ವಿಂಗಡಣೆ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಈ ಅಂತರವನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವ ಶಿಸ್ತು. ಡೇಟಾ, ನಿರಂತರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಸ್ಟೋರ್{2}}ಮಟ್ಟದ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯ ಮೂಲಕ ಗ್ರಾಹಕರು ಶೆಲ್ಫ್ನಲ್ಲಿ ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಏನನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಪ್ರಧಾನ ಕಛೇರಿಯನ್ನು ಇದು ಸಂಪರ್ಕಿಸುತ್ತದೆ -. ಈ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ಅದು ಏನು, ಹೆಚ್ಚಿನ ವಿಧಾನಗಳು ಏಕೆ ವಿಫಲಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ, ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಅಳೆಯುವುದು ಹೇಗೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಒಳಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
ವಿಂಗಡಣೆ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ವಿರುದ್ಧ ವಿಂಗಡಣೆ ಯೋಜನೆ: ವ್ಯತ್ಯಾಸವೇನು?
ಈ ಎರಡು ಪದಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಪರಸ್ಪರ ಬದಲಿಯಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅವರು ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ವಿಭಿನ್ನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತಾರೆ.
| ಆಯಾಮ | ವಿಂಗಡಣೆ ಯೋಜನೆ | ವಿಂಗಡಣೆ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ |
|---|---|---|
| ಪ್ರಕೃತಿ | ಸ್ಥಿರ, ಆವರ್ತಕ | ಡೈನಾಮಿಕ್, ನಿರಂತರ |
| ಡೇಟಾ ಇನ್ಪುಟ್ಗಳು | ಐತಿಹಾಸಿಕ ಮಾರಾಟ, ವರ್ಗ ನಿಯಮಗಳು | ನೈಜ-ಸಮಯದ ಸಂಕೇತಗಳು + ಐತಿಹಾಸಿಕ ಡೇಟಾ |
| ನಿರ್ಧಾರ ಆವರ್ತನ | ಕಾಲೋಚಿತ ಅಥವಾ ವಾರ್ಷಿಕ ವಿಮರ್ಶೆಗಳು | ನಡೆಯುತ್ತಿರುವ, ಆಗಾಗ್ಗೆ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ |
| ಭೌಗೋಳಿಕ ಗ್ರ್ಯಾನ್ಯುಲಾರಿಟಿ | ಕ್ಲಸ್ಟರ್ಗಳು ಅಥವಾ ಬ್ಯಾನರ್ಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ | ವೈಯಕ್ತಿಕ ಅಂಗಡಿಯ ಮಟ್ಟ |
| ಅದು ಏನು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ | ಇನ್-ಸ್ಟೋರ್ ಎಕ್ಸಿಕ್ಯೂಶನ್ ರಿಯಾಲಿಟಿ | ಏನೂ ಇಲ್ಲ, ಚೆನ್ನಾಗಿ ಮಾಡಿದರೆ |
ಯೋಜನೆಯು ನಿಮ್ಮ ವಿಂಗಡಣೆ ಹೇಗಿರಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ. ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಇದು ನಿಜವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ - ಮತ್ತು ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳು ಬದಲಾದಂತೆ ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ.
ವಿಂಗಡಣೆ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಮಾಡಿದ ಮತ್ತು ಕಳೆದುಹೋದ ಮೂರು ಪದರಗಳು
ಹೆಚ್ಚಿನ ಚಿಲ್ಲರೆ ವ್ಯಾಪಾರಿಗಳು ಮೊದಲ ಪದರದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. ದೊಡ್ಡ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಅಂತರಗಳು ಇತರ ಎರಡರಲ್ಲಿ ವಾಸಿಸುತ್ತವೆ.
ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ಪದರ: ಏನು ಮಾರಾಟ ಮಾಡಬೇಕು
ಇಲ್ಲಿಯೇ ವರ್ಗ-ಮಟ್ಟದ ನಿರ್ಧಾರಗಳು ನಡೆಯುತ್ತವೆ: ಯಾವ ಉತ್ಪನ್ನಗಳು ಶೆಲ್ಫ್ ಜಾಗವನ್ನು ಗಳಿಸುತ್ತವೆ, ರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್ಗಳ ವಿರುದ್ಧ ಖಾಸಗಿ ಲೇಬಲ್ ಹೇಗೆ ಸಮತೋಲನಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಒಟ್ಟಾರೆ ಅಂಗಡಿ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ವರ್ಗವು ಯಾವ ಪಾತ್ರವನ್ನು ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಇಲ್ಲಿ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಪ್ರಧಾನ ಕಛೇರಿಯಲ್ಲಿ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ಮಾನದಂಡಗಳಿಂದ ನಡೆಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ದೀರ್ಘ ಚಕ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಬದಲಾವಣೆಯಾಗುತ್ತದೆ.
ಅಪಾಯ: ಒಟ್ಟು ಡೇಟಾ ಸ್ಥಳೀಯ ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ಮರೆಮಾಚುತ್ತದೆ. ಸ್ವೀಕಾರಾರ್ಹವಾದ ರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಮಾರಾಟವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಉತ್ಪನ್ನವು 40% ಅಂಗಡಿಗಳಲ್ಲಿ ಕಡಿಮೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು ಮತ್ತು ಇನ್ನೊಂದು 30% ನಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು. ಸರಾಸರಿಗಳು ಸಿಗ್ನಲ್ ಅನ್ನು ಮರೆಮಾಡುತ್ತವೆ.
ಟ್ಯಾಕ್ಟಿಕಲ್ ಲೇಯರ್: ಎಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಹೇಗೆ ಮಾರಾಟ ಮಾಡುವುದು
ಯುದ್ಧತಂತ್ರದ ಪದರವು ಕಾರ್ಯತಂತ್ರವನ್ನು ಸ್ಥಳ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಯೋಜನೆಗಳಾಗಿ ಭಾಷಾಂತರಿಸುತ್ತದೆ: ಸ್ಟೋರ್ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್, ಪ್ಲಾನೋಗ್ರಾಮ್ ವಿನ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪಾರದ ನಿಯಮಗಳು. ಇಲ್ಲಿ ವಿಂಗಡಣೆಯು ನಿಜವಾದ ಸ್ಥಳೀಯವಾಗುತ್ತದೆ - ಅಧಿಕ-ಸಾಂದ್ರತೆಯ ನಗರ ಅಂಗಡಿಯು ಉಪನಗರ ಸ್ವರೂಪಕ್ಕಿಂತ ವಿಭಿನ್ನ ಸ್ಥಳಾವಕಾಶದ ನಿರ್ಬಂಧಗಳು, ಕಾಲು ಸಂಚಾರದ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಶಾಪರ್ ಮಿಷನ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
ಅಪಾಯ: ಈ ಮಟ್ಟದ ನಿರ್ಧಾರಗಳು ಇನ್ನೂ ನಿಜವಾದ ಅಂಗಡಿಯ{0}}ಮಟ್ಟದ ಸಂಕೇತಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಊಹೆಗಳ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿವೆ. ವಿಂಗಡಣೆಗಳು -ಕಾಗದದ ಮೇಲೆ ಚೆನ್ನಾಗಿ ಕಾಣಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ತಪ್ಪಾಗಿ ಜೋಡಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿರುತ್ತವೆ.
ಕಾರ್ಯಾಚರಣಾ ಪದರ: ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಏನು ತಲುಪುತ್ತದೆ
ಇಲ್ಲಿ ವಿಂಗಡಣೆ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಯಶಸ್ವಿಯಾಗುತ್ತದೆ ಅಥವಾ ಸದ್ದಿಲ್ಲದೆ ವಿಫಲಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಕಾರ್ಯಾಚರಣಾ ಪದರವು ಗ್ರಾಹಕರು ಎದುರಿಸುತ್ತಿರುವ ಭೌತಿಕ ವಾಸ್ತವತೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತದೆ: ಯಾವ ಉತ್ಪನ್ನಗಳು ಶೆಲ್ಫ್ನಲ್ಲಿವೆ, ಪ್ಲಾನೋಗ್ರಾಮ್ಗಳನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆಯೇ, ಪ್ರಚಾರಗಳು ಗೋಚರಿಸುತ್ತವೆಯೇ ಮತ್ತು ಸ್ಟಾಕ್ಔಟ್ಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಹಿಡಿದು ಪರಿಹರಿಸಲಾಗಿದೆಯೇ.
