2022 年の e コマースにおける在庫管理のトップ トレンド

すぐに。 すでにパッケージ化され、フルフィルメントの準備ができている、その黒いフード付きの T シャツが注文されました。 注文が来るのを待ってから選んでいたのを覚えていますか? とても趣があります。

あとは、ラベルを印刷して発送するだけです。 在庫の補充について心配する必要はありません — 製造業者は、この注文があなたと同時に来ることを知っていました. 再注文は、動的な生産スケジュールに従って自動化されます。

そのように設定すると、まだ少しSFに聞こえますよね？ しかし、これらは商取引における現在の在庫管理の傾向です。 自動化と AI への移行は、今後数年間続くだけです。

注文してからラベルが印刷されるまで、どれくらい時間がかかるのだろうと思われるかもしれません。 まだその段階には至っていませんが、e コマースの現在および将来の傾向を見て、在庫の最適化がどのように促進されているかを見てみましょう。

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採用すべきeコマース在庫管理のトレンド

現時点での e コマースのトップ トレンドには次のようなものがあります。

• AI 注文ピッキング— 注文が到着する前に、または超高速で倉庫からアイテムをピッキングします
• 自動化されたサプライ チェーン管理— メーカーと統合して在庫を自動化および最適化する
• 動的生産計画— 製造要件をリアルタイムで調整
• 返品の合理化— 返品在庫へのよりスマートなアプローチ
• オムニチャネル在庫管理— 複数の販売チャネルにわたる計画を統合

これらの傾向をさらに詳しく見て、それらをビジネスに導入するために必要な技術とプロセスを掘り下げてみましょう。

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AIオーダーピッキング

人工知能 (AI) は、在庫管理のあらゆる面で最も重要なトレンドです。 これは間違いなく、すべての e コマース業界のトレンドの中で最も重要です。 機械学習を使用して需要予測を改善し、ピッキング プロセスを高速化しています。

オンライン食料品小売業者の Ocado は、この分野のリーダーの 1 つです。 その AI は、1 日あたり 20,000 件の需要予測を行います。 そのデータは、AI を活用した航空管制スタイルのシステムに送られ、毎秒何百もの決定を下します。 これらの決定は、効率を最大化するためにフルフィルメント センターの周りの注文ピッキング ボットを誘導します。

倉庫のロボット工学に多額の投資を行うことは、ほとんどの e コマース企業にとって手の届かないところにあります。 しかし、同様の結果を達成する方法は他にもあります。

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AIオーダーピッキングを取り入れる方法

• ロボティクスと AI に投資した倉庫、フルフィルメント、またはロジスティクスのパートナーと連携する
• Huboo のハブベースのモデルは、ソフトウェアを搭載した倉庫内にミニ倉庫を作成し、小規模な e コマース ビジネスにとってピッキングをより簡単かつ手頃な価格にします
• ターゲットを絞ったアップセルでサポートされているキッティングとバンドルを使用して、ローファイな注文ピッキングの予測と効率を作成します

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自動化されたサプライ チェーン管理

自動化は、それ自体が広範な e コマースのトレンドです。 しかし、在庫レベルの自動化だけでは限界があります。 新たなトレンドは、サプライ チェーン全体の自動化です。 つまり、生産からフルフィルメントまでの在庫の全体最適化です。

スーパーマーケット Morrisons は、AI ベースの予測を使用して完全に自動化された再注文プロセスを導入し、在庫レベルを下げながら製品の可用性を向上させました。 売上高が 2.6% 増加し、在庫数が 30% 増加し、在庫日数が 2 ～ 3 日短縮されました。

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サプライチェーン管理を自動化する方法

• Orderhive や Veeqo などの在庫管理ツールを使用して、在庫を追跡し、再注文の数量と頻度を自動化します。
• Invent Analytics や Blue Yonder などのソフトウェアの機械学習を使用して、サプライ チェーンを自動化し、リアルタイム データに基づいて意思決定を行います
• 単一のプラットフォームを介してサプライヤーとの関係とコミュニケーションを維持する

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動的生産計画

私たちは皆、過去数年間で物事がいかに急速に変化するかを見てきました。 生産計画への機敏なアプローチを維持することがますます重要になっています。 在庫データをメーカーと共有することで、自動応答が可能になります。 需要に応じて生産量を増減できます。

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ダイナミックな生産計画を実現する方法

• 製造元から Katana を使用する数の倉庫まで、エンド ツー エンドのトレーサビリティを取得します
• AI を使用して製造パートナーから正確な見積もりを作成し、生産プロセスを自動化し、容量、リード タイム、および価格を保証するオンデマンド製造プラットフォーム Hubs を使用します。
• Flintfox などの自動価格設定ソフトウェアを使用して、コストの変化を監視し、マージンを追跡し、サプライ チェーンのあらゆる段階で価格を調整します

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返品の合理化

e コマースで購入した商品の約 5 分の 1 が返品されています。 これが、返品プロセスへのよりスマートなアプローチが e コマース小売業者の主要なトレンドである理由を説明しています。 PayPal の Happy Returns は、箱やラベルのない返品バーのネットワークを通じて、e コマース ストアの返品送料を最大 40% 節約します。

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返品プロセスを改善する方法

• Yayloh を使用して、顧客のロイヤルティと維持を促進するスムーズなプロセスを通じて返品を自動化します
• Invent Analytics の返品予測アルゴリズムを使用して、注文が返品される可能性を計算します
• Veeqo や QuickBooks Commerce などのツールを使用して、返品データをサプライ チェーン管理と生産計画に組み込みます

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オムニチャネル在庫管理

複数のチャネルを介した販売は、e コマースでは新しいことではありません。 複数の Shopify ストアであろうとマーケットプレイスであろうと、これはしばしばばらばらでアトミックな在庫管理アプローチを生み出しました。 新しいトレンドは、すべてのチャネルにわたる在庫の包括的な概要です。

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オムニチャネル在庫管理を作成する方法

• 別の販売チャネルをマーケティングするという追加の作業を処理できることを確認してください
• Orderhive、Zoho Inventory、QuickBooks Commerce などのツールを使用して、Shopify、Amazon、およびその他のプラットフォームと統合し、すべての販売チャネルにわたって在庫の統一されたビューを提供します
• SellerCloud は、複数倉庫の在庫管理を含む、すべてのチャネルで在庫を同期します
• 前述のツールのいずれか、またはすべてのプラットフォームを統合する別のツールを使用して、インベントリの信頼できる唯一の情報源を作成します
• すべてのチャネルで在庫を定期的に調整して、ツールが意図したとおりに機能していることを確認します

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よりスマートな在庫管理に投資する

AI と自動化は、e コマースの在庫管理における急速な変化の鍵です。 その結果、最新のトレンドを取り入れることは、効率を高めるテクノロジーを取り入れることを意味します。

次の方法で、そのプロセスを今すぐ開始できます。

• 在庫管理要件に最適な技術を選択する
• AI を使用してコストを削減し、効率を向上させるロジスティクス パートナーと連携する
• 需要予測を使用して、ピッキング、生産、補充、返品のプロセスを通知する
• 在庫管理に包括的なエンドツーエンドのオムニチャネル アプローチを採用する

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e コマースの今後の動向を常に把握する

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