如果您是零售業(yè)者，您可能已經(jīng)聽說庫存準確性是成功的關(guān)鍵。

該建議在大流行中起著至關(guān)重要的作用。

您會發(fā)現(xiàn)，店內(nèi)購物已不再像以前那樣簡單。大流行前，許多顧客來到商店只是為了瀏覽產(chǎn)品并與之互動。消費者可以輕松找到替代品，也許在需要時嘗試一個新品牌，而一次沒有導(dǎo)致購買的購物之旅并不嚴重（至少對于客戶而言）。

事情怎么變了！對于客戶而言，商店不再是參觀，瀏覽和離開的休閑場所。這就是為什么我們看到非接觸式購物選擇的原因，例如在線購買，在實體店取貨（BOPIS），點擊取貨和路邊取貨越來越受歡迎。但是有時候，顧客發(fā)現(xiàn)自己唯一能獲得所需東西的方法就是自己在過道上走來走去，特別是在為晚間賓客購買外觀最好的農(nóng)產(chǎn)品或新鮮肉類時。在這種情況下，我們看到客戶每次旅行會購買更多物品，以最大程度地減少頻繁重復(fù)訪問的需求。

因此，旅行往往有一個共同點：他們經(jīng)過了充分的研究。客戶希望使旅行盡可能高效，因此他們傾向于在離開家之前做作業(yè)。他們搜索自己喜歡的零售商的網(wǎng)站，檢查價格，庫存狀況和物品位置，以確保何時到達商店就可以確切知道要去哪里和要買什么。快速進出。

話雖如此，事實上，越來越多的顧客在網(wǎng)上購物越來越多，這意味著庫存準確性比大流行之前要嚴重得多。如果客戶在大流行前進入商店并發(fā)現(xiàn)缺貨的所需物品，那不是什么大不了的事情。替代品廣泛存在，客戶很可能會出于便利而選擇其中一種可用的解決方案，這意味著，盡管不幸的是不準確，零售商仍進行了銷售。

隨著越來越多的客戶基本上首先在網(wǎng)上購物，庫存不準確的風(fēng)險變得更大。當零售商意識到針對特定通用產(chǎn)品代碼（UPC）存在庫存準確性問題，或者庫存數(shù)量達到預(yù)設(shè)的低數(shù)量閾值時，將從網(wǎng)站上取走該物品，直到問題解決。這意味著即使零售商?在商店的貨架上仍然有該產(chǎn)品，在網(wǎng)上搜索相同產(chǎn)品的客戶也會看到該產(chǎn)品列為不可用，并假定這兩個地方都缺貨。由于在線客戶可以在離開家之前輕松找到另一家攜帶相同產(chǎn)品的零售商，因此只需進行快速的互聯(lián)網(wǎng)搜索，而庫存不準確的零售商便失去了銷售（或更糟的是，曾經(jīng)是忠誠的客戶）。

換句話說，庫存優(yōu)化對于希望在新常態(tài)中成功的零售商至關(guān)重要。如果客戶已經(jīng)冒著COVID-19的風(fēng)險進入您的商店，那么您想要做的最后一件事就是讓他們走進去，發(fā)現(xiàn)缺貨的商品。如果您的網(wǎng)站指示該商品實際上有庫存，則促使其前往商店，則客戶可能再也不會在您的商店購物了。

我對此壓力還不夠大：庫存是您最重要的資產(chǎn)，也是您最大的資本支出-現(xiàn)在是時候?qū)ζ溥M行優(yōu)化！

但是優(yōu)化庫存績效很難。庫存種類比以往更大，管理起來也更復(fù)雜，這使得很難識別收縮，銷售緩慢的產(chǎn)品，水泥產(chǎn)品（占據(jù)貨架且沒有生產(chǎn)能力的產(chǎn)品），不準確和缺貨。新的商業(yè)渠道創(chuàng)造了更多需要跟蹤的運動。并且存在員工違規(guī)的風(fēng)險。托運人將紙箱運到錯誤的商店，買家在清單主清單中輸入錯誤的價格或員工忘記為單個產(chǎn)品補貨，可能會給零售商及其客戶帶來一系列問題。

這就是為什么我們的許多客戶都采用Zebra Prescriptive Analytics庫存模塊來密切關(guān)注其庫存的原因。

庫存模塊通過預(yù)測缺貨，確保貨架圖符合性，預(yù)測風(fēng)險和標記可能具有高收縮率的項目，提高庫存準確性等來驅(qū)動庫存性能。發(fā)生問題時，該模塊的高級根本原因分析可以將其追溯到源頭，并根據(jù)其財務(wù)影響以及如何確定優(yōu)先順序，做出適當?shù)捻憫?yīng)。