eコマース事業は主に完成品/アイテムの販売を管理します。これらのアイテムは、販売されるまで在庫として残ります。したがって、それらは組織のリソースのカテゴリに分類されます。在庫は一般的に組織にとっておそらく最大のリソースであり、何かがひどい結果になった場合にはかなりの金銭的影響があるため、慎重に監視することが次第に不可欠になります。
eコマースビジネスを条件として、一部の在庫商品は現実的なユーザビリティの制限された時間枠を持っている場合があります。それらは、短命の食品、時折のもの、または時折関連する商品である可能性があります。特定のアイテムの実用的なユーザビリティの時間枠に制限がある場合、eコマース組織は在庫を上手に移動する準備ができている必要があります。
在庫計画 理想的な量とタイミングを決定するために任意の協会がとるサイクルをほのめかします。唯一のポイントは、そのような計画を協会の作成と販売の能力で調整することです。在庫計画は通常、さまざまな方法で組織に影響を与えます。
たとえば、材料や製品の迅速な売上高に過度に依存している協会の収入とその純収入を簡単に決定します。在庫計画は、あらゆるビジネスの繁栄の重要な部分です。
在庫計画には、さまざまなコンポーネントと要素のヒープの統合が含まれます。計画在庫は、1つの販売チャネルで作業している企業であっても、どのような場合でも正確にテストできます。
ビジネスや協会がさまざまなチャネルに依存し、さまざまな倉庫やおそらく多数の3PLサプライヤーが存在する場合、特に需要と不規則性がプレートに追加されると、事態はさらに複雑になります。
このような無数の個別のタスクと要因を一瞬の遅延なしに管理することは、いくつかの例外的な困難を表しています。確かに、小さなしゃっくりでさえ、大失敗を招く可能性があります。通常の問題は次のとおりです。
実行可能な在庫計画には、多くの場所からの大量のデータが必要です。また、このデータを統合することは困難な作業です。在庫オーガナイザーは、さまざまなレガシーシステムに散在している可能性のある記録データと小売レポートを調べる必要があります。
主催者は、販売注文、会計、満足度、プロバイダー、およびPOS（point-of-sale）データを調べる必要があります。
これは同時に面倒なだけではありません。不適切に行われると、一方的なリクエストの見積もりが発生し、過負荷、過少負荷、または機会の逸失を引き起こす可能性があります。
多数の場所に保管されている在庫を割り当てることは困難です。適切な在庫追跡システムがなければ、製品を常にどこに割り当てるかを正確に知ることは困難です。
さらに、製品を受け入れられない場所に置くと、追加の輸送費が発生し、クライアントの要求を満たすための待機時間が長くなる可能性があります。ピッキングプロセスが不十分だと、有用性が低下するだけではありません。ただし、サプライチェーン全体が増加します。
テクノロジーがすべてではありません。在庫オーガナイザーは、ついに在庫計画を制約します。別の人が仕事を引き継ぐとき、管理下にある新しい人に伝えられるべき検証可能な情報がたくさんあります。
新しい主催者は、最初にアクティブな主催者のブランド認知度に欠け、現在の在庫管理システムの背後にある検証可能な考え方を理解するために戦う可能性があります。
さらに、人間の部分は単にスタッフのランク付けに適用されるわけではありません。実際、最高の在庫プログラミングがすぐ後ろにあるとしても、スタッフがそれを利用するための十分な準備ができていなければ、ビジネスは理想的な結果を得ることができません。
不十分な計画は管理に影響を与え、誤算を生みます。さらに、取得、作成、品質管理の各オフィス間のコミュニケーションが不十分だと、最終的に生産性が低下します。
在庫計画は実用的なeコマースの主力です。これは、強力な在庫計画のないビジネスは、過剰販売、在庫不足、および要求の満足度の延期に対してまったく無力であるためです。 1日の終わりまでに、これはすべてクライアントエクスペリエンスを破壊します。
在庫計画がeコマースに不可欠である理由をいくつか見てみましょう。
パレートの法則について知ったことはありますか？これは、彼らがよく使用する詳細の1つであり、ビジネスに適用すると、取引の80％が製品の20％から発生すると述べています。これを計画することは、在庫管理フレームワークが各アイテムの同等の測定値を単純に保存できないことを意味します。
同様に、容量の詳細は、80％の分類に含まれるアイテム（つまり、より多くの量のアイテムをストックせず、長期間にわたってそれらを削除することを検討することを意味します）と20％のクラスに属するアイテムを分類するのに役立ちます。 （一貫して在庫と保管が必要なものなので、準備ができています）。ポーカーをプレイするのと似ています。素晴らしいカードをしっかりと握り、ひどいカードを投げます。
オンラインビジネスの新興企業として、オンライン在庫管理システムは、大量のデータを監視するための最も簡単なアプローチの1つであることをご存知だと思います。役立つプログラミングの選択肢を見積もる、本当に並外れたものがいくつかあります。それにもかかわらず、民間企業のわずか15％がそれらを使用しています。
ただし、何らかの形で、企業の46％が、直近の2か月間に販売したガジェットの数を確認し、その時点から進んでいます。では、失う方法について最も霧深い考えを持っていない先見の明のあるプログラミングを使用できるのに、なぜ「奇妙な8ボール」戦略を使用するのでしょうか。そして、これの全体は、より正確な倉庫在庫を持つことを意味します。つまり、現金を取っておくことを意味します。
返品は取引の一部であり、時折、最も厄介な側面になる可能性があることに気づきます。それでは、返品を倉庫の在庫管理に統合して、ビジネスを簡素化してみませんか。
これを支援するためのアプローチの1つは、e-satisfactionのメリットを提供する調整組織からのものです。これにより、返品や世話をするのと同じように、正確かつ実用的なピックアンドパックが可能になります。オンラインの顧客の92％は、返品が簡単になった場合に備えて、ビジネスから再度購入します。
主に強盗や不実表示による不幸が好きなビジネスはありません。標準化された識別在庫フレームワークを持つことは、アイテムの世話をしているスタッフにもかかわらず、在庫レベルとエリアを追跡することによって、この種の状況を未然に防ぐのに役立ちます。信頼できる代表者に在庫管理フレームワークへのアプローチを許可するだけで、監視している他のすべての人にすべてを示すことで、リスクを冒さないことがわかります。
ポジティブなクライアントとの出会いがなければ、あなたのビジネスは成功しません。クライアントのメンテナンスを5％増やすだけで、最大95％のメリットをサポートできます。また、正当な在庫管理フレームワークを持つことで、より注目に値するフルフィルメントと顧客の信頼性を保証できます。クライアントは、何が必要で、いつ、どこで必要かを知っています。あなたが彼らを喜ばせる必要があると仮定すると、あなたはあなたの在庫を監視することに関してロックされて積み重ねられなければなりません。
正当な在庫計画が非常にビジネスベースであることを考えると、現在、これまでにないように、在庫計画が心のこもった、すべてが設定されているという保証にどのように対処できますか？
実りある在庫計画を実現して実行するには、受け入れられている手順と戦略に従う必要があります。これを行うには、eコマースビジネスは在庫の計画に伴う重要な進歩を知る必要があります。
効果的な在庫計画の計画と実行には、多くの重要な進歩があります。これらの仕事は、設定、審査、計画の3つのセクションで検討できます。
設定は、小さな微妙なことから本格的なレベルの計画まで、ビジネスのデータ履歴をほのめかします。取引注文や顧客情報から競争相手のシーンや現在の社会政治的な機会まで、すべてが在庫計画に役立つはずです。
調査は、実際のデータを推測し、在庫計画が正しく、適切で、（重要な）完全なデータに依存していることを確認することをほのめかします。このデータは何を意味し、柔軟で用途の広い在庫計画にどのように役立つのでしょうか。
最後に、計画段階はそれ自体が基本です。
目標が達成されたかどうかを判断し、次のシーズンのシステムに根本的な改善を展開するための、財務およびアイテムの実行に関するシーズン後の後知恵。
在庫計画に関するもう1つの重要な考えは、ベストプラクティスと戦略を一貫して維持することです。在庫計画を正しく行うことは、人間の習熟（個人）、インテリジェントな戦略化（測定）、および作業のための模範的な装置（革新）の間の調和です。
在庫計画の作成を開始するときは、今後の方法論を知らせる簡単な問い合わせを行うのが賢明です。
これに対応するには、記録されたデータを調査して不規則性を理解し、独自の在庫計画プログラミングやGoogleトレンドなどの機器からのパターンデータと組み合わせます。注文をスケジュールする前にこれを行ってください。
予想される金利の急上昇を考慮に入れるのと同じように、標準のオフトップ取引の株式の前提条件を計算するオプションがあります。金銭的な要求額を決定することで、一度に保持する理想的な在庫量を区別し、すべての注文とそれに応じたコストを最小限に抑えることができます。
後で買い物客の興味に影響を与える可能性のある内的または外的要因を予想してください。今後の広告活動、取引の進展、ターゲット市場、時折の関心の急上昇、および現在の顧客パターンを検討してください。
生産性は在庫計画の精神です。あなたの貯蔵室と要求措置が理想的な実行のために合理化されているかどうかについて尋ねてください。そうでない場合、それを確実にするためにどのように対処できますか？
簡単なピッキングと回収のための非常に効率的な部屋、追加の在庫のための十分なスペース（ただし、現金を大量に消費するよりも少ない）、迅速な輸送満足のための理想的な配送センターエリア、在庫および要求管理グループ間の合理化された対応を考えてください。
潜在的な利益を最大限に活用するために、測定値と主要業績評価指標（KPI）を使用しているかどうかを検討してください。これらの重要なデータセットは、これまでの在庫計画の達成度を測定する際の関連付けを支援します。在庫計画で次のコンポーネントと要素が考慮されていることを確認し、KPIを使用して将来の手順を通知します。
在庫計画のフレームワークは、各ビジネスで同一であるようには見えません。したがって、さまざまな特徴的な在庫計画モデルがあります。確かに、3つの主要なモデルがあります。
モデルは、さまざまな種類の組織の問題に対処します。主に以下を扱っている人：
決定論的在庫モデルは、通常、原油を扱うトレーダーによって利用されます。決定論的モデルは、慎重な戦略を使用して在庫切れを回避します。 1つのモデルは、経済発注量（EOQ）モデルです。
EOQモデルは、理想的な要求量を計算して、在庫コストを削減し、評価を高めることができます。これは、要求が一般的に一貫している限り、強力なモデルです。いずれにせよ、それは時折の変化や極端な変化を表すものではありません。したがって、決定論的モデルを実現するには、継続的な監視が必要です。
このモデルは、ある程度、完成品、完成品、または途中の商品（GIT）を扱う荷送人に最も適しています。この在庫モデルは在庫の保持にスポットライトを当てており、そのための3つの思考プロセスがあります。
取引の論理的根拠は、原油を大量に購入する方が安価であり、単位当たりのコストを下げることを設定しています。慎重な理由は、在庫切れを未然に防ぐための要求の不確実性に対する保証として在庫を利用します。投機的モデルは、在庫を上昇させて、材料価格と追加作業の価格の上昇を緩和します。
永続的（または継続的）在庫モデルは、同様に、中途半端な商品または完成した商品を扱う組織によって頻繁に利用されます。継続的なフレームワークは継続的に金額を追跡し、更新注文は、設定されたカットオフポイント（再注文）の下で在庫スコープが作成されたときに行われます。
これは、物理的に維持できない主要なフレームワークです。永続的なモデルは、特定のイノベーションに依存します。ただし、このモデルを使用すると、ベンダーは現在の在庫レベルを監視し、在庫切れを防ぐことができます。
ジャストインタイム（またはJIT）在庫モデルは、プロバイダーからの原油または物の要求を作成計画と直接調整することによって機能します。言い換えれば、組織は最も重要な市場の利益をカバーするのに十分な在庫を保持します。
必要なときに商品を注文して受け取ることで生産性を高め、無駄を減らすことが考えられます。このモデルを進展させるには、小売業者は予想どおりに正確に関心を推測するように努める必要があります。
適切なイノベーションにより、在庫計画を改善、サポート、およびアップグレードできます。 ERP在庫管理フレームワークは、製品ライフサイクルのさまざまな部分に対して適応可能な権限をクライアントに提供します。加工工場での生産から貯蔵室や旅行での生産能力まで。それにもかかわらず、ERPフレームワークの実装は、多くの場合、最大で数年を要する可能性のある複雑なベンチャーであり、原則として、追加費用で変更されたeコマース統合を必要とします。したがって、それは増加を望んでいるeコマースビジネスにとって理想的な代替手段ではないかもしれません。
ただし、プライベートベンチャーは、Excelを使用して在庫を処理することで優れている可能性があり、ビジネスの発展が始まると、リクエストの量とアイテムのSKUが増えることで間違いなく圧倒される可能性があります。
幸いなことに、今日では、さまざまなビジネスニーズに合わせて拡張できる多くの在庫計画プログラミングの選択肢が利用可能です。実際、これらの製品組織のかなりの数が、次のような完全に柔軟な事業レベルのプログラミングの取り決めを提供しています。
イノベーションと継続的なデータの洞察を動員することは、今後数年間のクライアントの想定を管理し、要求の変動に対処し、将来の在庫ネットワークの混乱を乗り切るための鍵となります。ストックチェーンをデジタル化することで、ビジネスの基本的なサイクルをスピードアップし、時間のかかる手動の用事やダイナミクスを排除することで、eコマースの段階を将来的に検証することができます。
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