Veriye dayalı karar verme, lojistik ve pazarlamada nasıl devrim yaratıyor: Daha fazla verimlilik, daha iyi müşteri odaklılık ve yeni fırsatlar

Odaktaki büyük veri: Veriye dayalı stratejiler neden bugün başarıyı veya başarısızlığı belirliyor?

Veriler genellikle "yeni petrol" olarak kabul ediliyor ve dijitalleşme çağında kendilerini kanıtlamak isteyen şirketler için uzun zamandan beri çok önemli bir faktör haline geldi. Müşteri ihtiyaçlarının giderek dinamik hale geldiği ve rekabet baskısının sürekli arttığı bir dünyada veriler, lojistik ve pazarlamadaki süreçleri optimize etmek ve sürdürülebilir bir şekilde dönüştürmek için sayısız fırsatın önünü açıyor. Saf deneyime veya kötü şöhretli "içgüdüsel hislere" güvenen herkes, değerli fırsatları kullanılmadan bırakma veya yanlış kararlar verme riskiyle karşı karşıya kalır. Odak noktası, stratejik bir rota belirlemek, riskleri en aza indirmek ve rekabet avantajlarını güvence altına almak için ölçülebilir süreçlerin ve kesin önemli rakamların tutarlı kullanımıdır.

“Veri, modern ekonominin yakıtıdır” – bu cümle, bilginin neredeyse tüm iş alanlarında ne kadar alakalı hale geldiğini açıkça ortaya koyuyor. Farklı veri kaynaklarının ağ oluşturması, büyük veri analitiği olanakları ve yapay zekanın artan performansı birçok şirkette veri odaklı bir kültür oluşturmuştur. Bu gelişme, pazarlama ve lojistik için özel fırsatlar sunuyor; çünkü her iki alan da müşteri ihtiyaçlarını daha iyi anlamak, teslimat rotalarını hızlandırmak ve sonuçta müşteri memnuniyetini artırmak için giderek daha yakın bir şekilde birlikte çalışıyor.

Lojistikte, darboğazları erken aşamada belirlemek, rotaları optimize etmek ve envanter seviyelerini verimli bir şekilde yönetmek için veri tabanlı teknolojiler ve analiz yöntemleri kullanılır. Bu şekilde maliyetler azaltılabilir ve teslimat süreleri kısaltılabilir. Pazarlamada kapsamlı veri analizi, hedef grupların segmentasyonuna, müşteri beklentilerinin tam olarak anlaşılmasına ve kampanyaların kişiselleştirilmesine olanak sağlar. Güçlü önemli figürler ve gelişmiş analiz yöntemleri, sağlam temellere dayanan karar almayı mümkün kılan merkezi bir rol oynamaktadır. Lojistik ve pazarlama, içgörülerini akıllı bir şekilde birbirine bağlayarak yalnızca ilgili süreçlerini geliştirmekle kalmaz, aynı zamanda birbirlerine ilham verir ve müşteri deneyimine bütünsel bir bakış açısıyla bakan ve bunu sürekli olarak optimize eden bir birimde birleşir.

Bu makale, veriye dayalı karar almanın lojistik ve pazarlamada nasıl bir başarı faktörü haline gelebileceğini vurgulamaktadır. Hangi önemli rakamların ve veri türlerinin özellikle alakalı olduğunu ve tahmine dayalı veya kuralcı analitikler gibi gelişmiş analiz yöntemlerinin eylem için nasıl somut öneriler elde ettiğini açıklar. Ayrıca Nesnelerin İnterneti, yapay zeka ve otomasyon gibi teknolojilerin veri destekli süreçlerin daha da verimli hale getirilmesinde oynadığı rolü de gösteriyor. Tüm bunlar, veri odaklı yaklaşımın sadece modern bir terim olmadığının, aynı zamanda büyüme, yenilikçilik ve uzun vadeli rekabet gücü için vazgeçilmez bir kaldıraç olduğunun altını çiziyor.

İçin uygun:

• Dünya çapında depo otomasyonu: ABD, Çin ve Güney Kore arasında bir karşılaştırma - ABD'de şu anda %80 manuel depo var!

