You're struggling with inventory control in your retail store. How can data analytics help you optimize it?

É muito importante utilizarmos as informações que os dados podem fornecer como apoio no processo de tomada de decisão. Para Planejamento de estoques os dodos podem informar por exemplo um comportamento de tendência, sazonalidade ou até mesmo um comportamento de erro da série histórica. Por isso é importante a escolha de bons modelos de previsão de demanda ou de decomposição de série histórica. Como disse um autor consagrado: Uma pessoa sem dados é apenas uma pessoa com opinião.

I see an opportunity for scientific machine learning in two key areas: Customer Behavior Analysis: By analyzing purchasing behavior, we can identify which products are popular among specific customer segments, helping to optimize inventory. Traditional models can be enhanced by using neural networks to better capture complex, nonlinear relationships between product attributes and customer preferences. Location-Based Inventory Analysis: Neural networks can predict demand and lead times more accurately, ensuring balanced stock levels across multiple locations, thereby reducing overstock or shortages.

The demand forecast will be different according to the nature of each product and business. Based on personal experience, products whose sales trend is variable in the short term, but in the long term, a predictable trend can be extracted from their sales behavior and historical record. Forecasting and placing orders in the form of long-term periods of several months, instead of weekly or monthly intervals is possible. This category mostly includes products that are sold seasonally or may have a fluctuating trend.

Data analytics can help by tracking inventory levels, predicting demand, identifying slow-moving items, and optimizing reordering processes to reduce overstock and stockouts.

My answer to everything is data. With a deep analysis of your inventory’s usage in comparison with your sales and consumption data this big problem is an easy fix. Follow me and message me for more! Come find out about Brea Lora Consulting.

The demand forecast will be different according to the nature of each product and business. Based on personal experience, the products whose sales trend is variable in the short term, but in the long term, a predictable trend can be extracted from their sales behavior and historical record, can be predicted and ordered in the form of long-term periods of several months (instead of weekly or monthly intervals). This category mostly includes products that are sold seasonally or may have a fluctuating trend.

A previsão de demanda é fundamental no processo de gestão de estoques. E para realizar boas previsões de demanda é preciso realizar o empirismo para testar os modelos de previsão e identificar os modelos que possuem menores erros nas previsões.

Effective inventory control hinges on accurate demand forecasting. Data analytics tools use historical sales data, seasonality, and market trends to predict future sales with greater precision. This means you can align your inventory with expected sales volumes, ensuring you have enough stock to meet customer demand without over-purchasing. One thing I have found helpful is analyzing past performance during similar periods or events to anticipate surges in demand. In my experience, this preparation helps avoid the pitfalls of understocking or overstocking, ensuring smooth operations and customer satisfaction.

Previsão de Demanda: Utilizando dados históricos de vendas, a análise de dados pode prever a demanda futura com maior precisão. Isso ajuda a evitar excesso de estoque ou falta de produtos, ajustando as encomendas conforme necessário. Identificação de Produtos de Alto e Baixo Giro: A análise de dados pode identificar quais produtos têm alta rotatividade e quais estão parados no estoque. Com essas informações, você pode ajustar suas compras, focando em produtos de alta demanda e reduzindo os pedidos de itens de baixa rotatividade.

Effective sharing of supply chain information is crucial for maintaining optimal inventory levels. However, the bullwhip effect, particularly in intermediate processes, can create complexities in ensuring product availability from distribution centers (DCs) to retail stores. Implementing lean replenishment practices can mitigate the impact of this effect on various inventory management processes

Effective communication in real time with suppliers will improve B2B complexities which will be more efficient for customers and suppliers.

Synchronizing with suppliers is crucial for maintaining optimal inventory levels. Data analytics can help you communicate better with your suppliers by providing them with accurate forecasts and sales data. This collaboration enables more efficient restocking processes and lead times, reducing the chances of stockouts. In my experience, using analytics to evaluate supplier performance is invaluable. One thing I have found helpful is identifying which suppliers consistently meet delivery times and quality standards. This approach allows you to build a more reliable supply chain, ensuring your inventory needs are met efficiently and effectively.

Bons relacionamentos com os fornecedores é fundamental para um correto funcionamento da cadeia de suprimentos, e para isso um planejamento colaborativo é fundamental.

A utilização de ferramentas de analytics e plataformas de colaboração online pode agilizar e otimizar esse processo. Essa colaboração pode resultar em uma redução nos custos de estoque e um aumento na satisfação do cliente.

Data Analytics can help you provide an easy dashboard to monitor slow turnover/ aged articles within your retail space. Helping you identify and action markdowns/ promotions to bring stocks down. Adjust demand and reduce or stop replenishment of these products. At the same time it can also provide you valuable insights on products selling out faster than average enabling you to adjust the forecast and increase availability of these products.

Gestão de Reabastecimento: A análise pode definir pontos de reabastecimento automáticos, garantindo que os produtos sejam reordenados antes de esgotarem. Isso mantém os níveis de estoque ideais e minimiza o risco de perda de vendas por falta de produtos. Otimização de Espaço: Com a análise de dados, é possível determinar a melhor forma de organizar o estoque. Produtos de alta demanda podem ser colocados em locais mais acessíveis, enquanto itens de baixa rotatividade podem ser armazenados em áreas menos acessíveis.

Redução de Custos: A análise de dados ajuda a identificar padrões de desperdício e excesso de estoque, permitindo a implementação de estratégias para reduzir custos operacionais, como armazenamento e manuseio. Monitoramento em Tempo Real: A integração de sistemas de análise de dados com software de gestão de estoque permite o monitoramento em tempo real, facilitando a tomada de decisões rápidas e informadas.

Atribua uma forma dos clientes avaliarem seus produtos e serviços. Uma forma seria captar a avaliação em uma escala de 1 a 3 onde 1-Sanado/Resolvido 2-Processando/Analisando e 3-encaminhado/resolvido). Este menu torna objetivo e acessível ao consumidor. Manter um portal público, transparente e de fácil circulação para coleta e análise de dados desta pesquisas torna o processo auditavel e automaticamente torna o cliente mais suscetível a confiar no produto.