صنعت توزیع و پخش

حجم بالای اطلاعات در شرکت‌های پخش، معمولاً شکاف بزرگی بین داده‌های فروش و استفاده بهینه از این اطلاعات را به وجود می آورد. بسیاری از نرم‌ افزارهایی که در صنعت پخش مورد استفاده قرار می‌گیرند، در ثبت و ذخیره‌سازی داده های قدرتمند و در ارائه اطلاعات ضروری و شاخص‌های کلیدی ناتوان هستند و در نتیجه، منجر به چالش‌های بزرگی در این مجموعه‌ها می‌شود. برای مثال می‌توان به موارد زیر اشاره نمود:

  • داده‌های پخش و فروش به خرده‌فروشی‌ها معمولاً بدون مدیریت دانش و بلااستفاده، در نرم‌ افزارهای این شرکت­‌ها ذخیره می‌شوند.
  • سامان­دهی داده‌ها مشکل است و معمولاً مدیران بر مبنای اطلاعات جمع‌آوری‌شده تصمیم‌گیری نمی کنند.
  • مدیریت و سازمان­دهی حجم زیادی از فاکتورها و داده های مشتریان، به منظور در دسترس قرار دادن اطلاعات مرتبط، در زمان مناسب به  تصمیم گیرندگان، معمولا امکان‌پذیر نیست.
  • ایجاد تصویری شفاف از تقاضای موجود در بازار

یکی از چالش‌های صنعت پخش، به دست آوردن تصویری شفاف از نیاز  بازار و انتقال آن به تولیدکننده است که باعث می‌شود تولیدکننده با شناخت کافی نسبت به بازار، اقدام به تولید نماید و حجم کالای تولیدی با تقاضا هم­خوانی داشته باشد. در این صورت هزینه‌های انبارداری کاهش پیدا کرده، بازدهی عملکرد انبارها افزایش می‌یابد و سیستم توزیع چابک می‌شود. هوش تجاری با ارائه شاخص های کلیدی عملکرد در حوزه فروش مانند: فرایند فروش در دوره های زمانی مختلف به تفکیک مناطق فروش، گروه بندی محصول، کانال های فروش و … این امکان را به شرکت های پخش می دهد که در کمترین زمان ممکن اطلاعاتی صحیح  از وضعیت درخواست هر کالا، در دوره های زمانی مختلف به­ دست بیاورند و با نظارت بر الگوهای خرید خریداران، نیازهای آن ها را درک کرده و بر مبنای آن به جذب مشتریان جدید بپردازند و میزان فروش خود را افزایش دهند. هوش تجاری، از طریق ایجاد امکان بررسی تاریخچه تراکنش های صورت گرفته توسط مشتریان، در شناسایی فرصت های فروش ضمنی، پیش فروشی و گسترش برنامه های تبلیغاتی کمک می کند.

  • تجزیه و تحلیل رفتار مشتری و افزایش سطح رضایت‌مندی آن­ها

رقبا در دنیای امروزی یک‌ قدم یا یک کلیک از ما فاصله دارند. یک مشتری راضی به‌طور میانگین تجربه رضایت خود را برای ۹ فرد دیگر تعریف می‌کند. شرکت‌های پیشرو در صنعت پخش، جهت مشارکت اثربخش با تأمین‌کنندگان و رسیدن به پاسخگویی ایده آل از سمت آنان، باید بر تمامی کانال‌های فروش و فرآیندهای سازمان خود اشراف داشته باشند. سامانه هوش تجاری، با ایجاد پایگاه داده‌های ساختاریافته و یکپارچه این امکان را برای شرکت های پخش فراهم می­ کند که مقدار و مبلغ فروش هر کالا، در دوره‌های زمانی مختلف ،در هر کانال فروش را بررسی و وضعیت آنها را با هم مقایسه کرده و بر مبنای اطلاعات به­ دست آمده استراتژی‌های مناسب برای هر کانال طرح ریزی کنند. همچنین با استفاده از هوش تجاری می‌توان چرخه عمر و میزان سودآوری مشتری را از طریق تعاملات وی با شرکت پیگیری کرد. قابلیت‌های تجزیه وتحلیل ریشه‌ای مبتنی بر معماری هوش تجاری، به مجموعه‌ها اجازه می‌دهد تا روندهای موجود در رفتارهای مشتریان را شناسایی کرده و با حفظ مشتریان قدیمی، جذب مشتریان جدید را به حداکثر رسانده و از این طریق بخش بندی درستی را انجام دهند. سامانه‌ هوش تجاری، از طریق تجزیه و تحلیل نیازهای مصرف کنندگان و چرخه عمر آنها، شرکت‌های پخش را قادر می‌سازد تا از بازاریابی رابطه‌ای و نفر به نفر، در توسعه ارتباطات بلند مدت با مشتریان و ارائه خدمات و محصولات مورد نیازشان استفاده کنند.

