Analisi dei Dati per la Gestione del Magazzino Efficiente: Tecniche di data science per predire la domanda e gestire le scorte

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L’analisi dei dati è fondamentale per la corretta gestione del magazzino, sempre più il fulcro degli e-commerce dopo il loro boom in seguito alla pandemia. Indubbiamente la digitalizzazione dei servizi era un processo già in atto, ma l’avvento della pandemia le ha dato una spinta evidente. Del resto i numeri dello studio “Le formule vincenti per la crescita dell’e-commerce” della Boston Consulting Group parlano chiaro: entro il 2027 il 41% delle vendite al dettaglio avverrà su canali online. Nel 2018 era solo il 18%, mentre nel 2022 le vendite e-commerce sono aumentate del 3% in Europa e del 7% in Asia e negli Stati Uniti. Secondo la ricerca il tasso annuo di crescita delle vendite dovrebbe attestarsi al 9% entro il 2027. In Italia la crescita è stata del 77% durante il Covid, poi è scesa del 22% nel periodo successivo, per poi assestarsi al 9% nel 2023.

Questi numeri ci fanno capire quanto siano diventati importanti i magazzini, veri cuori pulsanti degli e-commerce, che devono funzionare al meglio per garantire una gestione efficace e snella dei prodotti. Attraverso l’uso di tecniche di analisi dei dati è possibile ottimizzare il flusso di lavoro, migliorare la precisione delle previsioni di domande, ridurre i tempi di inattività e minimizzare gli sprechi.

Utilizzando le tecniche di analisi dei dati storici è possibile prevedere con maggiore precisione la domanda futura dei prodotti. In questo modo si possono ottimizzare i livelli di stock, riducendo anche il rischio di sovrastoccaggio o di scorte insufficienti. Le principali ricerche indicano che le aziende con previsioni accurate registrano notevoli miglioramenti nelle prestazioni rispetto a quelle che faticano a prevedere cosa succederà in futuro.

Per dirla in termini numerici il 79% delle aziende con una supply chain performante riesce ad ottenere una crescita del fatturato superiore alla media. Eppure, nonostante la comprovata importanza della previsione della domanda, il 69% delle aziende ha dichiarato di avere una visione piuttosto limitata sulla loro supply chain.

Un altro step fondamentale è l’ottimizzazione dello spazio di stoccaggio nei magazzini, che può comprendere la ridistribuzione dei prodotti in base alla frequenza di vendita o alla stagionalità. Simone Cocchi, International Sales Director di Modula, in un’intervista ha evidenziato quali sono i vantaggi dell’ottimizzazione degli spazi dei magazzini. Prendendo come esempio le aziende Outset Media negli Usa e Marposs ha dimostrato non solo che si ottiene un risparmio fino al 90% della superficie a terra, ma che si possono riallocare spazi che prima venivano usati per lo stoccaggio in altre funzioni aziendali, come uffici e aree di assemblaggio.

La corretta gestione dei magazzini interessa anche i venditori di negozio al dettaglio, che devono fare i conti con le cosiddette differenze inventariali che costano oltre 49 miliardi di euro all’anno, pari al 2,05% del fatturato annuale del settore retail. La perdita viene calcolata come somma del valore delle differenze inventariali (1,44% del fatturato) e delle spese relative alla sicurezza (0,61%).

Alla luce di questi numeri, ricavati dal rapporto “Retail Security in Europe. Going beyond Shrinkage” condotto da Crime&tech, si capisce quanto sia importante adottare tecniche di analisi dei dati avanzati per rilevare anomalie nell’inventario e segnalare potenziali problemi come furti, perdite o errori di registrazione.

Secondo il rapporto alcuni dei più alti tassi di differenze inventariali si registrano nell’abbigliamento con una percentuale dell’1,4%. I reati più comuni che causano le differenze inventariali comprendono il taccheggio, le frodi e i furti commessi dagli stessi dipendenti. Per contrastare questi fenomeni l’80% delle aziende si è affidato ai sistemi di videosorveglianza e il 70% a tecnologie EAS e sistemi di allarme gestiti da terzi. Anche se il rapporto è un po’ vecchiotto e risale al 2019, ci aiuta a comprendere quanto le differenze inventariali possano incidere negativamente sulla gestione dei magazzini stessi all’interno dei negozi.

Un altro step fondamentale è l’ottimizzazione del picking. Analizzando i dati relativi ai modelli di ordini e alle posizioni degli articoli in magazzino, si possono ottimizzare i percorsi di picking per ridurre i tempi di completamento degli ordini e azzerare o limitare quanto più possibile gli errori. Il picking rappresenta il prelievo del prodotto acquistato dal cliente dall’area di stoccaggio per poi essere inviato all’area di imballaggio per la consegna finale. Sembra un’operazione semplice, ma è una delle più delicate nel sistema logistico e di distribuzione di un e-commerce.

Secondo un recente articolo di Forbes le operazioni di picking incidono oltre il 50% sui costi totali di un magazzino. Facile comprendere quanto un singolo errore compiuto in questa fase possa avere conseguenze molto pesanti. Inoltre, secondo un’altra ricerca condotta da Invesp, il 23% dei clienti restituisce un prodotto poiché è diverso da quello richiesto. Ecco perché bisogna ottimizzare il picking per ridurre e azzerare errori che possono causare perdite economiche rilevanti.

Il miglioramento della gestione del magazzino passa attraverso due canali principali:

  • interventi sulla struttura fisica;
  • interventi sui sistemi di monitoraggio e di controllo digitali.

Sono due canali strettamente interconnessi e, secondo i dati raccolti da G2, entro il 2026 il mercato dell’automazione di magazzino dovrebbe crescere fino a 25 miliardi di euro cavalcando l’onda della crescita dell’e-commerce. Inoltre, secondo l’80% dei responsabili IT intervistati durante la ricerca, nei prossimi 5 anni sarà necessario adottare nuove tecnologie di logistica per adeguarsi ai cambiamenti nel settore e-commerce.

Ci sono poi diverse tecniche di data science che si possono usare per predire la domanda e gestire le scorte in modo efficiente. Le più note sono:

  • modelli di regressione. Possono essere usati per prevedere la domanda secondo variabili storiche come vendite passate, tendenze del mercato, promozioni ecc.;
  • modelli di machine learning. L’apprendimento automatico offre una vasta gamma di algoritmi utilizzabili per prevedere la domanda e gestire le scorte;
  • metodi di analisi delle serie storiche. Questi modelli si basano sull’analisi delle serie temporali per identificare tendenze nei dati storici e prevedere la domanda futura;
  • analisi dei sentimenti. In alcuni settori l’analisi dei sentimenti sui social media o nelle recensioni online può fornire utili indicazioni sulla percezione dei prodotti e influenzare le previsioni di domanda.

In conclusione l’analisi dei dati svolge un ruolo cruciale nella corretta gestione del magazzino, in quanto consente di ottimizzare i processi, ridurre i costi e migliorare complessivamente l’efficienza operativa.

Infografica

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Pina Tamburrino
Presidentessa Osservatorio Mondo Retail - MagicStore

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