Chuỗi cung ứng kỹ thuật số: chỉ công nghệ thôi chưa đủ

Chuỗi cung ứng kỹ thuật số: chỉ công nghệ thôi chưa đủ

Mặc dù các nhà quản lý chuỗi cung ứng công nhận tầm quan trọng của việc chuyển đổi kỹ thuật số (digital transformation), các tổ chức trên toàn thế giới vẫn đang phải vật lộn rất nhiều để cân bằng các yếu tố cần thiết cho thành công của chuyển đổi kỹ thuật số (digital transformation).

Dưới đây Smartlog giới thiệu điểm nổi bật trong báo cáo về chuyển đổi kỹ thuật số (digital transformation) cho Fujitsu thực hiện, trong đó chỉ ra rằng thành công trong chuyển đổi kỹ thuật số (digital transformation)  không chỉ là vấn đề của công nghệ. Trên thực tế, công nghệ chỉ chiếm một tỷ lệ tương đối trong 4 nhân tố mà bài báo cáo đề cập dưới đây.

(more…)

Hồ sơ hoạt động của khách hàng và khai thác dữ liệu

Hồ sơ hoạt động của khách hàng và khai thác dữ liệu

Trong hồ sơ hoạt động của khách hàng (CAP), chúng tôi đang cố xếp hạng và phân loại khách hàng, SKU và đơn hàng để chuẩn bị cho việc tạo ra một chính sách dịch vụ khách hàng; Và để thiết lập quy mô đơn hàng theo dự kiến phát triển một chiến lược chuỗi cung ứng. Ba hồ sơ hoạt động của khách hàng chính là (1) Hồ sơ hoạt động bán hàng cho khách hàng (CSAP, Customer Sales Activity Profile), (2) Hồ sơ hoạt động bán hàng của từng mặt hàng (ISAP,Item Sales Activity Profile) và (3) Hồ sơ hoạt động bán hàng của khách hàng-mặt hàng (CISAP, Customer-Item Sales Activity Profile).

 

Hồ sơ hoạt động của khách hàng nên bao gồm doanh số $ s, đơn đặt hàng, lines, đơn vị, thùng case, pallet, trọng tải, trọng lượng và số khối cho việc gửi đơn hàng cho từng khách hàng, giao hàng cho khách hàng, đặt hàng, SKU, và kết hợp khách hàng-SKU.

Hồ sơ hoạt động của khách hàng được duy trì và các thay đổi đối với hoạt động của khách hàng và hồ sơ đơn hàng bán hàng được theo dõi thường xuyên và được phản ánh, cập nhật theo chính sách dịch vụ khách hàng. Hồ sơ hoạt động của khách hàng được xem xét như một phần của S & OP hoặc quy trình lập kế hoạch kinh doanh tổng hợp..

Làm sạch Dữ liệu Khách hàng

Làm sạch Dữ liệu Khách hàng

 

Thật không may, giống như hầu hết các bộ dữ liệu, một phần quan trọng trong quá trình hoạt động của khách hàng là làm sạch dữ liệu (hoặc chà sát dữ liệu). Hầu hết khách hàng được tham chiếu bởi nhiều tên và tên giả. Ví dụ, một tập hợp các đại diện chung cho Wal-Mart là WM, WMart, W-Mart, WM, W_Mart, Wal_Mart, WMrt, v.v … Ngoài ra, cần phải phân biệt cẩn thận gửi hóa đơn (bill to) với gửi hàng tới (ship to) các vị trí và khách hàng để đảm bảo rằng một đại diện chính xác của hoạt động của khách hàng được miêu tả.

 

Mục tiêu cuối cùng của bất kỳ sáng kiến làm sạch dữ liệu nào là tính toàn vẹn dữ liệu cao hoặc chất lượng dữ liệu cao. Tập dữ liệu chất lượng cao được đặc trưng bởi tính đầy đủ, tính chính xác, nhất quán, không trùng lặp và thống nhất. Dữ liệu sạch được so sánh với dữ liệu bẩn.

Dữ liệu khách hàng được liên tục làm sạch để đảm bảo duy trì tham chiếu đến hóa đơn khách hàng và gửi đến khách hàng thật sự duy nhất, nhất quán và chính xác.

Kho dữ liệu bán hàng và khai thác dữ liệu

Dữ liệu bán hàng và khách hàng là một thành phần quan trọng của kho dữ liệu chuỗi cung ứng. Chúng là nguyên liệu thô cho việc tạo hồ sơ hoạt động của khách hàng, hồ sơ hoạt động SKU, và các hồ sơ đặt hàng; Ba trong số các hồ sơ quan trọng nhất cho chiến lược phát triển chuỗi cung ứng.

 

Một kho dữ liệu bán hàng theo nghĩa đen hoặc ảo bao gồm doanh thu, số lượng (đơn đặt hàng, lines, đơn vị, thùnng case, pallet, trọng lượng, số khối), biên lợi nhuận gộp, lợi nhuận và chi phí để phục vụ mỗi khách hàng nên được duy trì và khai thác thường xuyên. Dữ liệu nên có thể xem được theo kênh và vị trí (địa phương, khu vực, toàn cầu).

Thu thập Dữ liệu điểm tiêu thụ không cần giấy tờ  

Điểm tiêu thụ (POC) giống như người đứng đầu của một con suối trong núi. Đây là điểm tinh khiết nhất và đáng tin cậy nhất trong dòng nhu cầu. Điểm bán (POS) lẻ, việc quét các sản phẩm vào phòng bệnh viện bên ngoài giỏ hàng ở bên giường bệnh viện, việc xác nhận đơn hàng trong việc mua sắm trên internet, và sự thay thế một phần đồ sửa chữa trong một cái máy bị hỏng là tất cả các ví dụ về điểm tiêu thụ. Trong một số trường hợp, có thể dự đoán mức tiêu thụ. Ví dụ, xác suất của lỗi dữ liệu giúp chúng tôi dự đoán mức tiêu thụ phần dịch vụ trong một máy bị hỏng. Lý tưởng là, càng nhiều thông tin này được sử dụng trong khai thác dữ liệu cho khách hàng và hoạt động bán hàng càng tốt; Và để dự báo nhu cầu.

Độ tươi (fressness) của dữ liệu là một thuật ngữ mà chúng tôi đã đặt ra để đánh giá dữ liệu nhu cầu thực sự gần với mức tiêu thụ. Một đánh giá lành mạnh về chất lượng dữ liệu là để theo dõi dữ liệu nhu cầu thực sự gần với mức tiêu thụ như thế nào

Quét tại cửa hàng bán lẻ, “điểm bán (POS)là một ví dụ về điểm tiêu thụ của chuỗi cung ứng.

Tự thanh toán là một điểm bán hàng ngày càng phổ biến trong chuỗi cung ứng bán lẻ

Dữ liệu điểm tiêu thụ là cơ sở cho dự đoán nhu cầu.