Hogyan forradalmasítja az adatvezérelt döntéshozatal a logisztikát és a marketinget: nagyobb hatékonyság, jobb ügyfélorientáció és új lehetőségek

A nagy adatok a fókuszban: Miért határozzák meg ma az adatvezérelt stratégiák a sikert vagy a kudarcot

Az adatokat gyakran „az új olajnak” tekintik, és már régóta döntő tényezővé váltak a digitalizáció korában érvényesülni kívánó vállalatok számára. Egy olyan világban, amelyben a vásárlói igények egyre dinamikusabbak, és a verseny nyomása folyamatosan növekszik, az adatok számtalan lehetőséget nyitnak meg a logisztikai és marketing folyamatok optimalizálására és fenntartható átalakítására. Bárki, aki a tiszta tapasztalatra vagy a hírhedt „belérzésre” hagyatkozik, fennáll annak a veszélye, hogy értékes lehetőségeket hagy kihasználatlanul, vagy rossz döntéseket hoz. A középpontban a mérhető folyamatok és a precíz kulcsadatok következetes alkalmazása áll a stratégiai irányvonal meghatározásához, a kockázatok minimalizálásához és a versenyelőnyök biztosításához.

„Az adatok a modern gazdaság üzemanyaga” – ez a mondat világossá teszi, mennyire relevánsak az információk szinte minden üzleti területen. A különböző adatforrások hálózatba kapcsolódása, a big data elemzés lehetőségei és a mesterséges intelligencia növekvő teljesítménye számos cégben megalapozta az adatvezérelt kultúrát. Ez a fejlesztés különleges lehetőségeket kínál a marketing és a logisztika számára, mivel a két terület egyre szorosabb együttműködést folytat az ügyfelek igényeinek jobb megértése, a szállítási útvonalak felgyorsítása és végső soron a vevői elégedettség növelése érdekében.

A logisztikában adatalapú technológiákat és elemzési módszereket alkalmaznak a szűk keresztmetszetek korai szakaszban történő azonosítására, az útvonalak optimalizálására és a készletszintek hatékony kezelésére. Így a költségek csökkenthetők, a szállítási idő pedig lerövidülhet. A marketingben az átfogó adatelemzés lehetővé teszi a célcsoportok szegmentálását, a vásárlói elvárások pontos megértését és a kampányok személyre szabását. Az erőteljes kulcsfigurák és a fejlett elemzési módszerek központi szerepet töltenek be, amelyek megalapozott döntéshozatalt tesznek lehetővé. Meglátásaik intelligens összekapcsolásával a logisztika és a marketing nemcsak saját folyamatait fejlesztheti, hanem egymást is inspirálhatja, és egy olyan egységgé egyesülhet, amely holisztikusan szemléli az ügyfélélményt, és folyamatosan optimalizálja azt.

Ez a cikk rávilágít arra, hogy az adatvezérelt döntéshozatal hogyan válhat sikertényezővé a logisztikában és a marketingben. Elmagyarázza, hogy mely kulcsfontosságú számadatok és adattípusok különösen relevánsak, és hogy az olyan fejlett elemzési módszerek, mint a prediktív vagy előíró analitika hogyan vezetnek konkrét cselekvési javaslatokat. Ez azt is mutatja, hogy az olyan technológiák, mint a tárgyak internete, a mesterséges intelligencia és az automatizálás milyen szerepet játszanak az adatokkal támogatott folyamatok még hatékonyabbá tételében. Mindez azt támasztja alá, hogy az adatközpontú megközelítés nem csupán egy modern divatszó, hanem a növekedés, az innováció és a hosszú távú versenyképesség nélkülözhetetlen karja.

Alkalmas:

• Raktárautomatizálás globálisan: Összehasonlítás az USA, Kína és Dél-Korea között – az USA-ban jelenleg 80%-ban kézi raktár található!

