Assortment Optimization ဆိုတာ ဘာလဲ

Assortment optimization သည် ဤကွာဟချက်ကို ဖြေရှင်းပေးသည့် စည်းကမ်းဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ဒေတာ၊ စဉ်ဆက်မပြတ်လေ့လာသင်ယူမှုနှင့် စတိုးဆိုင်-အဆင့် အကောင်အထည်ဖော်မှုမှတစ်ဆင့် - စင်ပေါ်ရှိ သုံးစွဲသူများ အမှန်တကယ်တွေ့ရှိသည့်အရာကို ဌာနချုပ်မှ ဆုံးဖြတ်ပေးသည်နှင့် ချိတ်ဆက်ပေးသည်။ ဤလမ်းညွှန်ချက်တွင် ၎င်းသည် အဘယ်အရာဖြစ်သည်၊ ချဉ်းကပ်မှုအများစုသည် အဘယ်ကြောင့် မအောင်မြင်သနည်း၊ ၎င်းကို အကောင်အထည်ဖော်ပုံနှင့် ရလဒ်များကို တိုင်းတာနည်းတို့ကို ပါ၀င်သည်။

Assortment Optimization vs. Assortment Planning- ကွာခြားချက်ကဘာလဲ။

ဤအသုံးအနှုန်းနှစ်ခုကို မကြာခဏ အပြန်အလှန်အသုံးပြုကြသည်။ အခြေခံအားဖြင့် မတူညီသော လုပ်ငန်းစဉ်များကို ဖော်ပြကြသည်။

အစီအစဉ်ဆွဲခြင်းသည် သင်၏အမျိုးအစားဖြစ်သင့်သည့်ပုံစံကို သတ်မှတ်သည်။ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းက ၎င်းသည် - အမှန်တကယ် လုပ်ဆောင်ကြောင်း သေချာစေပြီး အခြေအနေများ ပြောင်းလဲလာသည်နှင့်အမျှ တိုးတက်နေပါသည်။

ခွဲဝေဆုံးဖြတ်မှုများ ပြုလုပ်ပြီး ပျောက်ဆုံးသွားသည့် အလွှာသုံးလွှာ

လက်လီရောင်းချသူအများစုသည် ပထမအလွှာတွင် ကြီးကြီးမားမားရင်းနှီးမြှုပ်နှံကြသည်။ စွမ်းဆောင်ရည် ကွာဟချက် သည် အခြား နှစ်ခုတွင် တည်ရှိသည် ။

ဗျူဟာမြောက် အလွှာ- ဘာရောင်းရမည်နည်း။

ဤနေရာတွင် အမျိုးအစား-အဆင့် ဆုံးဖြတ်ချက်များ ဖြစ်ပေါ်လာသည်- မည်သည့်ထုတ်ကုန်များက စင်နေရာရရှိသည်၊ နိုင်ငံလုံးဆိုင်ရာ အမှတ်တံဆိပ်များနှင့် သီးသန့်အညွှန်းသည် မည်ကဲ့သို့ ဟန်ချက်ညီပုံနှင့် အမျိုးအစားတစ်ခုစီသည် အလုံးစုံစတိုးဆိုင်ဗျူဟာတွင် မည်သည့်အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်နေပါသည်။ ဤနေရာတွင် ဆုံးဖြတ်ချက်များကို စျေးကွက်ဒေတာနှင့် ယှဉ်ပြိုင်မှုစံနှုန်းများဖြင့် မောင်းနှင်ပြီး ရှည်လျားသောသံသရာတွင် အပြောင်းအလဲလုပ်ပါသည်။

အန္တရာယ်- ဒေတာစုစုသည် ဒေသတွင်း ကွဲပြားမှုကို ဖုံးအုပ်ထားသည်။ လက်ခံနိုင်သော နိုင်ငံအလိုက် ရောင်းချနိုင်သော ထုတ်ကုန်တစ်ခုသည် စတိုးဆိုင်များ၏ 40% တွင် စွမ်းဆောင်ရည် နိမ့်ကျနိုင်ပြီး အခြား 30% တွင် စွမ်းဆောင်ရည် လွန်ကဲနိုင်ပါသည်။ ပျမ်းမျှအချက်ပြမှုကို ဝှက်ထားသည်။

Tactical Layer- ဘယ်မှာ ဘယ်လိုရောင်းမလဲ။

နည်းဗျူဟာအလွှာသည် မဟာဗျူဟာကို တည်နေရာအဖြစ် ဘာသာပြန်ပေးသည်-တိကျသောအစီအစဉ်များ- စတိုးဆိုင်အစုအဝေး၊ အစီအစဉ်ဒီဇိုင်းနှင့် ရောင်းဝယ်မှုစည်းမျဉ်းများ။ ဤနေရာတွင် အမျိုးအစားခွဲမှုသည် စစ်မှန်သောဒေသခံဖြစ်လာသည် - မြင့်မားသော-သိပ်သည်းဆ မြို့ပြစတိုးတွင် နေရာလွတ်ကန့်သတ်ချက်များ၊ ခြေလျင်သွားလာမှုပုံစံများနှင့် ဆင်ခြေဖုံးပုံစံထက် ဈေးဝယ်သူမစ်ရှင်များ ကွဲပြားသည်။

အန္တရာယ်- ဤအဆင့်ရှိ ဆုံးဖြတ်ချက်များသည် အမှန်တကယ် စတိုးဆိုင်-အဆင့် အချက်ပြမှုများထက် ယူဆချက်များအပေါ်တွင် ကြီးကြီးမားမား မှီခိုနေသေးသည်။ အမျိုးအစားများသည် ကောင်းစွာကြည့်ကောင်းနေနိုင်သည်-လက်တွေ့တွင် ကျယ်ပြန့်စွာ လွဲမှားနေချိန်တွင် စာရွက်ပေါ်တွင် နေရာချထားပါသည်။

လည်ပတ်မှုအလွှာ- အမှန်တကယ် ဖောက်သည်ထံရောက်ရှိသောအရာ

ဤနေရာတွင် အမျိုးအစားအလိုက် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်း အောင်မြင်သည် သို့မဟုတ် တိတ်တဆိတ် မအောင်မြင်သည့်နေရာဖြစ်သည်။ လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုအလွှာသည် ဖောက်သည်များကြုံတွေ့ရသည့် ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာအဖြစ်မှန်ကို ထင်ဟပ်စေသည်- မည်သည့်ထုတ်ကုန်များကို စင်ပေါ်ရှိ၊ အစီအစဉ်များကို မှန်ကန်စွာလုပ်ဆောင်သည်ဖြစ်စေ၊ ပရိုမိုးရှင်းများကို မြင်နိုင်သည်ဖြစ်စေ၊

-စတိုးဆိုင်လုပ်ဆောင်မှုတွင် အချိန်မှန် မြင်နိုင်စွမ်းမရှိလျှင်၊ အထက်ပိုင်းဆုံးဖြတ်ချက်တိုင်းသည် တစ်စိတ်တစ်ပိုင်း မှန်းဆချက်ဖြစ်သည်။ နည်းပညာတွေ ကြိုက်တယ်။အီလက်ထရွန်းနစ်စင်တံဆိပ်များနှင့် IoT အာရုံခံကိရိယာများကို ဤမြင်နိုင်မှုကွာဟချက် - တွင် မကြာခဏဆိုသလို လုပ်ဆောင်နိုင်လွန်းသည့် လူကိုယ်တိုင်စစ်ဆေးမှုများကို အားကိုးခြင်းထက် အလိုအလျောက်ဖမ်းယူသည့် စင်ဆိုင်ရာပြည်နယ်များကို ပိတ်ရန်အတွက် ပိုမိုအသုံးပြုလာပါသည်။

