휴가를 제대로 '스타킹'하기:계절성이 공급망에 미치는 영향

연중 공급망에 가장 큰 영향을 미치는 시기가 연말연시라는 사실을 아는 사람은 아무도 놀라지 않을 것입니다. Statista에 따르면 해당 기간의 구매 활동은 다른 모든 계절 이벤트를 합친 것보다 많습니다. NRF(National Retail Federation)에 따르면 소매업체는 연말연시 매출의 30% 이상을 창출하기 위해 휴일에 의존합니다.

많은 기업에서 계절적 수요에 대한 계획은 올해의 수익성을 높이거나 낮출 수 있습니다. 재고 플래너의 관점에서 수요의 반복적인 급증은 계절적 변화를 나타냅니다. 예를 들면 개학, 어머니의 날, 할로윈, 봄, 여름, 가을, 겨울의 실제 계절 변화가 있습니다. 의료 서비스 제공자도 두려운 독감 시즌에 적절한 물품을 확보하기 위해 몇 달 전부터 미리 준비합니다.

크리스마스 시즌에 크리스마스 선물을 주는 것은 수십억 달러의 수익을 창출합니다. NRF와 Prosper Insights &Analytics의 설문 조사에 따르면 소비자는 2019년 홀리데이 시즌 동안 평균 $1,047.83를 지출할 계획이며 이는 2018년보다 4% 증가한 수치입니다. 분석가들은 이것이 소비자의 재정 상태가 양호하고 젊은 소비자의 결과라고 생각합니다. 올해 지출 증가를 주도하는 데 도움이 됩니다. 그러나 이 연구는 2019년 10월에 발표되었으며 대부분의 기업이 정보에 반응하기에는 너무 늦었습니다.

적절한 제품이 적시에 적절한 위치에 있는지 확인한다는 것은 휴가철에 급증하는 수요에 대비할 때 새로운 차원의 복잡성을 의미합니다. 제품에 대한 소매 주문이 몇 달 전에 제출되기 때문에 수요 계획은 일찍 시작됩니다. 제조업체와 도매업체는 상대적으로 짧은 시간 내에 궁극적으로 배송될 상품에 대한 요구 사항 계획에 참여합니다.

일단 제조되면 적절한 양의 제품이 올바른 장소에 배송되어야 합니다. 대부분의 소매업체는 가장 빠른 수령 날짜와 취소 날짜를 지정하여 제품 배송을 짧은 기간으로 제한합니다. 온라인 판매가 새로운 수준에 도달하면서 상품을 어디로 배송할지가 가장 중요해졌습니다.

그렇다면 제품의 "적절한" 양은 무엇입니까? 그리고 어떤 제품 라인이 가장 성공적일 것 같습니까? 과거 데이터를 살펴보는 것도 중요하지만 계획자는 다른 요소도 검토해야 합니다. 정형 데이터를 분석하는 데 사용할 수 있는 도구는 많이 있지만 소셜 미디어를 통해 수집된 비정형 데이터에 포함된 정보의 금광은 어떻습니까? 소비자들은 Twitter와 Facebook을 통해 무엇을 공유하고 있습니까? 이러한 플랫폼에는 다양한 제품에 대한 소비자의 욕구에 대한 귀중한 통찰력이 포함되어 있습니다. 인공 지능 도구가 물류 계획에 기여할 수 있는 곳입니다.

소매업체는 오프라인 매장에 얼마만큼의 재고를 보관해야 하는지에 대해 걱정할 뿐만 아니라 가능한 한 가장 저렴한 비용으로 온라인 쇼핑객에게 제품을 물리적으로 배송하는 데에도 관심을 기울여야 합니다. 여러 채널을 통해 구매하는 쇼핑객은 온라인 전용 쇼핑객($233) 또는 매장 내 전용 쇼핑객($248)에 비해 평균적으로 더 큰 지출($326)을 하고 있습니다. 최신 옴니채널 전략을 통해 소매업체는 모든 장치 또는 위치에서 지속적인 사용자 경험을 제공할 수 있습니다. 실제로 이것은 지능형 라우팅을 통해 소비자의 기대를 충족시키기 위해 가장 빠르고 저렴한 배송 방법을 결정할 수 있는 새로운 표준이 되었습니다. 여기서도 AI 도구는 비정형 데이터를 마이닝하여 실질적인 경쟁 우위를 제공할 수 있습니다.

휴일이 모든 종류의 기업에 가져오는 강도에도 불구하고 수요 계획에서 유통 및 최종 물류에 이르기까지 현대적인 공급망 관행은 수십억 달러의 상품을 소비자의 집 앞까지 이동할 수 있도록 진화했습니다. 그 크리스마스 스타킹.

Bill Denbigh는 Tecsys의 제품 마케팅 이사입니다.