Az adatvezérelt döntéshozatal kulcstényező

Sok vállalat manapság tudatosan dolgozik egy paradigmaváltáson: eltér a szubjektív feltételezésektől az objektíven mérhető tények felé. „Elemzés egy gombnyomásra zsigeri érzés helyett” találóan foglalja össze ezt a megközelítést. Az adatalapú modellek strukturált és megismételhető megközelítést kínálnak, amely segít minimalizálni a rossz döntéseket. Ahol a vezetők és a szakemberek egykor vég nélkül megvitatták a megfelelő stratégiát, az eszközök és elemzési platformok most egyértelmű mutatókat adnak a javasolt intézkedésekhez.

Különösen a logisztikában, ahol az áruszállítás, az ellátási láncok tervezése, valamint a raktározási és szállítási kapacitások optimális kihasználása szerepel, az adatalapú megközelítés jelentős hatékonyságnövekedést hozhat. Nagyobb mennyiségű adatot gyűjtenek valós időben a szállítások, szállítások és raktárak állapotának nyomon követéséhez. A prediktív elemzések segítségével megjósolhatók a jövőbeli fejlemények és az esetleges szűk keresztmetszetek, így például egy későbbi szállítás már korai szakaszban megszervezhető. Klasszikus példa erre a dinamikus útvonaltervezés: GPS adatok és a forgalmi folyamatokról szóló élő információk segítségével pillanatok alatt kiszámítható és folyamatosan módosítható a leggyorsabb vagy legköltséghatékonyabb útvonal.

A marketingben az adatvezérelt döntéshozatal nem kevésbé forradalmi. A széles körű, szétszórt, sok embert elérő, de csak keveseket konvertáló hirdetések elhelyezése helyett az ügyféladatok kiértékelése a célcsoportok pontos meghatározásának lehetőségét nyitja meg. Ily módon személyre szabható a megközelítés, például biztosítva, hogy a hírlevél címzettjei csak az érdeklődési profiljuknak megfelelő termékekről vagy szolgáltatásokról kapjanak információkat. A kattintási és vásárlási magatartás, a demográfiai adatok vagy a közösségi média csatornáiról érkező visszajelzések értékelésével részletes kép alakul ki az ügyfelek kívánságairól és igényeiről. Ha tudja, hogy az ügyfél mikor fog a legnagyobb valószínűséggel fogadni egy ajánlatot, és melyik csatornát választja szívesebben információszerzésre, sokkal hatékonyabban használhatja fel a hirdetési költségvetést.

A két terület – a logisztika és a marketing – összekapcsolása megmutatja, hogyan válhatnak az adatok a központi mozgatórugóvá: Amint a marketing egy termék iránti kereslet növekedését prognosztizálja, a logisztika szorosan együttműködhet a raktár előkészítésében, a szállítási kapacitások biztonságosabbá tételében és a szállítási idők optimalizálása érdekében. . Így nem csak a vevői elégedettség, hanem a jövedelmezőség is nő. Ennek az együttműködésnek az alapja egy közös adatbázis, amelyben a releváns információk valós időben elérhetők és folyamatosan kiértékelődnek.

Alkalmas:

• Mesterséges intelligencia – intelligens üzlet a nagy adatoknak köszönhetően

Folyamatoptimalizálás kulcsfontosságú adatokon keresztül

Az adatalapú döntések egyik fő előnye, hogy kulcsfontosságú teljesítménymutatókat (KPI) használhatnak a folyamatok átláthatóvá tétele és azok folyamatos fejlesztése érdekében. Míg a logisztikában az olyan mutatók dominálnak, mint a szállítási pontosság, a pontos szállítási arány és a készletforgalom, a marketing inkább az olyan mutatókra összpontosít, mint a konverziós arány, az átkattintási arány, a kattintásonkénti költség vagy a hirdetési kiadások megtérülése. Alkalmazási területtől függetlenül az alapgondolat mindig ugyanaz: "Ha nem tudod megmérni, nem tudod javítani."

