چرا اکثر برندهای تجارت الکترونیک هنگام استفاده از مدیریت موجودی مبتنی بر هوش مصنوعی بدون پاکسازی داده‌های فروش تاریخی خود ابتدا ضرر می‌کنند؟

اکثر برندهای تجارت الکترونیک که اولین پلتفرم موجودی خود را تهیه می‌کنند، فرض می‌کنند که مدل، بخش دشوار کار است. فروشنده پیش‌بینی هوشمندانه‌ای را نمایش می‌دهد، تیم برای پیشبرد کار موافقت می‌کند و پیاده‌سازی آغاز می‌شود. شش ماه بعد توصیه‌ها غیرقابل اعتماد هستند، برنامه‌ریزان اعتماد خود را به سیستم از دست داده‌اند و برند به‌آرامی به صفحات گسترده بازمی‌گردد. مدل به‌ندرت مشکل اصلی بود. داده‌های فروش تاریخی که مدل بر اساس آن‌ها آموزش دیده بود، مشکل اصلی بودند و هیچ‌کس قبل از امضا به آنها نگاه نکرده بود.

چرا کیفیت داده‌ها به حالت پنهان شکست تبدیل شده است

پیش‌بینی موجودی یکی از پرمصرف‌ترین کارهای داده‌ای در هر پشته تجارت الکترونیک است. مدل به سابقه سفارش روزانه، وضعیت موجودی در هر مکان، سوابق زمان تحویل توسط تأمین‌کننده، تقویم‌های تبلیغاتی، و در حالت ایده‌آل، دیدی پاک از هزینه‌های بازاریابی که در لحظات خاصی تقاضا را ایجاد کرده است، نیاز دارد. هیچ‌کدام از این داده‌ها تمیز به دنیا نمی‌آیند. همه اینها در طول سال‌ها تصمیمات عملیاتی گرفته شده توسط افرادی که به یادگیری ماشین آینده فکر نمی‌کردند، نویز جمع‌آوری می‌کنند.

هنگامی که یک برند این تاریخچه را به یک ابزار مدرن هوش مصنوعی متصل می‌کند، الگوریتم کاری را که الگوریتم‌ها انجام می‌دهند، انجام می‌دهد. الگوها را پیدا می‌کند، از جمله الگوهایی که مصنوعاتی از نحوه ثبت داده‌ها هستند نه نحوه واقعی عملکرد کسب‌وکار. کمبود موجودی را تقاضای کم تلقی می‌کند. تنظیمات موجودی را به‌عنوان فروش واقعی تلقی می‌کند. خطاهای ورود داده را به‌عنوان موارد نادر تلقی می‌کند و بسته به مدل، آنها را صاف می‌کند یا تقویت می‌کند.

نتیجه یک پیش‌بینی با اعتماد به نفس است که به‌آرامی به روش‌هایی اشتباه است که برنامه‌ریز نمی‌تواند به‌راحتی تشخیص دهد. مقادیر سفارش مجدد بالا یا پایین می‌روند. تخصیص، واحدها را به مکان اشتباه منتقل می‌کند. تعهدات سطح خدمات به شرکای عمده‌فروشی بدون اینکه کسی متوجه شود تا زمانی که شریک شکایت کند، از بین می‌رود. پلتفرم دقیقاً همان کاری را که از آن خواسته شده بود انجام داد. خواستن، مشکل بود.

این خطر اصلی با مدیریت موجودی مبتنی بر هوش مصنوعی برای تجارت الکترونیک با بلوغ این دسته است. ابزارها به اندازه‌ای قدرتمند هستند که صرف‌نظر از کیفیت ورودی، نتیجه‌ای تولید خواهند کرد و برندهایی که ابتدا در پاکسازی داده‌های تاریخی خود سرمایه‌گذاری نمی‌کنند، در نهایت تصمیمات عملیاتی را بر اساس الگوهایی که واقعی نیستند، اتخاذ می‌کنند. هزینه در کمبود موجودی، موجودی مرده و از دست دادن اعتماد، به این ترتیب، نشان داده می‌شود.