ಸ್ಟೋರ್ ಎಕ್ಸಿಕ್ಯೂಶನ್ನಲ್ಲಿ ನೈಜ-ಸಮಯದ ಗೋಚರತೆಯಿಲ್ಲದೆ, ಪ್ರತಿ ಅಪ್ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ನಿರ್ಧಾರವು ಭಾಗಶಃ ಊಹೆಯಾಗಿದೆ. ಮುಂತಾದ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳುಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ ಶೆಲ್ಫ್ ಲೇಬಲ್ಗಳುಮತ್ತು IoT ಸಂವೇದಕಗಳು ಈ ಗೋಚರತೆಯ ಅಂತರವನ್ನು ಮುಚ್ಚಲು ಹೆಚ್ಚು ಬಳಸಲ್ಪಡುತ್ತವೆ - ಶೆಲ್ಫ್ ಸ್ಥಿತಿಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಸೆರೆಹಿಡಿಯುವ ಬದಲಿಗೆ ಕೈಯಿಂದ ಮಾಡಿದ ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸುವುದಿಲ್ಲ.
ಏಕೆ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ವಿಂಗಡಣೆ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ವಿಫಲಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ
ಹೆಚ್ಚಿನ ವಿಂಗಡಣೆ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಕಾಗದದ ಮೇಲೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ಇಲ್ಲಿ ಅವರು ಆಚರಣೆಯಲ್ಲಿ ಒಡೆಯುತ್ತಾರೆ.
ವೈಫಲ್ಯ ಮೋಡ್ 1: ಹಿಂದಿನದಕ್ಕಾಗಿ ಐತಿಹಾಸಿಕ ಡೇಟಾ ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ
ಮಾರಾಟದ ಇತಿಹಾಸವು ಗ್ರಾಹಕರು - ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿದ್ದ ಷರತ್ತುಗಳ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ವಿಂಗಡಣೆಯೊಂದಿಗೆ, ನಿಗದಿಪಡಿಸಿದ ಬೆಲೆಗಳಲ್ಲಿ ಏನನ್ನು ಖರೀದಿಸಿದರು ಎಂಬುದನ್ನು ಹೇಳುತ್ತದೆ. ಗ್ರಾಹಕರು ಏನು ಬಯಸುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಇದು ನಿಮಗೆ ಹೇಳಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ ಆದರೆ ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲಾಗಲಿಲ್ಲ. ವೇಗದ-ಚಲನೆಯ ವರ್ಗಗಳಲ್ಲಿ, ಐತಿಹಾಸಿಕ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಟ್ರೆಂಡ್ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಗೋಚರಿಸುವ ಹೊತ್ತಿಗೆ, ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ವಿಂಡೋವು ಈಗಾಗಲೇ ಹಾದುಹೋಗಿದೆ.
ವೈಫಲ್ಯ ಮೋಡ್ 2: ಕೇಂದ್ರೀಕೃತ ನಿರ್ಧಾರಗಳು, ಸ್ಥಳೀಯ ವಾಸ್ತವ
ವಿಂಗಡಣೆ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಪ್ರಧಾನ ಕಛೇರಿಯಲ್ಲಿ ಮಾಡಿದಾಗ, ಸ್ಟೋರ್-ಮಟ್ಟದ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಸರಾಸರಿ ದೂರವಾಗುತ್ತದೆ. ಸಾಧಾರಣ ರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಮಾರಾಟವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಆದರೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅಂಗಡಿ ಪ್ರಕಾರಗಳಲ್ಲಿ ಬಲವಾದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಹೊಂದಿರುವ ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ಪಟ್ಟಿಯಿಂದ ತೆಗೆದುಹಾಕಬಹುದು. ಗಣನೀಯವಾಗಿ ವಿಭಿನ್ನವಾದ ಶೆಲ್ಫ್ ಆಯಾಮಗಳು ಮತ್ತು ಶಾಪರ್ ಡೆಮೊಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್ನೊಂದಿಗೆ ಒಂದು ಪ್ರಮಾಣೀಕೃತ ಪ್ಲಾನೋಗ್ರಾಮ್ ಅನ್ನು ಅಂಗಡಿಗಳಲ್ಲಿ ನಿಯೋಜಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ವೈಫಲ್ಯ ಮೋಡ್ 3: ಡೇಟಾ ಸಿಲೋಸ್ ಅಪೂರ್ಣ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ
ಚಿಲ್ಲರೆ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಅನೇಕ ಸಿಸ್ಟಮ್ಗಳ - ಪಾಯಿಂಟ್-ಮಾರಾಟ, ದಾಸ್ತಾನು, ನಿಷ್ಠೆ, ಇ-ಕಾಮರ್ಸ್ ಮತ್ತು ಇನ್{4}}ಸ್ಟೋರ್ ಸಂವೇದಕಗಳಾದ್ಯಂತ ಡೇಟಾವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತವೆ. ವರ್ಗ ನಿರ್ವಾಹಕರು ಒಂದು ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ನಿಂದ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. ಪೂರೈಕೆ ಸರಪಳಿಯು ಇನ್ನೊಂದರಿಂದ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಮೂರನೇ ಒಂದು ಭಾಗದಿಂದ ಅಂಗಡಿ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು. ಈ ಯಾವುದೇ ವೀಕ್ಷಣೆಗಳು ಪೂರ್ಣಗೊಂಡಿಲ್ಲ, ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ಒಂದು ಸಿಲೋದಿಂದ ಮಾಡಿದ ನಿರ್ಧಾರಗಳು ಇನ್ನೊಂದರಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಗೋಚರಿಸುವ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತವೆ.
ವೈಫಲ್ಯ ಮೋಡ್ 4: ಪ್ಲಾನೋಗ್ರಾಮ್ ಅನುಸರಣೆ ಹೆಡ್ಕ್ವಾರ್ಟರ್ಸ್ ಯೋಚಿಸುವುದಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆಯಾಗಿದೆ
ಪ್ಲಾನೋಗ್ರಾಮ್ ಸರಿಯಾಗಿ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರವಾಗಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಿದರೆ ಮಾತ್ರ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಚಿಲ್ಲರೆ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳಲ್ಲಿ, ಅಂಗಡಿಗಳಲ್ಲಿ - ಅನುಸರಣೆ ದರಗಳು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಬದಲಾಗುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಅಳೆಯುವವರೆಗೆ ಪ್ರಧಾನ ಕಛೇರಿಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ತಿಳಿದಿರುವುದಿಲ್ಲ. ನೀವು ಮಾರಾಟದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಉತ್ಪನ್ನದ ಶೆಲ್ಫ್ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದರೆ, ಆದರೆ ಆ ಉತ್ಪನ್ನವು ಮೂರು ತಿಂಗಳವರೆಗೆ ನಿಮ್ಮ 20% ಸ್ಟೋರ್ಗಳಲ್ಲಿ ತಪ್ಪಾದ ಬೇ ಸ್ಥಾನದಲ್ಲಿದೆ, ನಿಮ್ಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಲ್ಲ. ತಿಳುವಳಿಕೆಶೆಲ್ಫ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಎಷ್ಟು ಬಾರಿ ರಿಫ್ರೆಶ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆಈ ಅಳತೆಗಳ ನಿಖರತೆಗೆ ನೇರವಾಗಿ ಸಂಬಂಧಿಸಿರುತ್ತದೆ.