  • تسهیل در تجزیه و تحلیل اطلاعات تا جزئی‌ترین سطح داده ها

شرکت‌های پخش می‌بایست حجم فراوانی از داده ها را از سیستم‌های مختلف در مکان‌های متعدد مانند: دفاتر مرکزی شرکت تا شعب فروشگاهی و یا سایت‌های اینترنتی عرضه محصولات، مدیریت کنند. سامانه هوش تجاری، به آسانی مقادیر زیادی از اطلاعات موجود در منابع مختلف را با هم یکپارچه نموده و روابط بین آنها را شناسایی می‌کنند. مجموعه‌ها برای درک نیازها و رفتارهای مشتریان، نیازمند تجزیه وتحلیل هم زمان لایه‌های مختلف اطلاعاتی می‌باشند.

یک شرکت توزیع و پخش، با افراد بسیاری، با سطوح مهارتی مختلف، در اقصی نقاط کشور و حتی سراسر دنیا، مواجه است که نیازمند استفاده از این اطلاعات برای اهداف موردنظر خود هستند. هوش تجاری، اجازه دسترسی چندین کاربر به اطلاعات مربوط به خود را فراهم می آورد.

  • بررسی وضعیت سود و زیان شرکت

شرکت‌های پخش و توزیع، همچنان که در راستای کسب سود بیشتر قدم بر می‌دارند؛ بهتر است هزینه‌های خودرا پائین نگه دارند. سامانه هوش تجاری این توانایی را به شرکت ها می‌دهد تا سطح سود و زیان خود را تحلیل کنند. این تحلیل‌ها مواردی چون، بررسی و تحلیل فروش محصول، تحلیل هزینه‌ها و بررسی مقرون به صرفه بودن کانال‌های فروش مختلف را شامل می‌شود. هوش تجاری برای شرکت‌های پخش، فضایی را ایجاد می‌کند که درآمد خود را از طریق شناسایی نیازهای مشتریان و روندهای حاکم بر رفتارهای خرید آنها و هم چنین تولید محصولات موفق‌تر، افزایش دهند و هم زمان می‌توانند از راه حداقل‌سازی مازاد موجودی و افزایش بهره‌وری شرکت و همچنین بهبود کارایی عملیاتی و کاهش هزینه‌های سربار، هزینه‌هایشان را کنترل کنند.

  • بررسی وضعیت فروش

تجزیه وتحلیل فروش محصولات، شرکت ها را قادر می‌سازد تا به صورت مستمر بر داده‌های کانال‌های فروش خود، نظارت داشته باشند و به این ترتیب روندهای فروش و تقاضای محصولات مختلف را پایش کرده و استراتژی‌های خود را بهبود ببخشند. سطوح چندگانه تجزیه و تحلیل‌های مبتنی بر هوش تجاری به مدیران اجرایی، مدیران فروش، مدیران تولید و تحلیل‌گران بازاریابی از یک سو و تأمین‌کنندگان خارجی از سوی دیگر، این اجازه را می‌دهند تا به وسیله شناسایی روندها و فرصت‌ها و برنامه‌ریزی بر مبنای چرخه‌های فصلی، از حجم بالای داده‌های مربوط به تراکنش‌های صورت گرفته توسط مشتریان، استفاده کنند. شرکت‌ها می‌توانند با استفاده از شاخص های تحلیلی طراحی شده در سامانه هوش تجاری، اثربخشی تخفیف‌ها و جوایز نقدی و غیر نقدی را در میزان عددی و ریالی فروش ارزیابی کنند. هم چنین هوش تجاری این امکان را فراهم می آورد تا روند فروش اقساطی، اعتباری و غیرنقدی، میانگین و جمع مانده حساب مشتریان را تحلیل کرده و بر عملکرد فروشندگان، تأمین‌کنندگان و کالاها نظارت داشته باشند و بر این اساس، آنها رتبه‌بندی کنند. در نهایت با استفاده اطلاعات بدست آمده، استراتژی‌های مناسب را طرح‌ریزی کنند.