A logisztikában a KPI-k segítenek az ellátási láncok hatékonyságának felmérésében és a beállítócsavarok konkrét azonosításában. Például, ha bizonyos útvonalakon ismétlődően fordulnak elő késések, az adatokból kiderül, hogy ezek a forgalmi dugók, a szállítási kapacitás hiánya vagy a beszállítókkal való nem megfelelő kommunikáció oka-e. A szállítási és készletezési adatok folyamatos elemzése esetén trendek is azonosíthatók, amelyek beépíthetők a proaktív tervezésbe. Például a téli rendszeres szállítási szűk keresztmetszetek esetén egy intelligens rendszer automatikusan alternatív szállítási hálózatot javasolhat, hogy elkerülje a hókáoszt bizonyos régiókban.

A marketingben a kulcsfigurák központi szerepet játszanak a költségvetés tervezésében és a siker monitorozásában. A KPI-k, például az ügyfélszerzési költség vagy az ügyfél élettartam-értéke nyomon követésével a marketingszakemberek nemcsak azt értik meg, hogy mely csatornák a legjövedelmezőbbek, hanem azt is, hogy mennyit kell befektetni a hosszú távú nyereséges növekedés eléréséhez. Ily módon az online és offline csatornák sokszor igen összetett billentyűzete optimálisan összehangolható egymással. Ha megállapította, hogy egy adott közösségi média platformon a legmagasabb az elköteleződési arány, akkor kifejezetten olyan tartalomba fektethet be, amely az elérést és a konverziót egyaránt elősegíti.

Itt központi jelentőségű a kulcsfigurák megfelelő kontextusban történő értelmezésének képessége. A logisztikában a pontos szállítási díjak rövid távú növekedése pozitívnak tűnhet, ugyanakkor magasabb költségeket is eredményezhet, ha további szállítási kapacitást vásárolnának magas költségek mellett. Hasonlóképpen, a magas kattintási arány a marketingben megtévesztő lehet, ha a konverziós arány ezt követően alacsony marad. Az adatalapú döntéshozatal azt jelenti, hogy a kulcsfontosságú számadatokat soha nem külön-külön nézzük, hanem mindig az összképbe ágyazzuk be, és ha szükséges, más KPI-khez kapcsoljuk.

Technológiák integrációja

Az adatvezérelt folyamatokhoz olyan technológiai infrastruktúra szükséges, amely megkönnyíti a nagy mennyiségű adat összegyűjtését, feldolgozását és felhasználását. A felhőalapú számítástechnika, a dolgok internete (IoT) és a mesterséges intelligencia (AI) korában a vállalatoknak számos lehetőségük van arra, hogy rendszereiket hálózatba kössék és automatizált munkafolyamatokat hozzanak létre.

A logisztikában az IoT-érzékelők biztosítják a csomagok és konténerek zökkenőmentes nyomon követését azáltal, hogy valós idejű információkat küldenek a pozícióról, a hőmérsékletről vagy a rezgésekről. Ez megkönnyíti az érzékeny áruk, például élelmiszerek vagy gyógyszerek optimális körülmények közötti szállítását. Ha a megadott paraméterektől eltérnek, a rendszer riasztást ad, és ellenintézkedéseket kezdeményez, mielőtt hiba vagy minőségromlás lépne fel. „Az ellátási lánc átláthatósága a vásárlói hűség kulcsa” – mondta egyszer egy tapasztalt logisztikai vezető, és pontosan ezt az átláthatóságot teremti meg az IoT.

Hasonló technológiákat használnak a marketingben az ügyfelek útjainak nyomon követésére és a vásárlói élmények valós idejű személyre szabására. Például a webhelyeken vagy a messenger szolgáltatásokban lévő chatbotok azonnal reagálhatnak, ha a felhasználó kérdést tesz fel egy termékkel kapcsolatban, vagy nehézségei vannak a rendelési folyamat során. A chatbotok folyamatosan tanulnak az interakciókból, és egyre pontosabban és hatékonyabban tudnak választ adni. A gépi tanulási algoritmusok átszűrik a hatalmas mennyiségű vásárlói adatot, hogy felismerjék a preferenciákat és a vásárlási mintákat, ami személyre szabott ajánlatokat eredményez.