ရိုးရာ အမျိုးအစားခွဲမှု ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် လုပ်ဆောင်ခြင်း ဘာကြောင့် မအောင်မြင်တာလဲ။

အမျိုးအစားခွဲနည်းဗျူဟာအများစုသည် စာရွက်ပေါ်တွင် ကောင်းစွာ-ဒီဇိုင်းရေးဆွဲထားသည်။ ဒီမှာ လက်တွေ့ ကွဲသွားတာ။

ပျက်ကွက်မှုမုဒ် 1- သမိုင်းဆိုင်ရာဒေတာသည် အတိတ်အတွက် အကောင်းဆုံးလုပ်ဆောင်သည်။

အရောင်းမှတ်တမ်းသည် - အချိန်တွင် တည်ရှိနေသော အခြေအနေများအောက်တွင် ဝယ်ယူသည်များကို သတ်မှတ်ပေးထားသည့် စျေးနှုန်းများဖြင့် ရနိုင်သောအမျိုးအစားဖြင့် ပြောပြသည်။ ဖောက်သည်များ လိုချင်သည်ကို မပြောပြနိုင်သော်လည်း ရှာမတွေ့ပါ။ လျင်မြန်သော-ရွေ့လျားနေသောအမျိုးအစားများတွင်၊ သမိုင်းအချက်အလက်တွင် လမ်းကြောင်းတစ်ခု ရှင်းရှင်းလင်းလင်းပေါ်လာသောအခါ၊ လုပ်ဆောင်ရန် ဝင်းဒိုးသည် မကြာခဏ ကျော်သွားခဲ့ပြီဖြစ်သည်။

မုဒ် 2- ဗဟိုချုပ်ကိုင်သော ဆုံးဖြတ်ချက်များ၊ ဒေသဆိုင်ရာ လက်တွေ့ဘဝ

ရုံးချုပ်တွင် အမျိုးအစားခွဲခြင်းဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်ချက်များကို လုံးလုံးပြုလုပ်သောအခါ၊ စတိုးဆိုင် -အဆင့် ကွာခြားချက်သည် ပျမ်းမျှအားဖြင့် ကွာသွားပါသည်။ တော်ရုံတန်ရုံ နိုင်ငံတွင်းရောင်းချမှုရှိသော ထုတ်ကုန်တစ်ခုဖြစ်သော်လည်း သတ်မှတ်ထားသော စတိုးအမျိုးအစားများတွင် စွမ်းဆောင်ရည် အားကောင်းသည့် ထုတ်ကုန်ကို စာရင်းမှ ပယ်ဖျက်ခံရနိုင်သည်။ သိသိသာသာကွဲပြားသော စင်အတိုင်းအတာနှင့် ဈေးဝယ်သူလူဦးရေစာရင်းများဖြင့် စတိုးဆိုင်များတွင် စံသတ်မှတ်ထားသော ပလာနိုဂရမ်တစ်ခုကို ဖြန့်ကျက်ထားသည်။

မုဒ် 3- ဒေတာ Silos သည် မပြည့်စုံသော ဆုံးဖြတ်ချက်များကို ထုတ်ပေးသည်။

လက်လီအဖွဲ့အစည်းများသည် စနစ်များစွာတွင် - အချက်-ရောင်းချမှု၊ စာရင်းသွင်းမှု၊ သစ္စာစောင့်သိမှု၊ e-ကူးသန်းရောင်းဝယ်ရေးနှင့်-စတိုးဆိုင်အာရုံခံကိရိယာများတွင် ဒေတာကို ထုတ်ပေးပါသည်။ အမျိုးအစားမန်နေဂျာများသည် ဒေတာအစုတစ်ခုမှ အလုပ်လုပ်သည်။ ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်သည် အခြားတစ်ခုမှ အလုပ်လုပ်သည်။ သိမ်းဆည်းခြင်းလုပ်ငန်းများကို သုံးပုံတစ်ပုံမှ ရရှိသည်။ ဤအမြင်များထဲမှ တစ်ခုမျှ မပြီးမြောက်ပါ၊ မည်သည့် silo တစ်ခုတည်းမှ ပြုလုပ်သော ဆုံးဖြတ်ချက်များသည် အခြားတစ်ခုတွင်သာ မြင်နိုင်သော ပြဿနာများကို ဖန်တီးပေးလိမ့်မည်။

Failure Mode 4- Planogram Compliance သည် ရုံးချုပ်ထင်သည်ထက် နိမ့်သည်။

အစီအစဥ်တစ်ခုသည် မှန်ကန်စွာနှင့် တသမတ်တည်းလုပ်ဆောင်ပါက တန်ဖိုးကိုသာ ပေးဆောင်သည်။ လက်လီကွန်ရက်အများစုတွင်၊ စတိုးဆိုင်များ - တစ်လျှောက်တွင် လိုက်နာမှုနှုန်းသည် သိသိသာသာကွဲပြားပြီး တိုင်းတာသည့်အချိန်အထိ ရုံးချုပ်သည် ပုံမှန်အားဖြင့် မသိပါ။ အရောင်းဒေတာအပေါ်အခြေခံ၍ ကုန်ပစ္စည်းတစ်ခု၏ စင်စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်နေသော်လည်း အဆိုပါထုတ်ကုန်သည် သင့်စတိုးဆိုင်များ၏ 20% ကို သုံးလကြာအောင် မှားယွင်းသောအနေအထားတွင်ရှိနေပါက၊ သင်၏စွမ်းဆောင်ရည်ဒေတာသည် ယုံကြည်စိတ်ချရမည်မဟုတ်ပေ။ နားလည်မှုစင်ဒေတာကို မည်မျှ မကြာခဏ ပြန်လည်စတင်သည်။ဤတိုင်းတာမှုများ၏ တိကျမှုနှင့် တိုက်ရိုက်ဆက်စပ်နေသည်။

မုဒ် 5- Omnichannel Signals များ မဖတ်ရသေးပါ။

အွန်လိုင်းဖောက်သည် အပြုအမူသည် ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ လက်လီရောင်းချသူအများစု လျစ်လျူရှုထားသည့် အမျိုးအစားစုံလင်သော အသိဉာဏ်ကြွယ်ဝသော အရင်းအမြစ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ သုည-သင်၏ e-ကူးသန်းရောင်းဝယ်ရေးပလပ်ဖောင်းပေါ်ရှိ ရလဒ်များ ရှာဖွေမှုများသည် သင်မဆောင်ထားသော ဖောက်သည်များ ရှာဖွေနေသည့်အရာကို အတိအကျပြသသည်။ မြင့်မားသော-ရှာဖွေမှု၊ အနိမ့်{5}}ဝယ်ယူမှုပုံစံများသည် ပြောင်းလဲခြင်းမပြုမီ -စတိုးဆိုင်အကဲဖြတ်မှုတွင် လိုအပ်နိုင်သည့် လိုအပ်ချက်များကို ဖော်ပြသည်။ ကုန်ပစ္စည်းတစ်ခုကို အွန်လိုင်းတွင် ရှာဖွေသော ဝယ်ယူသူတစ်ဦးသည် ၎င်းကို မရနိုင်သည်ကို တွေ့ရှိပြီး ထွက်ခွာသွားပါက -စတိုးစနစ် - တွင် ဒေတာများ မထုတ်ပေးနိုင်သော်လည်း ၎င်းကို ဖမ်းယူရန် လုပ်ငန်းစဉ်ကို တည်ဆောက်ပါက ၎င်းကို ဖမ်းယူရန် လုပ်ငန်းစဉ်ကို တည်ဆောက်မည်ဆိုပါက ၎င်းမှာ ဒေတာအချက်ပြမှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ အစမှတ်မှာ သင်၏အွန်လိုင်းရှာဖွေမှုနှင့် ဒေတာရှာဖွေမှုဒေတာကို အလွတ်သဘောပင်ဖြစ်စေ သင်၏ အမျိုးအစားစီစဉ်ခြင်းလုပ်ငန်းအသွားအလာနှင့် ချိတ်ဆက်ခြင်းဖြစ်သည်။

