摘译自【ASCM】
假设您是一个快速扩张的零售链的供应链经理。贵公司在短短几年内从几家商店发展到全国100多家分店。随着这种快速增长，您面临着几个挑战:确保最佳库存水平，缩短交货时间，并保持较高的客户满意度。
为了应对这些挑战，你的团队决定利用位置智能。以下是其在实践中的工作原理。
在购物旺季，您的送货卡车经常被堵在路上，造成延误，增加燃料成本。通过分析模式和历史交付数据，位置智能可以帮助您重新配置交付路线。这种优化减少了15%的燃料消耗，提高了交付率。
您目前的仓库正在努力跟上不断增长的需求，导致经常缺货。使用位置智能，您可以分析人口密度、客户人口统计数据和订单历史记录，以确定新仓库的最佳位置。在所选地区战略性地设立新的配送中心可以缩短20%的交付时间，提高整体客户满意度。
您的营销团队想要在节日期间推出有针对性的促销活动。通过利用位置智能，您可以分析客户的购买模式和人口统计数据，从而创建个性化的营销活动。郊区的顾客在购买家居用品时会得到促销，而城市的顾客则会得到科技产品的优惠。这种有针对性的方法在活动期间使销售额增加了10%。
去年，您的商店在假日购物高峰期间，有一种受欢迎的产品很快售罄，导致销售损失和顾客失望。今年，使用位置智能来更准确地预测消费者需求。通过分析历史销售数据，并将其与当前的经济指标和人口统计信息相结合，您预测城市地区对该产品的需求将增加30%。这使您可以相应地调整库存水平，确保所有商店都有充足的库存。
一家领先的全球零售商面临着类似的挑战，并利用位置智能来改变其运营方式。通过实施这些策略，零售商不仅提高了运营效率，同时提高了客户满意度和忠诚度，从而实现了持续的增长和盈利。
作为启发思考的案例，请考虑一下您的运营中还有哪些领域可以从位置智能的应用中受益，以及您将如何衡量在供应链中实施位置智能的成功与否。
联系我们