A technológiai integráció másik aspektusa a marketing és a logisztikai rendszerek összevonása. A rendszerek közötti valós idejű kommunikáció itt döntő szerepet játszik. Például, ha a marketing speciális ajánlatot készít egy adott termékre, a logisztikát azonnal tájékoztatni kell a várható keresletnövekedésről, hogy a készleteket időben feltölthesse és a szállítási kapacitást biztosítsa. Ha ezeket az adatokat nem osztják meg kellő időben, vagy csak decentralizáltan, elszigetelt rendszerekben állnak rendelkezésre, koordinációs problémák lépnek fel. Az eredmény: szűk keresztmetszetek a szállításban, késések és elégedetlen vásárlók.

Az IT-környezet szabványosításával és a nyílt interfészekre vagy modern platformokra támaszkodva a vállalatok olyan átfogó ökoszisztémát hozhatnak létre, amelyben minden releváns adat egyesül, és minden érintett számára valós időben elérhető. Ez a hálózat képezi az agilis adatkezelés alapját, amely szükség esetén átfogó jelentéseket készít, trendelemzéseket tesz lehetővé, és proaktív cselekvési javaslatokat generál.

Alkalmas:

• Szenzortechnika és méréstechnika: Hogyan változtatja meg a GS1 DataMatrix Code az érzékelőtechnikai iparágat?

Ügyfélközpontúság és személyre szabás

Az adatvezérelt folyamatok egyik legnagyobb erőssége, hogy képesek javítani az ügyfélélményt, és ezáltal növelni az ügyfelek lojalitását. A logisztikában ez azt jelenti, hogy a szállítási idők és lehetőségek egyre inkább az egyéni igényekhez igazodnak. Például egy olyan ügyfél, aki nagyon elfoglalt a munkahelyén, előnyben részesíti, hogy a csomagját este vagy hétvégén kézbesítsék. Egy másik vásárló, aki értékeli a fenntarthatóságot, örül a klímasemleges szállítási lehetőségeknek. Mindez csak akkor lehetséges, ha az ügyfelek adatait folyamatosan értékeljük és integráljuk az átfogó tervezési folyamatokba.

A személyre szabás a marketingben is napirend. „A megfelelő üzenet, a megfelelő időben, a megfelelő csatornán keresztül” – ez vagy valami hasonló az adatalapú megközelítésekre támaszkodó marketingesek hitvallása. A különböző érintkezési pontokról, például az online boltból, a közösségi média csatornáiból vagy a helyhez kötött kiskereskedelemből származó vásárlói adatok gyűjtése és elemzése lehetővé teszi személyre szabott termékajánlások készítését, vagy olyan akciós kampányok kidolgozását, amelyek valóban megfelelnek a vásárló egyéni preferenciáinak. Tanulmányok azt mutatják, hogy a személyre szabás jelentősen növeli a vásárlás valószínűségét, miközben elősegíti a vásárlói hűséget.

A logisztika és a marketing szoros integrációja tovább erősíti a vevőorientáltságot, mert mindkét terület adatai alapján átfogó képet lehet festeni a vevőről. Például, ha a vállalat tudja, hogy egy vásárló az elmúlt néhány hónapban gyakran rendelt egy adott termékkört, akkor gyors szállítást vagy speciális kedvezményeket kínálhat a megfelelő termékekre. Ideális esetben a kézbesítés folyamata még az Ön személyes élethelyzetéhez is igazodik – például egy logisztikai rendszer felismeri, hogy a vevő a hét folyamán csak kora reggel tudja átvenni a csomagokat, és ennek megfelelően rangsorolja ezeket az időpontokat.

Emellett az adatalapú ügyfél-dialógus lehetővé teszi a visszajelzések aktív megszerzését és a kritikák gyors reagálását. Ha az ügyfelek elégedetlenek a szállítási idővel, vagy szállítási problémákat tapasztalnak, valós idejű visszajelzést adhatnak, amelyet automatikusan betáplálnak a rendszerekbe. Ez egyértelművé teszi, hogy hol vannak még problémák a folyamatban, és hol van szükség fejlesztésekre. „Az ügyfelek visszajelzése ajándék” – szokták mondani, és az adatalapú visszajelzési rendszerek segítenek ennek az ajándéknak a megfelelő értékelésében és felhasználásában.