چه چیزی به‌عنوان داده‌های فروش تاریخی پاک شمارش می‌شود

عبارت «داده‌های پاک» به‌صورت آزادانه استفاده می‌شود. در زمینه موجودی، معنای خاصی دارد که برندها باید قبل از هر ارزیابی فروشنده آن را مشخص کنند. داده‌های فروش تاریخی پاک به معنای سابقه روزانه یا تقریباً روزانه از آنچه واقعاً فروخته شده است، جدا شده از آنچه بازگردانده شده است، جدا شده از تنظیمات موجودی، و برچسب‌گذاری شده با مکانی که سفارش را انجام داده است به جای مکانی که سفارش را دریافت کرده است.

این همچنین به این معنی است که کمبود موجودی قابل مشاهده است. اگر یک SKU برتر سه‌شنبه گذشته صفر واحد فروخته است زیرا موجودی نداشت، داده‌ها باید به‌صراحت این را بگویند به جای ثبت صفر تقاضا. مدل‌های پیش‌بینی تقاضای هوش مصنوعی تجارت الکترونیک که نمی‌توانند کمبود موجودی را از تقاضای کم تشخیص دهند، به‌طور سیستماتیک از اقلام محبوب کمتر پیش‌بینی می‌کنند، که گران‌ترین خطای پیش‌بینی است که یک برند می‌تواند در مقیاس بزرگ مرتکب شود.

دوره‌های تبلیغاتی باید به همین شیوه برچسب‌گذاری شوند. افزایش فروش در طول یک تبلیغ جمعه سیاه، الگوی تقاضای پایداری نیست و مدلی که آن را این‌گونه تلقی کند، در هفته‌های بعد بیش از حد خرید خواهد کرد. افزایش در طول یک کمپین اجتماعی پولی نیز به‌طور مشابه خط پایه جدیدی نیست. بدون پرچم‌های تبلیغاتی صریح، مدل، افزایش را در فصلی بودن جذب می‌کند و به‌آرامی پیش‌بینی را در آینده منحرف می‌کند.

تاریخچه زمان تحویل نیز به همین انضباط نیاز دارد. بسیاری از برندها فقط زمان تحویل وعده داده شده اولیه و تاریخ دریافت نهایی را ثبت می‌کنند، بدون هیچ سابقه ای از تأخیرهای بین آنها. پلتفرم‌هایی که فقط این دو نقطه داده را دریافت می‌کنند، زمان‌های تحویل را به‌عنوان میانگین‌های ثابت مدل‌سازی می‌کنند به جای توزیع‌های متغیر و وابسته به تأمین‌کننده که واقعاً هستند، و توصیه‌های موجودی ایمنی به روش‌هایی اشتباه خواهند بود که فقط در اوج فصل آشکار می‌شوند.

قبل از هر تصمیم ابزاری، با تشخیص داده شروع کنید

اولین اقدام در هر ارزیابی جدی باید تشخیص داده باشد، نه نمایش فروشنده. بیست و چهار ماه گذشته از سابقه فروش و داده‌های موقعیت موجودی را در یک فایل واحد جمع‌آوری کرده و مستقیماً به آن نگاه کنید. ردیف‌هایی را که موجودی منفی شده است، جایی که تنظیمات بزرگتر از فروش معمول بوده است، و جایی که SKUها با شناسه های مختلف ناپدید شده و دوباره ظاهر شده‌اند، شمارش کنید.

هر یک از این ناهنجاری‌ها نشانه‌ای است که داده‌های زیربنایی هنوز آماده مصرف مسئولانه توسط ابزارهای بهینه‌سازی موجودی هوش مصنوعی نیستند. آنها همچنین قابل رفع هستند، اما رفع آنها نیاز به تلاشی دارد که باید قبل از انتخاب فروشنده انجام شود، نه بعد از آن. برندهایی که رفع مشکل را در طول پیاده‌سازی آغاز می‌کنند، معمولاً آن را به مشکل فروشنده تبدیل می‌کنند، و فروشندگان برای انجام این کار به‌عنوان بخشی از مراحل اولیه مجهز نیستند.

تشخیص همچنین باید سیستم‌هایی را که هر قطعه داده در آن قرار دارد، فهرست کند. سابقه سفارش معمولاً در فروشگاه آنلاین قرار دارد. موقعیت‌های موجودی در سیستم مدیریت انبار یا پورتال 3PL قرار دارند، اغلب با ویژگی‌های خاص خود. داده‌های زمان تحویل در سابقه سفارش خرید قرار دارند، اغلب در صفحات گسترده به جای ERP. سابقه تبلیغاتی در ابزار برنامه‌ریزی تیم بازاریابی قرار دارد، تقریباً هرگز با افزایش واقعی فروش تطبیق داده نمی‌شود.

