Büyük ürün çeşitliliği, değişen tüketici talepleri ve e-ticaretin genişlemesi, envanter yönetimini perakendeciler için büyük bir sıkıntı noktasına dönüştürdü. Kötü stok yönetimi, aşırı veya eksik stoklamaya, nakit akışının bozulmasına ve hırsızlık ve bozulmadan kaynaklanan kayıplara neden olur. Envanter yönetimini doğru yapmak büyük bir rekabet avantajı sağlayabilir.

Birkaç on yıl öncesiyle karşılaştırıldığında envanter yönetimi giderek daha karmaşık hale geldi. Perakendeciler, fiziksel mağazalardan çevrimiçi vitrinlere ve üçüncü taraf pazar yerlerine kadar birden fazla kanalda stokları yönetmelidir. Değişen trendlere ve taleplere hızla uyum sağlama konusunda sürekli bir baskı var. Envanter iyi yönetilmezse stokta değişiklik olmaz ve piyasa hareket ederse eski stokun değeri minimum düzeyde olabilir.

Bir perakendecinin envanter görünürlüğü yoksa ve neyin satılıp neyin satılmadığını bilmiyorsa geleceğe yönelik kararlar vermek de çok daha zor olur. Ürünler tedarikçilerden zamanında yeniden sipariş edilemez veya iptal edilemez. Üreticilerin yeni ürünler tasarlamak ve üretimi planlamak için perakendenin ön saflarından gelen doğru ve ilgili verilere ihtiyacı var.

Yapay zeka destekli envanter yönetimi

Envanter yönetimini optimize etmek için yapay zekanın (AI) kullanılması hem perakendecilere hem de tüketicilere fayda sağlar. İşte bunun bazı nedenleri:

Gerçek zamanlı stok görünürlüğü

Perakendede hangi stoğa sahip olduğunuzu bilmek kritik öneme sahiptir. Envanter genellikle bir perakendecinin varlıklarının büyük bir bölümünü temsil eder ve kötü yönetim, envantere çok fazla sermaye bağlanması durumunda nakit akışı sorununa yol açabilir.

Doğru envanter yönetimi, siparişlerin verimli bir şekilde yerine getirilmesine ve kusursuz bir çok kanallı deneyimin sağlanmasına yardımcı olur. Müşteriler farklı kanallardaki ürünlere göz atmayı ve hangi stokların mevcut olduğunu görmeyi bekler.

Perakendeciler ‘tıkla ve teslim al’, mağazadan gönderim veya mağazadan teslim alma gibi süreçleri kolaylaştırabilir.

Walmart, New York mağazalarından birinde IRL (Akıllı Perakende Laboratuvarı) adlı bir sistem kullanıyor. Bu, stok seviyelerini görsel olarak izleyen 1.500 yapay zeka özellikli kameranın yanı sıra ağırlığı ölçen ve kalan envanteri sayan raf sensörlerini içeriyor. Yaklaşan satış talebi verilerini entegre eden gerçek zamanlı analitiği kullanan sistem, stokların tükendiği bildirimlerini tetikleyerek ürünlerin seviyeler çok düşmeden yeniden doldurulabilmesini sağlıyor.

Çapraz satış ve üst satış

Perakendeciler, yapay zeka destekli envanter yönetimini üretken yapay zekayla birleştirerek daha akıllı alışveriş önerileri sunabilir. Hangi stoğun mevcut olduğu ve neyin değiştirilmesi gerektiği hakkında belirli bilgilerle donanmış olan GenAI, bunu gerçek zamanlı olarak arama geçmişi ve kullanıcı demografisi gibi verilerle birleştirebilir ve bir sonraki mantıksal satın alma işlemini veya müşteri yolculuğundaki adımı önerebilir.

Örneğin bir müşteri yeni bir saç kurutma makinesi alıyor. Diğer saç kurutma makinesi alıcılarının ne satın aldığına bakıldığında ve müşterinin daha önce saç bakım ürünleri aradığını ve perakendecinin saç serumu stokunun fazla olduğu bilgisiyle donanmış olduğunu belirten GenAI, serumu insan benzeri bir metinle tanıtabilir (bu örnek ChatGPT’den): “Hey, yakın zamanda keşfettiğim ilginç bir şeyi paylaşmak istedim. Yeni bir saç kurutma makinesi aldıktan sonra saç serumu kullanmaya başladım. Bu serum sadece ısıya karşı koruma sağlamakla kalmıyor, aynı zamanda elektriklenmeyi de etkili bir şekilde kontrol ediyor, saçı besliyor ve gözle görülür bir parlaklık katıyor.”

Daha akıllı stok sayımları

Stok sayımları yavaş olması ve insan hatalarıyla dolu olması nedeniyle birçok perakendecinin baş belasıdır. Personel için fazla mesai ve ceza oranları gerektirecek veya mağazanın veya deponun önemli bir süre boyunca kapatılmasını gerektirecek şekilde bunların mesai saatleri dışında yapılması gerekebilir.

Yapay zeka burada iki önemli avantaj sunuyor. İlk olarak, envanterin gerçek zamanlı takibinin yapılması kayıtları çok daha doğru hale getirir. Bu stok sayımlarını hızlandırır. İkinci olarak, özellikle büyük depolar için otomatik stok sayımı gerçeğe dönüşüyor. Yapay zeka destekli dronlar ve robotlar, envanteri fiziksel olarak sayarak gerekli personel sayısını azaltabilir.

Doğru tahmin

Günümüzde talep tahmini kritik öneme sahiptir. Perakendecilerin daha doğru finansal tahminler yapmasına ve bütçeler ve kaynak tahsisi konusunda daha iyi kararlar almasına olanak tanır. Amaç, aşırı ve eksik stoklamadan kaçınarak gelecekteki müşteri talebini karşılamak için yeterli ürün sipariş etmektir. Yapay zeka, talep ve arzın sürekli olarak yeniden dengelenmesi için mevcut stok seviyelerini, satış verilerini ve pazar eğilimlerini birleştirerek gerçek zamanlı analiz yapabilir.

Hava durumu verileri dikkate değer bir örnektir. Müşteri alışkanlıkları, sıcaklıkların artması veya düşmesiyle birlikte yalnızca yağmur sırasında şemsiye satın almak gibi bariz ürünlerle değil, aynı zamanda insanların internetten, klimalı alışveriş merkezlerinden veya cadde mağazalarından alışveriş yapıp yapmamaları konusunda da değişiyor. Bu modelleri analiz etmek ve bunları tahmin verileriyle birleştirmek, perakendecilerin ürün planlamasını ve stratejisini optimize etmesine yardımcı olabilir. Örneğin, kış yaklaşırken iyi bir kar mevsimine mi gidiyoruz ve insanlar kayak botlarını denemek için fiziksel mağazaları mı ziyaret edecekler, yoksa diğer veriler daha sıcak yerlere göçün olduğunu ve tüketicilerin çevrimiçi mayo satın almayı tercih ettiğini mi gösteriyor?

Perakendeciler, ortaya çıkan bu teknolojileri kullanarak ön uç müşteri deneyiminin yanı sıra arka uç müşteri deneyimini de dönüştürebilir ve bunu yaparak büyük maliyet düşüşleri ve artan kâr artışı elde edebilir.