Alkalmas:

• Kerülje el a nemzetközi értékesítési hibákat – a projektbiznisz kapcsolati üzlet

Adattípusok az ellátási lánc optimalizálásához

Az ellátási láncok sikeres kezelése érdekében sokféle adattípust kell összegyűjteni és elemezni. Az adatok sokfélesége holisztikus képet ad az összes folyamatról, lehetővé téve a szűk keresztmetszetek, a nem megfelelő hatékonyság és a potenciál gyors azonosítását.

Leltári adatok

Ide tartoznak a készletmennyiségek, a készletforgalom gyakorisága vagy a készlet-értékesítés arány. A készletek pontos áttekintése elengedhetetlen a felesleges készletek és a hiány közötti optimális egyensúly megtalálásához. A túl sok készlet leköti a tőkét és többletköltséget okoz, míg a túl kevés készlet szállítási késedelmet és értékesítéskiesést okozhat.

Szállítói adatok

A beszállítói teljesítményre vonatkozó információk – például a pontosság, a minőség vagy a szállítási megbízhatóság – kulcsfontosságúak a megbízható partnerek azonosításához és a beszerzési kockázatok csökkentéséhez. „Az ellátási lánc csak annyira erős, amennyire a leggyengébb láncszeme” – szokták mondani, és itt segíthetnek a beszállítói adatok a gyengeségek előzetes azonosításában és az ellenintézkedések kezdeményezésében.

Szállítási adatok

A szállítási idők, a pontos szállítási díjak, a szállítási költségek vagy az útvonal-optimalizálás kulcsfontosságú adatok, amelyek tükrözik a szállítási szektor hatékonyságát. A valós idejű megfigyelés és a GPS nyomkövetés lehetőséget ad a szállítások nyomon követésére, és szükség esetén azonnali beavatkozásra a folyamatba. Bárki, aki tudja, mely közlekedési útvonalak a legjövedelmezőbbek, és hol fordulnak elő gyakran forgalmi dugók vagy késések, rugalmasan dolgozhat ki ellenstratégiákat.

Keresleti adatok

Az értékesítési adatok, a szezonális ingadozások vagy az ügyfelek preferenciái a kereslet pontos tervezésének kulcsa. Gondos értékeléssel a termelési mennyiségek és a készletszintek előre beállíthatók. A marketingkampányok, mint például az akciós ajánlatok vagy a kiemelt termékek, közvetlen hatással vannak a keresletre – ezért olyan fontos a marketing és a logisztika közötti szoros koordináció.

Adatok feldolgozása

Ide tartoznak az átfutási idők, a termelési kapacitások, a felhasználási szintek vagy a minőségi mutatók. Ha pontosan tudja, milyen gyorsan lehet a termékeket legyártani vagy kiszedni, jobban elkerülheti a szűk keresztmetszeteket. Például, ha egy termelési terület már a korláton dolgozik, ez késleltetheti a teljes szállítási folyamatot, amikor a marketing új nagy megrendelést jelent be.

Ügyféladatok

A tiszta rendelési vagy szolgáltatási adatokon kívül olyan tényezők is relevánsak, mint a vevői elégedettség vagy a panaszok gyakorisága. Bárki, aki kiegészíti jelentését olyan kulcsfontosságú számokkal, mint a tökéletes rendelési arány és a kitöltési arány, gyorsan látni fogja, hogy a vállalat mennyire teljesíti a vevői igényeket. Minél jobban megérti, hogy mikor és miért fordulnak elő hibák vagy panaszok, annál célzottabb intézkedéseket tehet a szolgáltatás minőségének javítására.

Mindezen adatok integrálása olyan átfogó képet ad, amely lehetővé teszi az ellátási láncok átfogó optimalizálását és a piaci igényekhez való igazítását. Ahol az egyes területek korábban külön működtek, ott egy új információáteresztő képesség alakul ki, amely megalapozza a digitális átalakulást és a fenntartható sikert.