ವೈಫಲ್ಯ ಮೋಡ್ 5: ಓಮ್ನಿಚಾನಲ್ ಸಿಗ್ನಲ್ಗಳು ಓದದೆ ಹೋಗುತ್ತವೆ
ಆನ್ಲೈನ್ ಗ್ರಾಹಕರ ನಡವಳಿಕೆಯು ಹೆಚ್ಚಿನ ಭೌತಿಕ ಚಿಲ್ಲರೆ ವ್ಯಾಪಾರಿಗಳು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸುವ ವಿಂಗಡಣೆ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯ ಶ್ರೀಮಂತ ಮೂಲವಾಗಿದೆ. ನಿಮ್ಮ ಇ-ವಾಣಿಜ್ಯ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ನಲ್ಲಿ ಶೂನ್ಯ{1}}ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಹುಡುಕಾಟಗಳು ನೀವು ಸಾಗಿಸದಿರುವ ಗ್ರಾಹಕರು ಏನನ್ನು ಹುಡುಕುತ್ತಿದ್ದಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ-ಬ್ರೌಸ್, ಕಡಿಮೆ{5}}ಖರೀದಿಯ ನಮೂನೆಗಳು ಬೇಡಿಕೆಯನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುವ ಮೊದಲು-ಅಂಗಡಿಯಲ್ಲಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಆನ್ಲೈನ್ನಲ್ಲಿ ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ಹುಡುಕುವ ಗ್ರಾಹಕರು, ಅದು ಲಭ್ಯವಿಲ್ಲ ಎಂದು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಹೊರಹೋಗುವ -ಸ್ಟೋರ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ನಲ್ಲಿ ಯಾವುದೇ ಡೇಟಾವನ್ನು ರಚಿಸುವುದಿಲ್ಲ - ಆದರೆ ನೀವು ಅದನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿದರೆ ಡೇಟಾದ ಅನುಪಸ್ಥಿತಿಯು ಸ್ವತಃ ಸಂಕೇತವಾಗಿದೆ. ನಿಮ್ಮ ಆನ್ಲೈನ್ ಹುಡುಕಾಟ ಮತ್ತು ಬ್ರೌಸ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿಮ್ಮ ವರ್ಗ ಯೋಜನೆ ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋಗೆ ಅನೌಪಚಾರಿಕವಾಗಿ ಸಂಪರ್ಕಿಸುವುದು ಪ್ರಾರಂಭದ ಹಂತವಾಗಿದೆ.
AI ವಿಂಗಡಣೆ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ
ನೂರಾರು ಅಂಗಡಿಗಳು ಮತ್ತು ಹತ್ತಾರು ಸಾವಿರ SKUಗಳಾದ್ಯಂತ ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ವಿಂಗಡಣೆ ನಿರ್ವಹಣೆಯು ಸ್ಪ್ರೆಡ್ಶೀಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಆವರ್ತಕ ವಿಮರ್ಶೆಗಳು ಬೆಂಬಲಿಸುವ ಮಿತಿಯನ್ನು ತಲುಪಿದೆ. AI ನಿರ್ದಿಷ್ಟ, ಅಳೆಯಬಹುದಾದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಕೊಡುಗೆ ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಸ್ಟೋರ್-ಮಟ್ಟದ ಬೇಡಿಕೆ ಮುನ್ಸೂಚನೆ.ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯು ಬ್ಯಾನರ್ ಅಥವಾ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಅಂಗಡಿ ಮತ್ತು SKU ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು, ಸ್ಥಳೀಯ ಅಂಶಗಳು - ನೆರೆಹೊರೆಯ ಜನಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರ, ಹತ್ತಿರದ ಸ್ಪರ್ಧೆ, ಕಾಲೋಚಿತ ಸೂಕ್ಷ್ಮ -ಟ್ರೆಂಡ್ಗಳು - ವಿಶಾಲ ಮಾದರಿಗಳು ಸರಾಸರಿ ದೂರದಲ್ಲಿವೆ. ಈ ಗ್ರ್ಯಾನ್ಯುಲಾರಿಟಿಯು ಸ್ಥಳೀಯ ವಿಂಗಡಣೆ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಊಹಿಸುವುದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಸಮರ್ಥಿಸುತ್ತದೆ.
SKU ತರ್ಕಬದ್ಧಗೊಳಿಸುವಿಕೆ.ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಉತ್ಪನ್ನವು ಅದರ ಜಾಗವನ್ನು ಗಳಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಮಾರ್ಜಿನ್ ಕೊಡುಗೆ, ಬದಲಿ ಪರಿಣಾಮಗಳು ಮತ್ತು ಬ್ಯಾಸ್ಕೆಟ್ ಪ್ರಭಾವಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಯಾವುದೇ ಆದಾಯಗಳಿಲ್ಲದೆಯೇ SKU ಗಳು ಶೆಲ್ಫ್ ರಿಯಲ್ ಎಸ್ಟೇಟ್ ಮತ್ತು ದಾಸ್ತಾನು ಬಂಡವಾಳವನ್ನು ಸೇವಿಸುತ್ತಿವೆ ಎಂಬುದನ್ನು AI ಮಾದರಿಗಳು ಗುರುತಿಸಬಹುದು. ನಿಷ್ಠಾವಂತ ಸ್ಥಾನಕ್ಕೆ ಸೇವೆ ಸಲ್ಲಿಸುವ ನಿಧಾನಗತಿಯ-ಚಾಲಕರು ಮತ್ತು ಸರಳವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ನಿಧಾನಗತಿಯ{4}}ಚಾಲನೆಗಳ ನಡುವೆ ನಿರ್ಣಾಯಕ ವ್ಯತ್ಯಾಸವಿದೆ. ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಿಂದ ಸಾಧ್ಯವಾಗದ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ AI ಎರಡರ ನಡುವೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ.
ಡೈನಾಮಿಕ್ ಬೆಲೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಚಾರದ ಜೋಡಣೆ.ವಿಂಗಡಣೆ ನಿರ್ಧಾರಗಳು ಬೆಲೆಯಿಂದ ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿಲ್ಲ. AI{1}}ಚಾಲಿತಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಬೆಲೆನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ವಿಂಗಡಣೆಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಚಾರದ ಚಟುವಟಿಕೆಯನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಬಹುದು - ಏನು ಯೋಜಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕರು ಶೆಲ್ಫ್ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ನಿಜವಾಗಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುವ ನಡುವಿನ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಮರಣದಂಡನೆ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ.ಸಂಪೂರ್ಣ ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆಯ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದೆಯೇ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಮತ್ತು ಸಂವೇದಕ ಡೇಟಾವು ಪ್ಲಾನೋಗ್ರಾಮ್ ವಿಚಲನಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು. ಮುನ್ನಡೆಗಳುಶೆಲ್ಫ್ ಲೇಬಲ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಶೆಲ್ಫ್-ರಾಜ್ಯ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಮಧ್ಯಮ ಗಾತ್ರದ ಚಿಲ್ಲರೆ ವ್ಯಾಪಾರಿಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರವೇಶಿಸುವಂತೆ ಮಾಡಿದೆ, ಕೇವಲ ದೊಡ್ಡ ಸರಪಳಿಗಳಲ್ಲ.
ಅನುಷ್ಠಾನಕ್ಕಾಗಿ ಐದು-ಹಂತದ ಚೌಕಟ್ಟು
ಹೆಚ್ಚಿನ ಚಿಲ್ಲರೆ ವ್ಯಾಪಾರಿಗಳು ವಿಂಗಡಣೆ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ತಿಳಿದಿದ್ದಾರೆ. ಕೆಲವರು ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಆರಂಭದ ಹಂತವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆ. ಈ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಯಾವುದೇ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಬಳಸಬಹುದಾದಂತೆ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಹಂತ 1: ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಸ್ತುತ ವಿಂಗಡಣೆಯನ್ನು ಆಡಿಟ್ ಮಾಡಿ
ಯಾವುದನ್ನಾದರೂ ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವ ಮೊದಲು, ಪ್ರಾಮಾಣಿಕ ಬೇಸ್ಲೈನ್ ಅನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿ. ವರ್ಗ ಮತ್ತು ಅಂಗಡಿಯ ಮೂಲಕ ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಸ್ತುತ ಸ್ಟಾಕ್ಔಟ್ ದರ ಎಷ್ಟು? ಯಾವ SKU ಗಳು ಪ್ರತಿ ಚದರ ಅಡಿ ಮಾರಾಟದ ಕೆಳಗಿನ ಡೆಸಿಲ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತಿವೆ? ಯೋಜಿತ ವಿಂಗಡಣೆ ಮತ್ತು ನಿಜವಾದ ಶೆಲ್ಫ್ ಲಭ್ಯತೆಯ ನಡುವಿನ ದೊಡ್ಡ ಅಂತರಗಳು ಎಲ್ಲಿವೆ? ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ನೀವು ಈ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದಿದ್ದರೆ, ಅದು ಸ್ವತಃ ಅತ್ಯಂತ ಪ್ರಮುಖವಾದ ಸಂಶೋಧನೆಯಾಗಿದೆ - ಮತ್ತು ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಪರಿಕರಗಳಲ್ಲಿ ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡುವ ಮೊದಲು ಗೋಚರತೆಯಲ್ಲಿ ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡಲು ಸಂಕೇತವಾಗಿದೆ. ಎ ರಚನಾತ್ಮಕಮೂಲ ROI ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಯಾವುದೇ ವಿಧಾನಕ್ಕೆ ಬದ್ಧರಾಗುವ ಮೊದಲು ಹೆಚ್ಚಿನ-ಪರಿಣಾಮದ ಅಂತರಗಳು ಎಲ್ಲಿವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು.
ಹಂತ 2: ನಿಮ್ಮ ಸ್ಟೋರ್ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸಿ
ಎಲ್ಲಾ ಅಂಗಡಿಗಳು ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ವಿಂಗಡಣೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಾರದು, ಆದರೆ ಪ್ರತಿ ಅಂಗಡಿಗೆ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ವಿಶಿಷ್ಟವಾದ ವಿಂಗಡಣೆಯು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯಲ್ಲಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಅರ್ಥಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಬೇಡಿಕೆಯ ಪ್ರೊಫೈಲ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಸ್ಥಳಗಳನ್ನು ಗುಂಪು ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಈ ವಿಪರೀತಗಳನ್ನು ಸ್ಟೋರ್ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಸೇತುವೆಗಳು. ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಅನ್ನು ನಿಜವಾದ ಖರೀದಿ ನಡವಳಿಕೆಯ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ - ಬಾಸ್ಕೆಟ್ ಸಂಯೋಜನೆ, ವರ್ಗ ವೇಗ, ಶಾಪರ್ ಮಿಷನ್ ಮಾದರಿಗಳು - ಊಹಿಸಿದ ಜನಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರದ ಮೇಲೆ ಅಲ್ಲ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಚಿಲ್ಲರೆ ವ್ಯಾಪಾರಿಗಳು ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಗಾತ್ರ ಮತ್ತು ಸ್ವರೂಪದ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ ನಾಲ್ಕರಿಂದ ಎಂಟು ಕ್ಲಸ್ಟರ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಾರೆ. ಸರಿಯಾದ ಸಂಖ್ಯೆಯು ಪ್ರತಿ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ವಿಭಿನ್ನ ಉತ್ಪನ್ನ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ಅನ್ನು ಸಮರ್ಥಿಸಲು ಸಾಕಷ್ಟು ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿ ವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ.
ಹಂತ 3: ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಿ
ವಿಂಗಡಣೆ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಅದನ್ನು ಫೀಡ್ ಮಾಡುವ ಡೇಟಾದಷ್ಟು ಮಾತ್ರ ಉತ್ತಮವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಕನಿಷ್ಠ, ನಿಮಗೆ ಕನಿಷ್ಟ 12 ತಿಂಗಳ ಇತಿಹಾಸ, ಪ್ರಸ್ತುತ ದಾಸ್ತಾನು ಮಟ್ಟಗಳು ಮತ್ತು ಶೆಲ್ಫ್ ಲಭ್ಯತೆಯ ಕೆಲವು ಅಳತೆಗಳೊಂದಿಗೆ SKU-ಮಟ್ಟದ ಮಾರಾಟದ ಡೇಟಾದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ವರದಿಗಳು, ESL ಸಿಸ್ಟಮ್ಗಳು ಅಥವಾ IoT ಸಂವೇದಕಗಳ ಮೂಲಕ - ಶೆಲ್ಫ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬ ಪ್ರಶ್ನೆಯು ಡೇಟಾ ತಾಜಾತನ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ. ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದುಶೆಲ್ಫ್ ಡೇಟಾ ಕ್ಯಾಪ್ಚರ್ಗಾಗಿ ಸಂಪರ್ಕ ಆಯ್ಕೆಗಳುಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಆರಂಭಿಕ ನಿರ್ಧಾರವಾಗಿದೆ. ಪರಿಪೂರ್ಣ ಡೇಟಾ ಏಕೀಕರಣವು - ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ಪೂರ್ವಾಪೇಕ್ಷಿತವಲ್ಲ ಆದರೆ ಅದರ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ನಂಬುವ ಮೊದಲು ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾದ ಅಂತರ ಮತ್ತು ಸುಪ್ತತೆಯನ್ನು ನೀವು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು.
ಹಂತ 4: ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ನಿಯಮಗಳು ಮತ್ತು ಗಾರ್ಡ್ರೈಲ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ
AI ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳಿಗೆ ನಿರ್ಬಂಧಗಳ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ನಿರ್ಧಾರವೂ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿರಬಾರದು. ಹೆಚ್ಚಿನ -ವೇಗದ SKU ಗಳಿಗೆ ಮರುಪೂರಣ ಪ್ರಚೋದಕಗಳು - ಮತ್ತು ಕ್ಲಸ್ಟರ್ನಿಂದ ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ಪಟ್ಟಿಯಿಂದ ತೆಗೆದುಹಾಕುವಂತಹ ಮಾನವ ವಿಮರ್ಶೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುವಂತಹ ನಿರ್ಧಾರಗಳು - ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ರನ್ ಆಗಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ವಿವರಿಸಿ. ಡೇಟಾ ಅಪೂರ್ಣವಾಗಿದ್ದಾಗ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಮಾಡುವ ದೋಷಗಳ ವಿರುದ್ಧ ಗಾರ್ಡ್ರೈಲ್ಗಳು ಸಹ ರಕ್ಷಿಸುತ್ತವೆ. ಒಂದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಉದಾಹರಣೆ: ಒಂದು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಲು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅದರ ಮಾರಾಟವು ಕಡಿಮೆಯಾಗಿದೆ, ನಿಜವಾದ ಕಾರಣವು ನಿರಂತರ ಸ್ಟಾಕ್ಔಟ್ಗಳಾಗಿದ್ದಾಗ ಮಾರಾಟದ ಡೇಟಾವು ಕಡಿಮೆ ಬೇಡಿಕೆಯಿಂದ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುವುದಿಲ್ಲ.ಬೆಲೆ ಮತ್ತು ಲಭ್ಯತೆ ಪ್ರದರ್ಶನ ದೋಷಗಳುಯಾಂತ್ರೀಕರಣವನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುವ ಮೊದಲು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಯೋಗ್ಯವಾದ ಸಂಬಂಧಿತ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ವೈಫಲ್ಯ ಮೋಡ್.