Temel faktör olarak veriye dayalı karar verme

Bugün pek çok şirket bilinçli olarak bir paradigma değişikliğine doğru çalışıyor: öznel varsayımlardan uzaklaşıp nesnel olarak ölçülebilir gerçeklere doğru. "İçten gelen his yerine bir düğmeye basılarak yapılan analiz" bu yaklaşımı çok uygun bir şekilde özetlemektedir. Veriye dayalı modeller, yanlış kararların en aza indirilmesine yardımcı olan yapılandırılmış ve tekrarlanabilir bir yaklaşım sunar. Yöneticilerin ve uzmanların bir zamanlar doğru stratejiyi durmadan tartıştığı yerde, araçlar ve analiz platformları artık önerilen eylemler için net göstergeler sağlıyor.

Özellikle malların taşınmasının, tedarik zincirlerinin planlanmasının, depolama ve taşıma kapasitelerinin optimum kullanımının söz konusu olduğu lojistikte veriye dayalı bir yaklaşım, verimlilikte önemli artışlar sağlayabilmektedir. Teslimatların, nakliyenin ve depoların durumunu takip etmek için gerçek zamanlı olarak daha büyük miktarda veri toplanır. Tahmine dayalı analizler gelecekteki gelişmeleri ve olası darboğazları tahmin etmek için kullanılabilir, böylece örneğin daha sonraki bir teslimat erken bir aşamada organize edilebilir. Klasik bir örnek, dinamik rota planlamasıdır: GPS verilerini ve trafik akışlarına ilişkin canlı bilgileri kullanarak, en hızlı veya en uygun maliyetli rota birkaç saniye içinde hesaplanabilir ve sürekli olarak ayarlanabilir.

Pazarlamada veriye dayalı karar verme de daha az devrim niteliğinde değildir. Çok sayıda kişiye ulaşabilecek ancak yalnızca birkaçını dönüştürebilecek geniş, dağınık reklamlar yerleştirmek yerine, müşteri verilerinin değerlendirilmesi, hedef grupların kesin olarak tanımlanması olasılığının önünü açar. Bu şekilde yaklaşım kişiselleştirilebilir; örneğin haber bülteni alıcılarının yalnızca ilgi profilleriyle gerçekten eşleşen ürün veya hizmetler hakkında bilgi almasının sağlanması. Tıklama ve satın alma davranışı, demografik veriler veya sosyal medya kanallarından gelen geri bildirimler değerlendirilerek müşteri istek ve ihtiyaçlarının ayrıntılı bir resmi oluşturulur. Bir müşterinin bir teklifi en çok ne zaman kabul edeceğini ve bilgi almak için hangi kanalı kullanmayı tercih edeceğini biliyorsanız, reklam bütçelerini çok daha verimli kullanabilirsiniz.

Bu iki alanın (lojistik ve pazarlama) birbirine bağlanması, verilerin nasıl temel itici güç haline gelebileceğini gösteriyor: Pazarlama, bir ürüne yönelik talebin artacağını öngördüğü anda, lojistik, depoyu hazırlamak, nakliye kapasitelerini güvence altına almak ve teslimat sürelerini optimize etmek için birlikte yakın bir şekilde çalışabilir. . Bu sayede sadece müşteri memnuniyeti değil karlılık da artıyor. Bu işbirliğinin temeli, ilgili bilgilerin gerçek zamanlı olarak mevcut olduğu ve sürekli olarak değerlendirildiği ortak bir veri tabanıdır.

İçin uygun:

• Yapay zeka – büyük veriler sayesinde akıllı iş

Önemli rakamlar aracılığıyla süreç optimizasyonu

Veriye dayalı kararların önemli bir avantajı, süreçleri şeffaf hale getirmek ve sürekli olarak iyileştirmek için temel performans göstergelerini (KPI'ler) kullanma yeteneğidir. Lojistikte teslimat doğruluğu, zamanında sevkiyat oranı ve stok devir hızı gibi ölçümler hakim olsa da, pazarlama daha çok dönüşüm oranı, tıklama oranı, tıklama başına maliyet veya reklam harcamalarından elde edilen gelir gibi ölçümlere odaklanır. Uygulama alanı ne olursa olsun temel fikir hep aynıdır: “Ölçemezseniz geliştiremezsiniz.”

Lojistikte KPI'lar tedarik zincirlerinin verimliliğini değerlendirmeye ve özellikle ayar vidalarını tanımlamaya yardımcı olur. Örneğin, belirli rotalarda sürekli olarak gecikmeler meydana gelirse, veriler bunların trafik sıkışıklığından mı, taşıma kapasitesi eksikliğinden mi yoksa tedarikçilerle yetersiz iletişimden mi kaynaklandığını ortaya çıkaracak. Nakliye ve envanter verileri sürekli olarak analiz edilirse, proaktif planlamaya dahil edilebilecek eğilimler de belirlenebilir. Örneğin, kışın düzenli teslimat darboğazları olması durumunda, akıllı bir sistem belirli bölgelerde kar kaosunu önlemek için otomatik olarak alternatif bir dağıtım ağı önerebilir.

Pazarlamada kilit isimler bütçe planlamasında ve başarının izlenmesinde merkezi bir rol oynar. Pazarlamacılar, müşteri edinme maliyeti veya müşteri yaşam boyu değeri gibi KPI'ları izleyerek yalnızca hangi kanalların en kârlı olduğunu anlamakla kalmaz, aynı zamanda uzun vadeli kârlı büyüme elde etmek için ne kadar yatırım yapılması gerektiğini de anlar. Bu şekilde, çevrimiçi ve çevrimdışı kanalların çoğu zaman çok karmaşık olan klavyesi birbiriyle en iyi şekilde koordine edilebilir. Belirli bir sosyal medya platformunun en yüksek etkileşim oranına sahip olduğunu belirlediyseniz hem erişimi hem de dönüşümü destekleyen içeriğe özel olarak yatırım yapabilirsiniz.

Burada merkezi öneme sahip olan, önemli rakamları doğru bağlamda yorumlama yeteneğidir. Lojistikte zamanında nakliye oranlarında kısa vadeli bir artış olumlu görünebilir, ancak aynı zamanda yüksek maliyetle ek taşıma kapasitesi satın alınırsa daha yüksek maliyetlerle sonuçlanabilir. Benzer şekilde, pazarlamada yüksek tıklama oranı, dönüşüm oranının daha sonra düşük kalması durumunda yanıltıcı olabilir. Veriye dayalı karar verme, önemli rakamlara hiçbir zaman tek başına bakmamak, onları her zaman genel resme dahil etmek ve gerekirse bunları diğer KPI'larla ilişkilendirmek anlamına gelir.

Teknolojilerin entegrasyonu

Veriye dayalı süreçler, büyük miktarda verinin toplanmasını, işlenmesini ve kullanılmasını kolaylaştıran teknolojik bir altyapı gerektirir. Bulut bilişim, Nesnelerin İnterneti (IoT) ve yapay zeka (AI) çağında şirketler, sistemlerini birbirleriyle ağ oluşturmak ve otomatik iş akışları oluşturmak için çok sayıda seçeneğe sahip.

Lojistikte IoT sensörleri, konum, sıcaklık veya titreşimler hakkında gerçek zamanlı bilgiler göndererek paketlerin ve konteynerlerin kusursuz bir şekilde takip edilmesini sağlar. Bu, gıda veya ilaç gibi hassas malların optimum koşullar altında taşınmasını kolaylaştırır. Belirtilen parametrelerden sapmalar meydana gelirse, sistem bir alarm verir ve bir arıza veya kalite kaybı meydana gelmeden önce karşı önlemleri başlatır. Deneyimli bir lojistik yöneticisi bir zamanlar "Tedarik zincirindeki şeffaflık müşteri sadakatinin anahtarıdır" demişti ve Nesnelerin İnterneti'nin yarattığı da tam olarak bu şeffaflıktır.

Benzer teknolojiler pazarlamada müşteri yolculuklarını takip etmek ve müşteri deneyimlerini gerçek zamanlı olarak kişiselleştirmek için kullanılıyor. Örneğin, web sitelerindeki veya mesajlaşma hizmetlerindeki sohbet robotları, bir kullanıcının bir ürün hakkında soru sorması veya sipariş sürecinde zorluk yaşaması durumunda anında tepki verebilmektedir. Sohbet robotları sürekli olarak etkileşimlerden öğrenir ve yanıtları giderek daha kesin ve verimli bir şekilde verebilir. Makine öğrenimi algoritmaları, tercihleri ​​ve satın alma modellerini tanımak için büyük miktarda müşteri verisini eleyerek kişiye özel teklifler sunar.

Teknoloji entegrasyonunun bir diğer yönü pazarlama ve lojistik sistemlerinin birleştirilmesidir. Sistemler arasındaki gerçek zamanlı iletişim burada çok önemli bir rol oynuyor. Örneğin, pazarlamanın belirli bir ürün için özel bir teklif oluşturması durumunda, envanterin zamanında doldurulması ve taşıma kapasitesinin güvence altına alınması için lojistiğin talepte beklenen artış hakkında derhal bilgilendirilmesi gerekir. Bu verilerin zamanında paylaşılmaması veya merkezi olmayan izole sistemlerde mevcut olması durumunda koordinasyon sorunları ortaya çıkıyor. Sonuç: Teslimat darboğazları, gecikmeler ve memnun olmayan müşteriler.

Şirketler, BT ortamını standartlaştırarak ve açık arayüzlere veya modern platformlara güvenerek, ilgili tüm verilerin bir araya geldiği ve ilgili herkesin gerçek zamanlı olarak erişebildiği kapsamlı bir ekosistem oluşturabilir. Bu ağ oluşturma, gerektiğinde kapsamlı raporlar sunan, trend analizlerine olanak tanıyan ve eylem için proaktif öneriler üreten çevik veri yönetiminin temelini oluşturur.

İçin uygun:

• Sensör teknolojisi ve ölçüm teknolojisi: GS1 DataMatrix Kodu sensör teknolojisi endüstrisini nasıl değiştirecek?

Müşteri odaklılık ve kişiselleştirme

Veriye dayalı süreçlerin en güçlü yanlarından biri, müşteri deneyimlerini iyileştirme ve dolayısıyla müşteri sadakatini artırma yetenekleridir. Lojistikte bu, teslimat sürelerinin ve seçeneklerinin giderek bireysel ihtiyaçlara göre uyarlanması anlamına geliyor. Örneğin, işi çok yoğun olan bir müşteri, paketinin akşamları veya hafta sonları teslim edilmesine öncelik verecektir. Sürdürülebilirliğe değer veren bir diğer müşteri ise iklime zarar vermeyen teslimat seçeneklerinden memnun. Tüm bunlar ancak müşteri verilerinin sürekli olarak değerlendirilmesi ve kapsamlı planlama süreçlerine entegre edilmesiyle mümkün olabilir.

Kişiselleştirme aynı zamanda pazarlamanın da gündemidir. "Doğru mesaj, doğru zamanda, doğru kanal aracılığıyla" - bu veya buna benzer bir şey, veriye dayalı yaklaşımlara güvenen pazarlamacıların inancıdır. Çevrimiçi mağaza, sosyal medya kanalları veya sabit perakende satış gibi farklı temas noktalarından müşteri verilerinin toplanması ve analiz edilmesi, kişiselleştirilmiş ürün önerileri yapılmasını veya müşterinin bireysel tercihlerine gerçekten uygun indirim kampanyaları geliştirilmesini mümkün kılar. Araştırmalar, kişiselleştirmenin müşteri sadakatini artırırken satın alma olasılığını da önemli ölçüde artırdığını gösteriyor.

Lojistik ve pazarlamanın yakın entegrasyonu müşteri odaklılığı daha da güçlendirir çünkü her iki alandaki veriler müşterinin kapsamlı bir resmini çizmek için kullanılabilir. Örneğin şirket, bir müşterinin son birkaç ay içinde belirli bir aralıktaki ürünleri sıklıkla sipariş ettiğini biliyorsa, ona hızlı teslimat veya uygun ürünler için özel indirimler sunabilir. İdeal durumda, teslimat süreci kişisel yaşam durumunuza bile uyum sağlar; örneğin, müşterinin hafta içi paketleri yalnızca sabah erken saatlerde kabul edebileceğini tanıyan ve bu zaman aralıklarını buna göre önceliklendiren bir lojistik sistemi aracılığıyla.

Ayrıca veriye dayalı müşteri diyaloğu, aktif olarak geri bildirim almayı ve eleştirilere hızla yanıt vermeyi mümkün kılıyor. Müşteriler teslimat süresinden memnun kalmazsa veya nakliye sorunları yaşarsa sistemlere otomatik olarak beslenen gerçek zamanlı geri bildirim sağlayabilirler. Bu, sürecin hangi noktalarda hâlâ sorun yaşadığını ve nerede iyileştirmelere ihtiyaç duyulduğunu açıkça ortaya koyar. "Müşteri geri bildirimi bir hediyedir" sıklıkla söylenir ve veriye dayalı geri bildirim sistemleri, bu hediyenin uygun şekilde takdir edilmesine ve kullanılmasına yardımcı olur.

İçin uygun:

• Uluslararası satış hatalarından kaçının – proje işi ilişki işidir

Tedarik zinciri optimizasyonu için veri türleri

Tedarik zincirlerini başarılı bir şekilde yönetmek için çeşitli veri türlerinin toplanması ve analiz edilmesi gerekir. Bu veri çeşitliliği, tüm süreçlerin bütünsel bir görünümünü oluşturarak darboğazların, verimsizliklerin ve potansiyelin hızlı bir şekilde tespit edilmesine olanak tanır.

Envanter verileri

Bunlar arasında stok miktarları, stok devir sıklığı veya stok/satış oranı yer alır. Stok fazlalığı ve eksiklikler arasındaki optimum dengeyi bulmak için stokların hassas bir şekilde gözden geçirilmesi çok önemlidir. Çok fazla stok, sermayeyi bağlar ve ek maliyetlere neden olur; çok az stok ise teslimatta gecikmelere ve satış kaybına neden olabilir.

Tedarikçi verileri

Dakiklik, kalite veya teslimat güvenilirliği gibi tedarikçi performansına ilişkin bilgiler, güvenilir ortakların belirlenmesi ve satın alma riskinin azaltılması açısından çok önemlidir. Sık sık "Bir tedarik zinciri yalnızca en zayıf halkası kadar güçlüdür" denir ve bu, tedarikçi verilerinin zayıf noktaları önceden tespit etmeye ve karşı önlemleri başlatmaya yardımcı olabileceği yerdir.

Taşıma verileri

Teslimat süreleri, dakik nakliye oranları, taşıma maliyetleri veya rota optimizasyonu, taşımacılık sektöründeki verimliliği yansıtan temel rakamlardır. Gerçek zamanlı izleme ve GPS izleme, teslimatları takip etme ve gerekirse sürece anında müdahale etme fırsatları sunar. Hangi ulaşım rotalarının en karlı olduğunu ve trafik sıkışıklığının veya gecikmelerin sıklıkla nerede meydana geldiğini bilen herkes, esnek bir şekilde karşı stratejiler geliştirebilir.

Talep verileri

Satış rakamları, mevsimsel dalgalanmalar veya müşteri tercihleri, hassas talep planlamasının anahtarıdır. Dikkatli değerlendirme sayesinde üretim miktarları ve stok seviyeleri önceden ayarlanabilir. İndirim teklifleri veya ürün öne çıkanları gibi pazarlama kampanyalarının talep üzerinde doğrudan etkisi vardır; bu nedenle pazarlama ve lojistik arasındaki yakın koordinasyon çok önemlidir.

Verileri işle

Buna üretim süreleri, üretim kapasiteleri, kullanım seviyeleri veya kalite göstergeleri dahildir. Ürünlerin ne kadar hızlı üretilebileceğini veya toplanabileceğini tam olarak biliyorsanız darboğazlardan daha iyi kaçınabilirsiniz. Örneğin, bir üretim alanı zaten kendi limitinde çalışıyorsa, pazarlama yeni bir büyük siparişi duyurduğunda bu durum tüm teslimat sürecini geciktirebilir.

Müşteri verileri

Saf sipariş veya hizmet verilerine ek olarak müşteri memnuniyeti veya şikayet sıklığı gibi faktörler de önemlidir. Raporlarını mükemmel sipariş oranı ve doluluk oranı gibi temel rakamlarla tamamlayan herkes, şirketin müşteri gereksinimlerini gerçekte ne kadar iyi karşıladığını hemen görecektir. Arızaların veya şikayetlerin ne zaman ve neden oluştuğunu ne kadar iyi anlarsanız, hizmet kalitesini artırmak için o kadar hedefe yönelik önlemler alabilirsiniz.

Tüm bu verilerin entegrasyonu, tedarik zincirlerini kapsamlı bir şekilde optimize etmeyi ve bunları pazar ihtiyaçlarına uyarlamayı mümkün kılan genel bir tablo sağlar. Bireysel alanların daha önce ayrı ayrı çalıştığı yerlerde, dijital dönüşümün ve sürdürülebilir başarının temelini oluşturan yeni bir bilgi geçirgenliği ortaya çıkıyor.

Tedarik zincirinde veri analizi yöntemleri

Büyük miktarda veriyi değerli içgörülere dönüştürmek için karmaşık bağlantıları görünür kılan özel analiz yöntemleri ve araçlarına ihtiyaç vardır. Şirketler hem geçmiş hem de gerçek zamanlı verileri değerlendirmek ve bunlardan eylem önerileri çıkarmak için çeşitli stratejiler kullanıyor.

Tahmine Dayalı Analitik

Geçmiş veriler, istatistiksel modeller ve algoritmalar kullanılarak gelecekteki olaylar hakkında tahminlerde bulunmak için kullanılır. Tedarik zincirinde bu, örneğin mevsimsel dalgalanmaları öngörmek veya teslimat darboğazlarını erkenden belirlemek anlamına gelir. Bu, lojistiğin pazarlama ile koordineli olarak daha iyi planlama yapmasına ve gerekli kaynakların zamanında mevcut olmasını sağlamasına olanak tanır.

Gerçek zamanlı analiz

Gerçek zamanlı analiz ile veriler ortaya çıktığı anda değerlendirilir. Bu, teslimat durumunun veya makine kullanımının sürekli olarak izlenmesine olanak sağlar. Veriler sorunların ilk belirtilerini gösteriyorsa, karşı önlemler hemen alınabilir. Uygulamada bu, örneğin trafik sıkışıklığı durumunda farklı bir ulaşım rotasının seçilmesi veya müşterinin farklı bir adrese taşınması nedeniyle teslimatın yeniden yönlendirilmesi anlamına gelebilir.

Kuralcı Analitik

Bu, tahminden sonraki adımla ilgilidir: Eylem için somut önerilerin türetilmesi ve süreçlerin optimize edilmesi. Sistem, yalnızca bir hafta içinde teslimatta bir darboğaz olabileceğini tahmin etmek yerine, başka bir dağıtım düğümü aracılığıyla yeniden yönlendirme veya harici depolama kapasitesi satın alma gibi çözümler önerir. Bu şekilde kararlar otomatikleştirilir ve süreçler kolaylaştırılır.

Büyük Veri Analitiği

Sosyal medya, sensörler, ERP sistemleri ve müşteri geri bildirimleri gibi farklı kaynaklardan gelen veriler bir araya getirildiğinde muazzam miktarda veri yaratılıyor. Büyük veri analitiği, geleneksel analizlerde gizli kalan kalıpları ve bağlantıları belirlemek için gerekli araçları sunar. Örneğin, hava durumu verileri ve teslimat süreleri gibi dış faktörler arasındaki korelasyonlar belirlenebilir ve bu da tedarik zincirinin daha da sağlam olmasına yardımcı olur.

Makine öğrenimi ve yapay zeka

Şirketler, kendi kendine öğrenen algoritmaları kullanarak anormallikleri otomatik olarak tespit edebilir, tahminleri iyileştirebilir ve hatta insanların karar verme süreçlerini kısmen değiştirebilir. Bunun bir örneği, algoritmaların sürekli olarak yeni koşullara uyum sağladığı dinamik rota planlamasıdır. Bazıları "Yapay zeka asla uyumaz" diyor ve özellikle lojistikte sürekli olarak optimizasyon potansiyeli arayan kalıcı bir yardımcıya dönüşüyor.

Proses Madenciliği

Olay kayıtları, süreçleri şeffaf hale getirmek ve darboğazları veya sapmaları belirlemek için analiz edilir. Tedarik zincirinin dijital görüntüsü (“dijital ikizi”) çeşitli senaryoların üzerinden geçmeyi ve değişikliklerin genel yapıyı nasıl etkilediğini görmeyi mümkün kılar. Bu şekilde, belirli bir süreç adımının neden sürekli gecikmelere yol açtığını ve bunların nasıl düzeltilebileceğini tam olarak anlayabilirsiniz.

Şirketler bu analiz yöntemlerini birleştirerek yalnızca tedarik zincirlerinin operasyonel verimliliğini artırmakla kalmaz, aynı zamanda stratejik olarak geleceğe hazır hale gelirler. Veri, her planlamanın kalbi haline gelir, erken uyarı sistemi görevi görür ve yeniliklere temel oluşturur.

Lojistik ve pazarlama arasındaki sinerji

İlk bakışta lojistik ve pazarlama, teknik odak noktaları bakımından büyük farklılıklar göstermektedir. Ancak daha derine bakarsanız, her iki alanın da daha yakın entegrasyondan faydalandığını hemen fark edersiniz. "Rakamlardan stratejiye" her ikisi için de geçerlidir çünkü sonuçta daha doğru tahminler, daha fazla etkinlik ve daha iyi müşteri odaklılık ile ilgilidir.

Talep değişikliklerine daha hızlı yanıt verme

Veriye dayalı pazar araştırması sayesinde, pazarlama belirli bir ürünün yakında moda olacağını bilirse lojistik, kapasiteleri erken bir aşamada ayarlayabilir ve darboğazları önleyebilir. Bu, tedarikçilerden satın alma aşamasından nihai depolama tesisine veya doğrudan müşteriye teslimata kadar sorunsuz bir süreci teşvik eder.

Maliyet verimliliği

Paylaşılan veriler yalnızca kötü yatırım riskini azaltmakla kalmıyor, aynı zamanda kampanyaların ve taşımaların daha hassas planlanmasını da sağlıyor. Eğer pazarlama güncel satış tahminleri sağlıyorsa, lojistik çok yüksek ya da çok düşük şüphe uyandıran stoklara sahip olmadan stoklarını ve rotalarını planlayabilir. Bu, her iki tarafta maliyetten tasarruf sağlar.

Bütünsel müşteri deneyimi

Günümüzde müşteriler sadece iyi bir ürün değil, aynı zamanda zamanında, rahat ve şeffaf bir teslimat da bekliyor. Bunu sağlamak için pazarlamanın müşterilerin beklentilerini bilmesi ve lojistiğin bu beklentilerin karşılanmasını sağlaması gerekir. Örneğin, satın alma işlemi tamamlandıktan sonra müşteriyi yolun her adımından haberdar edecek kişiselleştirilmiş bir takip sayfası sunulabilir.

Veriye dayalı kişiselleştirme

Pazarlama, müşteri davranışlarıyla ilgili tüm bilgileri sakladığından lojistik de süreçlerini daha iyi kişiselleştirebilir. Bu şekilde, daha sık satın alma yapan mevcut bir müşteriye teslimatta öncelik verilebilir veya otomatik olarak ayrıcalıklı muamele yapılabilir. Buna karşılık pazarlama, lojistikten, örneğin müşteri memnuniyetinin bir göstergesi olarak kabul edilen teslimat süreleri veya iade oranları hakkında değerli geri bildirimler alır.

Pazar dinamiklerine daha hızlı uyum sağlayın

Piyasalar hızla değişiyor, trendler gelip geçiyor. Hızlı tepki verebilmek için düzgün bir bilgi akışına ihtiyacınız var. Pazarlama, tüketici davranışında bir değişiklik tespit ettiğinde (örneğin, belirli bir bölgede artan çevrimiçi talep), lojistik hemen harekete geçebilir ve yerel kapasiteyi artırabilir. Bu sürekli veri karşılaştırması, pazar avantajı haline gelebilecek çevik bir yaklaşımı mümkün kılar.

Bu sinerjiler, pazarlama ve lojistiğin birbirlerinden ne kadar şey öğrenebileceğini açıkça gösteriyor. Pazarlama, diğer şeylerin yanı sıra, lojistik süreçlerin hassas ölçülebilirliğini bir model olarak kullanabilirken, lojistik, pazarlamanın müşteri odaklılığından ve hedef grup odaklılığından yararlanır. Veriler her zaman bağlantı unsurudur çünkü her iki alan da ancak tek tip bir şekilde kaydedilir, değerlendirilir ve içgörülere dönüştürülürse başarılı bir şekilde işbirliği yapabilir.

### Veriye dayalı süreçler aracılığıyla sürdürülebilir başarı

Veriler artık yalnızca belirsiz varsayımları destekleyen bir araç değil, modern kurumsal yönetimin temelini oluşturuyor. Hem lojistikte hem de pazarlamada süreçleri şeffaf hale getirmek, maliyetleri azaltmak ve müşteri deneyimlerini önemli ölçüde iyileştirmek için veri destekli stratejiler kullanılabilir. Temel gereksinim, bilgilerin toplanmasının, paylaşılmasının ve analiz edilmesinin yüksek önceliğe sahip olduğu tutarlı bir veri kültürüdür.

Tam potansiyeli gerçekleştirmek için şirketlerin aşağıdaki hususları dikkate alması gerekir:

1. Bütünsel veri yönetimi

Veriler disiplinler arası mevcut olmalıdır. Silo düşüncesi, bilginin doğru kişilere zamanında ulaşmaması ve potansiyelin boşa harcanması anlamına gelir.