Adatelemzési módszerek az ellátási láncban

Ahhoz, hogy nagy mennyiségű adatból értékes betekintést nyerjünk, speciális elemzési módszerekre és eszközökre van szükség, amelyek láthatóvá teszik az összetett összefüggéseket. A vállalatok különféle stratégiákat alkalmaznak a múltbeli és a valós idejű adatok értékelésére, és cselekvési javaslatok levezetésére.

Prediktív elemzés

A történelmi adatokat arra használják, hogy statisztikai modellek és algoritmusok segítségével előrejelzéseket készítsenek a jövőbeli eseményekről. Az ellátási láncban ez például a szezonális ingadozások előrejelzését vagy a szállítási szűk keresztmetszetek korai felismerését jelenti. Ez lehetővé teszi, hogy a logisztika jobban tervezzen a marketinggel összehangolva, és biztosítsa, hogy a szükséges erőforrások időben rendelkezésre álljanak.

Valós idejű elemzés

A valós idejű elemzéssel az adatok azonnal kiértékelésre kerülnek, amint felmerülnek. Ez lehetővé teszi a szállítási állapot vagy a géphasználat folyamatos nyomon követését. Ha az adatok kezdeti problémákra utalnak, azonnal meg lehet tenni az ellenintézkedéseket. Ez a gyakorlatban azt jelentheti például, hogy forgalmi dugó esetén más szállítási útvonalat választanak, vagy egy szállítást átirányítanak, mert az ügyfél más címre költözik.

Előíró elemzés

Ez az előrejelzés utáni következő lépésről szól: konkrét cselekvési javaslatok levezetéséről és a folyamatok optimalizálásáról. Ahelyett, hogy előre jelezné, hogy egy héten belül szűk keresztmetszetek adódhatnak, a rendszer megoldásokat javasol, például egy másik elosztó csomóponton keresztül történő átirányítást vagy külső tárolókapacitás vásárlását. Ily módon a döntések automatizálódnak és a folyamatok leegyszerűsödnek.

Big Data Analytics

Ha különböző forrásokból – például közösségi médiából, érzékelőkből, ERP-rendszerekből és vásárlói visszajelzésekből – származó adatokat egyesítünk, óriási mennyiségű adat keletkezik. A Big Data analytics olyan eszközöket kínál, amelyek a hagyományos elemzésekben rejtve maradó minták és kapcsolatok azonosításához szükségesek. Például a külső tényezők, például az időjárási adatok és a szállítási idők közötti összefüggések meghatározhatók, ami viszont hozzájárul az ellátási lánc még robusztusabbá tételéhez.

Gépi tanulás és AI

Az öntanuló algoritmusok segítségével a vállalatok automatikusan észlelhetik az anomáliákat, javíthatják az előrejelzéseket és akár részben is helyettesíthetik az emberi döntéshozatali folyamatokat. Ilyen például a dinamikus útvonaltervezés, amelyben az algoritmusok folyamatosan alkalmazkodnak az új feltételekhez. „Az AI soha nem alszik” – mondják egyesek, és különösen a logisztikában válik állandó asszisztenssé, aki folyamatosan optimalizálási lehetőségeket keres.

Folyamat bányászat

Az eseménynaplókat elemzik a folyamatok átláthatóvá tétele és a szűk keresztmetszetek vagy eltérések azonosítása érdekében. Az ellátási lánc digitális képe („digitális iker”) lehetővé teszi a különböző forgatókönyvek végigfutását, és annak megtekintését, hogy a változások hogyan befolyásolják az általános struktúrát. Így pontosan megértheti, hogy egy adott folyamatlépés miért okoz folyamatosan késéseket, és hogyan lehet ezeket orvosolni.

Ezen elemzési módszerek kombinálásával a vállalatok nemcsak az ellátási láncaik működési hatékonyságát növelhetik, hanem stratégiailag is jövőbiztossá válhatnak. Az adatok minden tervezés központi elemévé válnak, korai figyelmeztető rendszerként szolgálnak, és alapját képezik az innovációknak.

Szinergiák a logisztika és a marketing között

Első pillantásra a logisztika és a marketing nagymértékben különbözik a műszaki fókuszban. De ha mélyebben nézünk, hamar rájössz, hogy mindkét terület számára előnyös a szorosabb integráció. A „számoktól a stratégiáig” mindkettőre vonatkozik, mert végső soron pontosabb előrejelzésekről, nagyobb hatékonyságról és jobb ügyfélközpontúságról van szó.

Gyorsabb reagálás a kereslet változásaira

Az adatalapú piackutatásnak köszönhetően, ha a marketing tudja, hogy egy bizonyos termék hamarosan trendi lesz, a logisztika már korai szakaszban képes a kapacitások beállítására és a szűk keresztmetszetek elkerülésére. Ez elősegíti a zökkenőmentes folyamatot a beszállítóktól a végső raktárba vagy közvetlenül a vevőhöz történő szállításig.

Költséghatékonyság

A megosztott adatok nemcsak a rossz befektetések kockázatát csökkentik, hanem a kampányok és a szállítások pontosabb tervezését is lehetővé teszik. Ha a marketing aktuális értékesítési előrejelzéseket ad, a logisztika meg tudja tervezni készleteit és útvonalait anélkül, hogy gyanúsan túl magas vagy túl alacsony készlete lenne. Ez mindkét oldalon költségmegtakarítást eredményez.

Holisztikus ügyfélélmény

Ma már nemcsak jó terméket várnak el a vásárlók, hanem pontos, kényelmes és átlátható szállítást is. Ennek érdekében a marketingnek tudnia kell, hogy mik az ügyfelek elvárásai, a logisztikának pedig biztosítania kell, hogy ezek az elvárások teljesüljenek. Például egy személyre szabott nyomkövető oldal kínálható a vásárlás befejezése után, így az ügyfelet minden lépésről naprakészen tartja.

Adatvezérelt személyre szabás

Mivel a marketing minden információt tárol az ügyfelek viselkedéséről, a logisztika is jobban személyre szabhatja folyamatait. Ily módon a gyakrabban vásároló meglévő vásárló elsőbbséget élvezhet a kiszállításnál, vagy automatikusan kedvezményes elbánásban részesülhet. Cserébe a marketing értékes visszajelzéseket kap a logisztikától, például a szállítási időkről vagy a visszaküldési arányokról, amelyeket a vevői elégedettség mutatójának tekintenek.

Gyorsabban alkalmazkodik a piaci dinamikához

A piacok gyorsan változnak, a trendek jönnek és mennek. Ahhoz, hogy gyorsan tudjon reagálni, zökkenőmentes információáramlásra van szüksége. Amikor a marketing változást észlel a fogyasztói magatartásban (pl. megnövekedett online kereslet egy adott régióban), a logisztika azonnal léphet, és növelheti a helyi kapacitást. Ez a folyamatos adat-összehasonlítás olyan agilis megközelítést tesz lehetővé, amely piaci előnnyé válhat.

Ezek a szinergiák egyértelműen mutatják, hogy a marketing és a logisztika mennyit tanulhat egymástól. Míg a marketing egyebek mellett a logisztikai folyamatok precíz mérhetőségét használhatja modellként, a logisztika hasznot húz a marketing vevőközpontúságából és célcsoport-orientáltságából. Az adatok mindig az összekötő elem, mert mindkét terület csak akkor tud sikeresen együttműködni, ha egységesen rögzítjük, értékeljük és betekintést nyerünk.

### Fenntartható siker adatvezérelt folyamatokon keresztül

Az adatok már nem csak egy eszköz a homályos feltételezések alátámasztására, hanem inkább a modern vállalatirányítás alapját képezik. Mind a logisztikában, mind a marketingben az adatokkal támogatott stratégiák használhatók a folyamatok átláthatóvá tételére, a költségek csökkentésére és a vásárlói élmény jelentős javítására. A központi követelmény a következetes adatkultúra, amelyben az információgyűjtés, -megosztás és -elemzés kiemelt prioritást élvez.

A lehetőségek teljes kihasználásához a vállalatoknak a következő szempontokat kell figyelembe venniük:

1. Holisztikus adatkezelés

Az adatoknak rendelkezésre kell állniuk a különböző tudományágakban. A siló gondolkodás azt jelenti, hogy az információ nem jut el időben a megfelelő emberekhez, és a potenciál elpazarolódik.

2. Folyamatos optimalizálás

A kulcsfigurák nem öncélúak, inkább a folyamatos fejlődést szolgálják. A KPI-k valós idejű megtekintése lehetővé teszi a proaktív cselekvést, és elősegíti a tanulás és az alkalmazkodóképesség kultúráját.

3. Technológiai alapok

Legyen szó felhőmegoldásokról, IoT-érzékelőkről vagy mesterséges intelligencia-algoritmusokról – szilárd, méretezhető és biztonságos infrastruktúrára van szükség az adatok hatékony gyűjtéséhez és feldolgozásához.

4. Munkavállalók képzése

A legjobb technológia nem sok hasznot hoz, ha a személyzet nem képes hozzáértően értelmezni az adatokat, és azokat operatív döntésekké alakítani. A képzés és a továbbképzés tehát központi sikertényező.

5. A fenntarthatóság integrálása

Különösen, ha a marketing és a logisztika közötti kölcsönhatásról van szó, az adatok felhasználhatók arra, hogy új utakat találjanak a fenntartható vállalati stratégia megvalósítására. Míg a marketing az ügyfelek növekvő tudatosságát tükrözi az ökológiai és társadalmi problémákkal kapcsolatban, a logisztika csökkentheti a kibocsátást az optimalizált útvonaltervezés vagy alternatív közlekedési módok használatával.

Az adatalapú folyamatok „verhetetlenek”, mert a mérhetőségen, az átláthatóságon és a folyamatos tanulási görbén alapulnak. Ha a vállalatoknak sikerül átfogóan digitalizálniuk ellátási láncaikat, és szorosan összekapcsolni marketingstratégiájukat a logisztikai folyamatokkal, akkor létrejön egy visszacsatolási és fejlesztési ciklus, amely pozitív hatással van a teljes értékláncra. Ráadásul a két szakterület adatvezérelt együttműködése új szintre emeli a vásárlói élményt, hiszen a teljes folyamat a termék promóciójától a végső, a végfelhasználóhoz való eljuttatásig gördülékenyen működik.

Azok a vállalatok, amelyek korán befektetnek egy adatvezérelt szervezet felépítésébe, és teljes mértékben kihasználják a big data, az AI és a valós idejű elemzés adta lehetőségeket, azok a legjobban felkészültek a digitális átalakulás kihívásaira. Az adatok lehetővé teszik a piaci dinamikára való rugalmas reagálást, új üzleti területek megnyitását és egyúttal a legmagasabb szintű hatékonyság biztosítását. Ez nem teszi teljesen érvénytelenné a zsigereket, de egyre inkább az objektív tények kiegészítéseként szolgál. Mert a jövő azoké, akik a kettőt összehozzák: az emberi tapasztalatot és az intuíciót, megbízható, mennyiségi adatokkal alátámasztva.

☑️ KKV-k támogatása stratégiában, tanácsadásban, tervezésben és megvalósításban

☑️ Digitális stratégia és digitalizáció megalkotása vagy átrendezése

☑️ Nemzetközi értékesítési folyamatok bővítése, optimalizálása

☑️ Globális és digitális B2B kereskedési platformok

☑️ Úttörő vállalkozásfejlesztés

Konrad Wolfenstein

Szívesen szolgálok személyes tanácsadójaként.

Felveheti velem a kapcsolatot az alábbi kapcsolatfelvételi űrlap kitöltésével, vagy egyszerűen hívjon a +49 89 89 674 804 (München) .

Nagyon várom a közös projektünket.

Az Xpert.Digital egy ipari központ, amely a digitalizációra, a gépészetre, a logisztikára/intralogisztikára és a fotovoltaikára összpontosít.

360°-os üzletfejlesztési megoldásunkkal jól ismert cégeket támogatunk az új üzletektől az értékesítés utáni értékesítésig.

Digitális eszközeink részét képezik a piaci intelligencia, a marketing, a marketingautomatizálás, a tartalomfejlesztés, a PR, a levelezési kampányok, a személyre szabott közösségi média és a lead-gondozás.

További információ: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus