如果您是零售業(yè)者，您可能已經聽說庫存準確性是成功的關鍵。

該建議在大流行中起著至關重要的作用。

您會發(fā)現，店內購物已不再像以前那樣簡單。大流行前，許多顧客來到商店只是為了瀏覽產品并與之互動。消費者可以輕松找到替代品，也許在需要時嘗試一個新品牌，而一次沒有導致購買的購物之旅并不嚴重（至少對于客戶而言）。

事情怎么變了！對于客戶而言，商店不再是參觀，瀏覽和離開的休閑場所。這就是為什么我們看到非接觸式購物選擇的原因，例如在線購買，在實體店取貨（BOPIS），點擊取貨和路邊取貨越來越受歡迎。但是有時候，顧客發(fā)現自己唯一能獲得所需東西的方法就是自己在過道上走來走去，特別是在為晚間賓客購買外觀最好的農產品或新鮮肉類時。在這種情況下，我們看到客戶每次旅行會購買更多物品，以最大程度地減少頻繁重復訪問的需求。

因此，旅行往往有一個共同點：他們經過了充分的研究。客戶希望使旅行盡可能高效，因此他們傾向于在離開家之前做作業(yè)。他們搜索自己喜歡的零售商的網站，檢查價格，庫存狀況和物品位置，以確保何時到達商店就可以確切知道要去哪里和要買什么。快速進出。

話雖如此，事實上，越來越多的顧客在網上購物越來越多，這意味著庫存準確性比大流行之前要嚴重得多。如果客戶在大流行前進入商店并發(fā)現缺貨的所需物品，那不是什么大不了的事情。替代品廣泛存在，客戶很可能會出于便利而選擇其中一種可用的解決方案，這意味著，盡管不幸的是不準確，零售商仍進行了銷售。

隨著越來越多的客戶基本上首先在網上購物，庫存不準確的風險變得更大。當零售商意識到針對特定通用產品代碼（UPC）存在庫存準確性問題，或者庫存數量達到預設的低數量閾值時，將從網站上取走該物品，直到問題解決。這意味著即使零售商?在商店的貨架上仍然有該產品，在網上搜索相同產品的客戶也會看到該產品列為不可用，并假定這兩個地方都缺貨。由于在線客戶可以在離開家之前輕松找到另一家攜帶相同產品的零售商，因此只需進行快速的互聯網搜索，而庫存不準確的零售商便失去了銷售（或更糟的是，曾經是忠誠的客戶）。

換句話說，庫存優(yōu)化對于希望在新常態(tài)中成功的零售商至關重要。如果客戶已經冒著COVID-19的風險進入您的商店，那么您想要做的最后一件事就是讓他們走進去，發(fā)現缺貨的商品。如果您的網站指示該商品實際上有庫存，則促使其前往商店，則客戶可能再也不會在您的商店購物了。

我對此壓力還不夠大：庫存是您最重要的資產，也是您最大的資本支出-現在是時候對其進行優(yōu)化！

但是優(yōu)化庫存績效很難。庫存種類比以往更大，管理起來也更復雜，這使得很難識別收縮，銷售緩慢的產品，水泥產品（占據貨架且沒有生產能力的產品），不準確和缺貨。新的商業(yè)渠道創(chuàng)造了更多需要跟蹤的運動。并且存在員工違規(guī)的風險。托運人將紙箱運到錯誤的商店，買家在清單主清單中輸入錯誤的價格或員工忘記為單個產品補貨，可能會給零售商及其客戶帶來一系列問題。

這就是為什么我們的許多客戶都采用Zebra Prescriptive Analytics庫存模塊來密切關注其庫存的原因。

庫存模塊通過預測缺貨，確保貨架圖符合性，預測風險和標記可能具有高收縮率的項目，提高庫存準確性等來驅動庫存性能。發(fā)生問題時，該模塊的高級根本原因分析可以將其追溯到源頭，并根據其財務影響以及如何確定優(yōu)先順序，做出適當的響應。