AI သည် Assortment Decisions ကို မည်ကဲ့သို့ တိုးတက်စေသနည်း။

စတိုးဆိုင်ရာနှင့်ချီရှိ သောင်းနှင့်ချီသော SKU များတစ်လျှောက် လူကိုယ်တိုင် အမျိုးအစားခွဲခြင်း စီမံခန့်ခွဲမှုသည် စာရင်းဇယားများနှင့် အချိန်အပိုင်းအခြားအလိုက် သုံးသပ်ချက်များကို ပံ့ပိုးပေးနိုင်သည့် ကန့်သတ်ချက်သို့ ရောက်ရှိသွားပါသည်။ AI သည် တိကျသော၊ တိုင်းတာနိုင်သော နည်းလမ်းများဖြင့် ပံ့ပိုးပေးပါသည်။

အရောင်းဆိုင်-အဆင့် လိုအပ်ချက် ခန့်မှန်းချက်။ရိုးရာခန့်မှန်းချက်သည် နဖူးစည်း သို့မဟုတ် အစုအဝေးအဆင့်တွင် လုပ်ဆောင်သည်။ စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များသည် တစ်ဦးချင်းစတိုးဆိုင်နှင့် SKU အဆင့်တွင် ခန့်မှန်းချက်များကို ထုတ်ပေးနိုင်ပြီး ဒေသဆိုင်ရာအချက်များ - ရပ်ကွက်လူဦးရေစာရင်း၊ အနီးနားတွင် ပြိုင်ဆိုင်မှု၊ ရာသီအလိုက်မိုက်ခရို-ခေတ်ရေစီးကြောင်းများ - သည် ပိုမိုကျယ်ပြန့်သောမော်ဒယ်များကို ပျမ်းမျှအကွာအဝေးသို့ တွက်ချက်နိုင်သည်။ ဤအသေးစိတ်ဖော်ပြချက်သည် ယူဆရမည့်အစား ဒေသအလိုက် ခွဲဝေမှုဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်ချက်များကို ခုခံကာကွယ်နိုင်စေသည်။

SKU ကျိုးကြောင်းဆီလျော်မှု။ထုတ်ကုန်တိုင်းသည် ၎င်း၏နေရာလွတ်ကို မရနိုင်ပါ။ AI မော်ဒယ်များသည် မည်သည့် SKUs များသည် စင်အိမ်ခြံမြေနှင့် စာရင်းအရင်းအနှီးကို အချိုးကျပြန်အမ်းခြင်းမရှိဘဲ - အနားသတ်ပံ့ပိုးမှု၊ အစားထိုးအကျိုးသက်ရောက်မှုများနှင့် ခြင်းတောင်းအကျိုးသက်ရောက်မှုအတွက် စာရင်းကိုင်ခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်သည်။ အရေးကြီးသော ခြားနားချက်မှာ ခိုင်မြဲသော နယ်ပယ်တစ်ခုကို ပေးဆောင်သော အနှေး-ရွေ့လျားမှုများနှင့် နှေးကွေးသော-ရိုးရှင်းစွာ လုပ်ဆောင်နိုင်သော နှေးကွေးသော ရွေ့လျားမှုများ အကြားဖြစ်သည်။ AI သည် Manual Analysis မလုပ်နိုင်သော အတိုင်းအတာဖြင့် ၎င်းတို့နှစ်ခုကြားကို ပိုင်းခြားနိုင်သည်။

တက်ကြွသောစျေးနှုန်းနှင့် ပရိုမိုးရှင်းချိန်ညှိမှု။အမျိုးအစားခွဲခြင်းဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်ချက်များသည် စျေးနှုန်းနှင့် သီးခြားခွဲထားခြင်းမရှိပါ။ AI-မောင်းနှင်ထားသည်။တက်ကြွသောစျေးနှုန်းပရိုမိုးရှင်းလုပ်ဆောင်ချက်ကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ အမျိုးအစားအလိုက် စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ချိန်ညှိနိုင်သည် - စီစဉ်ထားသည့်အရာနှင့် စင်အဆင့်တွင် ဝယ်ယူသူများ အမှန်တကယ်တုံ့ပြန်မှုကြား မကိုက်ညီမှုကို လျှော့ချနိုင်သည်။

ကွပ်မျက်မှုစောင့်ကြည့်။ကွန်ပြူတာအမြင်နှင့် အာရုံခံကိရိယာဒေတာများသည် လူကိုယ်တိုင်စစ်ဆေးမှု အပြည့်အစုံမလိုအပ်ဘဲ ပလာနိုဂရမ်သွေဖည်မှုများကို ခွဲခြားသိရှိနိုင်ပါသည်။ တိုးတက်လာသည်စင်တံဆိပ်နည်းပညာအလယ်အလတ် -အရွယ်အစား လက်လီရောင်းချသူများ အတွက် အလိုအလျောက် စင်-နိုင်ငံတော် စောင့်ကြည့်ခြင်းကို ပိုမိုလုပ်ဆောင်နိုင်စေခဲ့ပြီး အကြီးစား ကွင်းဆက်များသာမကဘဲ။

အကောင်အထည်ဖော်မှုအတွက် အဆင့်ငါး-မူဘောင်

လက်လီရောင်းချသူအများစုသည် အမျိုးအစားအလိုက် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းကိစ္စများကို သိကြသည်။ ဖေဖေ့မှာ ပြတ်သားတဲ့ အစမှတ်ရှိတယ်။ ဤဘောင်ကို မည်သည့်အတိုင်းအတာတွင်မဆို အသုံးပြုနိုင်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။

