A nova era de realização de valor está aqui – coloque seus dados para trabalhar com IA

Preciso melhorar a forma como minha força de trabalho de campo oferece suporte às vendas para varejistas físicos e online. Quero reduzir o desperdício nas operações, melhorar o desempenho financeiro — participação de mercado, receita e margem e tomar decisões inteligentes sobre meus produtos, posicionamento, preço e promoções. Quero maximizar a venda de produtos, minimizar faltas de estoque e reduzir produtos vencidos ou obsoletos em todos os terminais de varejo. 

A tomada de decisões sobre bens de consumo tornou-se tão complexa que o talento humano por si só não é suficiente. Para escalar, cada ponto de dados deve ser digitalizado, analisado e colocado em funcionamento por meio de IA e aprendizado de máquina, para identificar tendências e padrões e nos dizer o que fazer. A análise preditiva é a base da produtividade proativa, da agilidade dos negócios e do crescimento da participação no mercado.  

Estamos à beira de uma grande mudança no que realmente significa ser um negócio digital. Um negócio digital onde você usa a tecnologia para mudar como e por que você opera, e não apenas aproveitá-la para otimizar seus processos existentes. Na indústria de bens de consumo, passamos mais de uma década colocando nossos dados em ordem e contratando cientistas de dados em massa para nos ajudar a entendê-los. Agora realmente sabemos por que estávamos fazendo todo o trabalho árduo.  

IA transforma dados em valor para o acionista 

A volatilidade dos macroeventos nos últimos anos – e os desafios e interrupções que os acompanham – tiveram um sério impacto no setor de varejo e no comportamento do consumidor. Os consumidores de hoje estão conduzindo a revolução do varejo com novas expectativas em termos de experiência e serviço. As organizações de bens de consumo estão monitorando e prevendo de perto o comportamento do cliente para garantir que suas ofertas estejam alinhadas hoje e amanhã. Há tantos dados e eles estão mudando tão rapidamente que encontrar padrões e insights e colocá-los para funcionar em tempo hábil não é possível sem IA. Embora o acesso rápido a insights de dados acionáveis ​​seja fundamental para entender as necessidades do consumidor em rápida mudança que permitem uma melhor previsão e previsão de demanda,  

Ecossistemas digitais para maior transparência, rastreabilidade e agilidade 

As experiências de compra do consumidor são tão boas quanto a capacidade do varejista ou da marca de entregar o produto certo, no lugar certo e na hora certa, para que os consumidores possam descobri-lo com alegria, se apaixonar e comprá-lo repetidamente quando e como desejarem. A expectativa de uma experiência de compra perfeita em vários canais e tempos de entrega reduzidos com pouco ou nenhum custo cria enormes desafios na cadeia de suprimentos. Não estamos dizendo nada de extraordinário quando destacamos mais uma vez que confiar em modelos históricos não é, e certamente não será, suficiente para criar resiliência e agilidade necessárias nas cadeias de suprimentos. Devemos aproveitar a IA para ser preditiva para detectar proativamente oportunidades e riscos em toda a cadeia de valor, desde a ideia até a produção do projeto, até o ponto de venda, e, finalmente, à experiência do próprio produto. Varejistas e organizações de bens de consumo devem adotar uma mentalidade digital em primeiro lugar, mudando o paradigma de uma maneira reativa de fazer negócios para um planejamento de longo prazo para detectar, prever e se adaptar a interrupções – evitando rupturas de estoque, vendas perdidas e excesso de estoque. 

A complexidade de prever a demanda em meio às flutuações do mercado destacou a necessidade de mudar de uma cadeia de suprimentos tradicional baseada em custos baseada em redes isoladas para uma cadeia de suprimentos de serviços centrada no cliente, que permite sinergias entre canais e compartilhamento colaborativo de dados. Um ecossistema digital interconectado em uma rede de cadeia de suprimentos de ponta a ponta é fundamental para reunir dados em um só lugar com um planejamento holístico e um sistema logístico para melhorar a colaboração. A visibilidade e a colaboração conectadas de ponta a ponta em toda a rede da cadeia de suprimentos podem preparar e mitigar possíveis interrupções. Otimizando os níveis de estoque em todos os canais de venda, rastreando o estoque dos fabricantes aos armazéns para a rota de trânsito até o ponto de venda, calculando o tempo de envio para esse estoque, e prometer um tempo de entrega preciso aos clientes requer visibilidade e colaboração em vários níveis. A compilação de dados em um só lugar com atualizações em tempo real permite o insight, o controle e o gerenciamento necessários para maior flexibilidade, transparência e rastreabilidade.  

O compartilhamento de dados entre varejistas e fornecedores de bens de consumo não tem sido ideal. Todos protegem sua mina de ouro de dados, e deveriam – a monetização de dados é uma estratégia de negócios, não uma estratégia de dados. No entanto, varejistas e marcas de bens de consumo devem encontrar uma maneira de trabalhar melhor juntos para compartilhar os dados e protegê-los para que todas as partes possam se beneficiar. É a capacidade de compartilhar informações em tempo real e orquestrar respostas a riscos e mudanças, na demanda para garantir que estão colocando o estoque na rede de abastecimento no lugar e na hora certa. A visibilidade de ponta a ponta é um imperativo comercial para uma melhor colaboração com fornecedores para atendimento no prazo e a capacidade de antecipar flutuações na demanda do consumidor, bem como gargalos no fornecimento em termos de estoque e frete. 

IA generativa para prever e corrigir riscos com insights acionáveis 

As cadeias de suprimentos foram projetadas assiduamente para serem o mais enxutas possível. Isso não é mais imperativo. Você deve otimizar a cadeia de suprimentos permitindo a verdadeira colaboração e usando IA generativa para mitigar interrupções, produzir insights acionáveis ​​e orquestrar processos de negócios para agir de acordo com esses insights de maneira automatizada. Aplicada em toda a cadeia de suprimentos para melhorar o posicionamento do estoque, entrega pontual, atendimento preciso de pedidos, devoluções convenientes e reduzir faltas de estoque, essa orquestração melhorará as experiências dos consumidores e ajudará a garantir a fidelidade à marca.

O Microsoft Dynamics 365 AI Copilot alerta proativamente os planejadores de suprimentos sobre riscos e estratégias de mitigação e o melhor curso de ação: reabastecimento de estoque, colocação de estoque, modelagem de demanda e melhoria das estimativas de prazo de entrega. Os insights preditivos identificam os pedidos afetados, enquanto o Dynamics 365 Copilot ajuda a agir com base nesses insights com rascunhos de email contextualizados. Agora, o pessoal da cadeia de suprimentos pode colaborar com fornecedores afetados em tempo real para identificar rapidamente novos tempos estimados de chegada e redirecionar pedidos de compra com base em interrupções climáticas ou tensões geopolíticas. O Dynamics 365 Copilot ajuda a identificar a dependência de fornecedores em regiões propensas a choques, aproveitando sinais externos para prever e remediar riscos externos, retroalimentar sistemas de planejamento e melhorar a precisão da previsão de demanda. 

Conheça seu cliente  

A volatilidade da demanda do consumidor e o caminho cada vez mais complexo para a compra, combinados com a onda contínua de interrupções que afetam a logística da cadeia de suprimentos (preços de commodities e componentes), tornam a previsão de demanda incrivelmente desafiadora. Com nossa solução Smart Store Analytics , estamos fornecendo aos varejistas análises de compradores em nível de comércio eletrônico para o espaço físico. Parceria da Microsoft com AiFi—operadora de loja com visão computacional mais amplamente desenvolvida do mundo—fornece soluções gratuitas de check-out e também fornece insights acionáveis ​​sobre dados de loja inteligente AiFi com modelos preditivos que otimizam o layout da loja e recomendações de produtos—posicionamento nas prateleiras e estoque—mas também informa marketing e promoções comerciais para movimentar o estoque com mais eficiência nas lojas. A AiFi capacita lojas autônomas em estádios, conveniências e supermercados usando IA para permitir que os compradores façam o check-out sem esperar na fila para pagar. 

As várias maneiras pelas quais clientes e consumidores interagem com marcas e varejistas – coletando dados em cada um desses pontos de contato e obtendo insights para melhorar sua experiência – permitem que marcas e varejistas fortaleçam seu relacionamento com os consumidores por meio do compartilhamento colaborativo de dados usando IA para fornecer sugestões e recomendações precisas melhorar a experiência do cliente e aprofundar a fidelidade à marca.  

Sustentabilidade 

Os consumidores – mais ambientalmente conscientes do que nunca – são a força motriz por trás de um futuro “mais verde”. Eles querem comprar de organizações de varejo e bens de consumo que sejam transparentes e sustentáveis.  

Há um papel crescente dos dados e da IA ​​na operacionalização dos esforços de sustentabilidade em termos de redução de custos, ao mesmo tempo em que se ganha maior resiliência e eficiência na redução dos impactos ambientais. O uso de dados para operacionalizar a sustentabilidade reduzirá custos e aumentará a eficiência. As empresas também estão optando por estender sua missão além do valor do acionista para abranger questões ecológicas e sociais mais amplas. ¹   Investir no planejamento de demanda de próxima geração que aproveita os insights de IA e os recursos de aprendizado de máquina ajuda a melhorar a precisão das previsões. Ganhar agilidade analítica no planejamento garante que o suprimento corresponda com mais precisão à demanda e aumenta a disponibilidade na loja, reduzindo os níveis gerais de estoque.  

digital é negócio  

A IA é uma virada de jogo. Em todos os níveis do seu negócio, investir em dados e IA deve ser a maior prioridade para melhorar a margem líquida, liberar capital de giro, melhorar a satisfação do cliente, antecipar a mudança na demanda para maximizar a receita, gerenciar custos e melhorar a eficiência para proteger as margens e otimizar o final -to-end redes para equilibrar inventário e serviço.  

Então, como você decide por onde começar? O primeiro passo é identificar o tipo de dados que você deseja coletar. Lembre-se: a monetização de dados não é uma estratégia de tecnologia, é uma estratégia de negócios. A próxima etapa é avaliar quais tecnologias e ferramentas você possui para coletar esses dados. A partir daí, você pode investigar as opções de tecnologia e IA que obterão os resultados de que você precisa. 

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