذشته یاد می‌گیرد. اگر یک فروشنده نتواند برای یک تصمیم خاص به این چهار سوال پاسخ دهد، پلتفرم در واقع هنوز آن تصمیم را نمی‌گیرد، مهم نیست که صفحه بازاریابی چه می‌گوید.

بر توضیح پیش‌بینی قبل از دقت پیش‌بینی اصرار کنید

大多数 ارزیابی‌ها با آزمایش دقت شروع می‌شوند. فروشنده داده‌های تاریخی را بارگذاری می‌کند، پیش‌بینی‌هایی را برای یک دوره اخیر تولید می‌کند و خریدار آن پیش‌بینی‌ها را با فروش واقعی مقایسه می‌کند. این تمرین جایگاه خود را دارد، اما مهم‌ترین آزمایش نیست و برندهایی که با این رویکرد شروع می‌کنند تمایل دارند ابزارهایی را انتخاب کنند که بعداً پشیمان می‌شوند.

آزمایش مفیدتر، آزمایش توضیح است. ده SKU را از آزمایش انتخاب کنید، از جمله برخی که پیش‌بینی در آن‌ها بسیار دقیق بود و برخی که به شدت اشتباه بودند. برای هر یک، از پلتفرم بخواهید توضیح دهد که چرا پیش‌بینی به این شکل بوده است. یک ابزار قوی، دوره‌های تاریخی مهم، مفروضات فصلی و عوامل تبلیغاتی یا خارجی که منجر به نتیجه شده‌اند را نشان می‌دهد.

یک ابزار ضعیف، عددی را بدون زمینه تولید می‌کند، یا روش خود را با اصطلاحات کلی توصیف می‌کند که توضیح برای اقدام بی‌فایده است. این یک علامت هشدار جدی است. پیش‌بینی‌ای که نمی‌توان آن را توضیح داد، نمی‌توان آن را بهبود بخشید، زیرا برنامه‌ریز هنگام احساس اشتباه در نتیجه، هیچ چیز ملموسی برای مخالفت ندارد.

همین اصل در مورد پلتفرم‌های تجارت الکترونیک پیش‌بینی تقاضای مبتنی بر هوش مصنوعی که نوید رفتار خودآموخته را می‌دهند، صدق می‌کند. خودآموزی ارزشمند است، اما فقط در صورتی که برنامه‌ریز بتواند ببیند سیستم چه چیزی آموخته است و تصمیم بگیرد که آیا آن یادگیری تعمیم‌پذیر است. یادگیری پنهانی که به سادگی پاسخ را در طول زمان بدون توضیح تغییر می‌دهد، یک ویژگی نیست؛ بلکه یک مسئولیت است که به عنوان یک ویژگی ارائه می‌شود.

جریان کاری Override را تحت فشار آزمایش کنید

هر ابزار موجودی در یک اسلاید دک از override پشتیبانی می‌کند. تعداد بسیار کمتری از override‌ها به گونه‌ای پشتیبانی می‌کنند که تحت فشار عملیاتی واقعی باقی بمانند. جریان کاری override جایی است که اکثر پلتفرم‌ها به آرامی شکست می‌خورند و برندها پس از استقرار متوجه می‌شوند که سیستم عملاً آن‌ها را مجبور به پذیرش توصیه‌های خود می‌کند.

یک الگوی override سالم به برنامه‌ریز اجازه می‌دهد تا پیش‌بینی را در سطحی تنظیم کند که با دلیل override مطابقت دارد. اگر یک تبلیغ شناخته شده قرار است یک دسته را افزایش دهد، override باید در سطح دسته اعمال شود و به پایین سرایت کند. اگر یک SKU واحد در حال بازسازی است، override باید به طور دقیق به آن مورد محدود شود. اگر یک کانال کامل در حال تغییر است، override باید در سطح کانال اعمال شود بدون اینکه بقیه مدل را آلوده کند.

این را مستقیماً در طول ارزیابی آزمایش کنید. سه override واقعی از سابقه اخیر برند با متخصص محصول فروشنده را بررسی کنید. تعداد کلیک‌ها، صفحه‌ها و زمانی را که برای اعمال هر یک به طور مرتب طول می‌کشد بشمارید. بپرسید چه اتفاقی برای override می‌افتد دفعه بعد که مدل دوباره آموزش می‌بیند و چه اتفاقی می‌افتد اگر برنامه‌ریزی که آن را اعمال کرده است، شرکت را ترک کند.

پاسخ‌ها نشان خواهند داد که آیا پلتفرم قضاوت انسانی را به عنوان یک ورودی درجه یک می‌بیند یا به عنوان اصطکاکی که باید تحمل شود. ابزارهایی که override‌ها را دشوار می‌کنند، برنامه‌ریزان را به آرامی به صفحه‌گسترده‌ها بازمی‌گردانند، که هدف اصلی خرید پلتفرم را از بین می‌برد. ابزارهایی که override‌ها را پاک و پایدار می‌کنند، در نهایت به شدت مورد استفاده قرار می‌گیرند، که معیار واقعی پذیرش است.

قبل از دمو، اساس داده را ترسیم کنید

مدیریت موجودی مبتنی بر هوش مصنوعی برای تجارت الکترونیک تنها بر مبنای یک اساس داده تمیز کار می‌کند و محیط دمو همیشه بهتر از واقعیت به نظر می‌رسد. قبل از امضای هر چیزی، داده‌هایی را که پلتفرم به آنها تکیه خواهد کرد، ترسیم کنید و هر منبع را از نظر کامل بودن، تازگی و پایداری صادقانه ارزیابی کنید.

سابقه سفارش معمولاً تمیزترین ورودی است، زیرا فروشگاه‌ها و سیستم‌های مدیریت سفارش آن را به صورت بومی ردیابی می‌کنند. داده‌های زمان تحویل تقریباً همیشه بدتر از حد انتظار هستند، زیرا به رفتار تامین‌کننده بستگی دارند که به ندرت با نظم ثبت می‌شود. داده‌های موقعیت موجودی در انبارها اغلب بدترین از همه هستند، به خصوص برای برندهایی که از طریق شرکای لجستیک شخص ثالث با گزارش‌دهی ناسازگار رشد کرده‌اند.

پلتفرمی که داده‌های تمیز را فرض می‌کند و به برند در یافتن و رفع شکاف‌ها کمک نمی‌کند، صرف نظر از اینکه مدل‌هایش چقدر خوب هستند، عملکرد ضعیفی خواهد داشت. فروشندگان مناسب در طول ارزیابی درباره کیفیت داده صحبت خواهند کرد، ابزارهای تشخیصی را ارائه خواهند داد و صادق خواهند بود که کدام شکاف‌ها را می‌توانند دور بزنند و کدام شکاف‌ها را برند باید قبل از اینکه پلتفرم بتواند ارائه دهد، برطرف کند.

اینجاست که مارک‌های DTC تحلیلگر موجودی هوش مصنوعی تمایل به لغزش دارند. داشبوردهای تحلیلگر که بر روی داده‌های ناقص ساخته شده‌اند، نمودارهای با ظاهری مطمئن تولید می‌کنند که به آرامی گمراه می‌کنند و برند بر اساس اعدادی تصمیم می‌گیرد که معتبر به نظر می‌رسند اما اینطور نیستند. ارزیابی باید اساس داده را به عنوان یک سوال از مرتبه اول در نظر بگیرد، نه چیزی که پس از امضای قرارداد به آن پرداخته شود.

منطق چند انباره و چند کاناله را تحت فشار آزمایش کنید

برندهایی که از یک انبار واحد کار می‌کنند و در یک کانال واحد می‌فروشند، می‌توانند دو پاراگراف بعدی را نادیده بگیرند. بقیه باید به دقت به نحوه مدیریت واقعیت‌های مدیریت موجودی چند انباره هوش مصنوعی و تخصیص چند کاناله توسط پلتفرم نگاه کنند، زیرا اینجاست که اکثر ابزارها محدودیت‌های خود را آشکار می‌کنند.

یک مدل واقعی چند انباره باید بفهمد کدام مناطق کدام کالاها را ذخیره می‌کنند، پیامدهای هزینه و زمان هر جابجایی انتقال چیست، و چگونه تعهدات سطح خدمات را در مناطق مختلف متعادل کند، هنگامی که تقاضا در جایی از عرضه بیشتر می‌شود. یک مدل چند انباره ساده هر مکان را به عنوان یک پیش‌بینی مستقل در نظر می‌گیرد و توصیه‌های تخصیص را تولید می‌کند که در ایزوله معقول به نظر می‌رسند اما در سطح شبکه از هم می‌پاشند.

تخصیص چند کاناله یک لایه دیگر را معرفی می‌کند. سفارشات بازار، کانال‌های عمده فروشی، و سفارشات مستقیم به مصرف‌کننده از همان موجودی فیزیکی استفاده می‌کنند اما دارای پروفایل‌های سودمندی متفاوت، انتظارات خدمات متفاوت، و پیامدهای متفاوت در صورت عدم انجام هستند. پلتفرمی که همه کانال‌ها را یکسان می‌بیند، به طور معمول انتخاب‌های تخصیصی انجام می‌دهد که از مشتری اشتباه محافظت می‌کند و حاشیه سود اشتباه را فرسایش می‌دهد.

این سناریوها را با فروشنده و با استفاده از داده‌های واقعی آزمایش کنید. یک توصیه انتقال، یک تعادل تخصیص و یک تصمیم محافظت در برابر کمبود موجودی را بررسی کنید و بپرسید که هر کدام چگونه تولید می‌شوند. ابزارهایی که این کار را به خوبی انجام می‌دهند، منطق خود را به وضوح توضیح می‌دهند. ابزارهایی که این کار را ضعیف انجام می‌دهند، به زبان مبهم در مورد یادگیری ماشینی عقب‌نشینی می‌کنند که این نشانه ادامه جستجو است.

مدیریت استثنائات را صادقانه ارزیابی کنید

هیچ مدل پیش‌بینی همیشه درست نیست. سوال اینجاست که وقتی اشتباه می‌کند چه اتفاقی می‌افتد و اینجاست که ابزارهای بهینه‌سازی موجودی مبتنی بر هوش مصنوعی یا ارزش خود را ثابت می‌کنند یا بی‌صدا ارزش را از بین می‌برند. مدیریت استثنائات بخش ناخوشایند پلتفرم است و همچنین بخشی است که تعیین می‌کند آیا استقرار موفقیت‌آمیز خواهد بود یا خیر.

یک لایه مدیریت استثنائی قوی، تصمیماتی را که سیستم به آن‌ها اطمینان ندارد، پرچم‌گذاری می‌کند، آن‌ها را در زمان مناسب به انسان مناسب نشان می‌دهد و پاسخ انسان را به گونه‌ای ثبت می‌کند که مدل بتواند از آن بیاموزد. یک لایه ضعیف یا بیش از حد پرچم‌گذاری می‌کند، که برنامه‌ریزان را به نادیده گرفتن هشدارها عادت می‌دهد، یا خیلی کم پرچم‌گذاری می‌کند، که به تصمیمات بد اجازه می‌دهد بدون بررسی به سفارشات خرید برسند.

از فروشنده بخواهید صف استثنائات یک مشتری واقعی را با اجازه مشتری نشان دهد. به نحوه دسته‌بندی استثنائات، نحوه اولویت‌بندی آن‌ها، و نحوه ساختار مسیر حل نگاه کنید. به مدت زمانی که استثنائات قبل از رسیدگی می‌مانند و اینکه آیا سیستم نتایج حل را به عملکرد مدل ردیابی می‌کند نگاه کنید.

برندهایی که در اتوماسیون تکمیل موجودی هوش مصنوعی برای تجارت الکترونیک موفق می‌شوند، آنهایی هستند که صف استثنائات را مهم‌ترین صفحه در پلتفرم می‌دانند. برندهایی که شکست می‌خورند، آنهایی هستند که فرض می‌کنند مدل لبه‌ها را مدیریت خواهد کرد و تنها پس از واقعیت متوجه می‌شوند که لبه‌ها جایی بودند که بیشتر ارزش در حال ایجاد یا تخریب بود.

قبل از امضا، پروفایل Lock In را درک کنید

هر پلتفرمی یک پروفایل lock-in دارد و بیشتر آنها در قرارداد ذکر نشده‌اند. سوال مربوط این است که اگر ابزار پس از هجده ماه دیگر مناسب نباشد، هزینه ترک آن برای برند چقدر خواهد بود؟ این هزینه به ندرت مربوط به هزینه اشتراک است. بلکه مربوط به دانش سازمانی تعبیه شده در پیکربندی و تصمیمات تاریخی ثبت شده در مدل است.

پلتفرمی که پیش‌بینی‌ها، مفروضات و سابقه override خود را از طریق صادرات داده‌های تمیز نشان می‌دهد، lock-in را کم نگه می‌دارد. پلتفرمی که این مصنوعات را پشت فرمت‌های اختصاصی پنهان می‌کند، هزینه خروج را به طور قابل توجهی افزایش می‌دهد، حتی اگر خود قرارداد کوتاه باشد. این امر به ویژه در مورد ابزارهای یادگیری ماشینی برنامه‌ریزی موجودی هوش مصنوعی صادق است، جایی که ارزش رفتار مدل تاریخی در طول زمان افزایش می‌یابد.

در طول ارزیابی صراحتاً بپرسید که برند در پایان رابطه چه چیزی را مالک خواهد شد. خروجی‌های پیش‌بینی، سابقه override، پیکربندی مدل، و راه‌حل‌های استثنائی باید همگی در قالبی قابل استفاده قابل صادرات باشند. اگر پاسخ مبهم است، آن ابهام خود یک مکانیزم lock-in است، صرف نظر از قصد فروشنده.

این یکی از جاهایی است که TFSF Ventures یک موضع قاطعانه می‌گیرد. هر استقرار TFSF به مشتری مالکیت کامل کد را واگذار می‌کند، از جمله تعاریف عامل، منطق یکپارچه‌سازی و قوانین مدیریت استثنائات. سرمایه‌گذاری‌های استقرار برای تعاملات متمرکز با تعداد محدودی عامل از چند ده هزار شروع می‌شود، با تعداد عامل و پیچیدگی یکپارچه‌سازی مقیاس می‌یابد و شامل یک هزینه انتقال زیرساخت هوش مصنوعی جداگانه تقریباً چهارصد تا پانصد دلار در ماه از Pulse AI، با قیمت تمام شده، بدون Markup، می‌شود. قیمت‌گذاری TFSF Ventures FZ-LLC در هر پیشنهاد در دسته‌های شفاف منتشر می‌شود و خریداران که می‌پرسند آیا TFSF Ventures قانونی است، می‌توانند شرکت را از طریق RAKEZ License 47013955 تایید کنند.

یک پایلوت محدود، نه یک پایلوت نامحدود اجرا کنید.

پایلوت‌ها تنها زمانی مفید هستند که محدود باشند. یک پایلوت نامحدود به حالتی دائمی تبدیل می‌شود که در آن پلتفرم نه کاملاً پذیرفته می‌شود و نه کاملاً رد می‌شود، و برند منابع خود را در یک سیستم موازی بدون اتخاذ یک تصمیم واقعی صرف می‌کند. پایلوت را قبل از شروع تعریف کنید.

یک بخش منسجم از کاتالوگ را انتخاب کنید، مانند یک دسته یا یک انبار، و پلتفرم را در کنار فرآیند موجود برای یک دوره ثابت اجرا کنید. معیارهای موفقیت را از قبل تعریف کنید، از جمله دقت پیش‌بینی در فواصل معنی‌دار، فرکانس override، زمان حل استثناها، و ارزیابی کیفی اعتماد برنامه‌ریز به سیستم.

در پایان دوره، تصمیم بگیرید. یا استقرار را با دامنه و زمان‌بندی مشخص گسترش دهید، یا پایلوت را خاتمه دهید و آنچه را آموخته‌اید مستند کنید. از مسیر میانی‌ای که پایلوت را در حالی که درباره مراحل بعدی بحث می‌کنید به طور نامحدود رها می‌کند، خودداری کنید، زیرا اینگونه است که برندها پیچیدگی عملیاتی را بدون کسب ارزش عملیاتی انباشته می‌کنند.

متدولوژی استقرار 30 روزه TFSF Ventures برای همکاری‌های مدیریت موجودی مبتنی بر هوش مصنوعی برای تجارت الکترونیک بر پایه این اصل بنا شده است. هفته اول ارزیابی عملیاتی 19 سوالی و تایید معماری را پوشش می‌دهد، هفته دوم و سوم عوامل را در حالت سایه می‌سازند و اجرا می‌کنند، و روز سی‌ام یک انتقال تولید واقعی با مدیریت استثنائات مستند شده است، نه یک تمدید پایلوت دیگر.

نقشه راه را از منظر استراتژی خود مشاهده کنید

نقشه‌های راه فروشندگان معمولاً به عنوان فهرستی از ویژگی‌ها ارائه می‌شوند. چارچوب مفیدتر این است که آیا نقشه راه در طی دو تا سه سال آینده در جهت استراتژیک خود برند حرکت می‌کند یا از آن دور می‌شود. پلتفرمی که امروز عالی است اما به جایی می‌رود که برند علاقه‌ای به آن ندارد، در نهایت به یک نقطه اصطکاک تبدیل خواهد شد.

اگر برند به سمت کانال‌های بیشتر، انبارهای بیشتر، و پیچیدگی‌های بین‌المللی بیشتر حرکت می‌کند، پلتفرم باید در این زمینه‌ها سرمایه‌گذاری کند. اگر برند در حال تحکیم حول مجموعه‌ای سخت‌گیرانه‌تر و ترکیبی کانالی متمرکزتر است، پلتفرم باید هسته خود را عمیق‌تر کند تا اینکه پراکنده شود. نقشه‌های راه نامنطبق، ناسازگاری‌های آهسته و طاقت‌فرسایی ایجاد می‌کنند که نادیده گرفتن آن‌ها آسان است تا زمانی که دیگر نباشند.

از فروشنده بخواهید دو نسخه بزرگ بعدی را به طور ملموس، نه با زبان بازاریابی، توصیف کند. بپرسید کدام مشتریان موجود بیشتر مشتاق آن نسخه‌ها هستند و بخواهید با یکی از آنها صحبت کنید. گفتگوهای نقشه راه که پاسخ‌های مبهمی تولید می‌کنند، معمولاً نقشه‌های راهی هستند که به موقع عرضه نخواهند شد، که خود یک علامت هشدار است.

اکوسیستم عوامل موجودی هوش مصنوعی Shopify به ویژه به سرعت در حال حرکت است، و پلتفرم‌هایی که هجده ماه پیش رهبر بودند، همیشه امروز رهبر نیستند. خرید برای وضعیت فعلی بازار اشتباه است. خرید برای درکی معتبر از جایی که بازار به آن سمت می‌رود، که با استراتژی خود برند تأیید شده است، نظمی است که تصمیمات خوب را از تصمیمات پشیمان‌کننده جدا می‌کند.

تصمیم بگیرید چه کسی مسئولیت نتیجه را بر عهده خواهد گرفت

آخرین سوال در هر ارزیابی، سوالی است که اغلب نادیده گرفته می‌شود. چه کسی در داخل برند مسئولیت نتیجه این تصمیم را یک سال دیگر بر عهده خواهد داشت؟ اگر پاسخ نامشخص باشد، استقرار صرف نظر از اینکه کدام پلتفرم در ارزیابی پیروز شود، بعید است موفقیت‌آمیز باشد.

یک استقرار موفق موجودی به یک مالک پاسخگو نیاز دارد که دارای اختیارات لازم برای عقب‌نشینی از فروشنده، اعتبار لازم برای ایجاد تغییر در تیم عملیات و زمان برای استفاده واقعی از پلتفرم باشد، نه اینکه آن را به یک تحلیلگر که مسئول نتایج نیست، واگذار کند. بدون آن مالک، پلتفرم نصب خواهد شد اما هرگز به کار گرفته نخواهد شد.

این همچنین دلیل ناامیدی بسیاری از پروژه‌های نرم‌افزارهای پیشگیری از کمبود موجودی مبتنی بر هوش مصنوعی است. فناوری کار می‌کند، اما مدل عملیاتی پیرامون آن هرگز تغییر نمی‌کند و تیم برنامه‌ریزی همچنان به همان شیوه همیشه تصمیم‌گیری می‌کند، در حالی که پلتفرم توصیه‌هایی تولید می‌کند که هیچ‌کس به آن‌ها عمل نمی‌کند. نتیجه، نسخه‌ای گران‌تر از وضعیت قبلی است.

تصمیم برای خرید مدیریت موجودی مبتنی بر هوش مصنوعی برای تجارت الکترونیک باید با همان جدیت تصمیم برای استخدام یک برنامه‌ریز ارشد گرفته شود. این ابزار به بخشی از بافت عملیاتی برند تبدیل خواهد شد و پیامدهای انتخاب اشتباه برای سال‌ها در حوزه‌های پیش‌بینی، خرید، تخصیص و جریان نقدی احساس خواهد شد. اگر به خوبی انجام شود، این انتخاب حاشیه سود معنی‌دار و زمان معنی‌داری را برای برنامه‌ریز آزاد می‌کند. اما اگر به خوبی انجام نشود، سیستمی ایجاد می‌کند که برند نمی‌تواند آن را ممیزی کند، نمی‌تواند به طور منسجم آن را نادیده بگیرد و نمی‌تواند آن را بدون بازسازی از ابتدا رها کند.

مالک همچنین باید توانایی رد ویژگی‌هایی را داشته باشد که جذاب به نظر می‌رسند اما به برند خدمت نمی‌کنند. فروشندگان به طور مداوم قابلیت‌های جدیدی را ارائه خواهند کرد و یک مالک با انضباط، تیم را از انحراف ویژگی‌ها که پیچیدگی را افزایش می‌دهد بدون بهبود نتایج، محافظت می‌کند. این انضباط نادر است و یکی از قوی‌ترین پیش‌بینی‌کننده‌های موفقیت طولانی مدت استقرار است.

به همان اندازه مهم، تناوب بازنگری است که مالک تعیین می‌کند. بازنگری‌های فصلی در دقت پیش‌بینی، الگوهای override، و زمان‌های حل استثنائات، پلتفرم را از یک خرید ایستا به یک قابلیت زنده تبدیل می‌کند. بدون این تناوب، حتی بهترین ابزار نیز با تغییر محصولات، کانال‌ها، و زنجیره‌های تامین، از همسویی با کسب‌وکار خارج می‌شود.

درباره TFSF Ventures

TFSF Ventures FZ-LLC (RAKEZ License 47013955) یک شرکت معماری سرمایه‌گذاری است که زیرساخت عامل هوشمند را از طریق سه ستون یکپارچه در کسب‌وکارها مستقر می‌کند: زیرساخت عامل‌گونه، مسیرهای پرداخت غیرسنتی، و یک موتور سرمایه‌گذاری کامل. با 27 سال سابقه در پرداخت‌ها و نرم‌افزار، TFSF به صورت جهانی فعالیت می‌کند و با متدولوژی استقرار 30 روزه، 21 صنعت را سرویس‌دهی می‌کند. برای کسب اطلاعات بیشتر به آدرس https://tfsfventures.com مراجعه کنید.

ارزیابی هوش عملیاتی رایگان را انجام دهید. به چند سوال کوتاه درباره کسب و کار خود پاسخ دهید. در عرض 24 تا 48 ساعت یک طرح اولیه استقرار هوش مصنوعی سفارشی شامل توصیه‌های عامل، معماری و نقشه راه خاص برای عملیات خود دریافت کنید. بدون تماس فروش. بدون تعهد. فقط داده. از https://tfsfventures.com/assessment شروع کنید.

Originally published at https://tfsfventures.com/blog/how-to-evaluate-ai-powered-inventory-management-for-e-commerce-without-locking-your

Written by TFSF Ventures Research