အဆင့် 1- သင်၏လက်ရှိအမျိုးအစားကို စစ်ဆေးပါ။

မည်သည့်အရာကိုမဆို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်မလုပ်မီ ရိုးသားသောအခြေခံအချက်များကို ချမှတ်ပါ။ အမျိုးအစားအလိုက်နှင့် စတိုးဆိုင်အလိုက် သင့်လက်ရှိစတော့ထွက်နှုန်းက ဘယ်လောက်လဲ။ ဘယ် SKUs တွေက တစ်စတုရန်းပေအတွက် ရောင်းအားရဲ့ အောက်ဆုံး decile ကိုထုတ်ပေးနေလဲ။ စီစဉ်ထားသော အမျိုးအစားခွဲမှုနှင့် အမှန်တကယ် စင်ရရှိနိုင်မှုကြား အကြီးမားဆုံးကွာဟချက်မှာ အဘယ်မှာရှိသနည်း။ ယုံကြည်စိတ်ချရသောဒေတာဖြင့် ဤမေးခွန်းများကို သင်မဖြေနိုင်ပါက၊ ၎င်းသည် အရေးကြီးဆုံးရှာဖွေတွေ့ရှိမှု - နှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းကိရိယာများတွင် မရင်းနှီးမြုပ်နှံမီ မြင်နိုင်စွမ်းအတွက် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံရမည့်အချက်ဖြစ်သည်။ Aစီအမံအခြေခံ ROI တွက်ချက်မှုချဉ်းကပ်မှုတစ်ခုခုကို မလုပ်ဆောင်မီ အမြင့်ဆုံး-သက်ရောက်မှုကွာဟချက်ရှိနေသည့်နေရာကို တွက်ချက်ရာတွင် ကူညီနိုင်ပါသည်။

အဆင့် 2- သင့်စတိုးအုပ်စုများကို သတ်မှတ်ပါ။

စတိုးဆိုင်အားလုံးသည် တူညီသောအမျိုးအစားကို ဆောင်ထားသင့်သည်မဟုတ်သော်လည်း စတိုးဆိုင်တိုင်းအတွက် လုံးဝထူးခြားသော အမျိုးအစားသည် လည်ပတ်၍မရပါ။ အဓိပ္ပါယ်ရှိသော အလားတူ တောင်းဆိုမှု ပရိုဖိုင်များဖြင့် တည်နေရာများကို အုပ်စုဖွဲ့ခြင်းဖြင့် အစုအဝေးများကို သိမ်းဆည်းပါ။ ထိရောက်သောအစုအဝေးပြုလုပ်ခြင်းကို အမှန်တကယ်ဝယ်ယူမှုအပြုအမူ - ခြင်းတောင်းဖွဲ့စည်းမှု၊ အမျိုးအစားအလျင်၊ စျေးဝယ်သူမစ်ရှင်ပုံစံများ - သည် ယူဆရသည့် လူဦးရေစာရင်းများတွင်မဟုတ်ဘဲ တည်ဆောက်ထားသည်။ လက်လီရောင်းချသူအများစုသည် ကွန်ရက်အရွယ်အစားနှင့် ဖော်မတ်ကွဲပြားမှုပေါ်မူတည်၍ အစုလေးခုမှ ရှစ်ခုအထိ လုပ်ကိုင်ကြသည်။ မှန်ကန်သောနံပါတ်သည် အစုအဖွဲ့တစ်ခုစီမှ ကွဲပြားသောထုတ်ကုန်ပုံစံပလိတ်ကို အာမခံနိုင်လောက်အောင် စစ်မှန်စွာကွဲပြားစွာ ပြုမူနေသည့်အချက်ဖြစ်သည်။

အဆင့် 3- သင့်ဒေတာအရင်းအမြစ်များကို ပေါင်းစပ်ပါ။

Assortment optimization သည် ၎င်းကို ပေးပို့သော ဒေတာကဲ့သို့သာ ကောင်းမွန်ပါသည်။ အနည်းဆုံး၊ သင်သည် အနည်းဆုံး 12 လမှတ်တမ်း၊ လက်ရှိစာရင်းအဆင့်နှင့် စင်ရရှိနိုင်မှုအတိုင်းအတာအချို့ပါရှိသော စတိုးဆိုင်အလိုက် အရောင်းဒေတာအဆင့် အနည်းဆုံး SKU{1}}လိုအပ်ပါသည်။ လက်စွဲအစီရင်ခံချက်များ၊ ESL စနစ်များ သို့မဟုတ် IoT အာရုံခံကိရိယာများမှတစ်ဆင့် - ဒေတာ လတ်ဆတ်မှုနှင့် ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကို တိုက်ရိုက်အကျိုးသက်ရောက်မှုရှိမရှိ စင်ဒေတာကို မည်ကဲ့သို့ ဖမ်းယူကြောင်း မေးခွန်း -။ နားလည်ခြင်း။ဒေတာဖမ်းယူမှုအတွက် ချိတ်ဆက်မှုရွေးချယ်စရာများလက်တွေ့ကျတဲ့ ဆုံးဖြတ်ချက်တစ်ခုပါ။ ပြီးပြည့်စုံသော ဒေတာပေါင်းစည်းမှုသည် - စတင်ရန် လိုအပ်သည်မဟုတ်သော်လည်း ၎င်း၏ထွက်ရှိမှုကို ယုံကြည်ခြင်းမပြုမီ သင့်ဒေတာ၏ ကွာဟမှုနှင့် latency ကို နားလည်ရန် လိုအပ်ပါသည်။

အဆင့် 4- Optimization Rules နှင့် Guardrails ကို သတ်မှတ်ပါ။

AI မော်ဒယ်များနှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ထားသော အယ်လဂိုရီသမ်များသည် ကန့်သတ်ချက်များ လိုအပ်သည်။ ဆုံးဖြတ်ချက်တိုင်းဟာ အလိုအလျောက်မဖြစ်သင့်ပါဘူး။ မြင့်မားသော -အလျင် SKUs - နှင့် ထုတ်ကုန်တစ်ခုကို အစုလိုက်မှ ထုတ်ပယ်ခြင်းကဲ့သို့သော လူသားပြန်လည်သုံးသပ်မှု လိုအပ်သည့် ဖြည့်တင်းမှုအစပျိုးမှုများကဲ့သို့သော ဆုံးဖြတ်ချက်များ အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်နိုင်သည် - ကို ရှင်းရှင်းလင်းလင်း သတ်မှတ်ပါ။ ဒေတာမပြည့်စုံသည့်အခါ အလိုအလျောက်စနစ်များပြုလုပ်သည့် အမှားအယွင်းများကို Guardrails များမှလည်း ကာကွယ်ပေးပါသည်။ သာမာန်ဥပမာ- အရောင်းဒေတာသည် ဝယ်လိုအားနည်းပါးခြင်းမှ ခွဲခြားမရသော အရောင်းအ၀ယ်များ မပြတ်မသားဖြစ်နေချိန်တွင် ၎င်း၏ရောင်းအားနိမ့်သောကြောင့် ထုတ်ကုန်တစ်ခုအား ဖယ်ရှားရန် အကြံပြုထားသည်။စျေးနှုန်းနှင့်ရရှိနိုင်မှုပြသမှုအမှားအယွင်းများအလိုအလျောက်စနစ် မမိတ်ဆက်မီ နားလည်ရန် တန်ဖိုးရှိသော ဆက်စပ်လည်ပတ်မှုဆိုင်ရာ ချို့ယွင်းမှုမုဒ်တစ်ခုဖြစ်သည်။

အဆင့် 5- တိုင်းတာရန်၊ လေ့လာရန်နှင့် ထပ်ခါတလဲလဲလုပ်ပါ။

Assortment optimization သည် စဉ်ဆက်မပြတ် လုပ်ငန်းစဉ်ဖြစ်ပြီး၊ -တစ်ကြိမ် ပရောဂျက်တစ်ခု မဟုတ်ပါ။ နည်းဗျူဟာဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်ချက်များအတွက် လစဉ် အနည်းဆုံး လေးလတစ်ကြိမ် ပြန်လည်သုံးသပ်မှု စည်းချက် - ကို ဖန်တီးပါ။ ဗဟိုအမျိုးအစားအဖွဲ့များနှင့် သိုလှောင်မှု-အဆင့် စွမ်းဆောင်ရည်ဒေတာများကြားတွင် တည်ဆောက်ထားသော တုံ့ပြန်ချက်ကွင်းများကို တည်ဆောက်ပါ။ စီမံကိန်းစက်ဝန်းတစ်ခုစီကို စမ်းသပ်မှုတစ်ခုအဖြစ် သဘောထားပါ- အယူအဆတစ်ခုဖန်တီးပါ၊ အပြောင်းအလဲတစ်ခုကိုအကောင်အထည်ဖော်ပါ၊ ရလဒ်ကိုတိုင်းတာပါ၊ ထိုသင်ယူမှုကို နောက်သံသရာတွင်အသုံးပြုပါ။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်မှ တန်ဖိုးအရှိဆုံး ထုတ်ယူသည့် အဖွဲ့အစည်းများသည် ခေတ်မီဆန်းသစ်သော ကိရိယာများ မဟုတ်ပါ။ ၎င်းတို့သည် ဒေတာများမှ တသမတ်တည်း သင်ယူသည့် အလေ့အထကို တည်ဆောက်ခဲ့ကြသူများဖြစ်သည်။

Assortment Optimization ကို တိုင်းတာခြင်းအတွက် KPI ခြောက်ခု

အစုလိုက်တင်မဟုတ်ဘဲ စတိုးအဆင့်တွင် မက်ထရစ်ခြောက်ခုလုံးကို ခြေရာခံပါ။ ကွန်ရက်-အဆင့် ပျမ်းမျှများသည် ပြဿနာများ အပြင်းထန်ဆုံး - နှင့် အကြီးမားဆုံး ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် လုပ်ဆောင်နိုင်သည့် အခွင့်အလမ်းများရှိသည့် စတိုးဆိုင်များကို မကြာခဏ ဖုံးကွယ်ထားလေ့ရှိသည်။

အွန်လိုင်းနှင့် ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ ချန်နယ်များမှတဆင့် အမျိုးအစားခွဲမှုကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်း။

ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာနှင့် ဒစ်ဂျစ်တယ်ချန်နယ်များတစ်လျှောက် လည်ပတ်နေသော လက်လီရောင်းချသူများအတွက်၊ အမျိုးအစားခွဲဆုံးဖြတ်မှုများကို သီးခြားခွဲထားခြင်းဖြင့် စီမံခန့်ခွဲ၍မရပါ။လက်လီပတ်ဝန်းကျင်ပြောင်းလဲသွားသည်- သုံးစွဲသူများသည် ချန်နယ်များကြားတွင် ချောမွေ့စွာ ရွေ့လျားကြပြီး ချန်နယ်တစ်ခုစီမှ ဒေတာများသည် အခြားတစ်ဖက်ရှိ ဆုံးဖြတ်ချက်များကို အကြောင်းကြားနိုင်သည်။

အမျိုးအစားခွဲမှုအချက်ပြမှုအဖြစ် အွန်လိုင်း။သုည-သင်၏ e-ကူးသန်းရောင်းဝယ်ရေးပလပ်ဖောင်းတွင် ရှာဖွေမှုရလဒ်များသည် အမျိုးအစားခွဲမှုကွာဟချက်၏ တိုက်ရိုက်ညွှန်ပြချက်တစ်ခုဖြစ်ပြီး - ဝယ်ယူသူများသည် သင်မဆောင်ထားလိုသည့်အရာကို အတိအကျပြောပြခြင်းဖြစ်ပါသည်။ မြင့်မားသော-ကြည့်ရှုခြင်း၊ အနိမ့်{5}}ဝယ်ယူမှုပုံစံများသည် မဝယ်မီတွင် သုံးစွဲသူများထံ လူကိုယ်တိုင်အကဲဖြတ်လိုသည့် ထုတ်ကုန်များကို ညွှန်ပြနိုင်ပြီး၊ -စတိုးဆိုင်အမျိုးအစားအတွက် သက်ရောက်မှုများရှိသည်။ အရMcKinsey သုတေသနယခုအခါ သုံးစွဲသူများ၏ 70% ကျော်သည် ဆက်သွယ်ရေးဆိုင်ရာ ထုတ်ကုန်ရရှိနိုင်မှုနှင့် သက်ဆိုင်သည့် မျှော်လင့်ချက်တစ်ခု - စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်ထားသော အတွေ့အကြုံများကို ယခုမျှော်လင့်ထားသည်။

တစ်စုတစ်စည်းတည်းနှင့် ကွဲပြားသော အမျိုးအစားခွဲဝေမှု။သင့်အွန်လိုင်းနှင့် -စတိုးဆိုင်များတွင် အမျိုးအစားများ လိုက်လျောညီထွေရှိမရှိ သင့်စတိုးဖော်မတ်နှင့် ဝယ်ယူသူ၏အပြုအမူအပေါ် မူတည်ပါသည်။ ပေါင်းစည်းထားသော အမျိုးအစားသည် လည်ပတ်မှုများကို ရိုးရှင်းစေပြီး ပိုမိုသန့်ရှင်းသော ဝယ်လိုအားဒေတာကို ထုတ်လုပ်ပေးသည်၊ သို့သော် ဖော်မတ်အများစုသည် လိုက်လျောညီထွေမဖြစ်နိုင်သော အွန်လိုင်းကတ်တလောက်၏ ရှုပ်ထွေးမှုကို သယ်ဆောင်ရန် ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာစတိုးဆိုင်များကို တွန်းအားပေးသည်။ အွန်လိုင်းချန်နယ်သည် အမြီးရှည်များကို ကိုင်တွယ်နေချိန်တွင် ပိုင်းဆိုင်ရာစတိုးဆိုင်များသည် စုစည်းထားသော၊ မြင့်မားသော-အလျင်စတိုးများ သယ်ဆောင်သည့် ကွဲပြားသောချဉ်းကပ်မှုတစ်ခု - ချန်နယ်နှစ်ခုသည် အမှန်တကယ်ကွဲပြားခြားနားသောစျေးဝယ်ခြင်းမစ်ရှင်များကို လုပ်ဆောင်သည့်အခါ ကောင်းမွန်စွာအလုပ်လုပ်ပါသည်။ ဆုံးဖြတ်ချက်မူဘောင်သည် ရိုးရှင်းသည်- သုံးစွဲသူများသည် အွန်လိုင်းတွင် ပုံမှန်ရှာဖွေပြီး -စတိုးဆိုင်တွင် ပြောင်းပါက၊ ချိန်ညှိမှုသည် အရေးကြီးပါသည်။ အွန်လိုင်းနှင့် -စတိုးဆိုင်များတွင် ဈေးဝယ်သူများသည် အများအားဖြင့် ကွဲပြားသော ပရိသတ်များဖြစ်ပါက၊ ကွဲပြားမှုသည် ပိုမိုထိရောက်နိုင်ပါသည်။

ဘယ်မှာစရမည်နည်း။လက်တွေ့အရှိဆုံး ဝင်ခွင့်အချက်မှာ သင်၏ e-ကူးသန်းရောင်းဝယ်ရေး သုည-ရှာဖွေမှုဒေတာရလဒ်များကို သင်၏ ကဏ္ဍစီစဉ်သုံးသပ်ချက်သို့ ချိတ်ဆက်ခြင်းဖြစ်သည်။ နည်းပညာအသစ်များမလိုအပ်ပါ - အမျိုးအစားမန်နေဂျာများမှ ပြန်လည်သုံးသပ်ထားသော မအောင်မြင်သောရှာဖွေမှုမေးခွန်းများ၏ လစဉ်တင်ပို့မှုသည် -စတိုးဆိုင်အရောင်းဒေတာတွင် မည်သည့်အခါမျှ ဖော်ပြမည်မဟုတ်သည့် အမျိုးအစားခွဲဝေကွာဟချက်များကို ပေါ်လွင်စေနိုင်သည်။ ဒါကို တွဲလုပ်ပါ။အဆင့်မြှင့်ထားသော စင်-ဒေတာ ဖမ်းယူမှုရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာစတိုးဆိုင်များတွင် အွန်လိုင်းအချက်ပြမှုများနှင့် -စတိုးဆိုင်လုပ်ဆောင်မှုတွင် အပိတ်အဝိုင်းတစ်ခုကို ဖန်တီးပေးသည်။

ဒါက လက်တွေ့မှာ ဘယ်လိုမြင်လဲ။

အောက်ဖော်ပြပါ အခြေအနေများသည် လက်လီဖော်မတ်များတစ်လျှောက် အမျိုးအစားခွဲမှု ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းမူများကို မည်ကဲ့သို့ကျင့်သုံးကြောင်း ဖော်ပြသည်။ ဤအရာများသည် တိကျသော ကုမ္ပဏီဖြစ်ရပ်လေ့လာမှုများမဟုတ်ဘဲ သရုပ်ဖော်ပုံဥပမာများဖြစ်သည်။

ကုန်စုံ- အစုလိုက်ဒေတာတွင် ပြည်တွင်းဝယ်လိုအားကို ဖုံးကွယ်ထားသည်။ဒေသဆိုင်ရာ ကုန်စုံဆိုင်ခွဲတစ်ခုသည် အမျိုးအစားခွဲမှုဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို ပေါင်းစပ်စီစဉ်ထားသည်။ တိုင်းရင်းသား အစားအစာ အမျိုးအစားများ - သတ်မှတ်ထားသော ရပ်ကွက်များရှိ ပြင်းထန်သော ဖျော်ဖြေသူများ - သည် နဖူးစည်းအဆင့်အထိ ဖြန့်ကျက်ထားသောအခါ ၎င်းတို့၏ ရောင်းအားမှာ ပျော့သွားသောကြောင့် တစ်သမတ်တည်း ကိုယ်စားပြုမှု နည်းပါးနေပါသည်။ အစုအဖွဲ့-အမှန်တကယ် ခြင်းတောင်းဖွဲ့စည်းမှုအပေါ် အခြေခံထားသော ချဉ်းကပ်မှုတစ်ခုသည် အချို့သောစတိုးအုပ်စုများတွင် အမျိုးအစားဝယ်လိုအားနည်းပါးသည့်ပုံသဏ္ဍာန်သည် တည်ဆောက်ပုံဆိုင်ရာဒေတာပေါင်းစည်းမှုပြဿနာအစား အစုအဝေးတစ်ခုဖြစ်ကြောင်း ဖော်ပြသည်။ ဒေသတွင်းဝယ်ယူမှုအပြုအမူကို ထင်ဟပ်စေရန် ထိုစတိုးဆိုင်များ၏ ပုံစံများကို ချိန်ညှိခြင်းသည် ကွာဟချက်ကို ပိတ်စေသည်။ အသုံးပြုနိုင်သည့်အချက်မှာ နည်းပညာအသစ်မဟုတ်ပါ။ တူရိယာများမှတဆင့် မြင်နိုင်စွမ်းပိုကောင်းသည်။ကုန်စုံဆိုင်များတွင် အီလက်ထရွန်းနစ် စင်တံဆိပ်များချိန်ညှိထားသော အမျိုးအစားများ အမှန်တကယ် အကောင်အထည်ဖော်ခြင်း ရှိ၊ မရှိ ဆက်လက်တိုင်းတာမှုကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။

ဖက်ရှင်- အရှည်-အမြီး SKU စီမံခန့်ခွဲမှု။အထူးအထည်လက်လီအရောင်းဆိုင်တစ်ခုသည် ရာသီအလိုက် အသက်ဝင်သော SKUs ထောင်ပေါင်းများစွာကို သယ်ဆောင်သည်။ ကုန်ထုတ်စွမ်းအား ပြန်လည်သုံးသပ်ချက်တစ်ခုသည် အပိုင်းအခြား၏ သိသာထင်ရှားသောအပိုင်းသည် စီမံကိန်းရေးဆွဲခြင်း၊ စာရင်းသွင်းခြင်းနှင့် ဖြည့်စွက်ခြင်းအရင်းအမြစ်များကို စားသုံးစဉ်တွင် ဝင်ငွေဝေစုအနည်းငယ်ကို ထုတ်ပေးကြောင်း ဖော်ပြသည်။ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင် စွမ်းဆောင်ရည်ညံ့ဖျင်းသူအုပ်စုနှစ်စုကို ခွဲခြားထားပါသည်- တိကျသောဝယ်ယူသူအပိုင်းတစ်ခုအတွင်းတွင် သတ်မှတ်ထားသော သစ္စာရှိဖောက်သည်အခြေခံနှင့် အနုတ်လက္ခဏာနေရာမရှိသော SKUs -}အနားသတ်ပံ့ပိုးကူညီမှု-နှင့် SKU များသည် ပမာဏနည်းသော်လည်း သတ်သတ်မှတ်မှတ်ဝယ်ယူသူအပိုင်းတွင် ထပ်ခါတလဲလဲဝယ်ယူမှုနှုန်းမြင့်မားသည်။ ပထမအုပ်စုက ခွဲထွက်သွားတယ်။ ဒုတိယကို ချိန်ညှိထားသော နေရာခွဲဝေမှုဖြင့် ထိန်းသိမ်းထားသည်။ ရလဒ်သည် ပိုမိုတင်းကျပ်သော အတိုင်းအတာတစ်ခုဖြစ်ပြီး စင်အဆင့်တွင် ဆုံးဖြတ်ချက်အား ပင်ပန်းနွမ်းနယ်မှု ဖန်တီးနိုင်ခြေနည်းပါးသည်။

အဆင်ပြေသောလက်လီရောင်းချမှု- ကွဲပြားမှုအဖြစ် အကောင်အထည်ဖော်မှုမြန်နှုန်း။သေးငယ်သော-ပုံစံ အဆင်ပြေသည့် ကွင်းဆက်တစ်ခုသည် စတုရန်းပေတိုင်းတွင် လောင်းကြေးများ မြင့်မားသည့်နေရာများတွင် လည်ပတ်နေပြီး စတော့ရှယ်ယာတစ်ခု၏ ကုန်ကျစရိတ်ကို နည်းပါးသော သိုလှောင်မှုကြားခံများဖြင့် ချဲ့ထွင်ပါသည်။ ကန့်သတ်ချက်မှာ အမျိုးအစားခွဲမှုအစီအစဉ်မဟုတ်ပါ - ၎င်းသည် စတော့စာရင်းထွက်ခြင်းနှင့် စတိုးဆိုင်တွဲဖက်က တုံ့ပြန်သည့်ကြားကာလဖြစ်သည်။ စီစဉ်ထားသော လက်စွဲစစ်ဆေးမှုများကို အားကိုးခြင်းထက် အလိုအလျောက် စင်စောင့်ကြည့်ခြင်းမှတစ်ဆင့် ထိုကွာဟချက်ကို လျှော့ချခြင်းသည် -မြင့်မားသော-အနားသတ် လှုံ့ဆော်မှုအမျိုးအစားများအတွက် စတိုးဆိုင်ရရှိနိုင်မှုအပေါ် တိုက်ရိုက်နှင့် တိုင်းတာနိုင်သော အကျိုးသက်ရောက်မှုရှိသည်။

အမေးများသောမေးခွန်းများ

လက်လီရောင်းချမှုတွင် အမျိုးအစားခွဲမှု ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းဆိုသည်မှာ အဘယ်နည်း။

Assortment optimization သည် ရောင်းအား၊ အနားသတ်နှင့် ဖောက်သည်များ စိတ်ကျေနပ်မှုကို အမြင့်ဆုံးရရှိရန် စတိုးဆိုင်တစ်ခုစီတွင် ကမ်းလှမ်းထားသော ထုတ်ကုန်ပေါင်းစပ်မှုကို စဉ်ဆက်မပြတ် ရွေးချယ်ခြင်းနှင့် သန့်စင်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ဖြစ်သည်။ -အချိန် အမျိုးအစားခွဲမှု စီစဉ်ခြင်းတစ်ခုနှင့် မတူဘဲ၊ ၎င်းသည် ထုတ်ကုန်ရွေးချယ်မှုကို အမှန်တကယ်ဝယ်လိုအားနှင့် လိုက်လျောညီထွေရှိစေရန် မှန်ကန်သော-အချိန်ဒေတာနှင့် လုပ်ဆောင်နေသော စွမ်းဆောင်ရည် သုံးသပ်ချက်များကို ပေါင်းစပ်ထားသည်။

အမျိုးအစားခွဲခြင်းအစီအစဉ်နှင့် အမျိုးအစားခွဲခြင်းဆိုင်ရာ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းအကြား ကွာခြားချက်မှာ အဘယ်နည်း။

အမျိုးအစားခွဲရန် စီစဉ်ခြင်းသည် အချိန်အပိုင်းအခြား၊ ဗဟိုချုပ်ကိုင်ထားသော လုပ်ငန်းစဉ် - သည် ပုံမှန်အားဖြင့် ရာသီအလိုက် သို့မဟုတ် နှစ်စဉ် - သယ်ဆောင်ရမည့် ထုတ်ကုန်များကို သမိုင်းအချက်အလက်ပေါ်အခြေခံ၍ သတ်မှတ်သည်။ Assortment optimization သည် စဉ်ဆက်မပြတ်ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် အခြေအနေများ ပြောင်းလဲလာသည်နှင့်အမျှ အမျိုးအစားအလိုက် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ရန် မှန်ကန်သော-အချိန်အချက်ပြမှုများနှင့် သိုလှောင်မှု-အဆင့် စွမ်းဆောင်ရည်ဒေတာကို ပေါင်းစပ်ထားသည်။ စီမံကိန်းက ကနဦးဦးတည်ချက်ကို သတ်မှတ်ပေးသည်။ optimization သည် ၎င်းကို ချိန်ညှိပေးသည်။

AI သည် assortment optimization ကို မည်သို့တိုးတက်စေသနည်း။

AI သည် စတိုးဆိုင် -အဆင့် ၀ယ်လိုအား ခန့်မှန်းချက်ထက် ကျော်လွန်သွားသော အစုအဝေး ပျမ်းမျှအား ကျော်လွန်သွားသော SKUs များကို အစားထိုး အကျိုးသက်ရောက်မှုများကို ဖော်ထုတ်ပေးသည်၊ လက်ရှိ အရောင်းအလျင်ပေါ်မူတည်၍ planogram အကြံပြုချက်များကို ထုတ်ပေးပြီး -အချိန်အချက်ပြမှုများ - ရာသီဥတု၊ ဒေသဆိုင်ရာ အဖြစ်အပျက်များ၊ ပြိုင်ဖက်လုပ်ဆောင်ချက် - သည် ပေါင်းစပ်စီစဉ်ပေးသည့် လည်ပတ်မှုကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ လုပ်ဆောင်ပေးပါသည်။

အမျိုးအစားခွဲရာတွင် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်း ပျက်ကွက်သည့် အဖြစ်များဆုံးအကြောင်းရင်းများမှာ အဘယ်နည်း။

အဖြစ်အများဆုံး ပျက်ကွက်မှုမုဒ်ငါးခု--လက်ရှိတောင်းဆိုမှုကို မဖမ်းဆုပ်နိုင်သော သမိုင်းအချက်အလက်အပေါ် မှီခိုအားထားမှု၊ ဗဟိုမှ ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်း-ဒေသခံ ကွဲပြားမှုကို လွဲချော်စေခြင်း၊ မပြည့်စုံသော ရုပ်ပုံလွှာကို ထုတ်လုပ်သည့် ဆိတ်ကွယ်ရာ ဒေတာစနစ်များ၊ ဌာနချုပ်က ယူဆသည်ထက် နိမ့်ကျသော အစီအစဉ်၊ နှင့် -စတိုးဆိုင် အရောင်းဒေတာတစ်ခုတည်းတွင် မမြင်နိုင်သော ကွာဟချက်များကို ဖော်ပြသည့် အွန်လိုင်းဝယ်လိုအား အချက်ပြမှုများကို ပေါင်းစပ်ထည့်သွင်းရန် ပျက်ကွက်ခြင်း။

အမျိုးအစားခွဲရာတွင် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ရန်အတွက် မည်သည့် KPI များကို ကျွန်ုပ်ခြေရာခံသင့်သနည်း။

အသုံးဝင်ဆုံးသော မက်ထရစ်များသည် သိုလှောင်မှုနှုန်း၊ ရောင်းအား-နှုန်း၊ SKU ကုန်ထုတ်စွမ်းအား (စင်တင်နေရာယူနစ်တစ်ခုအတွက် ဝင်ငွေ သို့မဟုတ် အနားသတ်)၊ အစီအစဉ်လိုက်လျောညီထွေမှုနှုန်း၊ အမျိုးအစားအနားသတ်ပံ့ပိုးမှုနှင့် အစုလိုက်ဝယ်လိုအား ချိန်ညှိမှု (စီစဉ်ထားသည့် အမျိုးအစားခွဲနှင့် အမှန်တကယ်ရောင်းချမှုအကြား ကွဲပြားမှု-အစုအဝေးအဆင့်တွင်)။ အားလုံးကို အစုလိုက်တင်မဟုတ်ဘဲ စတိုးအဆင့်တွင် ခြေရာခံပါ။

အကောင်အထည်ဖော်ဖို့ ဘယ်လောက်ကြာမလဲ။

အခြေခံစာရင်းစစ်ခြင်းနှင့် အစုလိုက်အပြုံလိုက်-အခြေခံ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်လုပ်ဆောင်မှုဘောင်ကို ပုံမှန်အားဖြင့် ရှိပြီးသားဒေတာကို အသုံးပြုပြီး လအနည်းငယ်အတွင်း ဖော်ထုတ်နိုင်သည်။ ပိုမိုခေတ်မီသော AI-မောင်းနှင်ထားသော စဉ်ဆက်မပြတ် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းသည် ပိုမိုခိုင်မာသောဒေတာအခြေခံအုတ်မြစ်တစ်ခု လိုအပ်ပြီး အပြည့်အဝလည်ပတ်နိုင်ရန် 12 လမှ 18 လအထိ ကြာနိုင်ပါသည်။ စာရင်းစစ်ခြင်းဖြင့် စတင်၍ နည်းပညာအသစ်များမလိုအပ်မီတွင် ရရှိနိုင်သော အမြန်အနိုင်ရမှုများကို အမြဲလိုလိုဖော်ပြသည်။

လက်လီအရောင်းဆိုင်အသေးစားများသည် အမျိုးအစားအလိုက် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းမှ အကျိုးခံစားနိုင်ပါသလား။

ဟုတ်ကဲ့။ အခြေခံမူများသည် - စကေးမခွဲခြားဘဲ မည်သည့်ထုတ်ကုန်များရရှိသည်ကို နားလည်ခြင်း၊ ပစ္စည်းထွက်သည့်အကြိမ်ရေကို ခြေရာခံခြင်းနှင့် အရောင်းဒေတာနှင့် ထုတ်ကုန်ဆုံးဖြတ်ချက်များကြားတွင် တုံ့ပြန်ချက်လှည့်ကွက်များတည်ဆောက်ခြင်းသည် မည်သည့်အရွယ်အစားလုပ်ငန်းအတွက်မဆို အဓိပ္ပာယ်ရှိပါသည်။ အသေးစား လက်လီရောင်းချသူများသည် လုပ်ငန်း AI ပလပ်ဖောင်းများကို မလိုအပ်ပါ။ အခမဲ့ သို့မဟုတ် သက်သာသော -ကုန်ကျစရိတ် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု ကိရိယာများသည် ၎င်းတို့ရှိပြီးသား ဒေတာအပေါ် အခြေခံ၍ အသုံးဝင်သော ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် ပြုလုပ်ခြင်းကို ပံ့ပိုးပေးနိုင်ပါသည်။ ကိုရွေးချယ်ခြင်း။မှန်စင်တံဆိပ်ဖြေရှင်းချက်သိသာထင်ရှားသော အခြေခံအဆောက်အအုံ ရင်းနှီးမြုပ်နှံမှုမရှိဘဲ ဒေတာဖမ်းယူမှုကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေရန်အတွက် လက်တွေ့ကျသော အစပြုသည့်အချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။

စတင်ရန် မည်သည့်ဒေတာလိုအပ်သနည်း။

အနည်းဆုံး- SKU-အနည်းဆုံး 12 လမှတ်တမ်း၊ လက်ရှိစာရင်းအဆင့်နှင့် စင်ရရှိနိုင်မှုအတိုင်းအတာအချို့ပါရှိသော စတိုးဆိုင်အလိုက် အရောင်းဒေတာ - အရောင်းအ၀ယ်အဆင့် အစီရင်ခံစာများပင်။ ဤအခြေခံအုတ်မြစ်မှ၊ သင်သည် အဓိပ္ပာယ်ပြည့်ဝသော စာရင်းစစ်တစ်ခုကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည်၊ သင်၏ အမြင့်ဆုံး-သက်ရောက်မှုအခွင့်အလမ်းများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်ပြီး ဒေတာတိုးတက်မှုလမ်းပြမြေပုံကို တည်ဆောက်နိုင်ပါသည်။ ပြီးပြည့်စုံသောဒေတာသည် ကြိုတင်လိုအပ်ချက်မဟုတ်ပါ။ ၎င်း၏ကွာဟချက်များကို သင်နားလည်ပြီး ၎င်း၏ကွာဟချက်များအတွက် ထည့်သွင်းစဉ်းစားနေသရွေ့ မပြည့်စုံသောဒေတာဖြင့် အသုံးဝင်သော ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။

ဘယ်မှာ စတင်ရမလဲ

Assortment optimization သည် စဉ်ဆက်မပြတ် ကွင်းဆက်အဖြစ် လုပ်ဆောင်သောအခါ - စွမ်းဆောင်ရည်ကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာခြင်း၊ ထုတ်ကုန်ရောနှောမှုကို ချိန်ညှိခြင်း၊ -စတိုးတွင် လုပ်ဆောင်ခြင်း၊ ရလဒ်များကို တိုင်းတာခြင်းနှင့် ထပ်ခါတလဲလဲ လုပ်ဆောင်သည့်အခါ တန်ဖိုးအများဆုံးကို ပေးဆောင်ပါသည်။ ဤစွမ်းရည်ကို အထိရောက်ဆုံးတည်ဆောက်သော လက်လီရောင်းချသူများသည် အဆင့်မြင့်ဆုံးကိရိယာများတွင် ဦးစွာရင်းနှီးမြုပ်နှံသူများ မလိုအပ်ပါ။ ၎င်းတို့သည် ၎င်းတို့၏ လက်ရှိခွဲဝေမှု ပျက်ကွက်နေသည့် နေရာကို ရိုးသားစွာ ဒေတာဖြင့် စတင်ကြပြီး ထိုဒေတာအပေါ် တသမတ်တည်း လုပ်ဆောင်ရန် အဖွဲ့အစည်းဆိုင်ရာ အလေ့အထများကို တည်ဆောက်သူများဖြစ်သည်။

အကယ်၍ သင်သည် အစကတည်းက စတင်နေပါက၊ လုပ်ဆောင်ချက်လေးခုသည် ချက်ချင်းလုပ်ဆောင်နိုင်သည်- သင့်တွင်ရှိပြီးသားဒေတာကို အသုံးပြု၍ ပစ္စည်းစုဆောင်းခြင်းနှင့် SKU ကုန်ထုတ်စွမ်းအားဆိုင်ရာ စာရင်းစစ်ကို လုပ်ဆောင်ပါ။ ယူဆထားသည့် လူဦးရေစာရင်းများထက် အမှန်တကယ် ဝယ်ယူမှုအမူအကျင့်များနှင့် ပတ်သက်၍ သင့်စတိုးအစုအဖွဲ့၏ အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုချက်များကို ပြန်လည်သုံးသပ်ပါ။ သင်၏ e-ကူးသန်းရောင်းဝယ်ရေး သုည-ရှာဖွေမှုဒေတာရလဒ်များကို သင်၏ ကဏ္ဍစီစဉ်ခြင်းလုပ်ငန်းအသွားအလာနှင့် ချိတ်ဆက်ပါ။ နှင့် ကွပ်မျက်ခြင်းမပြုမီ လူသားတစ်ဦးမှ ပြန်လည်သုံးသပ်ခြင်းနှင့် မည်သည့်အမျိုးအစားခွဲဆုံးဖြတ်ချက်များကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်သင့်သည်ဟု သတ်မှတ်သတ်မှတ်ပါ။

နည်းပညာအသစ် - ကို မဝယ်ယူမီ ၎င်းတို့တစ်ခုစီကို လုပ်ဆောင်နိုင်ပြီး တစ်ခုချင်းစီသည် နည်းပညာရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှု အပ်ကို အမှန်တကယ် ရွှေ့မည့်နေရာသို့ ပိုမိုရှင်းလင်းစွာ မြင်နိုင်စွမ်းရှိလာမည်ဖြစ်သည်။