ಹಂತ 5: ಅಳೆಯಿರಿ, ಕಲಿಯಿರಿ ಮತ್ತು ಪುನರಾವರ್ತಿಸಿ
ವಿಂಗಡಣೆ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ನಿರಂತರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ, ಒಂದು-ಸಮಯದ ಯೋಜನೆಯಲ್ಲ. ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ನಿರ್ಧಾರಗಳಿಗಾಗಿ ಕನಿಷ್ಠ ತ್ರೈಮಾಸಿಕ - ನಿಯಮಿತ ವಿಮರ್ಶೆ ಲಯವನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿ, ಯುದ್ಧತಂತ್ರದ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಳಿಗಾಗಿ ಮಾಸಿಕ. ಕೇಂದ್ರ ವರ್ಗದ ತಂಡಗಳ ನಡುವೆ ರಚನಾತ್ಮಕ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಲೂಪ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿ ಮತ್ತು-ಮಟ್ಟದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ. ಪ್ರತಿ ಯೋಜನಾ ಚಕ್ರವನ್ನು ಪ್ರಯೋಗವಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸಿ: ಒಂದು ಊಹೆಯನ್ನು ರೂಪಿಸಿ, ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಿ, ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಅಳೆಯಿರಿ, ಮುಂದಿನ ಚಕ್ರದಲ್ಲಿ ಆ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಿ. ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಿಂದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಉಪಕರಣಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲ. ಅವರು ಡೇಟಾದಿಂದ ಸ್ಥಿರವಾಗಿ ಕಲಿಯುವ ಅಭ್ಯಾಸವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿದವರು.
ವಿಂಗಡಣೆ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಅನ್ನು ಅಳೆಯಲು ಆರು ಕೆಪಿಐಗಳು
| ಕೆಪಿಐ | ಇದು ಏನು ಅಳೆಯುತ್ತದೆ | ನಿರ್ದೇಶನ | ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುವುದು ಹೇಗೆ |
|---|---|---|---|
| ಸ್ಟಾಕ್ಔಟ್ ದರ | ಸ್ಟೋರ್ ಸಮಯದಲ್ಲಿ SKU ಲಭ್ಯವಿರುವುದಿಲ್ಲ | ↓ ಕಡಿಮೆ | POS ಅಂತರಗಳು +ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಸ್ಟಾಕ್ಔಟ್ ಪತ್ತೆಶೆಲ್ಫ್ ಸಂವೇದಕಗಳ ಮೂಲಕ |
| ದರದ ಮೂಲಕ-ಮಾರಾಟ ಮಾಡಿ | ಮರುಪೂರಣ ಅಥವಾ ಮಾರ್ಕ್ಡೌನ್ಗೆ ಮೊದಲು ಮಾರಾಟವಾದ ದಾಸ್ತಾನಿನ % | ↑ ಹೈಯರ್ | ಯೂನಿಟ್ಗಳು ಮಾರಾಟವಾದ ÷ ಘಟಕಗಳನ್ನು SKU ಮತ್ತು ಸ್ಟೋರ್ನಿಂದ ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ |
| SKU ಉತ್ಪಾದಕತೆ | ಶೆಲ್ಫ್ ಜಾಗದ ಪ್ರತಿ ಯೂನಿಟ್ಗೆ ಆದಾಯ ಅಥವಾ ಅಂಚು | ↑ ಹೈಯರ್ | ವರ್ಗ ಆದಾಯ ÷ ಶೆಲ್ಫ್ ಫೂಟೇಜ್, ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಸರಾಸರಿ ವಿರುದ್ಧ ಮಾನದಂಡ |
| ಪ್ಲಾನೋಗ್ರಾಮ್ ಅನುಸರಣೆ ದರ | ಪ್ಲಾನೋಗ್ರಾಮ್ ಅನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ಅಂಗಡಿಗಳ % | ↑ ಹೈಯರ್ | ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆ ಅಥವಾ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಶೆಲ್ಫ್ ಚಿತ್ರ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ;ESL ನಿಯೋಜನೆಅಳತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ |
| ವರ್ಗದ ಅಂಚು ಕೊಡುಗೆ | ಮಂಜೂರು ಮಾಡಿದ ಜಾಗಕ್ಕೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಒಟ್ಟು ಅಂಚು ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ | ↑ ಹೈಯರ್ | ವರ್ಗ P&L ಅನ್ನು ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಮೂಲಕ ಪ್ಲಾನೋಗ್ರಾಮ್ ಹಂಚಿಕೆಯ ವಿರುದ್ಧ ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ |
| ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಬೇಡಿಕೆ ಜೋಡಣೆ | ಯೋಜಿತ ವಿಂಗಡಣೆ ಮತ್ತು ನಿಜವಾದ ವರ್ಗದ ಮಾರಾಟದ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ- | ↓ ಕಡಿಮೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸ | ಕ್ಲಸ್ಟರ್ಗಳಾದ್ಯಂತ ದರದ ಮೂಲಕ-ಮಾರಾಟವನ್ನು ಹೋಲಿಕೆ ಮಾಡಿ; ಹೆಚ್ಚಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಸಂಕೇತಗಳು ಸ್ಥಳೀಕರಣ ಅಂತರಗಳು |
ಎಲ್ಲಾ ಆರು ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳನ್ನು ಸ್ಟೋರ್ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಿ, ಒಟ್ಟಾರೆಯಾಗಿ ಅಲ್ಲ. ನೆಟ್ವರ್ಕ್-ಹಂತದ ಸರಾಸರಿಗಳು ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಹೆಚ್ಚು ತೀವ್ರವಾಗಿರುವ - ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಅವಕಾಶಗಳು ಇರುವ ಅಂಗಡಿಗಳನ್ನು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಮರೆಮಾಡುತ್ತವೆ.
ಆನ್ಲೈನ್ ಮತ್ತು ಭೌತಿಕ ಚಾನೆಲ್ಗಳಾದ್ಯಂತ ವಿಂಗಡಣೆ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್
ಭೌತಿಕ ಮತ್ತು ಡಿಜಿಟಲ್ ಚಾನಲ್ಗಳಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಚಿಲ್ಲರೆ ವ್ಯಾಪಾರಿಗಳಿಗೆ, ವಿಂಗಡಣೆ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ.ಚಿಲ್ಲರೆ ಪರಿಸರಬದಲಾಗಿದೆ: ಗ್ರಾಹಕರು ಚಾನೆಲ್ಗಳ ನಡುವೆ ದ್ರವವಾಗಿ ಚಲಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಚಾನಲ್ನ ಡೇಟಾವು ಇನ್ನೊಂದರಲ್ಲಿ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತಿಳಿಸಬಹುದು.
ವಿಂಗಡಣೆ ಸಂಕೇತವಾಗಿ ಆನ್ಲೈನ್.ನಿಮ್ಮ ಇ-ವಾಣಿಜ್ಯ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ನಲ್ಲಿನ ಶೂನ್ಯ-ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಹುಡುಕಾಟಗಳು ವಿಂಗಡಣೆ ಅಂತರಗಳ ನೇರ ಸೂಚಕವಾಗಿದೆ - ಗ್ರಾಹಕರು ನೀವು ಸಾಗಿಸದಿರುವದನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಅವರು ನಿಮಗೆ ತಿಳಿಸುತ್ತಾರೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ-ಬ್ರೌಸ್, ಕಡಿಮೆ{5}}ಖರೀದಿಯ ಮಾದರಿಗಳು ಗ್ರಾಹಕರು ಖರೀದಿಸುವ ಮೊದಲು ವೈಯಕ್ತಿಕವಾಗಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಬಯಸುವ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸಬಹುದು, ಇದು ಅಂಗಡಿಯ ಶ್ರೇಣಿಯ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಪ್ರಕಾರಮೆಕಿನ್ಸೆ ಸಂಶೋಧನೆ, 70% ಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಗ್ರಾಹಕರು ಈಗ ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸಿದ ಅನುಭವಗಳನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತಾರೆ - ಇದು ಸಂವಹನಗಳಷ್ಟೇ ಉತ್ಪನ್ನ ಲಭ್ಯತೆಗೆ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ.
ಏಕೀಕೃತ ವಿರುದ್ಧ ವಿಭಿನ್ನ ವಿಂಗಡಣೆ.ನಿಮ್ಮ ಆನ್ಲೈನ್ ಮತ್ತು{0}}ಸ್ಟೋರ್ ವಿಂಗಡಣೆಗಳು ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಾಗಬೇಕೆ ಎಂಬುದು ನಿಮ್ಮ ಸ್ಟೋರ್ ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕರ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ. ಏಕೀಕೃತ ವಿಂಗಡಣೆಯು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕ್ಲೀನರ್ ಬೇಡಿಕೆಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸ್ವರೂಪಗಳು ಸರಿಹೊಂದಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದ ಆನ್ಲೈನ್ ಕ್ಯಾಟಲಾಗ್ನ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ಸಾಗಿಸಲು ಭೌತಿಕ ಮಳಿಗೆಗಳನ್ನು ಒತ್ತಾಯಿಸುತ್ತದೆ. ವಿಭಿನ್ನವಾದ ವಿಧಾನ - ಇಲ್ಲಿ ಭೌತಿಕ ಮಳಿಗೆಗಳು ಕ್ಯುರೇಟೆಡ್, ಹೆಚ್ಚಿನ{4}}ವೇಗದ ಕೋರ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದು ಆನ್ಲೈನ್ ಚಾನೆಲ್ ಉದ್ದವಾದ ಬಾಲವನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸುತ್ತದೆ - ಎರಡು ಚಾನಲ್ಗಳು ನಿಜವಾದ ವಿಭಿನ್ನ ಶಾಪಿಂಗ್ ಮಿಷನ್ಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸಿದಾಗ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ನಿರ್ಧಾರದ ಚೌಕಟ್ಟು ಸರಳವಾಗಿದೆ: ಗ್ರಾಹಕರು ನಿಯಮಿತವಾಗಿ ಆನ್ಲೈನ್ನಲ್ಲಿ ಹುಡುಕಿದರೆ ಮತ್ತು-ಸ್ಟೋರ್ನಲ್ಲಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಿದರೆ, ಜೋಡಣೆ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಆನ್ಲೈನ್ ಮತ್ತು{9}}ಸ್ಟೋರ್ ಶಾಪರ್ಗಳು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ವಿಭಿನ್ನ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರಾಗಿದ್ದರೆ, ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿರಬಹುದು.
ಎಲ್ಲಿ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಬೇಕು.ನಿಮ್ಮ ಇ-ವಾಣಿಜ್ಯ ಶೂನ್ಯ-ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಹುಡುಕಾಟ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿಮ್ಮ ವರ್ಗದ ಯೋಜನೆ ಪರಿಶೀಲನೆಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸುವುದು ಅತ್ಯಂತ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಪ್ರವೇಶ ಬಿಂದುವಾಗಿದೆ. ಯಾವುದೇ ಹೊಸ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ - ವರ್ಗ ನಿರ್ವಾಹಕರು ಪರಿಶೀಲಿಸಿದ ವಿಫಲ ಹುಡುಕಾಟ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳ ಮಾಸಿಕ ರಫ್ತು ವಿಂಗಡಣೆ ಅಂತರವನ್ನು -ಸ್ಟೋರ್ ಮಾರಾಟದ ಡೇಟಾ ಎಂದಿಗೂ ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಇದರೊಂದಿಗೆ ಜೋಡಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆಸುಧಾರಿತ ಶೆಲ್ಫ್{0}}ಮಟ್ಟದ ಡೇಟಾ ಕ್ಯಾಪ್ಚರ್ಭೌತಿಕ ಅಂಗಡಿಗಳಲ್ಲಿ ಆನ್ಲೈನ್ ಸಿಗ್ನಲ್ಗಳ ನಡುವೆ ಮತ್ತು-ಸ್ಟೋರ್ ಎಕ್ಸಿಕ್ಯೂಶನ್ನಲ್ಲಿ ಮುಚ್ಚಿದ ಲೂಪ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ.
ಅಭ್ಯಾಸದಲ್ಲಿ ಇದು ಹೇಗೆ ಕಾಣುತ್ತದೆ
ಚಿಲ್ಲರೆ ಸ್ವರೂಪಗಳಲ್ಲಿ ವಿಂಗಡಣೆ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ತತ್ವಗಳು ಹೇಗೆ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಕೆಳಗಿನ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳು ವಿವರಿಸುತ್ತವೆ. ಇವು ವಿವರಣಾತ್ಮಕ ಉದಾಹರಣೆಗಳಾಗಿವೆ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಂಪನಿ ಕೇಸ್ ಸ್ಟಡೀಸ್ ಅಲ್ಲ.
ದಿನಸಿ: ಒಟ್ಟು ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಸ್ಥಳೀಯ ಬೇಡಿಕೆ ಮರೆಮಾಚುವಿಕೆ.ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ದಿನಸಿ ಸರಪಳಿಯು ಒಟ್ಟು ವರ್ಗದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ವಿಂಗಡಣೆಗಳನ್ನು ಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ. ಜನಾಂಗೀಯ ಆಹಾರ ವಿಭಾಗಗಳು - ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ನೆರೆಹೊರೆಯಲ್ಲಿನ ಪ್ರಬಲ ಪ್ರದರ್ಶನಕಾರರು - ಸ್ಥಿರವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲ್ಪಡುತ್ತಾರೆ ಏಕೆಂದರೆ ಬ್ಯಾನರ್ ಮಟ್ಟಕ್ಕೆ ರೋಲ್ ಮಾಡಿದಾಗ ಅವರ ಮಾರಾಟಗಳು ದುರ್ಬಲಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಕ್ಲಸ್ಟರ್{4}}ವಾಸ್ತವವಾದ ಬ್ಯಾಸ್ಕೆಟ್ ಸಂಯೋಜನೆಯ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಮಿಸಲಾದ ವಿಧಾನವು ಕೆಲವು ಅಂಗಡಿ ಗುಂಪುಗಳಲ್ಲಿ ಕಡಿಮೆ ವರ್ಗದ ಬೇಡಿಕೆಯಂತೆ ಕಾಣುವ ಬದಲಿಗೆ ರಚನಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾ ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವಿಕೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿದೆ ಎಂದು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಸ್ಥಳೀಯ ಖರೀದಿ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸಲು ಆ ಅಂಗಡಿಗಳ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವುದು ಅಂತರವನ್ನು ಮುಚ್ಚುತ್ತದೆ. ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ಅಂಶವು ಹೊಸ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವಲ್ಲ - ಇದು ಬ್ಯಾನರ್ಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಅಂಗಡಿಯ ಮೂಲಕ ಬೇಡಿಕೆಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಭಜಿಸುತ್ತದೆ. ಉಪಕರಣಗಳ ಮೂಲಕ ಉತ್ತಮ ಗೋಚರತೆಕಿರಾಣಿ ಅಂಗಡಿಗಳಲ್ಲಿ ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ ಶೆಲ್ಫ್ ಲೇಬಲ್ಗಳುಆ ಸರಿಹೊಂದಿಸಲಾದ ವಿಂಗಡಣೆಗಳನ್ನು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆಯೇ ಎಂಬ ನಡೆಯುತ್ತಿರುವ ಮಾಪನವನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ.
ಫ್ಯಾಷನ್: ಲಾಂಗ್-ಟೈಲ್ SKU ನಿರ್ವಹಣೆ.ವಿಶೇಷ ಉಡುಪುಗಳ ಚಿಲ್ಲರೆ ವ್ಯಾಪಾರಿಯು ಪ್ರತಿ ಋತುವಿಗೆ ಹಲವಾರು ಸಾವಿರ ಸಕ್ರಿಯ SKU ಗಳನ್ನು ಒಯ್ಯುತ್ತಾನೆ. ಯೋಜನೆ, ದಾಸ್ತಾನು ಮತ್ತು ಮರುಪೂರಣ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಸೇವಿಸುವಾಗ ಶ್ರೇಣಿಯ ಗಮನಾರ್ಹ ಭಾಗವು ಆದಾಯದ ಅಸಮಾನವಾಗಿ ಸಣ್ಣ ಪಾಲನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಉತ್ಪಾದಕತೆಯ ವಿಮರ್ಶೆಯು ತಿಳಿಸುತ್ತದೆ. ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಕಡಿಮೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಎರಡು ಗುಂಪುಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುತ್ತದೆ: ಯಾವುದೇ ಗುರುತಿಸಬಹುದಾದ ನಿಷ್ಠಾವಂತ ಗ್ರಾಹಕ ಮೂಲ ಮತ್ತು ಋಣಾತ್ಮಕ ಸ್ಥಳವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ SKUಗಳು{2}}ಮಾರ್ಜಿನ್ ಕೊಡುಗೆ-, ಮತ್ತು SKU ಗಳು ಕಡಿಮೆ ಒಟ್ಟಾರೆ ಪರಿಮಾಣದೊಂದಿಗೆ ಆದರೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಖರೀದಿದಾರರ ವಿಭಾಗದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಖರೀದಿ ದರಗಳು. ಮೊದಲ ಗುಂಪನ್ನು ಹಂತಹಂತವಾಗಿ ಹೊರಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ. ಎರಡನೆಯದನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸಿದ ಜಾಗದ ಹಂಚಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳಲಾಗಿದೆ. ಫಲಿತಾಂಶವು ಬಿಗಿಯಾದ ಶ್ರೇಣಿಯಾಗಿದ್ದು ಅದು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಸುಲಭವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಶೆಲ್ಫ್ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ನಿರ್ಧಾರದ ಆಯಾಸವನ್ನು ರಚಿಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆ ಕಡಿಮೆ.
ಅನುಕೂಲ ಚಿಲ್ಲರೆ: ಡಿಫರೆನ್ಸಿಯೇಟರ್ ಆಗಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ವೇಗ.ಒಂದು ಸಣ್ಣ-ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್ ಅನುಕೂಲಕರ ಸರಪಳಿಯು ಪ್ರತಿ ಚದರ ಅಡಿ ಎತ್ತರವಿರುವ ಸ್ಥಳಗಳಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ- ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ ದಾಸ್ತಾನು ಬಫರ್ಗಳಿಂದ ಸ್ಟಾಕ್ಔಟ್ನ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸೀಮಿತಗೊಳಿಸುವ ಅಂಶವು ವಿಂಗಡಣೆಯ ಯೋಜನೆ ಅಲ್ಲ - ಇದು ಸ್ಟಾಕ್ಔಟ್ ಸಂಭವಿಸುವ ಮತ್ತು ಅದಕ್ಕೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುವ ಸ್ಟೋರ್ ಅಸೋಸಿಯೇಟ್ ನಡುವಿನ ಸಮಯ. ನಿಗದಿತ ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗುವುದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಶೆಲ್ಫ್ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ ಮೂಲಕ ಅಂತರವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದು, ಹೆಚ್ಚಿನ-ಅಂಚು ಪ್ರಚೋದನೆ ವರ್ಗಗಳಿಗೆ ಸ್ಟೋರ್ ಲಭ್ಯತೆಯ ಮೇಲೆ ನೇರ ಮತ್ತು ಅಳೆಯಬಹುದಾದ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
ಪದೇ ಪದೇ ಕೇಳಲಾಗುವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು
ಚಿಲ್ಲರೆ ವ್ಯಾಪಾರದಲ್ಲಿ ವಿಂಗಡಣೆ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಎಂದರೇನು?
ವಿಂಗಡಣೆ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಎನ್ನುವುದು ಮಾರಾಟ, ಮಾರ್ಜಿನ್ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕರ ತೃಪ್ತಿಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಪ್ರತಿ ಅಂಗಡಿಯಲ್ಲಿ ನೀಡಲಾಗುವ ಉತ್ಪನ್ನ ಮಿಶ್ರಣವನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವ ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಕರಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ. ಒಂದು-ಸಮಯದ ವಿಂಗಡಣೆಯ ಯೋಜನೆಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿ, ಉತ್ಪನ್ನದ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ನಿಜವಾದ ಬೇಡಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಜೋಡಿಸಲು ಇದು ನೈಜ-ಸಮಯದ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ನಡೆಯುತ್ತಿರುವ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ವಿಮರ್ಶೆಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ.
ವಿಂಗಡಣೆ ಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ವಿಂಗಡಣೆ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವೇನು?
ವಿಂಗಡಣೆ ಯೋಜನೆಯು ಆವರ್ತಕ, ಕೇಂದ್ರೀಕೃತ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ - ವಿಶಿಷ್ಟವಾಗಿ ಕಾಲೋಚಿತ ಅಥವಾ ವಾರ್ಷಿಕ - ಇದು ಐತಿಹಾಸಿಕ ಡೇಟಾದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಯಾವ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಸಾಗಿಸಬೇಕೆಂದು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತದೆ. ವಿಂಗಡಣೆ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ನಿರಂತರವಾಗಿದೆ. ಇದು ನೈಜ -ಸಮಯದ ಸಂಕೇತಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳು ಬದಲಾದಂತೆ ವಿಂಗಡಣೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಲು{5}}ಮಟ್ಟದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ. ಯೋಜನೆಯು ಆರಂಭಿಕ ದಿಕ್ಕನ್ನು ಹೊಂದಿಸುತ್ತದೆ; ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಅದನ್ನು ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯಿಸುತ್ತದೆ.
AI ವಿಂಗಡಣೆ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ?
AI ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಸರಾಸರಿಗಳನ್ನು ಮೀರಿದ ಸ್ಟೋರ್ ಮಟ್ಟದ ಬೇಡಿಕೆ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಬದಲಿ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕುವಾಗ ಕಳಪೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ SKU ಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ, ಪ್ರಸ್ತುತ ಮಾರಾಟದ ವೇಗದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಪ್ಲಾನೋಗ್ರಾಮ್ ಶಿಫಾರಸುಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನೈಜ{1}}ಸಮಯದ ಸಂಕೇತಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ - ಹವಾಮಾನ, ಸ್ಥಳೀಯ ಘಟನೆಗಳು, ಸ್ಪರ್ಧಿ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳು ಸಮಯಕ್ಕೆ ಸರಿಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವುದಿಲ್ಲ.
ವಿಂಗಡಣೆ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ವಿಫಲಗೊಳ್ಳಲು ಸಾಮಾನ್ಯ ಕಾರಣಗಳು ಯಾವುವು?
ಐದು ಸಾಮಾನ್ಯ ವೈಫಲ್ಯ ವಿಧಾನಗಳು: ಪ್ರಸ್ತುತ ಬೇಡಿಕೆಯನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದ ಐತಿಹಾಸಿಕ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ-ಅವಲಂಬನೆ; ಕೇಂದ್ರೀಕೃತ ನಿರ್ಧಾರ-ಸ್ಥಳೀಯ ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುವುದು; ಅಪೂರ್ಣ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಸೈಲ್ಡ್ ಡೇಟಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು; ಪ್ಲಾನೋಗ್ರಾಮ್ ಅನುಸರಣೆಯು ಪ್ರಧಾನ ಕಛೇರಿಯು ಊಹಿಸುವುದಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆಯಾಗಿದೆ; ಮತ್ತು ಆನ್ಲೈನ್ ಡಿಮ್ಯಾಂಡ್ ಸಿಗ್ನಲ್ಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಲು ವಿಫಲವಾಗಿದೆ ಅದು ಕೇವಲ ಸ್ಟೋರ್ ಸೇಲ್ಸ್ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ-ಅಗೋಚರ ಅಂತರವನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
ವಿಂಗಡಣೆ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ಗಾಗಿ ನಾನು ಯಾವ KPIಗಳನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಬೇಕು?
ಹೆಚ್ಚು ಉಪಯುಕ್ತವಾದ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳೆಂದರೆ ಸ್ಟಾಕ್ಔಟ್ ದರ, ಮಾರಾಟದ ಮೂಲಕ ದರ, SKU ಉತ್ಪಾದಕತೆ (ಶೆಲ್ಫ್ ಜಾಗದ ಪ್ರತಿ ಯೂನಿಟ್ಗೆ ಆದಾಯ ಅಥವಾ ಅಂಚು), ಪ್ಲಾನೋಗ್ರಾಮ್ ಅನುಸರಣೆ ದರ, ವರ್ಗದ ಅಂಚು ಕೊಡುಗೆ ಮತ್ತು ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಬೇಡಿಕೆ ಜೋಡಣೆ (ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಯೋಜಿತ ವಿಂಗಡಣೆ ಮತ್ತು ನಿಜವಾದ ಮಾರಾಟದ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸ-). ಒಟ್ಟಾರೆಯಾಗಿ ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ, ಅಂಗಡಿ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಇವೆಲ್ಲವನ್ನೂ ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಿ.
ಅನುಷ್ಠಾನಕ್ಕೆ ಎಷ್ಟು ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ?
ಬೇಸ್ಲೈನ್ ಆಡಿಟ್ ಮತ್ತು ಕ್ಲಸ್ಟರ್{0}}ಆಧಾರಿತ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ ಅನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಕೆಲವು ತಿಂಗಳುಗಳಲ್ಲಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಬಹುದು. ಹೆಚ್ಚು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ AI-ಚಾಲಿತ ನಿರಂತರ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ಗೆ ಬಲವಾದ ಡೇಟಾ ಅಡಿಪಾಯದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ ಮತ್ತು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು 12 ರಿಂದ 18 ತಿಂಗಳುಗಳು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆಯೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ ಯಾವುದೇ ಹೊಸ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಮೊದಲು ಲಭ್ಯವಿರುವ ತ್ವರಿತ ಗೆಲುವುಗಳನ್ನು ಯಾವಾಗಲೂ ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
ಸಣ್ಣ ಚಿಲ್ಲರೆ ವ್ಯಾಪಾರಿಗಳು ವಿಂಗಡಣೆ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ನಿಂದ ಪ್ರಯೋಜನ ಪಡೆಯಬಹುದೇ?
ಹೌದು. ಯಾವ ಉತ್ಪನ್ನಗಳು ತಮ್ಮ ಜಾಗವನ್ನು ಗಳಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು, ಸ್ಟಾಕ್ಔಟ್ ಆವರ್ತನವನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಮಾರಾಟದ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಉತ್ಪನ್ನದ ನಿರ್ಧಾರಗಳ ನಡುವೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಲೂಪ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು ಯಾವುದೇ ಗಾತ್ರದ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗೆ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣವಾದ - ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಿಸದೆಯೇ ತತ್ವಗಳು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತವೆ. ಸಣ್ಣ ಚಿಲ್ಲರೆ ವ್ಯಾಪಾರಿಗಳಿಗೆ ಎಂಟರ್ಪ್ರೈಸ್ AI ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ಗಳ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದಿರಬಹುದು; ಉಚಿತ ಅಥವಾ ಕಡಿಮೆ{3}}ವೆಚ್ಚದ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ಪರಿಕರಗಳು ಈಗಾಗಲೇ ಹೊಂದಿರುವ ಡೇಟಾದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಉಪಯುಕ್ತ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಅನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಬಹುದು. ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದುಬಲ ಶೆಲ್ಫ್ ಲೇಬಲ್ ಪರಿಹಾರಗಮನಾರ್ಹ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ ಹೂಡಿಕೆಯಿಲ್ಲದೆ ಡೇಟಾ ಕ್ಯಾಪ್ಚರ್ ಅನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಒಂದು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಆರಂಭದ ಹಂತವಾಗಿದೆ.
ನಾನು ಯಾವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಬೇಕು?
ಕನಿಷ್ಠ: SKU-ಕನಿಷ್ಠ 12 ತಿಂಗಳ ಇತಿಹಾಸ, ಪ್ರಸ್ತುತ ದಾಸ್ತಾನು ಮಟ್ಟಗಳು, ಮತ್ತು ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಸ್ಟಾಕ್ಔಟ್ ವರದಿಗಳು - ಶೆಲ್ಫ್ ಲಭ್ಯತೆಯ ಕೆಲವು ಅಳತೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಅಂಗಡಿಯ ಮೂಲಕ ಮಟ್ಟದ ಮಾರಾಟದ ಡೇಟಾ. ಈ ಅಡಿಪಾಯದಿಂದ, ನೀವು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆಯನ್ನು ನಡೆಸಬಹುದು, ನಿಮ್ಮ ಹೆಚ್ಚಿನ-ಪರಿಣಾಮದ ಅವಕಾಶಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಸುಧಾರಣೆಯ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಬಹುದು. ಪರಿಪೂರ್ಣ ಡೇಟಾ ಪೂರ್ವಾಪೇಕ್ಷಿತವಲ್ಲ. ಅಪೂರ್ಣ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಉಪಯುಕ್ತ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಸಾಧ್ಯ, ನೀವು ಅದರ ಅಂತರವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವವರೆಗೆ ಮತ್ತು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕುವವರೆಗೆ.
ಎಲ್ಲಿ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಬೇಕು
ವಿಂಗಡಣೆ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ನಿರಂತರ ಲೂಪ್ ಆಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಿದಾಗ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ - ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿ, ಉತ್ಪನ್ನ ಮಿಶ್ರಣವನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸಿ,{1}}ಸ್ಟೋರ್ನಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಿ, ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಅಳೆಯಿರಿ ಮತ್ತು ಪುನರಾವರ್ತಿಸಿ. ಈ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ನಿರ್ಮಿಸುವ ಚಿಲ್ಲರೆ ವ್ಯಾಪಾರಿಗಳು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಸಾಧನಗಳಲ್ಲಿ ಮೊದಲು ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡುವವರಾಗಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಅವರು ತಮ್ಮ ಪ್ರಸ್ತುತ ವಿಂಗಡಣೆ ಎಲ್ಲಿ ವಿಫಲವಾಗಿದೆ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಪ್ರಾಮಾಣಿಕ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಆ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಸ್ಥಿರವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಾರೆ.
ನೀವು ಮೊದಲಿನಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ, ನಾಲ್ಕು ಕ್ರಿಯೆಗಳು ತಕ್ಷಣವೇ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ: ನೀವು ಈಗಾಗಲೇ ಹೊಂದಿರುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸ್ಟಾಕ್ಔಟ್ ಮತ್ತು SKU ಉತ್ಪಾದಕತೆಯ ಆಡಿಟ್ ಅನ್ನು ರನ್ ಮಾಡಿ; ಊಹಿಸಲಾದ ಜನಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರದ ಬದಲಿಗೆ ನಿಜವಾದ ಖರೀದಿ ನಡವಳಿಕೆಯ ವಿರುದ್ಧ ನಿಮ್ಮ ಸ್ಟೋರ್ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ; ನಿಮ್ಮ ಇ-ವಾಣಿಜ್ಯ ಶೂನ್ಯ-ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಹುಡುಕಾಟ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿಮ್ಮ ವರ್ಗದ ಯೋಜನೆ ಕಾರ್ಯದೊತ್ತಡಕ್ಕೆ ಸಂಪರ್ಕಪಡಿಸಿ; ಮತ್ತು ಯಾವ ವಿಂಗಡಣೆ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ಮೊದಲು ಮಾನವನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಬದಲು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ವಿವರಿಸಿ.
ಯಾವುದೇ ಹೊಸ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಮೊದಲು ಇವುಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಯೊಂದನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು - ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಹೂಡಿಕೆಯು ಸೂಜಿಯನ್ನು ಎಲ್ಲಿ ಚಲಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದಕ್ಕೆ ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಗೋಚರತೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
