Perakendede Değişen Müşteri Talebine Analitik Çözümler
Pandemiyle geçen son iki yıl ve gelecek bir kaç yıl, müşteri talebinde önemli değişiklere neden oldu. Çalışma ve eğitim koşullarındaki zorunlu değişimler nedeniyle evde daha fazla vakit geçirilmesi tüketim alışkanlıklarını da etkiledi. Evlerde daha çok ekmek yapılmaya, evde yoğurdu mayalanmaya, kahve/çay tüketilmeye başlandı.
Tüketiciler, istedikleri ürünü bulabilecekleri herhangi bir yerden – hızlı ve düşük maliyetli teslimat seçeneklerini de göz önünde bulundurarak- alışveriş yapabileceklerini ifade ediyorlar. * Bu nedenle, pandeminin başından bu yana ürün bulunabilirliğinin önemi %58 arttı ve aynı dönemde hizmet kalitesi yüzde 46’dan fazla arttı. Tüketiciler, ister çalışırken, isterse alışveriş yaparken, hayatlarına esneklik sağlayan markaları dahil etmek istiyorlar ve taleplerini karşılayamayan markalara bağlılıktan vazgeçmeye hazırlar.
Bu değişimler de perakendecileri yeni zorluluklarla karşı karşıya bıraktı. Geçtiğimiz 2 yılın tüketim verisindeki pandemi etkisi, “Hangileri kalıcı etki, hangileri geçiciydi?” bu durumları manuel incelemek de çok zor olduğu için “Hangi üründen, ne zaman, ne kadar sipariş vermeliyim?” sorularının cevaplarını daha da kritik hale getirdi.
Perakendecilerin bu soruları doğru cevaplayabilmesi için analitik çözümlerden yararlanmaları gerekiyor. Müşteri talebinin yüksek doğruluk oranı ile tahminlenmesi veri temizliği, veri zengileştirmesi ve çoklu algoritma yapısı ile gerçekleşebilir. Bu sayede müşteri ihtiyacına uygun lokasyon/zaman bazlarında müşteri talepleri tahmin edilebilir.
Peki hangi üründen, ne zaman, ne kadar sipariş vermeliyim? Portföyünüz doğru belirlenmiş ise; replenishment ile mağazalarınızı optimum stok seviyelerinde besleyebilirsiniz. Müşteri talebi belirlendikten sonra da müşteri ihtiyacına uygun optimizasyon modeli ile optimum stok seviyeleri belirlenebilir. Bu aşamada ise; özellikle ürün ömrü kısa olan ürünler için, minimum stok seviyeleri belirlenirken ve öneri oluştururken ürün ömrü değişken olarak kullanılmalıdır. Kısacası, değişen müşteri talebi veriden doğru okunmalı, doğru yorumlanmalıdır.
Diğer bir soruysa; “Mağazalarımın portföyü nasıl olmalı?”. Assortment planning ile mağaza bazlı portföy belirlediniz. Portföyünüz yanlış ise, doğru besleme yapmanız mümkün değil. Ne kadar doğru besleme de yapsanız; atıl stok oluşturmanın, imhanın önüne geçemezsiniz. Mağazaların portföyü belirlenirken; karlılığı arttıran, farklı senaryo sonuçlarının karlılık üzerindeki etkisinin incelenebildiği, müşteri beklentisine cevap veren çözüm ile ilerlenilmesi ihtiyacı bulunmaktadır. Bu çözümde; mağaza büyüklüğü, mağazanın lokasyonu, sezonsallık, ürün raf ömürleri, tamamlayıcı ve ikame ürünlerin talep üzerindeki etkisinin dikkate alınması gerekmektedir. Örneğin, sezonsal bölgelerde havaların ısınması ile birlikte soğuk içecekler, yoğurt gibi ürünlerin raf ön yüz miktarının arttırılması talebi karşılayabilmek adına önemlidir. Diğer taraftan, havaların soğumaya başlaması ile birlikte de bu değerlerin geçmiş veriye bakılarak düşürülmesi gerekir. Yakın zamana bakılarak ilerlenilirse özellikle taze ürünlerin imha edilme riski artar. Bu sebeple, yine bu noktada veri okur yazarlığının önemi ortaya çıkmış oluyor.
Tüm bu değerli analitik çıktılar ile geliştirilen yönetici panelleri ile de; aşağıdaki soruların cevapları incelenebilir. “Atıl stoğum var mı? Varsa, hangi seviyelerde? Atıl stok oluşturma potansiyeli ürünlerim neler? İmha oranlarım nasıl? En çok hangi ürünlerim imha ediliyor? Her mağazada mı, bazı mağazalarda mı? ”
Özetle,
Perakendeci olarak mükemmel bir replenishment ürününe sahip olsanız da portföyünüz yanlış ise istediğiniz verimi alamazsınız.
Portföyünüz doğru ise, sahne replenishment’ın.
Perakendecinin yapması gereken; sonuçları inceleyip, ince ayrıntılar üzerinde kafa yormak ve aksiyona dönüştürülebilir kararlar almak.
* EY US Future Consumer Index
