ਐਸੋਰਟਮੈਂਟ ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਇੱਕ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਹੈ ਜੋ ਇਸ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਡਾਟਾ, ਨਿਰੰਤਰ ਸਿਖਲਾਈ, ਅਤੇ ਸਟੋਰ-ਪੱਧਰ ਦੇ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਦੁਆਰਾ ਸ਼ੈਲਫ - 'ਤੇ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਕੀ ਲੱਭਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਨਾਲ ਹੈੱਡਕੁਆਰਟਰ ਕੀ ਤੈਅ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਗਾਈਡ ਕਵਰ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਕੀ ਹੈ, ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਪਹੁੰਚ ਕਿਉਂ ਅਸਫਲ ਹੋ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਇਸਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਮਾਪਣਾ ਹੈ।
ਐਸੋਰਟਮੈਂਟ ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਬਨਾਮ ਐਸੋਰਟਮੈਂਟ ਪਲੈਨਿੰਗ: ਫਰਕ ਕੀ ਹੈ?
ਇਹ ਦੋਵੇਂ ਸ਼ਬਦ ਅਕਸਰ ਬਦਲਵੇਂ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦੇ ਹਨ।
| ਮਾਪ | ਵੰਡ ਯੋਜਨਾ | ਐਸੋਰਟਮੈਂਟ ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ |
|---|---|---|
| ਕੁਦਰਤ | ਸਥਿਰ, ਆਵਰਤੀ | ਗਤੀਸ਼ੀਲ, ਨਿਰੰਤਰ |
| ਡਾਟਾ ਇਨਪੁਟਸ | ਇਤਿਹਾਸਕ ਵਿਕਰੀ, ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਨਿਯਮ | ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਸਿਗਨਲ + ਇਤਿਹਾਸਕ ਡੇਟਾ |
| ਫੈਸਲੇ ਦੀ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ | ਮੌਸਮੀ ਜਾਂ ਸਾਲਾਨਾ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ | ਚੱਲ ਰਿਹਾ, ਅਕਸਰ ਸਵੈਚਲਿਤ |
| ਭੂਗੋਲਿਕ ਗ੍ਰੈਨਿਊਲੈਰਿਟੀ | ਕਲੱਸਟਰ ਜਾਂ ਬੈਨਰ ਸਟੋਰ ਕਰੋ | ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਸਟੋਰ ਪੱਧਰ |
| ਇਹ ਕੀ ਖੁੰਝਦਾ ਹੈ | ਇਨ-ਸਟੋਰ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਅਸਲੀਅਤ | ਕੁਝ ਨਹੀਂ, ਜੇਕਰ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ |
ਯੋਜਨਾ ਇਹ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੀ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਕਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਅਸਲ ਵਿੱਚ - ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਹਾਲਾਤ ਬਦਲਣ ਦੇ ਨਾਲ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਾ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ।
ਤਿੰਨ ਪਰਤਾਂ ਜਿੱਥੇ ਵੰਡ ਦੇ ਫੈਸਲੇ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਗੁਆਚ ਜਾਂਦੇ ਹਨ
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਪ੍ਰਚੂਨ ਵਿਕਰੇਤਾ ਪਹਿਲੀ ਪਰਤ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅੰਤਰ ਦੂਜੇ ਦੋ ਵਿੱਚ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ।
ਰਣਨੀਤਕ ਪਰਤ: ਕੀ ਵੇਚਣਾ ਹੈ
ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਸ਼੍ਰੇਣੀ-ਪੱਧਰ ਦੇ ਫੈਸਲੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ: ਕਿਹੜੇ ਉਤਪਾਦ ਸ਼ੈਲਫ ਸਪੇਸ ਕਮਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਕਿਵੇਂ ਨਿੱਜੀ ਲੇਬਲ ਰਾਸ਼ਟਰੀ ਬ੍ਰਾਂਡਾਂ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਸੰਤੁਲਨ ਰੱਖਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਸਮੁੱਚੀ ਸਟੋਰ ਰਣਨੀਤੀ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਕੀ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਫੈਸਲੇ ਹੈੱਡਕੁਆਰਟਰ 'ਤੇ ਲਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਮਾਰਕੀਟ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਬੈਂਚਮਾਰਕਿੰਗ ਦੁਆਰਾ ਚਲਾਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਲੰਬੇ ਚੱਕਰਾਂ 'ਤੇ ਬਦਲਦੇ ਹਨ।
ਜੋਖਮ: ਕੁੱਲ ਡਾਟਾ ਸਥਾਨਕ ਪਰਿਵਰਤਨ ਨੂੰ ਮਾਸਕ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਵੀਕਾਰਯੋਗ ਰਾਸ਼ਟਰੀ ਵਿਕਰੀ ਵਾਲਾ ਉਤਪਾਦ 40% ਸਟੋਰਾਂ ਵਿੱਚ ਘੱਟ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਹੋਰ 30% ਵਿੱਚ ਵੱਧ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਔਸਤ ਸਿਗਨਲ ਨੂੰ ਲੁਕਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਤਕਨੀਕੀ ਪਰਤ: ਇਸਨੂੰ ਕਿੱਥੇ ਅਤੇ ਕਿਵੇਂ ਵੇਚਣਾ ਹੈ
ਰਣਨੀਤਕ ਪਰਤ ਰਣਨੀਤੀ ਦਾ ਸਥਾਨ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਦੀ ਹੈ: ਸਟੋਰ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ, ਪਲੈਨੋਗਰਾਮ ਡਿਜ਼ਾਈਨ, ਅਤੇ ਵਪਾਰਕ ਨਿਯਮ। ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਵਰਗੀਕਰਨ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਸਥਾਨਕ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ - ਇੱਕ ਉੱਚ-ਘਣਤਾ ਵਾਲੇ ਸ਼ਹਿਰੀ ਸਟੋਰ ਵਿੱਚ ਉਪਨਗਰੀਏ ਫਾਰਮੈਟ ਨਾਲੋਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਥਾਂ ਦੀਆਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ, ਪੈਰਾਂ ਦੀ ਆਵਾਜਾਈ ਦੇ ਪੈਟਰਨ, ਅਤੇ ਖਰੀਦਦਾਰ ਮਿਸ਼ਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਜੋਖਮ: ਇਸ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਫੈਸਲੇ ਅਜੇ ਵੀ ਅਸਲ ਸਟੋਰ-ਪੱਧਰ ਦੇ ਸੰਕੇਤਾਂ ਦੀ ਬਜਾਏ ਧਾਰਨਾਵਾਂ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਵਿਭਿੰਨਤਾਵਾਂ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਿਖਾਈ ਦੇ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ-ਜਦੋਂ ਕਿ ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗਲਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਰਹਿੰਦਿਆਂ ਕਾਗਜ਼ 'ਤੇ ਸਥਾਨਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।
ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਪਰਤ: ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਗਾਹਕ ਤੱਕ ਕੀ ਪਹੁੰਚਦਾ ਹੈ
ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਵਰਗੀਕਰਨ ਅਨੁਕੂਲਨ ਸਫਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਚੁੱਪਚਾਪ ਅਸਫਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਪਰਤ ਗਾਹਕਾਂ ਦੇ ਸਾਹਮਣੇ ਆਉਣ ਵਾਲੀ ਭੌਤਿਕ ਹਕੀਕਤ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ: ਕਿਹੜੇ ਉਤਪਾਦ ਸ਼ੈਲਫ 'ਤੇ ਹਨ, ਕੀ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਚਲਾਈ ਗਈ ਹੈ, ਕੀ ਤਰੱਕੀ ਦਿਖਾਈ ਦੇ ਰਹੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੀ ਸਟਾਕਆਉਟ ਫੜੇ ਗਏ ਹਨ ਅਤੇ ਜਲਦੀ ਹੱਲ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ।
ਸਟੋਰ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਦੀ ਦਿੱਖ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਹਰ ਅੱਪਸਟਰੀਮ ਫੈਸਲਾ ਅੰਸ਼ਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਨੁਮਾਨ ਹੈ। ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਵਰਗੀਆਂਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ ਸ਼ੈਲਫ ਲੇਬਲਅਤੇ IoT ਸੈਂਸਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਮੈਨੂਅਲ ਆਡਿਟ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਸਵੈਚਲਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸ਼ੈਲਫ ਸਥਿਤੀਆਂ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਇਸ ਵਿਜ਼ੀਬਿਲਟੀ ਗੈਪ - ਨੂੰ ਬੰਦ ਕਰਨ ਲਈ ਵਧਦੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ ਜੋ ਕਿ ਕਾਰਵਾਈਯੋਗ ਹੋਣ ਲਈ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਵਾਪਰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਪਰੰਪਰਾਗਤ ਵਰਗੀਕਰਨ ਅਨੁਕੂਲਨ ਅਸਫਲ ਕਿਉਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਵੰਡ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਕਾਗਜ਼ 'ਤੇ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ-ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਉਹ ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ ਟੁੱਟ ਜਾਂਦੇ ਹਨ.
ਅਸਫਲਤਾ ਮੋਡ 1: ਇਤਿਹਾਸਿਕ ਡੇਟਾ ਅਤੀਤ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ
ਵਿਕਰੀ ਇਤਿਹਾਸ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਗਾਹਕਾਂ ਨੇ ਉਹਨਾਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਅਧੀਨ ਕੀ ਖਰੀਦਿਆ ਜੋ ਉਸ ਸਮੇਂ - ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਸੀ, ਜੋ ਕਿ ਉਪਲਬਧ ਸੀ, ਜੋ ਕਿ ਕੀਮਤਾਂ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਸਨ। ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਨਹੀਂ ਦੱਸ ਸਕਦਾ ਕਿ ਗਾਹਕ ਕੀ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ ਪਰ ਲੱਭ ਨਹੀਂ ਸਕੇ। ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ-ਮੂਵਿੰਗ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ, ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਇਤਿਹਾਸਕ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਰੁਝਾਨ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿੰਡੋ ਅਕਸਰ ਲੰਘ ਚੁੱਕੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਅਸਫਲਤਾ ਮੋਡ 2: ਕੇਂਦਰੀਕ੍ਰਿਤ ਫੈਸਲੇ, ਸਥਾਨਕ ਹਕੀਕਤ
ਜਦੋਂ ਵੰਡ ਦੇ ਫੈਸਲੇ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੈੱਡਕੁਆਰਟਰ 'ਤੇ ਲਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਸਟੋਰ-ਪੱਧਰ ਦੀ ਸੂਖਮਤਾ ਔਸਤ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਮੱਧਮ ਰਾਸ਼ਟਰੀ ਵਿਕਰੀ ਵਾਲਾ ਉਤਪਾਦ ਪਰ ਖਾਸ ਸਟੋਰ ਕਿਸਮਾਂ ਵਿੱਚ ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸੂਚੀਬੱਧ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਮਾਨਕੀਕ੍ਰਿਤ ਪਲੈਨੋਗ੍ਰਾਮ ਸਟੋਰਾਂ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸ਼ੈਲਫ ਮਾਪਾਂ ਅਤੇ ਖਰੀਦਦਾਰ ਜਨਸੰਖਿਆ ਦੇ ਨਾਲ ਤੈਨਾਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਅਸਫਲਤਾ ਮੋਡ 3: ਡੇਟਾ ਸਿਲੋਜ਼ ਅਧੂਰੇ ਫੈਸਲੇ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ
ਰਿਟੇਲ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਕਈ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ - ਪੁਆਇੰਟ-ਦਾ-ਵਿਕਰੀ, ਵਸਤੂ ਸੂਚੀ, ਵਫ਼ਾਦਾਰੀ, ਈ-ਵਣਜ, ਅਤੇ ਸਟੋਰ ਸੈਂਸਰਾਂ ਵਿੱਚ-। ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਪ੍ਰਬੰਧਕ ਇੱਕ ਡਾਟਾ ਸੈੱਟ ਤੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਸਪਲਾਈ ਚੇਨ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਤੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਤੀਜੇ ਤੱਕ ਸਟੋਰ ਓਪਰੇਸ਼ਨ. ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕੋਈ ਵੀ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਸੰਪੂਰਨ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਇੱਕ ਸਿਲੋ ਤੋਂ ਲਏ ਗਏ ਫੈਸਲੇ ਸਿਰਫ ਦੂਜੇ ਵਿੱਚ ਦਿਸਣ ਵਾਲੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਪੈਦਾ ਕਰਨਗੇ।
ਅਸਫਲਤਾ ਮੋਡ 4: ਪਲਾਨੋਗ੍ਰਾਮ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਹੈੱਡਕੁਆਰਟਰ ਦੀ ਸੋਚ ਤੋਂ ਘੱਟ ਹੈ
ਇੱਕ ਪਲੈਨੋਗਰਾਮ ਕੇਵਲ ਤਾਂ ਹੀ ਮੁੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ ਇਸਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਅਤੇ ਲਗਾਤਾਰ ਚਲਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਰਿਟੇਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਵਿੱਚ, ਪਾਲਣਾ ਦਰਾਂ ਸਾਰੇ ਸਟੋਰਾਂ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਦਲਦੀਆਂ ਹਨ - ਅਤੇ ਹੈੱਡਕੁਆਰਟਰ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਦੋਂ ਤੱਕ ਪਤਾ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਇਹ ਮਾਪਿਆ ਨਹੀਂ ਜਾਂਦਾ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਵਿਕਰੀ ਡੇਟਾ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਉਤਪਾਦ ਦੇ ਸ਼ੈਲਫ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਪਰ ਉਹ ਉਤਪਾਦ ਤਿੰਨ ਮਹੀਨਿਆਂ ਤੋਂ ਤੁਹਾਡੇ 20% ਸਟੋਰਾਂ ਵਿੱਚ ਗਲਤ ਬੇਅ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਡਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਡੇਟਾ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਸਮਝਸ਼ੈਲਫ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਿੰਨੀ ਵਾਰ ਤਾਜ਼ਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈਇਹਨਾਂ ਮਾਪਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨਾਲ ਸਿੱਧਾ ਜੁੜਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ।
ਅਸਫਲਤਾ ਮੋਡ 5: ਓਮਨੀਚੈਨਲ ਸਿਗਨਲ ਅਣਪੜ੍ਹੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ
ਔਨਲਾਈਨ ਗਾਹਕ ਵਿਵਹਾਰ ਵਰਗੀਕਰਨ ਬੁੱਧੀ ਦਾ ਇੱਕ ਅਮੀਰ ਸਰੋਤ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਭੌਤਿਕ ਰਿਟੇਲਰ ਅਣਡਿੱਠ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਤੁਹਾਡੇ ਈ-ਕਾਮਰਸ ਪਲੇਟਫਾਰਮ 'ਤੇ ਜ਼ੀਰੋ-ਨਤੀਜੇ ਖੋਜ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਗਾਹਕ ਕੀ ਲੱਭ ਰਹੇ ਹਨ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਨਹੀਂ ਰੱਖਦੇ। ਉੱਚ-ਬ੍ਰਾਊਜ਼ ਕਰੋ, ਘੱਟ-ਖਰੀਦ ਪੈਟਰਨ ਮੰਗ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜਿਸ ਲਈ ਪਰਿਵਰਤਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ-ਸਟੋਰ ਮੁਲਾਂਕਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਗਾਹਕ ਜੋ ਔਨਲਾਈਨ ਕਿਸੇ ਉਤਪਾਦ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਉਸਨੂੰ ਅਣਉਪਲਬਧ ਲੱਭਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਛੱਡੇ ਜਾਣ ਨਾਲ -ਸਟੋਰ ਸਿਸਟਮ - ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਡਾਟਾ ਨਹੀਂ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਪਰ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੈਰਹਾਜ਼ਰੀ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸੰਕੇਤ ਹੈ, ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ। ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਬਿੰਦੂ ਤੁਹਾਡੀ ਔਨਲਾਈਨ ਖੋਜ ਅਤੇ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੀ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੀ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਵਰਕਫਲੋ ਨਾਲ ਜੋੜ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਗੈਰ ਰਸਮੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੀ।
ਏਆਈ ਕਿਵੇਂ ਵੰਡਣ ਦੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ
ਸੈਂਕੜੇ ਸਟੋਰਾਂ ਅਤੇ ਹਜ਼ਾਰਾਂ SKUs ਵਿੱਚ ਮੈਨੁਅਲ ਵੰਡ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਸਪਰੈੱਡਸ਼ੀਟਾਂ ਅਤੇ ਸਮੇਂ-ਸਮੇਂ ਦੀਆਂ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਗਿਆ ਹੈ। AI ਖਾਸ, ਮਾਪਣਯੋਗ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਸਟੋਰ- ਪੱਧਰ ਦੀ ਮੰਗ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ।ਰਵਾਇਤੀ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਬੈਨਰ ਜਾਂ ਕਲੱਸਟਰ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਸਟੋਰ ਅਤੇ SKU ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਸਥਾਨਕ ਕਾਰਕਾਂ - ਆਂਢ-ਗੁਆਂਢ ਦੀ ਜਨਸੰਖਿਆ, ਨੇੜਲੇ ਮੁਕਾਬਲੇ, ਮੌਸਮੀ ਮਾਈਕ੍ਰੋ-ਰੁਝਾਨਾਂ - ਜੋ ਕਿ ਵਿਆਪਕ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਔਸਤ ਦੂਰ ਹੈ। ਇਹ ਗ੍ਰੈਨਿਊਲੈਰਿਟੀ ਉਹ ਹੈ ਜੋ ਸਥਾਨਕੀਕਰਨ ਦੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਮੰਨਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਬਚਾਅ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ।
SKU ਤਰਕਸੰਗਤੀਕਰਨ।ਹਰ ਉਤਪਾਦ ਆਪਣੀ ਜਗ੍ਹਾ ਨਹੀਂ ਕਮਾਉਂਦਾ. AI ਮਾਡਲ ਇਹ ਪਛਾਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕਿਹੜੇ SKUs ਅਨੁਪਾਤਕ ਰਿਟਰਨ - ਦੇ ਬਿਨਾਂ ਸ਼ੈਲਫ ਰੀਅਲ ਅਸਟੇਟ ਅਤੇ ਵਸਤੂ ਪੂੰਜੀ ਦੀ ਖਪਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਮਾਰਜਿਨ ਯੋਗਦਾਨ, ਬਦਲੀ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ, ਅਤੇ ਟੋਕਰੀ ਪ੍ਰਭਾਵ ਲਈ ਲੇਖਾ ਹੈ। ਨਾਜ਼ੁਕ ਅੰਤਰ ਹੌਲੀ-ਮੂਵਰਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਵਫ਼ਾਦਾਰ ਸਥਾਨ ਦੀ ਸੇਵਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਹੌਲੀ-ਮੂਵਰ ਜੋ ਸਿਰਫ਼ ਘੱਟ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। AI ਦੋਨਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਫਰਕ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਮੈਨੂਅਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਕੀਮਤ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਮੋਸ਼ਨ ਅਲਾਈਨਮੈਂਟ।ਵਰਗੀਕਰਨ ਦੇ ਫੈਸਲੇ ਕੀਮਤ ਤੋਂ ਅਲੱਗ ਹੋਣ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਹਨ। AI-ਚਾਲਿਤਗਤੀਸ਼ੀਲ ਕੀਮਤਪ੍ਰੋਮੋਸ਼ਨਲ ਗਤੀਵਿਧੀ ਨੂੰ ਰੀਅਲ ਟਾਈਮ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦੇ ਨਾਲ ਇਕਸਾਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ - ਜੋ ਕਿ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ ਅਤੇ ਗਾਹਕ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਸ਼ੈਲਫ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਕੀ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਮੇਲ ਨਹੀਂ ਖਾਂਦੇ।
ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਨਿਗਰਾਨੀ.ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਅਤੇ ਸੈਂਸਰ ਡੇਟਾ ਪੂਰੇ ਮੈਨੂਅਲ ਆਡਿਟ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਪਲਾਨੋਗ੍ਰਾਮ ਵਿਵਹਾਰਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਵਿੱਚ ਅੱਗੇ ਵਧਦਾ ਹੈਸ਼ੈਲਫ ਲੇਬਲ ਤਕਨਾਲੋਜੀਨੇ ਆਟੋਮੇਟਿਡ ਸ਼ੈਲਫ-ਸਟੇਟ ਮਾਨੀਟਰਿੰਗ ਨੂੰ ਮੱਧ-ਆਕਾਰ ਦੇ ਰਿਟੇਲਰਾਂ ਲਈ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਬਣਾਇਆ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਵੱਡੀਆਂ ਚੇਨਾਂ ਲਈ।
ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਪੰਜ-ਕਦਮ ਦਾ ਢਾਂਚਾ
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਪ੍ਰਚੂਨ ਵਿਕਰੇਤਾ ਵਰਗੀਕਰਨ ਅਨੁਕੂਲਨ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਨੂੰ ਜਾਣਦੇ ਹਨ। ਘੱਟ ਕੋਲ ਸਪਸ਼ਟ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਬਿੰਦੂ ਹੈ। ਇਹ ਫਰੇਮਵਰਕ ਕਿਸੇ ਵੀ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਵਰਤੋਂ ਯੋਗ ਹੋਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।
ਕਦਮ 1: ਆਪਣੇ ਮੌਜੂਦਾ ਭੰਡਾਰ ਦਾ ਆਡਿਟ ਕਰੋ
ਕਿਸੇ ਵੀ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਇੱਕ ਇਮਾਨਦਾਰ ਬੇਸਲਾਈਨ ਸਥਾਪਤ ਕਰੋ. ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਅਤੇ ਸਟੋਰ ਦੁਆਰਾ ਤੁਹਾਡੀ ਮੌਜੂਦਾ ਸਟਾਕਆਊਟ ਦਰ ਕੀ ਹੈ? ਕਿਹੜੀਆਂ SKUs ਪ੍ਰਤੀ ਵਰਗ ਫੁੱਟ ਵਿਕਰੀ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਹੇਠਲਾ ਡੈਸੀਲ ਪੈਦਾ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ? ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਵੰਡ ਅਤੇ ਅਸਲ ਸ਼ੈਲਫ ਦੀ ਉਪਲਬਧਤਾ ਵਿਚਕਾਰ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਅੰਤਰ ਕਿੱਥੇ ਹੈ? ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਇਹਨਾਂ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਨਹੀਂ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਹ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਖੋਜ - ਹੈ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਨ ਸਾਧਨਾਂ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਨ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਹੈ। ਇੱਕ ਢਾਂਚਾਗਤਬੇਸਲਾਈਨ ROI ਗਣਨਾਕਿਸੇ ਵੀ ਪਹੁੰਚ ਲਈ ਵਚਨਬੱਧ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ- ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾੜੇ ਕਿੱਥੇ ਹਨ, ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਕਦਮ 2: ਆਪਣੇ ਸਟੋਰ ਕਲੱਸਟਰਾਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ
ਸਾਰੇ ਸਟੋਰਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕੋ ਜਿਹੀ ਵੰਡ ਨਹੀਂ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ, ਪਰ ਹਰੇਕ ਸਟੋਰ ਲਈ ਇੱਕ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵਿਲੱਖਣ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਸਟੋਰ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਅਰਥਪੂਰਣ ਸਮਾਨ ਮੰਗ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸਥਾਨਾਂ ਨੂੰ ਸਮੂਹਿਕ ਕਰਕੇ ਇਹਨਾਂ ਅਤਿਅੰਤਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਅਸਲ ਖਰੀਦ ਵਿਹਾਰ - ਟੋਕਰੀ ਰਚਨਾ, ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਵੇਗ, ਸ਼ਾਪਰ ਮਿਸ਼ਨ ਪੈਟਰਨ - 'ਤੇ ਬਣਾਈ ਗਈ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਜਨਸੰਖਿਆ 'ਤੇ। ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਰਿਟੇਲਰ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੇ ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿਭਿੰਨਤਾ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਚਾਰ ਤੋਂ ਅੱਠ ਕਲੱਸਟਰਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਸਹੀ ਸੰਖਿਆ ਉਹ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਹਰੇਕ ਕਲੱਸਟਰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਉਤਪਾਦ ਟੈਮਪਲੇਟ ਦੀ ਵਾਰੰਟੀ ਦੇਣ ਲਈ ਵੱਖਰਾ ਵਿਵਹਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਕਦਮ 3: ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰੋ
ਐਸੋਰਟਮੈਂਟ ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਸਿਰਫ ਓਨਾ ਹੀ ਵਧੀਆ ਹੈ ਜਿੰਨਾ ਡੇਟਾ ਇਸ ਨੂੰ ਫੀਡ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਘੱਟੋ-ਘੱਟ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ 12 ਮਹੀਨਿਆਂ ਦੇ ਇਤਿਹਾਸ, ਮੌਜੂਦਾ ਵਸਤੂ-ਸੂਚੀ ਪੱਧਰ, ਅਤੇ ਸ਼ੈਲਫ ਉਪਲਬਧਤਾ ਦੇ ਕੁਝ ਮਾਪਾਂ ਵਾਲੇ ਸਟੋਰ ਦੁਆਰਾ SKU- ਪੱਧਰ ਦੀ ਵਿਕਰੀ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇਹ ਸਵਾਲ ਕਿ ਸ਼ੈਲਫ ਡੇਟਾ ਕਿਵੇਂ ਕੈਪਚਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ - ਕੀ ਮੈਨੂਅਲ ਰਿਪੋਰਟਾਂ, ESL ਸਿਸਟਮਾਂ, ਜਾਂ IoT ਸੈਂਸਰਾਂ ਦੁਆਰਾ - ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡੇਟਾ ਤਾਜ਼ਗੀ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਨੂੰ ਸਮਝਣਾਸ਼ੈਲਫ ਡਾਟਾ ਕੈਪਚਰ ਲਈ ਕਨੈਕਟੀਵਿਟੀ ਵਿਕਲਪਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਫੈਸਲਾ ਹੈ। ਸੰਪੂਰਨ ਡੇਟਾ ਏਕੀਕਰਣ - ਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਪੂਰਵ ਸ਼ਰਤ ਨਹੀਂ ਹੈ ਪਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਸਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅੰਤਰਾਲ ਅਤੇ ਲੇਟੈਂਸੀ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
ਕਦਮ 4: ਅਨੁਕੂਲਨ ਨਿਯਮ ਅਤੇ ਗਾਰਡਰੇਲ ਸੈਟ ਕਰੋ
AI ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਹਰ ਫੈਸਲਾ ਸਵੈਚਲਿਤ ਨਹੀਂ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ। ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਫੈਸਲੇ ਸਵੈਚਲਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚੱਲ ਸਕਦੇ ਹਨ - ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉੱਚ-ਵੇਗ ਵਾਲੇ SKUs - ਲਈ ਮੁੜ ਭਰਾਈ ਟਰਿਗਰਸ ਅਤੇ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕਿਸੇ ਉਤਪਾਦ ਨੂੰ ਕਲੱਸਟਰ ਤੋਂ ਸੂਚੀਬੱਧ ਕਰਨਾ। ਗਾਰਡਰੇਲ ਉਹਨਾਂ ਗਲਤੀਆਂ ਤੋਂ ਵੀ ਬਚਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਡਾਟਾ ਅਧੂਰਾ ਹੋਣ 'ਤੇ ਸਵੈਚਲਿਤ ਸਿਸਟਮ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਆਮ ਉਦਾਹਰਨ: ਇੱਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਇੱਕ ਉਤਪਾਦ ਨੂੰ ਹਟਾਉਣ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਸਦੀ ਵਿਕਰੀ ਘੱਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਅਸਲ ਕਾਰਨ ਲਗਾਤਾਰ ਸਟਾਕਆਉਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਵਿਕਰੀ ਡੇਟਾ ਘੱਟ ਮੰਗ ਤੋਂ ਵੱਖ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ।ਕੀਮਤ ਅਤੇ ਉਪਲਬਧਤਾ ਡਿਸਪਲੇਅ ਤਰੁੱਟੀਆਂਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਮਝਣ ਯੋਗ ਇੱਕ ਸੰਬੰਧਿਤ ਸੰਚਾਲਨ ਅਸਫਲਤਾ ਮੋਡ ਹਨ।
ਕਦਮ 5: ਮਾਪੋ, ਸਿੱਖੋ ਅਤੇ ਦੁਹਰਾਓ
ਐਸੋਰਟਮੈਂਟ ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਇੱਕ ਨਿਰੰਤਰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ, ਇੱਕ-ਵਾਰ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨਹੀਂ। ਰਣਨੀਤਕ ਫੈਸਲਿਆਂ ਲਈ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਤਿਮਾਹੀ ਵਿੱਚ ਨਿਯਮਤ ਸਮੀਖਿਆ ਤਾਲ - ਸਥਾਪਤ ਕਰੋ, ਰਣਨੀਤਕ ਵਿਵਸਥਾਵਾਂ ਲਈ ਮਹੀਨਾਵਾਰ। ਕੇਂਦਰੀ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਢਾਂਚਾਗਤ ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪਸ ਬਣਾਓ ਅਤੇ- ਪੱਧਰ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰੋ। ਹਰੇਕ ਯੋਜਨਾ ਚੱਕਰ ਨੂੰ ਇੱਕ ਪ੍ਰਯੋਗ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਮੰਨੋ: ਇੱਕ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਬਣਾਓ, ਇੱਕ ਤਬਦੀਲੀ ਲਾਗੂ ਕਰੋ, ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਮਾਪੋ, ਅਗਲੇ ਚੱਕਰ ਵਿੱਚ ਉਸ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ। ਉਹ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਜੋ ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਤੋਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੁੱਲ ਕੱਢਦੀਆਂ ਹਨ ਉਹ ਉਹ ਨਹੀਂ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਸੰਦ ਹਨ। ਉਹ ਉਹ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਲਗਾਤਾਰ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਆਦਤ ਬਣਾਈ ਹੈ।
ਐਸੋਰਟਮੈਂਟ ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਲਈ ਛੇ ਕੇ.ਪੀ.ਆਈ
| ਕੇ.ਪੀ.ਆਈ | ਇਹ ਕੀ ਮਾਪਦਾ ਹੈ | ਦਿਸ਼ਾ | ਟ੍ਰੈਕ ਕਿਵੇਂ ਕਰੀਏ |
|---|---|---|---|
| ਸਟਾਕਆਉਟ ਦਰ | ਸਟੋਰ ਦੇ ਸਮੇਂ ਦੌਰਾਨ ਇੱਕ SKU ਅਣਉਪਲਬਧ ਸਮੇਂ ਦਾ % | ↓ ਹੇਠਲਾ | POS ਅੰਤਰਾਲ +ਸਵੈਚਲਿਤ ਸਟਾਕਆਊਟ ਖੋਜਸ਼ੈਲਫ ਸੰਵੇਦਕ ਦੁਆਰਾ |
| ਰੇਟ ਰਾਹੀਂ-ਵੇਚੋ | ਮੁੜ ਭਰਨ ਜਾਂ ਮਾਰਕਡਾਊਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਵੇਚੀ ਗਈ ਵਸਤੂ ਸੂਚੀ ਦਾ % | ↑ ਉੱਚਾ | SKU ਅਤੇ ਸਟੋਰ ਦੁਆਰਾ ਟ੍ਰੈਕ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ÷ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀਆਂ ਇਕਾਈਆਂ |
| SKU ਉਤਪਾਦਕਤਾ | ਸ਼ੈਲਫ ਸਪੇਸ ਦੀ ਪ੍ਰਤੀ ਯੂਨਿਟ ਆਮਦਨ ਜਾਂ ਮਾਰਜਿਨ | ↑ ਉੱਚਾ | ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਆਮਦਨ ÷ ਸ਼ੈਲਫ ਫੁਟੇਜ, ਕਲੱਸਟਰ ਔਸਤ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਕੀਤਾ ਗਿਆ |
| ਪਲੈਨੋਗਰਾਮ ਪਾਲਣਾ ਦਰ | ਸਟੋਰਾਂ ਦਾ % ਪਲੇਨੋਗ੍ਰਾਮ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਲਾਗੂ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ | ↑ ਉੱਚਾ | ਮੈਨੁਅਲ ਆਡਿਟ ਜਾਂ ਸਵੈਚਲਿਤ ਸ਼ੈਲਫ ਚਿੱਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ;ESL ਤੈਨਾਤੀਮਾਪਣਯੋਗਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ |
| ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਮਾਰਜਿਨ ਯੋਗਦਾਨ | ਅਲਾਟ ਕੀਤੀ ਸਪੇਸ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਕੁੱਲ ਮਾਰਜਿਨ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ | ↑ ਉੱਚਾ | ਸ਼੍ਰੇਣੀ P&L ਨੂੰ ਕਲੱਸਟਰ ਦੁਆਰਾ ਪਲਾਨੋਗ੍ਰਾਮ ਵੰਡ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਟਰੈਕ ਕੀਤਾ ਗਿਆ |
| ਕਲੱਸਟਰ ਡਿਮਾਂਡ ਅਲਾਈਨਮੈਂਟ | ਕਲੱਸਟਰ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਵੰਡ ਅਤੇ ਅਸਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੀ ਵਿਕਰੀ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ- | ↓ ਹੇਠਲਾ ਵਿਭਿੰਨਤਾ | ਕਲੱਸਟਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਕਰੀ-ਦਰ ਦੁਆਰਾ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ; ਉੱਚ ਪਰਿਵਰਤਨ ਸੰਕੇਤ ਸਥਾਨੀਕਰਨ ਅੰਤਰ |
ਸਟੋਰ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਸਾਰੇ ਛੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨੂੰ ਟ੍ਰੈਕ ਕਰੋ, ਨਾ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਕੁੱਲ ਮਿਲਾ ਕੇ। ਨੈੱਟਵਰਕ-ਪੱਧਰ ਦੀ ਔਸਤ ਅਕਸਰ ਉਹਨਾਂ ਸਟੋਰਾਂ ਨੂੰ ਲੁਕਾਉਂਦੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਸਭ ਤੋਂ ਗੰਭੀਰ ਹਨ - ਅਤੇ ਜਿੱਥੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਮੌਕੇ ਮੌਜੂਦ ਹਨ।
ਔਨਲਾਈਨ ਅਤੇ ਭੌਤਿਕ ਚੈਨਲਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡ ਦਾ ਅਨੁਕੂਲਨ
ਭੌਤਿਕ ਅਤੇ ਡਿਜੀਟਲ ਚੈਨਲਾਂ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਰਿਟੇਲਰਾਂ ਲਈ, ਵੰਡ ਦੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਅਲੱਗ-ਥਲੱਗ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ।ਪ੍ਰਚੂਨ ਵਾਤਾਵਰਣਬਦਲ ਗਿਆ ਹੈ: ਗਾਹਕ ਤਰਲ ਢੰਗ ਨਾਲ ਚੈਨਲਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਚਲੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਚੈਨਲ ਦਾ ਡੇਟਾ ਦੂਜੇ ਵਿੱਚ ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਸੂਚਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਵਰਗੀਕਰਨ ਸਿਗਨਲ ਵਜੋਂ ਔਨਲਾਈਨ।ਤੁਹਾਡੇ ਈ-ਕਾਮਰਸ ਪਲੇਟਫਾਰਮ 'ਤੇ ਜ਼ੀਰੋ-ਨਤੀਜੇ ਖੋਜਾਂ - ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਵੰਡਣ ਦੇ ਅੰਤਰਾਂ ਦਾ ਸਿੱਧਾ ਸੂਚਕ ਹਨ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੱਸ ਰਹੇ ਹਨ ਕਿ ਉਹ ਕੀ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਨਹੀਂ ਰੱਖਦੇ। ਉੱਚ-ਬ੍ਰਾਊਜ਼ ਕਰੋ, ਘੱਟ-ਖਰੀਦ ਪੈਟਰਨ ਉਹਨਾਂ ਉਤਪਾਦਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਗਾਹਕ ਖਰੀਦਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸਦਾ-ਸਟੋਰ ਰੇਂਜ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਭਾਵ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਸਦੇ ਅਨੁਸਾਰਮੈਕਿੰਸੀ ਖੋਜ, 70% ਤੋਂ ਵੱਧ ਖਪਤਕਾਰ ਹੁਣ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਅਨੁਭਵਾਂ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰਦੇ ਹਨ - ਇੱਕ ਉਮੀਦ ਜੋ ਉਤਪਾਦ ਦੀ ਉਪਲਬਧਤਾ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਿੰਨੀ ਕਿ ਸੰਚਾਰ 'ਤੇ।
ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਬਨਾਮ ਵਿਭਿੰਨ ਵਰਗੀਕਰਨ।ਕੀ ਤੁਹਾਡੇ ਔਨਲਾਈਨ ਅਤੇ ਇਨ{0}}ਸਟੋਰ ਵਰਗਾਂ ਨੂੰ ਇਕਸਾਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਸਟੋਰ ਫਾਰਮੈਟ ਅਤੇ ਗਾਹਕ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਾਫ਼-ਸੁਥਰਾ ਮੰਗ ਡੇਟਾ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਭੌਤਿਕ ਸਟੋਰਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਔਨਲਾਈਨ ਕੈਟਾਲਾਗ ਦੀ ਗੁੰਝਲਤਾ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਮਜ਼ਬੂਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਫਾਰਮੈਟ ਅਨੁਕੂਲ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਵਿਭਿੰਨ ਪਹੁੰਚ - ਜਿੱਥੇ ਭੌਤਿਕ ਸਟੋਰ ਇੱਕ ਕਿਉਰੇਟਿਡ, ਉੱਚ-ਵੇਗ ਕੋਰ ਰੱਖਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਕਿ ਔਨਲਾਈਨ ਚੈਨਲ ਲੰਬੀ ਪੂਛ ਨੂੰ ਹੈਂਡਲ ਕਰਦਾ ਹੈ - ਉਦੋਂ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਦੋ ਚੈਨਲ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖਰੀਦਦਾਰੀ ਮਿਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਸੇਵਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਫੈਸਲਾ ਫਰੇਮਵਰਕ ਸਧਾਰਨ ਹੈ: ਜੇਕਰ ਗਾਹਕ ਨਿਯਮਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਔਨਲਾਈਨ ਖੋਜ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ{7}}ਸਟੋਰ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਅਲਾਈਨਮੈਂਟ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਔਨਲਾਈਨ ਅਤੇ{9}}ਸਟੋਰ ਦੇ ਖਰੀਦਦਾਰ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਵੱਖਰੇ-ਵੱਖਰੇ ਦਰਸ਼ਕ ਹਨ, ਤਾਂ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਕਿੱਥੇ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨਾ ਹੈ।ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰੈਕਟੀਕਲ ਐਂਟਰੀ ਪੁਆਇੰਟ ਤੁਹਾਡੇ ਈ-ਕਾਮਰਸ ਜ਼ੀਰੋ-ਨਤੀਜੇ ਖੋਜ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੀ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਯੋਜਨਾ ਸਮੀਖਿਆ ਨਾਲ ਜੋੜ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਕਿਸੇ ਨਵੀਂ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ - ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਪ੍ਰਬੰਧਕਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸਮੀਖਿਆ ਕੀਤੀ ਗਈ ਅਸਫਲ ਖੋਜ ਪੁੱਛਗਿੱਛਾਂ ਦਾ ਮਹੀਨਾਵਾਰ ਨਿਰਯਾਤ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਅੰਤਰਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ-ਸਟੋਰ ਵਿਕਰੀ ਡੇਟਾ ਕਦੇ ਵੀ ਪ੍ਰਗਟ ਨਹੀਂ ਕਰੇਗਾ। ਇਸ ਨਾਲ ਜੋੜੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈਬਿਹਤਰ ਸ਼ੈਲਫ-ਪੱਧਰ ਡਾਟਾ ਕੈਪਚਰਭੌਤਿਕ ਸਟੋਰਾਂ ਵਿੱਚ ਔਨਲਾਈਨ ਸਿਗਨਲਾਂ ਅਤੇ ਸਟੋਰ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਵਿੱਚ- ਇੱਕ ਬੰਦ ਲੂਪ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ ਕੀ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ
ਨਿਮਨਲਿਖਤ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਅਨੁਕੂਲਨ ਸਿਧਾਂਤ ਰਿਟੇਲ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਵਿਆਖਿਆਤਮਕ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਹਨ, ਖਾਸ ਕੰਪਨੀ ਕੇਸ ਅਧਿਐਨ ਨਹੀਂ।
ਕਰਿਆਨੇ: ਸਮੁੱਚੇ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਸਥਾਨਕ ਮੰਗ ਮਾਸਕਿੰਗ।ਇੱਕ ਖੇਤਰੀ ਕਰਿਆਨੇ ਦੀ ਲੜੀ ਕੁੱਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਵਰਗਾਂ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਨਸਲੀ ਭੋਜਨ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ - ਖਾਸ ਆਂਢ-ਗੁਆਂਢ ਵਿੱਚ ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ - ਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਘੱਟ ਦਰਸਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਬੈਨਰ ਪੱਧਰ ਤੱਕ ਰੋਲ ਕੀਤੇ ਜਾਣ 'ਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਵਿਕਰੀ ਘੱਟ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਅਸਲ ਟੋਕਰੀ ਰਚਨਾ 'ਤੇ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਇੱਕ ਕਲੱਸਟਰ-ਅਧਾਰਿਤ ਪਹੁੰਚ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਜੋ ਕੁਝ ਸਟੋਰ ਸਮੂਹਾਂ ਵਿੱਚ ਘੱਟ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੀ ਮੰਗ ਵਰਗੀ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੀ ਸੀ, ਉਹ ਇੱਕ ਢਾਂਚਾਗਤ ਡਾਟਾ ਇਕੱਤਰੀਕਰਨ ਸਮੱਸਿਆ ਸੀ। ਸਥਾਨਕ ਖਰੀਦ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਸਟੋਰਾਂ ਦੇ ਟੈਂਪਲੇਟਸ ਨੂੰ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰਨਾ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਬੰਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਮਰੱਥ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਕਾਰਕ ਨਵੀਂ ਤਕਨੀਕ ਨਹੀਂ ਹੈ - ਇਹ ਬੈਨਰ ਦੀ ਬਜਾਏ ਸਟੋਰ ਦੁਆਰਾ ਮੰਗ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵੱਖਰਾ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਵਰਗੇ ਸਾਧਨਾਂ ਰਾਹੀਂ ਬਿਹਤਰ ਦਿੱਖਕਰਿਆਨੇ ਦੀਆਂ ਦੁਕਾਨਾਂ ਵਿੱਚ ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ ਸ਼ੈਲਫ ਲੇਬਲਇਸ ਗੱਲ ਦੇ ਚੱਲ ਰਹੇ ਮਾਪ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਉਹਨਾਂ ਵਿਵਸਥਿਤ ਵਰਗਾਂ ਨੂੰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਫੈਸ਼ਨ: ਲੰਬੀ-ਪੂਛ SKU ਪ੍ਰਬੰਧਨ।ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਲਿਬਾਸ ਪ੍ਰਚੂਨ ਵਿਕਰੇਤਾ ਪ੍ਰਤੀ ਸੀਜ਼ਨ ਕਈ ਹਜ਼ਾਰ ਸਰਗਰਮ SKU ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਸਮੀਖਿਆ ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਰੇਂਜ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਿੱਸਾ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ, ਵਸਤੂ ਸੂਚੀ, ਅਤੇ ਪੂਰਤੀ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਆਮਦਨ ਦਾ ਇੱਕ ਅਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਛੋਟਾ ਹਿੱਸਾ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਘੱਟ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਦੇ ਦੋ ਸਮੂਹਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ: SKU ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਕੋਈ ਪਛਾਣਯੋਗ ਵਫ਼ਾਦਾਰ ਗਾਹਕ ਅਧਾਰ ਅਤੇ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਸਪੇਸ-ਤੋਂ-ਮਾਰਜਿਨ ਯੋਗਦਾਨ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਖਾਸ ਖਰੀਦਦਾਰ ਹਿੱਸੇ ਵਿੱਚ ਘੱਟ ਸਮੁੱਚੀ ਮਾਤਰਾ ਪਰ ਉੱਚ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਖਰੀਦ ਦਰਾਂ ਵਾਲੇ SKUs। ਪਹਿਲਾ ਗਰੁੱਪ ਪੜਾਅਵਾਰ ਹੈ। ਦੂਜਾ ਐਡਜਸਟਡ ਸਪੇਸ ਐਲੋਕੇਸ਼ਨ ਨਾਲ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਨਤੀਜਾ ਇੱਕ ਸਖ਼ਤ ਰੇਂਜ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਚਲਾਉਣਾ ਆਸਾਨ ਹੈ ਅਤੇ ਸ਼ੈਲਫ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਫੈਸਲੇ ਦੀ ਥਕਾਵਟ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਘੱਟ ਹੈ।
ਸੁਵਿਧਾ ਪ੍ਰਚੂਨ: ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਦੀ ਗਤੀ।ਇੱਕ ਛੋਟੀ-ਫਾਰਮੈਟ ਸੁਵਿਧਾ ਚੇਨ ਉਹਨਾਂ ਸਥਾਨਾਂ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਹਰ ਵਰਗ ਫੁੱਟ ਉੱਚਾ-ਦਾਅ ਹੈ ਅਤੇ ਸਟਾਕਆਉਟ ਦੀ ਲਾਗਤ ਘੱਟ ਵਸਤੂਆਂ ਦੇ ਬਫਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵਧਾਈ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਸੀਮਤ ਕਾਰਕ ਵਰਗੀਕਰਨ ਯੋਜਨਾ ਨਹੀਂ ਹੈ - ਇਹ ਸਟਾਕਆਊਟ ਹੋਣ ਅਤੇ ਸਟੋਰ ਐਸੋਸੀਏਟ ਦੁਆਰਾ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਮਾਂ ਹੈ। ਅਨੁਸੂਚਿਤ ਮੈਨੂਅਲ ਜਾਂਚਾਂ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਸਵੈਚਲਿਤ ਸ਼ੈਲਫ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੁਆਰਾ ਉਸ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣਾ, ਉੱਚ-ਮਾਰਜਿਨ ਇੰਪਲਸ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਲਈ-ਸਟੋਰ ਦੀ ਉਪਲਬਧਤਾ 'ਤੇ ਸਿੱਧਾ ਅਤੇ ਮਾਪਣਯੋਗ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਂਦੇ ਸਵਾਲ
ਰਿਟੇਲ ਵਿੱਚ ਵੰਡ ਅਨੁਕੂਲਨ ਕੀ ਹੈ?
ਐਸੋਰਟਮੈਂਟ ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਵਿਕਰੀ, ਹਾਸ਼ੀਏ ਅਤੇ ਗਾਹਕਾਂ ਦੀ ਸੰਤੁਸ਼ਟੀ ਨੂੰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਰਨ ਲਈ ਹਰੇਕ ਸਟੋਰ ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਗਏ ਉਤਪਾਦ ਮਿਸ਼ਰਣ ਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਚੁਣਨ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ। ਇੱਕ-ਸਮੇਂ ਦੀ ਵੰਡ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਦੇ ਉਲਟ, ਇਹ ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਚੱਲ ਰਹੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕਤਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਉਤਪਾਦ ਦੀ ਚੋਣ ਨੂੰ ਅਸਲ ਮੰਗ ਨਾਲ ਜੋੜਿਆ ਜਾ ਸਕੇ।
ਵਰਗੀਕਰਨ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਅਤੇ ਵਰਗੀਕਰਨ ਅਨੁਕੂਲਨ ਵਿੱਚ ਕੀ ਅੰਤਰ ਹੈ?
ਵੰਡ ਦੀ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਇੱਕ ਆਵਰਤੀ, ਕੇਂਦਰੀਕ੍ਰਿਤ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ - ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮੌਸਮੀ ਜਾਂ ਸਾਲਾਨਾ - ਹੈ ਜੋ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਇਤਿਹਾਸਕ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਕਿਹੜੇ ਉਤਪਾਦਾਂ ਨੂੰ ਲਿਜਾਣਾ ਹੈ। ਵਰਗੀਕਰਨ ਅਨੁਕੂਲਨ ਨਿਰੰਤਰ ਹੈ। ਇਹ ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਦੇ ਸਿਗਨਲ ਅਤੇ ਸਟੋਰ-ਪੱਧਰ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦੇ ਬਦਲਦੇ ਹੋਏ ਵਰਗੀਕਰਨ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ। ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਦਿਸ਼ਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੀ ਹੈ; ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਇਸ ਨੂੰ ਕੈਲੀਬਰੇਟ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।
AI ਵਰਗੀਕਰਨ ਅਨੁਕੂਲਨ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੁਧਾਰਦਾ ਹੈ?
AI ਸਟੋਰ-ਪੱਧਰ ਦੀ ਮੰਗ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕਲੱਸਟਰ ਔਸਤਾਂ ਤੋਂ ਪਰੇ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਬਦਲਵੇਂ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਲਈ ਲੇਖਾ-ਜੋਖਾ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਘੱਟ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ SKU ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਮੌਜੂਦਾ ਵਿਕਰੀ ਵੇਗ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਸਲ-ਸਮਾਂ ਸਿਗਨਲਾਂ - ਮੌਸਮ, ਸਥਾਨਕ ਘਟਨਾਵਾਂ, ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਸਮੇਂ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਰਗਰਮੀ {3} ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਸਮੇਂ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਨਹੀਂ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। 'ਤੇ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰੋ.
ਐਸੋਰਟਮੈਂਟ ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਫੇਲ ਹੋਣ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਕਾਰਨ ਕੀ ਹਨ?
ਪੰਜ ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਅਸਫਲ ਮੋਡ: -ਇਤਿਹਾਸਕ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਿਰਭਰਤਾ ਜੋ ਮੌਜੂਦਾ ਮੰਗ ਨੂੰ ਹਾਸਲ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ; ਕੇਂਦਰੀਕ੍ਰਿਤ ਫੈਸਲਾ-ਲੈਣਾ ਜੋ ਸਥਾਨਕ ਪਰਿਵਰਤਨ ਨੂੰ ਖੁੰਝਾਉਂਦਾ ਹੈ; ਸਾਈਲਡ ਡੇਟਾ ਸਿਸਟਮ ਜੋ ਇੱਕ ਅਧੂਰੀ ਤਸਵੀਰ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ; ਹੈੱਡਕੁਆਰਟਰ ਦੇ ਅਨੁਮਾਨ ਤੋਂ ਘੱਟ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਦੀ ਪਾਲਣਾ; ਅਤੇ ਔਨਲਾਈਨ ਮੰਗ ਸਿਗਨਲਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲਤਾ ਜੋ ਇਕੱਲੇ-ਸਟੋਰ ਵਿਕਰੀ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਅਦਿੱਖ ਅੰਤਰਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਐਸੋਰਟਮੈਂਟ ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਲਈ ਮੈਨੂੰ ਕਿਹੜੇ KPIs ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?
ਸਭ ਤੋਂ ਲਾਭਦਾਇਕ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਹਨ ਸਟਾਕਆਉਟ ਦਰ, ਵਿਕਰੀ-ਦਰ ਰਾਹੀਂ, SKU ਉਤਪਾਦਕਤਾ (ਮਾਲੀਆ ਜਾਂ ਸ਼ੈਲਫ ਸਪੇਸ ਦੀ ਪ੍ਰਤੀ ਯੂਨਿਟ ਮਾਰਜਿਨ), ਪਲੈਨੋਗ੍ਰਾਮ ਅਨੁਪਾਲਨ ਦਰ, ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਮਾਰਜਿਨ ਯੋਗਦਾਨ, ਅਤੇ ਕਲੱਸਟਰ ਡਿਮਾਂਡ ਅਲਾਈਨਮੈਂਟ (ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਵੰਡ ਅਤੇ ਅਸਲ ਵਿਕਰੀ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ-ਕਲੱਸਟਰ ਪੱਧਰ 'ਤੇ)। ਇਹਨਾਂ ਸਾਰਿਆਂ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਟ੍ਰੈਕ ਕਰੋ, ਨਾ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਕੁੱਲ ਮਿਲਾ ਕੇ।
ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕਿੰਨਾ ਸਮਾਂ ਲੱਗਦਾ ਹੈ?
ਇੱਕ ਬੇਸਲਾਈਨ ਆਡਿਟ ਅਤੇ ਕਲੱਸਟਰ-ਅਧਾਰਿਤ ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਫਰੇਮਵਰਕ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮੌਜੂਦਾ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕੁਝ ਮਹੀਨਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਵਧੇਰੇ ਸੂਝਵਾਨ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਨਿਰੰਤਰ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਲਈ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਡੇਟਾ ਫਾਊਂਡੇਸ਼ਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਿੱਚ 12 ਤੋਂ 18 ਮਹੀਨੇ ਲੱਗ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਆਡਿਟ ਦੇ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨਾ ਕਿਸੇ ਵੀ ਨਵੀਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਉਪਲਬਧ ਤੇਜ਼ ਜਿੱਤਾਂ ਦਾ ਖੁਲਾਸਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਕੀ ਛੋਟੇ ਪ੍ਰਚੂਨ ਵਿਕਰੇਤਾ ਵਰਗੀਕਰਨ ਅਨੁਕੂਲਨ ਤੋਂ ਲਾਭ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ?
ਹਾਂ। ਸਿਧਾਂਤ ਇਸ ਗੱਲ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਉਤਪਾਦ ਆਪਣੀ ਜਗ੍ਹਾ ਕਮਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਸਟਾਕਆਊਟ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਵਿਕਰੀ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦ ਦੇ ਫੈਸਲੇ ਵਿਚਕਾਰ ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪਸ ਬਣਾਉਣਾ ਕਿਸੇ ਵੀ ਆਕਾਰ ਦੇ ਸੰਚਾਲਨ ਲਈ ਅਰਥਪੂਰਨ ਹਨ। ਛੋਟੇ ਰਿਟੇਲਰਾਂ ਨੂੰ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਏਆਈ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦੀ; ਮੁਫਤ ਜਾਂ ਘੱਟ-ਲਾਗਤ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਟੂਲ ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਮੌਜੂਦ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਉਪਯੋਗੀ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਦੀ ਚੋਣਸੱਜਾ ਸ਼ੈਲਫ ਲੇਬਲ ਹੱਲਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਨਿਵੇਸ਼ ਦੇ ਬਿਨਾਂ ਡਾਟਾ ਕੈਪਚਰ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਬਿੰਦੂ ਹੈ।
ਮੈਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿਹੜੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ?
ਘੱਟੋ-ਘੱਟ: ਘੱਟੋ-ਘੱਟ 12 ਮਹੀਨਿਆਂ ਦੇ ਇਤਿਹਾਸ ਦੇ ਨਾਲ ਸਟੋਰ ਦੁਆਰਾ SKU- ਪੱਧਰ ਦੀ ਵਿਕਰੀ ਡੇਟਾ, ਮੌਜੂਦਾ ਵਸਤੂਆਂ ਦੇ ਪੱਧਰ, ਅਤੇ ਸ਼ੈਲਫ ਉਪਲਬਧਤਾ ਦੇ ਕੁਝ ਮਾਪ - ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਮੈਨੂਅਲ ਸਟਾਕਆਊਟ ਰਿਪੋਰਟਾਂ। ਇਸ ਬੁਨਿਆਦ ਤੋਂ, ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਅਰਥਪੂਰਨ ਆਡਿਟ ਚਲਾ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਆਪਣੇ ਸਭ ਤੋਂ ਉੱਚੇ-ਪ੍ਰਭਾਵ ਮੌਕਿਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਸੁਧਾਰ ਰੋਡਮੈਪ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਸੰਪੂਰਣ ਡੇਟਾ ਇੱਕ ਪੂਰਵ ਸ਼ਰਤ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਅਪੂਰਣ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਉਪਯੋਗੀ ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਸੰਭਵ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਦੇ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਸਮਝਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਦੇ ਹੋ।
ਕਿੱਥੇ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨਾ ਹੈ
ਅਸੋਰਟਮੈਂਟ ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੁੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇਹ ਇੱਕ ਨਿਰੰਤਰ ਲੂਪ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ - ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰੋ, ਉਤਪਾਦ ਮਿਸ਼ਰਣ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਓ, ਸਟੋਰ ਵਿੱਚ ਚਲਾਓ, ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਮਾਪੋ, ਅਤੇ ਦੁਹਰਾਓ। ਰਿਟੇਲਰ ਜੋ ਇਸ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਜ਼ਰੂਰੀ ਨਹੀਂ ਕਿ ਉਹ ਸਭ ਤੋਂ ਉੱਨਤ ਸਾਧਨਾਂ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲਾਂ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਉਹ ਹਨ ਜੋ ਇਮਾਨਦਾਰ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਮੌਜੂਦਾ ਵੰਡ ਕਿੱਥੇ ਅਸਫਲ ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਸ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਲਗਾਤਾਰ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਸੰਗਠਨਾਤਮਕ ਆਦਤਾਂ ਦਾ ਨਿਰਮਾਣ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਸਕ੍ਰੈਚ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਚਾਰ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਤੁਰੰਤ ਕਾਰਵਾਈਯੋਗ ਹਨ: ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਮੌਜੂਦ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਸਟਾਕਆਊਟ ਅਤੇ SKU ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਆਡਿਟ ਚਲਾਓ; ਆਪਣੇ ਸਟੋਰ ਕਲੱਸਟਰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕੀਤੀ ਗਈ ਜਨਸੰਖਿਆ ਦੀ ਬਜਾਏ ਅਸਲ ਖਰੀਦ ਵਿਹਾਰ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਕਰੋ; ਆਪਣੇ ਈ{0}}ਕਾਮਰਸ ਜ਼ੀਰੋ-ਨਤੀਜੇ ਖੋਜ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਆਪਣੀ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੀ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਵਰਕਫਲੋ ਨਾਲ ਜੋੜੋ; ਅਤੇ ਇਹ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ ਕਿ ਕਿਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਫੈਸਲੇ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕੀਤੇ ਜਾਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ ਬਨਾਮ ਅਮਲ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਮਨੁੱਖ ਦੁਆਰਾ ਸਮੀਖਿਆ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਹਰ ਇੱਕ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਵੀ ਨਵੀਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਖਰੀਦ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ - ਅਤੇ ਹਰ ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਪੈਦਾ ਕਰੇਗਾ ਕਿ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨਿਵੇਸ਼ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਸੂਈ ਨੂੰ ਕਿੱਥੇ ਹਿਲਾਏਗਾ।