  • مدیریت محصولات

با مدیریت مؤثر محصولات، شرکت‌ها می‌توانند سودآوری خود را به حداکثر برسانند. قابلیت‌های تحلیلی و انعطاف‌پذیر هوش تجاری، به مجموعه‌های پخش این توانایی را می‌دهد تا عملکرد محصولات مختلف را با هم مقایسه کرده و اثربخشی آنها را برحسب مشتریان، گروه‌بندی مختلف محصول، مناطق فروش و فروشندگان ارزیابی کنند. شرکت‌ها می‌توانند با استفاده از شاخص های تحلیلی طراحی شده در سامانه هوش تجاری، زمان نگهداری کالا (خواب کالا) و موجودی روزانه در انبارها را به تفکیک محصول و انبار کنترل و بررسی کرده و دلایل برگشت از فروش کالاها را بر اساس مشخصات مشتریان در سطح شرکت و فروشگاه‌ها تحلیل نمایند و از این طریق محصولات پرفروش و کم فروش در کل شرکت یا فروشگاه‌ها را شناسایی کنند. در واقع می‌توان با بررسی شاخص های تحلیلی هوش تجاری، بر تمامی ابعاد شرکت، شامل میزان بازده، تجزیه و تحلیل کارایی، برنامه‌ریزی مالی، برنامه‌ریزی، دسته‌بندی محصولات و تخصیص فضا، نظارت داشته باشند و در صورت لزوم پیش‌بینی‌های مورد نیاز را انجام داده و استراتژی‌های مناسب را طرح ریزی نمایند.

  • توانایی و تجربه کافی در استخراج مکانیزه داده از سامانه‌های مالی، اداری و … متداول در کشور (همانند همکاران‌سیستم، رایورز، سندپرداز، نماد ایران، چارگون، بریدسامانه، تدوین فرایند، CSD و …) بدون وابستگی به شرکت‌های تولیدکننده (برندها) و تکنولوژی‌های بانک‌های اطلاعاتی
  • عدم وابستگی به تکنولوژی‌های پیاده‌سازی انبار داده (Data Warehouse) و هوش تجاری همانند Microsoft و Oracle و ابزار لایه‌ی نمایش اطلاعات و داشبوردها (هر ابزار OLAP Support در این لایه قابل‌استفاده می‌باشد)
  • ارائه‌ی ابزار نمایش اطلاعات و داشبورد به‌صورت رایگان و عدم نیاز به پرداخت هزینه لیسانس و عدم محدودیت در تعداد کاربر
  • توانایی و تجربه در مدیریت و نگهداری اطلاعات با مقیاس بسیار بزرگ (Big Data) همچون انبارهای داده بانکی و مخابراتی با میلیاردها رکورد
  • توانایی اتصال به منابع داده­ای با تکنولوژی‌های قدیمی برای نمایش روند تاریخی داده‌ها و استفاده از عمق اطلاعات
  • توانایی اتصال مکانیزه به منابع داده‌ای بیرونی مانند بورس، کدال، گمرک و …
  • استفاده از ابزارهای استاندارد و روتین در طراحی و پیاده‌سازی سامانه در همه بخش‌ها جهت جلوگیری از وابستگی سازمان جهت توسعه سامانه