نقشه‌برداری این منابع سؤالی را مطرح می‌کند که برند در نهایت باید صرف‌نظر از ابزاری که انتخاب می‌کند، به آن پاسخ دهد. سیستم ثبت‌کننده‌ی هر نوع داده در آینده کجا خواهد بود و چه کسی مسئول تضمین پاک ماندن آن است. بدون پاسخ، کار پاکسازی که قبل از پیاده‌سازی انجام می‌شود، به‌آرامی در ماه‌های بعد تخریب می‌شود و پلتفرم شروع به تولید همان توصیه‌های ضعیفی می‌کند که خرید اولیه را ترغیب کرده بود.

تقاضا را از فروش متمایز کنید

این مهمترین انضباط داده در پیش‌بینی موجودی است و اکثر برندها آن را ضعیف مدیریت می‌کنند. فروش چیزی است که به عنوان یک تراکنش ثبت شده است. تقاضا چیزی است که مشتریان می‌خواستند بخرند، که هر زمان که کالایی موجود نبود، با تخصیص محدود شد، یا به هر دلیلی از یک کانال حذف شد، عددی متفاوت است.

برخورد با فروش به عنوان جایگزینی برای تقاضا، رفتار پیش‌فرض تقریباً هر فرآیند برنامه‌ریزی مبتنی بر صفحات گسترده است، و این رفتاری است که بیشتر داده‌های قدیمی به ارث می‌برند. پلتفرم‌های خودکارسازی تکمیل موجودی مبتنی بر هوش مصنوعی تجارت الکترونیک که این تاریخچه را بدون تصحیح دریافت می‌کنند، پیش‌بینی‌هایی را تولید خواهند کرد که به‌طور سیستماتیک اقلامی را که تا به حال موجودی نداشته‌اند، کمتر از واقع پیش‌بینی می‌کنند، زیرا به مدل گفته شده است که کالا در آن دوره‌ها به سادگی به فروش نمی‌رسد.

راه حل، بازسازی تقاضا برای دوره‌های کمبود موجودی با استفاده از رویکرد تقاضای سانسور شده است. برند به میزان فروش قبل از کمبود، میزان فروش پس از تامین موجودی و هرگونه سیگنال جهت‌دار در طول شکاف نگاه می‌کند و یک عدد تقاضای مصنوعی را با یک پرچم واضح که نشان می‌دهد آن بازسازی شده است نه مشاهده شده، در سابقه تاریخی می‌نویسد. این یک ریاضی دشوار نیست. این یک انضباط عملیاتی است.

هنگامی که این انضباط برقرار شود، هر مدل پیش‌بینی که برند ارزیابی می‌کند، بدون تغییر یک خط کد، به طور معنی‌داری دقیق‌تر می‌شود. نرم‌افزار پیشگیری از کمبود موجودی مبتنی بر هوش مصنوعی به خصوص به این اصلاح وابسته است. پلتفرمی که قول جلوگیری از کمبود موجودی را می‌دهد در حالی که بر اساس داده‌هایی آموزش دیده است که کمبودهای گذشته را پنهان می‌کند، از نظر ساختاری قادر به انجام کاری که برای آن خریداری شده است، نیست.

سلسله مراتب SKU خود را قبل از اتصال ابزار، تطبیق دهید

اکثر برندهای تجارت الکترونیک تغییرات سلسله مراتب SKU را تجربه کرده‌اند. محصولی تغییر نام داده، ساختار متغیر بازسازی شده، دو SKU ادغام شده، یا یک محصول والد به لیست‌های جداگانه تقسیم شده است. هر یک از این تغییرات ردپاهایی در داده‌های تاریخی باقی می‌گذارد که مانند ظاهر شدن محصولات جدید یا ناپدید شدن محصولات قدیمی به نظر می‌رسند، حتی زمانی که کالای اصلی یکسان است.

مدل‌های پیش‌بینی این ردپاها را تغییرات اداری نمی‌دانند. آنها آنها را به عنوان راه‌اندازی و توقف محصولات مشاهده می‌کنند و سوابق را بر اساس آن رفتار می‌کنند. یک SKU که دوازده ماه پیش تغییر نام داده شده است، مانند یک کالای کاملاً جدید با دوازده ماه سابقه به نظر می‌رسد و مدل، این سابقه را با توجه به همتایان با سابقه طولانی‌تر وزن کمتری می‌دهد و مقادیر سفارش مجدد را برای محصولی که در واقع اثبات شده است، بیش از حد محتاطانه تولید می‌کند.

راه حل این است که یک نقشه SKU بسازید که شناسه های فعلی را به تمام نام‌های مستعار تاریخی آنها پیوند دهد و این نقشه را هنگام تغذیه تاریخچه به پلتفرم اعمال کنید. این کار بی‌اهمیت و زمان‌بر است، و همچنین تفاوت بین پیش‌بینی است که سه سال شواهد تقاضا را محترم می‌شمارد و پیش‌بینی است که فقط دوازده ماه اخیر را محترم می‌شمارد.

برندهایی که از این مرحله صرف نظر می‌کنند، اغلب مشکل را تنها زمانی کشف می‌کنند که از پلتفرم می‌پرسند چرا یک محصول پرفروش با اعتماد بالا مانند یک محصول جدید اندازه‌گیری می‌شود. تا آن زمان، آسیب اعتماد وارد شده است و تیم برنامه‌ریزی در حال بازگشت به صفحات گسترده است. تحلیل‌های موجودی هوش مصنوعی که برندهای DTC به آنها متکی هستند، زمانی غیرقابل اعتماد می‌شوند که تحلیل‌ها بر روی سابقه SKU محاسبه می‌شوند که خود برند آن را تطبیق نداده است.

با داده‌های چندکاناله و چندانباره با جدیت برابر برخورد کنید

برندهایی که محصول خود را از طریق یک کانال و از یک انبار به فروش می‌رسانند، می‌توانند از دو پاراگراف بعدی صرف نظر کنند. مابقی باید اذعان کنند که داده‌های تخصیص کانال و تحقق انبار معمولاً از داده‌های اصلی سفارش پر سر و صداتر هستند، و مدیریت موجودی چندانباره مبتنی بر هوش مصنوعی کاملاً به پاکسازی آن لایه پر سر و صدا بستگی دارد.

مشکلات انتساب کانال به صورت اعتباردادن سفارشات به کانال اشتباه، از دست رفتن سفارشات بازار برای روزهای کامل هنگام خرابی یکپارچگی، و ترکیب سفارشات عمده‌فروشی با مجموع فروش مستقیم به مصرف‌کننده (DTC) به دلیل فراموشی برچسب‌گذاری صحیح نمایان می‌شوند. هر یک از این خطاها تقاضا را بر اساس کانال تحریف می‌کند که سپس تصمیمات تخصیص و پیش‌بینی در سطح کانال را تحریف می‌کند.

داده‌های تحقق انبار نیز بیماری‌های خاص خود را دارند. سفارشات اغلب در برابر انباری که برند انتظار داشت آنها را انجام دهد ثبت می‌شوند، نه انباری که واقعاً این کار را کرده است، به خصوص هنگامی که 3PLها (ارائه‌دهندگان خدمات لجستیک شخص ثالث) به دلایل ظرفیت، سفارشات را بین تأسیسات جابجا می‌کنند. نتیجه یک دید شبح‌مانند از تقاضای منطقه‌ای است که با جریان فیزیکی موجودی مطابقت ندارد، که سپس منطق تخصیص را گمراه می‌کند.

پاکسازی این لایه‌ها دشوارتر از پاکسازی تاریخچه سفارش است، زیرا منابع داده نامرتب‌تر هستند و افرادی که مالک آنها هستند اغلب خارج از تیم بازرگانی قرار دارند. برندهایی که موفق می‌شوند، این را به عنوان یک پروژه چندکاره به رهبری عملیات می‌دانند، نه یک پروژه فنی به رهبری فروشنده ابزار موجودی، که فاقد مرجع و زمینه لازم برای انجام این پاکسازی به تنهایی است.

قبل از اینکه مدل داده‌ها را ببیند، تصمیم بگیرید چه چیزی به عنوان یک تبلیغاتی محسوب می‌شود

تبلیغات بیش از هر عامل دیگری در اکثر کاتالوگ‌های تجارت الکترونیک، تقاضا را تحریف می‌کنند و نحوه ثبت آنها تعیین می‌کند که آیا مدل‌های یادگیری ماشینی برنامه‌ریزی موجودی هوش مصنوعی از آنها درس می‌گیرند یا فریب آنها را می‌خورند. برند نیاز به تعریف صریحی از آنچه که یک تبلیغ محسوب می‌شود و سابقه ثابتی از زمان اجرای هر یک از آنها دارد.

فروش‌ سراسری واضح است. معاملات بسته‌ای، آستانه‌های حمل و نقل رایگان، هدایای همراه با خرید، کدهای تأثیرگذار و تخفیف‌های خاص دسته، همه کمتر واضح هستند و همه تقاضا را به روش‌های مختلفی تحریف می‌کنند. هر یک از آنها باید در سابقه تاریخی با تاریخ شروع، تاریخ پایان، دامنه و در حالت ایده‌آل عمق تخفیف برچسب‌گذاری شوند، زیرا مدل باید بداند کدام فروش‌ها به طور مصنوعی تحریک شده‌اند و کدام‌ها تقاضای واقعی خط پایه را نشان می‌دهند.

بدون این برچسب‌ها، مدل پیک‌های تبلیغاتی را در مؤلفه‌های فصلی و روندی خود جذب می‌کند، که پیش‌بینی پایه را برای هفته‌ها و ماه‌های بعدی فاسد می‌کند. مقادیر سفارش مجدد پس از یک دوره فروش بیش از حد بالا خواهد بود، زیرا مدل فکر می‌کند که این افزایش، استاندارد جدید است، و قبل از دوره تبلیغاتی بعدی بسیار پایین خواهد بود، زیرا به مدل گفته نشده است که یکی در راه است.

این کار معمولاً مستلزم این است که با تیم بازاریابی بنشینید و تاریخچه تبلیغاتی را از ابزارهای برنامه‌ریزی، تقویم‌ها و ایمیل‌های آنها بازسازی کنید. این کار جذاب نیست و از آن دسته کارهایی است که تا زمانی که پیش‌بینی‌ها شروع به شکست کنند، اولویت‌بندی نمی‌شود، و در آن زمان اضطراری می‌شود. انجام آن قبل از فعال شدن پلتفرم، ماه‌ها از دست دادن اعتماد در تیم برنامه‌ریزی را نجات می‌دهد.

یک چرخه پاکسازی داده ایجاد کنید، نه یک پروژه یکباره

وسوسه پس از یک پاکسازی موفقیت‌آمیز داده، اعلام پیروزی و ادامه کار است. این اعلامیه تقریباً همیشه زودرس است. کیفیت داده به طور مداوم تخریب می‌شود، زیرا سفارشات جدید وارد می‌شوند، یکپارچه‌سازی‌ها به روش‌های کوچک خراب می‌شوند، ساختارهای SKU تکامل می‌یابند و کانال‌های جدید بدون همان انضباطی که در مورد کانال‌های قدیمی اعمال شده بود، اضافه می‌شوند. بدون یک چرخه مداوم، پلتفرم ظرف مدت یک سال دوباره توصیه‌های غیرقابل اعتماد تولید خواهد کرد.

مدل صحیح، بررسی سه ماهه داده‌ها است که توسط یک نفر در تیم عملیات انجام می‌شود. آن فرد همان تشخیص را که قبل از انتخاب پلتفرم اجرا شده بود، بررسی می‌کند، آن را با سه ماهه قبل مقایسه می‌کند و هرگونه مشکل جدید را برای پاکسازی قبل از اینکه چرخه پیش‌بینی بعدی را خراب کند، علامت‌گذاری می‌کند. این کار محدود، قابل تکرار و مستقیماً با کیفیت هر تصمیم موجودی پایین‌دستی مرتبط است.

این همچنین جایی است که عوامل موجودی هوش مصنوعی Shopify و سایر اتصالات اکوسیستم نیاز به توجه مداوم دارند. یکپارچگی بین پلتفرم‌ها به روش‌های کوچکی از بین می‌روند که به راحتی نادیده گرفته می‌شوند، و یک یکپارچگی خراب که بی‌صدا پانزده درصد از سفارشات را برای یک هفته از بین می‌برد، پیش‌بینی را برای ماه‌ها بعد تحریف خواهد کرد اگر کسی آن را تشخیص ندهد. این روند این شکست‌ها را در حالی که هنوز کوچک هستند، شناسایی می‌کند.

برندهایی که این چرخه را نهادینه می‌کنند، همان‌هایی هستند که ارزش پایدار از پلتفرم‌های موجودی خود دریافت می‌کنند. برندهایی که کیفیت داده را به عنوان یک پروژه به جای یک انضباط می‌بینند، هر دو سال یکبار نرم‌افزار موجودی را دوباره خریداری می‌کنند و هر بار ابزار را مقصر می‌دانند، در حالی که مشکل اساسی همیشه داده‌هایی بود که از ابزار خواسته می‌شد تا از آنها یاد بگیرد.

TFSF Ventures در این تصویر کجاست؟

TFSF Ventures FZ-LLC جدیت آمادگی داده‌ها را به اندازه‌ای بالا می‌داند که ارزیابی عملیاتی 19 سؤالی شامل سؤالات صریح در مورد کیفیت داده‌ها قبل از شروع هر طراحی عامل است. هرجا که ارزیابی شکاف‌هایی را نشان دهد، برنامه استقرار، کار پاکسازی را به عنوان یک جریان کاری واقعی در نظر می‌گیرد، نه چیزی که عوامل خودشان به آن پی خواهند برد.

روش استقرار 30 روزه بر اساس انتقال به تولید بنا شده است، اما هفته اول شامل یک تشخیص داده است که اغلب یافته‌های ناخوشایندی را به دنبال دارد که برند قبلاً به صورت صادقانه با آنها روبرو نشده بود. استقرارهای اخیر دوره‌های کمبود موجودی را که به عنوان تقاضای صفر ثبت شده بودند، سلسله مراتب SKU با نام‌های مستعار نامشخص، و دوره‌های تبلیغاتی بدون هیچ سابقه ای را آشکار ساخته‌اند که هر یک از آنها به طور پنهانی هر مدل پیش‌بینی را که بر اساس تاریخچه خام آموزش دیده بود، فاسد می‌کردند.

نتایج حاصل از استقرارهایی که این کار را جدی می‌گیرند شامل 27 درصد کاهش در روزهای کمبود موجودی در SKUهای برتر و 18 درصد کاهش در موجودی کهنه است، با برنامه‌ریزانی که گزارش می‌دهند به اندازه‌ای به توصیه‌ها اعتماد دارند که بدون تردید عمل می‌کنند. سرمایه‌گذاری‌های استقرار از ده‌ها هزار دلار برای مشارکت‌های متمرکز با تعداد محدودی عامل شروع می‌شود و با تعداد عامل، پیچیدگی یکپارچه‌سازی و دامنه عملیاتی مقیاس‌پذیر است.

هر استقرار شامل هزینه‌ی جانبی زیرساخت هوش مصنوعی تقریباً 400 تا 500 دلار در ماه از Pulse AI است، با قیمت تمام شده، بدون هیچ مارک آپی، و مشتری مالک کامل کد است. قیمت‌گذاری TFSF Ventures FZ-LLC در هر پیشنهاد در دسته‌های شفاف منتشر می‌شود. خریداران در مورد اینکه آیا TFSF Ventures معتبر است، می‌توانند شرکت را از طریق RAKEZ License 47013955 تایید کنند، و عدم وجود TFSF Ventures Reviews عمومی نشان‌دهنده یک سیاست محرمانگی سخت‌گیرانه در تمام استقرارها است تا عدم وجود کار.

تصمیم را به ترتیب صحیح بگیرید

ترتیب صحیح، ابتدا داده، سپس پلتفرم، سپس پیاده‌سازی است. اکثر برندها آن را به ترتیب معکوس انجام می‌دهند و تاوان اشتباه را از دست دادن اعتماد و بازسازی می‌پردازند. انتخاب پلتفرم قبل از درک داده‌ها، پلتفرم را مجبور می‌کند تا بر اساس دموها ارزیابی شود تا بر اساس اینکه چگونه در تاریخچه واقعی برند عمل خواهد کرد، که تنها ارزیابی مهم است.

پاکسازی داده‌ها قبل از تصمیم‌گیری درباره پلتفرم، به برند اهرم قدرتی در ارزیابی فروشنده می‌دهد. خریداری که می‌تواند یک فایل تاریخچه تمیز و منظم را به فروشنده بدهد و پیش‌بینی در برابر آن را درخواست کند، پاسخی بسیار صادقانه‌تر از خریداری دریافت می‌کند که خروجی‌های خام نامرتب را ارائه می‌دهد. فروشندگانی که فایل تمیز را به خوبی مدیریت می‌کنند، معمولاً همان‌هایی هستند که استقرار تولید را نیز به خوبی مدیریت خواهند کرد.

این توالی اعمال می شود چه برند در نهایت یک ابزار آماده، یک پیاده سازی سفارشی، یا یک مدل ترکیبی داشته باشد. پیش‌بینی موجودی راکد مبتنی بر هوش مصنوعی، اتوماسیون تکمیل موجودی، و تخصیص چند انباره همگی به یک زیربنای داده‌ای واحد بستگی دارند، و هیچ میزان پیچیدگی مدل، کمبود زیربنایی را که هرگز ساخته نشده است، جبران نمی‌کند. پلتفرم‌ها این را می‌دانند. خوب‌هایشان در طول فرآیند فروش این را خواهند گفت، و آنهایی که نمی‌گویند، معمولاً همان‌هایی هستند که مشتریانشان پس از هجده ماه کنار می‌روند.

نتیجه‌گیری صادقانه در مورد مدیریت موجودی با هوش مصنوعی برای تجارت الکترونیک این است که مدل به ندرت عامل محدود کننده است. داده‌ها عامل محدود کننده هستند و برندهایی که ابتدا روی داده‌های خود سرمایه‌گذاری می‌کنند، همان‌هایی هستند که از هر پلتفرمی که در نهایت انتخاب می‌کنند، ارزش پایدار دریافت می‌کنند. برندهایی که از این مرحله صرف نظر می‌کنند، در نهایت مجدداً نرم‌افزار موجودی را خریداری می‌کنند، ابزار را سرزنش می‌کنند و هرگز با زیربنایی که مشکل اصلی بود، روبرو نمی‌شوند.

برندهایی که با کیفیت داده به عنوان یک قابلیت عملیاتی دائمی، نه یک پروژه با تاریخ پایان، برخورد می‌کنند، مالکیت واضحی را تعیین می‌کنند، بودجه دوره‌های منظم را تأمین می‌کنند و زمان لازم برای حفظ آن را حتی در صورت وجود اولویت‌های دیگر که برای توجه رقابت می‌کنند، حفظ می‌کنند. این محافظت، همان انضباطی است که ارزش پایدار را از یک چرخه دو ساله دیگر پشیمانی از پلتفرم جدا می‌کند.

این وضعیت همچنین نحوه ارزیابی فروشندگان را تغییر می‌دهد. خریداری که کیفیت داده را مسئولیت خود می‌داند، سوالات بهتری می‌پرسد، پاسخ‌های دقیق‌تری را درخواست می‌کند و از قراردادهایی که ارزش آنها به مفروضاتی بستگی دارد که برند نمی‌تواند خودش تأیید کند، اجتناب می‌کند.

درباره TFSF Ventures

TFSF Ventures FZ-LLC (RAKEZ License 47013955) یک شرکت معماری سرمایه‌گذاری است که زیرساخت عامل هوشمند را در سراسر کسب‌وکارها از طریق سه رکن یکپارچه مستقر می‌کند: زیرساخت عامل هوشمند، ریل‌های پرداخت غیرسنتی و یک موتور سرمایه‌گذاری کامل. TFSF با 27 سال تجربه در زمینه پرداخت‌ها و نرم‌افزار، در سطح جهانی فعالیت می‌کند و به 21 صنعت با روش استقرار 30روزه خدمات ارائه می‌دهد. برای اطلاعات بیشتر به https://tfsfventures.com مراجعه کنید.

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

Originally published at https://tfsfventures.com/blog/why-most-e-commerce-brands-get-burned-when-they-adopt-ai-powered-inventory

Written by TFSF Ventures Research