2. Sürekli optimizasyon

Önemli rakamlar kendi başlarına bir amaç değil, sürekli iyileştirmeye hizmet ediyor. KPI'ları gerçek zamanlı olarak görüntülemek proaktif eylemi mümkün kılar ve öğrenme ve uyum sağlama kültürünü teşvik eder.

3. Teknolojik temel

Bulut çözümleri, IoT sensörleri veya yapay zeka algoritmaları olsun, verileri verimli bir şekilde toplamak ve işlemek için sağlam, ölçeklenebilir ve güvenli bir altyapıya ihtiyaç vardır.

4. Çalışan eğitimi

Personel verileri yetkin bir şekilde yorumlayamıyor ve operasyonel kararlara dönüştüremiyorsa, en iyi teknolojinin pek faydası yoktur. Eğitim ve ileri eğitim bu nedenle merkezi bir başarı faktörüdür.

5. Sürdürülebilirliğin entegrasyonu

Özellikle pazarlama ve lojistik arasındaki etkileşim söz konusu olduğunda veriler, sürdürülebilir bir kurumsal stratejiye ulaşmanın yeni yollarını bulmak için kullanılabilir. Pazarlama, müşterilerin ekolojik ve sosyal konularda artan farkındalığını yansıtırken, lojistik, optimize edilmiş rota planlaması veya alternatif ulaşım araçlarının kullanılması yoluyla emisyonları azaltabilir.

Veriye dayalı süreçler “rakipsizdir” çünkü ölçülebilirliğe, şeffaflığa ve sürekli bir öğrenme eğrisine dayalıdırlar. Şirketler tedarik zincirlerini kapsamlı bir şekilde dijitalleştirmeyi ve pazarlama stratejilerini lojistik süreçlerle yakından ilişkilendirmeyi başarırlarsa, tüm değer zinciri üzerinde olumlu etkisi olan bir geri bildirim ve iyileştirme döngüsü yaratılır. Üstelik her iki disiplin arasındaki veriye dayalı iş birliği, bir ürünün tanıtımından son kullanıcıya teslimine kadar tüm sürecin sorunsuz çalışmasıyla müşteri deneyimini yeni bir seviyeye taşıyor.

Veriye dayalı bir organizasyon oluşturmak için erken yatırım yapan ve büyük verinin, yapay zekanın ve gerçek zamanlı analitiğin sunduğu fırsatlardan tam anlamıyla yararlanan şirketler, dijital dönüşümün zorluklarına en iyi şekilde hazırlanır. Veriler, pazar dinamiklerine esnek bir şekilde tepki vermeyi, yeni iş alanları açmayı ve aynı zamanda en yüksek düzeyde verimliliği sağlamayı mümkün kılar. Bu, içgüdüsel hissi tamamen geçersiz kılmaz, ancak nesnel gerçeklere giderek daha fazla katkı sağlar. Çünkü gelecek, bu ikisini bir araya getirenlere aittir: güvenilir, niceliksel verilerle desteklenen insan deneyimi ve sezgi.

☑️ Strateji, danışmanlık, planlama ve uygulama konularında KOBİ desteği

☑️ Dijital stratejinin ve dijitalleşmenin oluşturulması veya yeniden düzenlenmesi

☑️ Uluslararası satış süreçlerinin genişletilmesi ve optimizasyonu

☑️ Küresel ve Dijital B2B ticaret platformları

☑️ Öncü İş Geliştirme

Konrad Wolfenstein

Kişisel danışmanınız olarak hizmet etmekten mutluluk duyarım.

Aşağıdaki iletişim formunu doldurarak benimle iletişime geçebilir veya +49 89 89 674 804 (Münih) .

Ortak projemizi sabırsızlıkla bekliyorum.

Xpert.Digital, dijitalleşme, makine mühendisliği, lojistik/intralojistik ve fotovoltaik konularına odaklanan bir endüstri merkezidir.

360° iş geliştirme çözümümüzle, tanınmış firmalara yeni işlerden satış sonrasına kadar destek veriyoruz.

Pazar istihbaratı, pazarlama, pazarlama otomasyonu, içerik geliştirme, halkla ilişkiler, posta kampanyaları, kişiselleştirilmiş sosyal medya ve öncü yetiştirme dijital araçlarımızın bir parçasıdır.

Daha fazla bilgiyi şu adreste bulabilirsiniz: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus