כיצד החלטה מונעת נתונים -הגבלת לוגיסטיקה ושיווק מהפכה: יעילות רבה יותר, אוריינטציה טובה יותר של לקוחות והזדמנויות חדשות

שחרור מראש של Xpert

בחירת קול 📢

פורסם ב: 11 בינואר, 2025 / עדכון מ: 11 בינואר 2025 - מחבר: קונרד וולפנשטיין

החלטה מונעת נתונים -נתונים -נתונים כמנהג: אילו לוגיסטיקה ושיווק של תהליכים ניתנים למדידה יכולים ללמוד

החלטה מונעת נתונים - קבלת נתונים - כנהג: אילו לוגיסטיקה ושיווק של תהליכים ניתנים למדידה יכולים ללמוד - תמונה: xpert.digital

מתחושת הבטן להצלחה: כיצד דמויות מפתח חכמות הופכות את החברות לעתיד -הוכחות לעתיד

נתונים גדולים במוקד: מדוע אסטרטגיות מונעות נתונים מחליטות כיום על הצלחה או כישלון

נתונים נחשבים לרוב "השמן החדש" וכבר מזמן הפכו לגורם מכריע עבור חברות שרוצות להטביע את עצמן בעידן הדיגיטציה. בעולם בו צרכי הלקוח הופכים ליותר ויותר דינאמיים ולחץ תחרותי צומח בהתמדה, הנתונים פותחים אינספור אפשרויות למיטוב תהליכים בלוגיסטיקה ושיווק והפיכתם בר -קיימא. מכיוון שאם אתה מסתמך על חוויה טהורה או על "תחושת הבטן" הידועה לשמצה, אתה מסתכן להשאיר הזדמנויות יקרות ללא שימוש או לקבל החלטות שגויות. המוקד הוא בשימוש עקבי בתהליכים מדידים ובדמויות מפתח מדויקות לקביעת מסלול אסטרטגי, למזער את הסיכונים ולהבטיח יתרונות תחרותיים.

"נתונים הם הדלק של הכלכלה המודרנית" - משפט זה מבהיר כיצד הפך מידע רלוונטי כמעט בכל התחומים העסקיים. הרשתות של מקורות נתונים שונים, האפשרויות של ניתוח נתונים גדולים והביצועים הגוברים של בינה מלאכותית קבעו תרבות מונעת נתונים בחברות רבות. פיתוח זה מציע הזדמנויות מיוחדות לשיווק ולוגיסטיקה, מכיוון ששני התחומים עובדים קשורים זה לזה באופן הדוק על מנת להבין טוב יותר את צרכי הלקוח, להאיץ נתיבי אספקה ובסופו של דבר להגביר את שביעות הרצון של הלקוחות.

בלוגיסטיקה, טכנולוגיות מבוססות נתונים ותהליכי ניתוח מוכרים בשלב מוקדם, מסלולים מותאמים ומלאי מנוהל ביעילות. בדרך זו ניתן להפחית את העלויות וניתן לקצר את זמני המסירה. בשיווק, ניתוח נתונים מקיף מאפשר פילוח של קבוצות יעד, ההבנה המדויקת של ציפיות הלקוחות והתאמה אישית של קמפיינים. דמויות מפתח עוצמתיות ושיטות ניתוח מתקדמות ממלאות תפקיד מרכזי, המאפשר החלטות מבוססות היטב. בשל הקישור האינטליגנטי של הידע שלהם, הלוגיסטיקה והשיווק שלהם לא יכולים רק לשפר את התהליכים שלהם, אלא גם לעורר זה את זה ולהתמזג ליחידה שחוויית הלקוח נראית הוליסטית ומיטוב ברציפות.

מאמר זה מאיר כיצד החלטות מונעות נתונים -קבלת קבלת לוגיסטיקה ושיווק יכולה להפוך לגורם הצלחה כאחד. מוסבר אילו נתוני מפתח וסוגי נתונים רלוונטיים במיוחד וכיצד שיטות ניתוח מתקדמות כמו ניתוחים חזויים או מרשם שואבים המלצות קונקרטיות לפעולה. זה גם מראה אילו תפקידים טכנולוגיות כמו אינטרנט של דברים, בינה מלאכותית ואוטומציה ממלאים על מנת להפוך את התהליכים המבוססים על נתונים ליעילים עוד יותר. כל זה מדגיש כי הליך ממוקד נתונים אינו רק מילת באזז מודרנית, אלא גם מנוף חיוני לצמיחה, חדשנות ותחרותיות לטווח הארוך.

מתאים לכך:

Warehouse Automation Global: השוואה בין ארה"ב, סין ודרום קוריאה - מחסן ידני של 80% בארצות הברית!

קבלת החלטות מונעות נתונים כגורם מפתח

בחברות רבות זה עובד במכוון לקראת שינוי פרדיגמה כיום: הרחק מנחשנים סובייקטיביים ולקראת עובדות מדידות אובייקטיביות. "ניתוח בלחיצת כפתור במקום תחושת בטן" מסכם גישה זו. דגמים מבוססי נתונים מציעים נוהל מובנה וניתן לחזרה המסייע למזער החלטות שגויות. כאשר ניהול ומומחים החליפו בלי סוף את האסטרטגיה הנכונה, פלטפורמות הכלים והניתוח מספקות כעת אינדיקטורים ברורים להמלצות לפעולה.

במיוחד בלוגיסטיקה, שם מדובר בהובלת סחורות, תכנון שרשראות האספקה והשימוש האופטימלי במחסן ויכולות הובלה, גישה מבוססת נתונים יכולה לגרום לעלייה של יעילות משמעותית. כמויות גדולות יותר של נתונים נרשמות בזמן אמת על מנת להמשיך במצב של משלוחים, אמצעי הובלה ואחסון. באמצעות ניתוחים חזויים, ניתן לחזות התפתחויות עתידיות וצוואר בקבוק אפשרי, כך, למשל, ניתן לארגן מסירה שלאחר מכן בשלב מוקדם. דוגמה קלאסית היא תכנון מסלול דינמי: ניתן לחשב את המסלול המהיר או הזול ביותר תוך שניות באמצעות נתוני GPS ומידע חי על זרימת התנועה.

בשיווק, החלטה מונעת נתונים -קבלת החלטה היא לא פחות מהפכנית. במקום להחליף פיזור רחב, מה שעשוי להגיע לאנשים רבים אך רק המרה כמה, הערכת נתוני הלקוחות פותחת את האפשרות להגדיר במדויק קבוצות יעד. ניתן להתאים אישית את הכתובת, למשל על ידי קבלת מידע בלבד על מוצרים או שירותים שבאמת עומדים בפרופיל העניין שלך. הערכת התנהגות קליקים וקנייה, נתונים דמוגרפיים או משוב מערוצי המדיה החברתית יוצרת תמונה מפורטת של דרישות וצרכי הלקוח. מי יודע מתי לקוח הכי פתוח להצעה ואיזה ערוץ הוא אוהב לברר עליו יכול להשתמש בתקציבי פרסום בצורה יעילה הרבה יותר.

הקישור בין שני תחומים אלה - לוגיסטיקה ושיווק - מראה כיצד נתונים יכולים להפוך לנהג מרכזי: ברגע שהשיווק מנבא עלייה בביקוש למוצר, לוגיסטיקה בשיתוף פעולה הדוק יכולה להכין את מחסן הסחורה, אבטחת יכולת הובלה ולייעל אופטימיזציה של זמני אספקה. בדרך זו, לא רק שביעות רצון הלקוחות עולה, אלא גם את הרווחיות. היסוד של דו קיום זה מהווה מאגר נתונים משותף בו מידע רלוונטי זמין בזמן אמת ומוערך ברציפות.

מתאים לכך:

בינה מלאכותית - עסקים חכמים בזכות ביג דאטה

אופטימיזציה של תהליכים באמצעות נתוני מפתח

יתרון חשוב של החלטות מבוססות נתונים הוא האפשרות להשתמש בנתוני מפתח ("מדדי ביצועי מפתח", KPIs בקיצור) על מנת להפוך את התהליכים לשקופים ולהשתפר ברציפות. בעודם בלוגיסטיקה, נתוני מפתח כמו דיוק משלוח, קצב משלוח בזמן ומעטפת האחסון שולטים, השיווק מתמקד יותר במדדים כמו שיעור המרה, שיעור לחיצה, עלות לחיצה או החזרה על המודעה. ללא קשר לתחום היישום, הרעיון הבסיסי תמיד זהה: "אינך יכול לשפר את מה שאתה לא יכול למדוד."

בלוגיסטיקה, KPIs עוזרים להעריך את היעילות של שרשראות האספקה ולזהות ברגים ממוקדים. אם, למשל, עיכובים מתרחשים שוב ושוב בנתיבים מסוימים, הנתונים מספקים מידע אם הם נובעים מפקקים, חוסר יכולות הובלה או תקשורת לא מספקת עם הספקים. אם מנותחים נתוני הובלה ומלאי ברציפות, ניתן לראות מגמות שזורמות לתכנון יזום. מערכת אינטליגנטית, למשל, יכולה להציע אוטומטית רשת משלוח אלטרנטיבית בזמן החורף כדי להימנע מכאוס שלג באזורים מסוימים.

בשיווק, נתוני המפתח בתורם ממלאים תפקיד מרכזי בתכנון תקציבי ובקרת הצלחה. באמצעות ניטור של KPIs כמו עלות רכישת לקוחות או ערך חיי הלקוח, המשווקים לא רק מכירים באילו ערוצים הם הרווחיים ביותר, אלא גם כמה יש להשקיע כדי להשיג צמיחה רווחית לטווח הארוך. באופן זה ניתן להתאים באופן אופטימלי את המקלדת המורכבת ביותר מערוצים מקוונים ולא מקוונים. אם, למשל, נקבע כי לפלטפורמה מסוימת של מדיה חברתית יש את שיעור המעורבות הגבוה ביותר, ניתן להשקיע בתוכן, המקדם גם טווח הגעה וגם המרה.

היכולת לפרש דמויות מפתח בהקשר הנכון היא בעלת חשיבות מרכזית. שיעור המשלוח בזמן הקצר לטווח קצר בלוגיסטיקה עשוי להיראות חיובי, אך יכול להיות גם מלווה בעלויות גבוהות יותר אם יכולות הובלה נוספות היו יקרות. שיעור קליקים גבוה בשיווק יכול גם להיות מטעה אם שיעור ההמרה נשאר נמוך לאחר מכן. קבלת החלטות מבוססת נתונים פירושה לעולם לא להסתכל על נתוני מפתח בבידוד, אלא תמיד להטמיע את התמונה הכוללת, ובמידת הצורך, להיות קשורים ל- KPIs אחרים.

שילוב טכנולוגיות

תהליכים מונעי נתונים דורשים תשתית טכנולוגית המקלה על איסוף, מעבד, מעבד והשתמש בכמויות גדולות של נתונים. בעידן מחשוב הענן, Internet of Things (IoT) ובינה מלאכותית (AI), חברות פתוחות לרשת את המערכות שלהן ולהקים זרימות עבודה אוטומטיות.

בלוגיסטיקה, חיישני IoT מבטיחים רדיפה מלאה של חבילות ומכולות על ידי שליחת מידע על מיקום, טמפרטורה או תנודות בזמן אמת. זה מקל על הובלת מוצרים רגישים כמו מזון או תרופות בתנאים אופטימליים. אם יש סטיות מפרמטרים מוגדרים, המערכת מעלה את האזעקה ויוזמת אמצעי נגד לפני שמתרחש כישלון או אובדן איכות. "שקיפות בשרשרת האספקה היא המפתח לנאמנות הלקוחות", אמר מנהל לוגיסטיקה מנוסה, וזו בדיוק השקיפות הזו שיוצרת את ה- IoT.

טכנולוגיות דומות משמשות בשיווק כדי להמשיך במסע לקוחות ולהתאמה אישית של חוויות לקוחות בזמן אמת. לדוגמה, ChatBots יכולים להגיב מייד באתרים או בשירותי מסנג'ר אם משתמש שואל שאלות על מוצר או שיש לו קשיים בתהליך ההזמנה. הצ'אט בוטים לומדים ברציפות מהאינטראקציות ויכולים לתת תשובות ליתר דיוק ויעיל יותר. אלגוריתמים למידת מכונה חיפושים בכמות העצומה של נתוני הלקוחות על מנת לזהות העדפות ודפוסי רכישה המביאים להצעות מדויקות במדויק.

היבט נוסף של שילוב טכנולוגי הוא מיזוג של מערכות שיווק ולוגיסטיקה. תקשורת אמיתית -זמן בין מערכות ממלאת תפקיד מכריע כאן. אם, למשל, שיווק יוצר הצעה מיוחדת למוצר ספציפי, יש ליידע את הלוגיסטיקה באופן מיידי על העלייה הצפויה בביקוש על מנת למלא מלאי בזמן טוב ויכולות הובלה מאובטחות. אם נתונים אלה אינם משותפים בזמן או אם הם זמינים רק במערכות מבודדות, מתעוררות בעיות הצבעה. התוצאה: צווארי בקבוק משלוח, עיכובים ולקוחות לא מרוצים.

על ידי איחוד נוף ה- IT והגדרת ממשקים פתוחים או פלטפורמות מודרניות, חברות יכולות ליצור מערכת אקולוגית מקיפה בה כל הנתונים הרלוונטיים אוספים וזמינים לכל המעורבים בזמן אמת. רשת זו מהווה את הבסיס לניהול נתונים זריז המספק דוחות נרחבים במידת הצורך, מאפשר ניתוח מגמות ומייצר המלצות יזומות לפעולה.

מתאים לכך:

סנסוריזם וטכנולוגיית מדידה: כיצד קוד ה- Datamatrix GS1 ישנה את הענף לטכנולוגיית חיישנים?

אוריינטציה והתאמה אישית של לקוחות

אחת החוזקות הגדולות ביותר של תהליכים מונעי נתונים היא היכולת שלהם לשפר את חוויות הלקוחות ובכך להגביר את נאמנות הלקוחות. בלוגיסטיקה, פירוש הדבר שזמני המסירה והאפשרויות מותאמים יותר ויותר לצרכים האישיים. עדיפות, לקוח העסוק מאוד באופן מקצועי, למשל, שהחבילה שלו תועבר בערב או בסופי שבוע. לקוח אחר שמעריך קיימות שמח על אפשרויות משלוח נייטרליות אקלימיות. כל זה אפשרי רק אם נתוני הלקוחות מוערכים ברציפות ומשולבים בתהליכי תכנון מקיפים.

התאמה אישית היא גם דרישת השעה בשיווק. "המסר הנכון, בזמן הנכון, על הערוץ הנכון" - קרדיטם של משווקים המסתמכים על גישות מבוססות נתונים הוא משהו דומה. איסוף וניתוח נתוני לקוחות מנקודות מגע שונות, כגון החנות המקוונת, ערוצי המדיה החברתית או קמעונאות אשפוז, מאפשר לבטא המלצות מוצרים בהתאמה אישית או לפתח הנחות שמתאימות באמת להעדפות האישיות של הלקוח. מחקרים מראים כי ההתאמה האישית מגדילה באופן משמעותי את הסבירות לקנות ובו זמנית מקדמת נאמנות לקוחות.

הקישור ההדוק של הלוגיסטיקה והשיווק מחזק בנוסף את אוריינטציה של הלקוחות מכיוון שניתן להשתמש בנתונים משני האזורים כדי לצייר תמונה מקיפה של הלקוח. אם, למשל, החברה יודעת שלקוח הזמין לעתים קרובות מוצרים ממגוון ספציפי בחודשים האחרונים, היא יכולה להציע לו באופן ספציפי משלוח מהיר או הנחה מיוחדת לפריטים מתאימים. באופן אידיאלי, אפילו תהליך המסירה מסתגל למצב החיים האישי - למשל על ידי הכרה במערכת לוגיסטית שהלקוח יכול לקבל רק חבילות במהלך השבוע ולתעדף את חלונות הזמן הללו בהתאם.

בנוסף, דיאלוג הלקוחות המבוסס על נתונים מאפשר לך להשיג משוב באופן פעיל ולהגיב במהירות לביקורת. אם הלקוחות אינם מרוצים מזמן המסירה או למצוא בעיות למשלוח, הם יכולים לתת משוב בזמן אמת שזורם אוטומטית למערכות. זה מראה בבירור היכן התהליך עדיין מתחבר והיכן יש צורך בשיפורים. "משוב לקוחות הוא מתנה", נאמר לעתים קרובות, ומערכות משוב מבוססות נתונים עוזרות להעריך ולהשתמש במתנה זו כראוי.

מתאים לכך:

הימנע משגיאות מכירות בינלאומיות - עסקאות פרויקטים הן עסקיות יחסים

שותף Xpert בתכנון ובנייה של מחסנים

סוד שרשראות האספקה החזקות: מדוע מגוון נתונים הוא המפתח להצלחה

סוגי נתונים למיטוב שרשרת האספקה

על מנת לשלוט על שרשראות האספקה בהצלחה, יש לאסוף ולנתח סוגי נתונים מגוונים. מגוון נתונים זה יוצר מבט הוליסטי של כל התהליכים, המזהים במהירות צווארי בקבוק, חוסר יעילות ופוטנציאל.

נתוני מלאי

זה כולל מלאי, מחסנים או יחס מלאי למכירות. סקירה מדויקת של מניות חיונית כדי למצוא את היתרה האופטימלית בין עודפי מניות וצוואר בקבוק. אחסנה גבוהה מדי קושרת הון וגורמת לעלויות נוספות, בעוד שקיום נמוך מדי יכול לגרום לעיכובים במסירה ואובדן מכירות.

נתוני ספקים

מידע על ביצועי הספקים - כגון דייקנות, נאמנות איכות או מסירה - הוא קריטי כדי לזהות שותפים אמינים ולהפחתת הסיכון לרכש. "שרשרת אספקה חזקה רק כמו חברך המוחלש", היא אומרת לעיתים קרובות, וכאן נתוני ספקים יכולים לעזור בזיהוי חולשות מראש וליזום אמצעי נגד.

נתוני הובלה

זמני אספקה, שיעורי משלוח דייקנים, עלויות הובלה או אופטימיזציה של מסלול הם נתוני מפתח שממפים יעילות בתחבורה. ניטור בזמן אמת ומעקב אחר GPS פותחים הזדמנויות להמשיך משלוחים ולהתערב ישירות בתהליך במידת הצורך. מי יודע אילו מסלולי תובלה הם הרווחיים ביותר ושם מתרחשים לעתים קרובות פקקים או עיכובים יכולים לפתח אסטרטגיות נגד גמישות.

נתוני דרישה

מכירות, תנודות עונתיות או העדפות לקוחות הן המפתח לתכנון צרכים מדויקים. ניתן להתאים הערכה מדוקדקת של כמויות הייצור והמלאי לראיית הנולד. קמפיינים שיווקיים, כגון הצעות הנחה או הדגשות מוצרים, משפיעות על הביקוש - כך שתאום הדוק בין שיווק ולוגיסטיקה הוא כה חשוב.

נתוני תהליכים

זה כולל זמני תפוקה, יכולות ייצור, רמות ניצול או מדדי איכות. אם אתה יודע בדיוק כמה מהר ניתן ליצור או לבחור מוצרים, תוכל להימנע טוב יותר ממצב בקבוק. לדוגמה, אם אזור ייצור כבר עובד על הגבול, זה יכול לעכב את כל תהליך המסירה אם השיווק יכריז על הזמנה גדולה חדשה.

נתוני לקוחות

בנוסף לנתוני הזמנה או שירות טהורים, גורמים כמו שביעות רצון לקוחות או תדירות תלונה רלוונטיים גם הם. כל מי שמשלים את הדיווח שלו עם נתוני מפתח כמו שיעור הזמנה מושלם ושיעור מילוי מכיר במהירות עד כמה החברה ממלאת למעשה את בקשות הלקוחות. ככל שתבינו טוב יותר מתי ומדוע יש כישלונות או תלונות, ניתן לנקוט באמצעים ספציפיים יותר כדי להגדיל את איכות השירות.

שילוב כל הנתונים הללו מספק תמונה כוללת המאפשרת לשרשראות אספקה לייעל ולהתאים אותם לדרישת השוק. כאשר אזורים בודדים פעלו בעבר בנפרד, נוצר חדירות חדשה של המידע שמניח את הבסיס לשינוי דיגיטלי והצלחה בת -קיימא.

שיטות לניתוח נתונים בשרשרת האספקה

על מנת שכמות גדולה של נתונים יהפכו לתובנות יקרות, נדרשים שיטות ניתוח וכלים מיוחדים אשר הופכים את מערכות היחסים המורכבות לגלויות. חברות מסתמכות על אסטרטגיות שונות להערכת נתונים היסטוריים וגם בזמן אמת ולהפיק המלצות לפעולה.

ניתוחים חזויים

נתונים היסטוריים משמשים לשימוש במודלים ואלגוריתמים סטטיסטיים כדי לחזות על אירועים עתידיים. בשרשרת האספקה, למשל, פירוש הדבר לצפות תנודות עונתיות או לזהות צווארי בקבוק משלוחים בשלב מוקדם. באופן זה, לוגיסטיקה בתיאום עם שיווק יכולה לתכנן טוב יותר ולהבטיח שהמשאבים הדרושים יהיו זמינים בזמן טוב.

ניתוחים בזמן אמת

בניתוח האמיתי בזמן, הנתונים מוערכים מייד ברגע שהם מתעוררים. זה מאפשר ניטור רציף אחר מצב המסירה או ניצול המכונה. אם הנתונים מראים את האינדיקציות הראשונות לבעיות, אתה יכול לקחת אמצעי נגד באופן מיידי. בפועל, פירוש הדבר, למשל, נבחר מסלול תחבורה אחר בפקק או שהעברת משלוח מכיוון שהלקוח משתנה לכתובת אחרת.

ניתוח מרשם

זה בערך השלב הבא לאחר התחזית: נגזרת הצעות ספציפיות לפעולה ואופטימיזציה של תהליכים. במקום לחזות שיכולה להיות משלוח. באופן זה, ההחלטות אוטומטיות והתהליכים מתייעלים.

Big Data Analytics

אם נתונים ממקורות שונים לדוגמא מדיה חברתית, חיישנים, מערכות ERP ומשוב לקוחות-מתמזגים, נוצרת כמות עצומה של נתונים. Big Data Analytics מציע את הכלים הדרושים להכרת דפוסים ומערכות יחסים שהוסתרו בניתוחים קונבנציונליים. לדוגמה, ניתן לקבוע קשרים בין גורמים חיצוניים כמו נתוני מזג אוויר וזמני אספקה, מה שבתורו מסייע להפוך את שרשרת האספקה לחזקה עוד יותר.

למידת מכונה ו- AI

בעזרת אלגוריתמים של למידה עצמית, חברות יכולות להכיר באופן אוטומטי חריגות, לשפר את התחזיות ואף להחליף באופן חלקי תהליכי ההחלטה האנושית. דוגמא אחת היא תכנון סיורים דינאמי, בו האלגוריתמים מסתגלים לתנאים חדשים. "ה- AI לעולם לא ישן", יש אומרים, ובלוגיסטיקה הוא הופך לעוזר קבוע, שמחפש כל הזמן פוטנציאל אופטימיזציה.

כריית תהליכים

כאן מנותחים יומני אירועים כדי להפוך את התהליכים לשקופים ולקבוע צווארי בקבוק או סטיות. תמונה דיגיטלית ("תאום דיגיטלי") של שרשרת האספקה מאפשרת לתרחישים שונים לשחק ולראות כיצד שינויים משפיעים על המבנה הכללי. כך שתוכלו להבין בדיוק מדוע שלב תהליך מסוים גורם לעיכובים שוב ושוב וכיצד ניתן לתקן אותם.

על ידי שילוב של שיטות ניתוח אלה, חברות יכולות לא רק להגדיל את היעילות התפעולית של שרשראות האספקה שלהן, אלא גם להיות בר קיימא אסטרטגית. הנתונים הופכים ללב של כל תכנון, משמשים כמערכת אזהרה מוקדמת ומהווים בסיס לחידושים.

סינרגיה בין לוגיסטיקה לשיווק

במבט ראשון, לוגיסטיקה ושיווק נבדלים מאוד בכיוון המקצועי שלהם. אבל אם אתה נראה עמוק יותר, אתה מבין מהר ששני האזורים נהנים מלהיות קרובים יותר. "דמויות לאסטרטגיה" חלות על שניהם, מכיוון שבסופו של דבר מדובר בתחזיות מדויקות יותר, יעילות גבוהה יותר ומרכזי לקוחות טובים יותר.

תגובה מהירה יותר לשינויים בביקוש

אם השיווק יודע בזכות מחקרי שוק מבוססי נתונים כי מוצר מסוים הוא בקרוב טרנדי, לוגיסטיקה יכולה להתאים את הקיבולת בשלב מוקדם ולהימנע מצוואר בקבוק. מועדף תהליך חלק מרכישת ספקים למסירה למאגר או ישירות ללקוח.

יעילות עלות

נתונים המשמשים לא רק מפחיתים את הסיכון להשקעות רעות, אלא גם מאפשרים תכנון מדויק יותר של קמפיינים ומשובחים. אם השיווק מספק תחזיות מכירות עכשוויות, לוגיסטיקה יכולה לתכנן את המניות והנתיבים שלו מבלי שתצטרך להזמין מלאי גבוה מדי או נמוך. זה חוסך עלויות משני הצדדים.

חווית לקוח הוליסטית

כיום הלקוחות לא רק מצפים למוצר טוב, אלא גם משלוח דייקן, נוח ושקוף. על מנת להבטיח זאת, השיווק צריך לדעת אילו ציפיות יש ללקוחות והלוגיסטיקה מבטיחים כי הציפיות הללו מתקיימות. לדוגמה, ניתן להציע דף מעקב בהתאמה אישית לאחר רכישת הרכישה, המעודכן את הלקוחות בכל שלב.

התאמה אישית מבוססת נתונים

מכיוון שהשיווק מאחסן את כל המידע על התנהגות הלקוחות, לוגיסטיקה יכולה גם להתאים את התהליכים שלו טוב יותר. באופן זה, לקוח קיים שקונה לעתים קרובות יותר ניתן לתעדף או לטפל בו אוטומטית בעת המסירה. בתמורה, השיווק מקבל משוב חשוב מהלוגיסטיקה, כגון זמני אספקה או שיעורי תשואה הנחשבים לאינדיקטור לשביעות רצון הלקוחות.

הסתגלות מהירה יותר לדינמיקת השוק

השווקים משתנים במהירות, מגמות באים והולכות. על מנת להיות מסוגל להגיב במהירות, יש צורך בזרימה חלקה של מידע. אם שיווק מכיר בשינוי בהתנהגות הצרכנים (למשל ביקוש מקוון חזק יותר באזור מסוים), לוגיסטיקה יכולה לפעול באופן מיידי ולהגדיל את היכולות באתר. השוואת נתונים רציפה זו מאפשרת גישה זריזה שיכולה להפוך ליתרון בשוק.

סינרגיות אלה מראות בבירור עד כמה שיווק ולוגיסטיקה חזקים יכולים ללמוד אחד מהשני. בעוד שיווק יכול לקחת את המדידה המדויקת של תהליכי הלוגיסטיקה כמודל, הלוגיסטיקה נהנית ממרכז הלקוחות ומההתמצאות בקבוצת היעד של השיווק. נתונים הם תמיד האלמנט המחבר, מכיוון שרק אם הם נרשמים באופן אחיד, מוערכים ומועברים לממצאים יכולים לשתות פעולה בהצלחה בשני האזורים.

### הצלחה בת -קיימא באמצעות תהליכים מונעי נתונים

נתונים הם כבר לא רק עזרה לתמיכה בהנחות מעורפלות, אלא מהווים את הבסיס לניהול התאגידי המודרני. הן בלוגיסטיקה והן בשיווק, אסטרטגיות מבוססות נתונים יכולות להיות שקופות, להפחית עלויות ולשפר משמעותית את חוויות הלקוחות באופן משמעותי. הדרישה המרכזית היא תרבות נתונים עקבית בה איסוף, שיתוף וניתוח מידע חשוב מאוד.

על מנת לנצל את מלוא הפוטנציאל, על חברות לקחת בחשבון את ההיבטים הבאים:

1. ניהול נתונים הוליסטי

הנתונים חייבים להיות זמינים בכל המחלקות. חשיבת סילו פירושה שמידע אינו מגיע לאנשים הנכונים במהירות ופוטנציאל.

2. אופטימיזציה רציפה

דמויות מפתח אינן מטרה בפני עצמה, אלא משרתות את השיפור המתמיד. מבט על KPIs בזמן אמת מאפשר פעולה יזומה ומקדמת תרבות של למידה והסתגלות.

3. בסיס טכנולוגי

בין אם פתרונות ענן, חיישני IoT או אלגוריתמים AI-זה לוקח תשתית מוצקה, מדרגית ומאובטחת כדי לאסוף ולעבד נתונים ביעילות.

4. הכשרת עובדים

הטכנולוגיה הטובה ביותר מביאה מעט אם הצוות אינו מסוגל לפרש נתונים במיומנות וליישם אותם להחלטות תפעוליות. אימונים ואימונים נוספים הם אפוא גורם הצלחה מרכזי.

5. שילוב קיימות

במיוחד באינטראקציה של שיווק ולוגיסטיקה, ניתן למצוא נתונים בעזרת נתונים לאסטרטגיה ארגונית בת קיימא. בעוד השיווק משקף את המודעות הגוברת של הלקוחות לנושאים אקולוגיים וחברתיים, לוגיסטיקה יכולה להפחית פליטות באמצעות תכנון מסלול אופטימיזציה או שימוש באמצעי תחבורה אלטרנטיביים.

תהליכים מבוססי נתונים הם "בלתי מנוצחים" מכיוון שהם מבוססים על מדידה, שקיפות ועקומת למידה רציפה. אם חברות מצליחות לדיגיטציה של שרשראות האספקה שלהן באופן מקיף ומקרב את אסטרטגיית השיווק שלהן לתהליכי לוגיסטיקה, נוצר מחזור של משוב ושיפור, מה שישפיע לטובה על כל שרשרת הערך. עוד יותר: בשל שיתוף הפעולה המונע על ידי נתונים בין שתי התחומים, חווית הלקוח מוגברת לרמה חדשה, מכיוון שכל התהליך עובד בצורה חלקה מיישום מוצר למסירה הסופית לצרכן הקצה.

חברות שמשקיעות בשלב מוקדם של הקמת ארגון מונע נתונים ומשתמשות בהזדמנויות של Big Data, AI וניתוחי זמן אמיתי עד תום מוכנים היטב לאתגרים של טרנספורמציה דיגיטלית. נתונים מאפשרים לך להגיב בגמישות לשווק דינמיקה, לפתוח אזורי עסקים חדשים ובו זמנית כדי להבטיח יעילות מקסימאלית. זה לא מעריך לחלוטין את תחושת הבטן, אך הוא משמש יותר ויותר תוסף לעובדות אובייקטיביות. מכיוון שהעתיד שייך למי שמפגיש את שניהם: חוויה אנושית ואינטואיציה, הנתמכים על ידי נתונים אמינים וכמותיים.