Az stok taşıyarak çalışan bir perakendecinin en temel 2 ihtiyacı

 

BERNA BÜLBÜL | Ürün Yöneticisi
Mehmet ali Ekmiş | Veri BİLİMCİ

Perakende sektörü stok açısından değişimini yaşıyor. Bildiğiniz gibi, birçok ülkede 90’lı yıllarda enflasyon rakamları çok yüksekti, enflasyon rakamlarının yüksekliği de perakende sektörünü etkiledi. Bu iş modelindeki en büyük kısıt ise, stok yapılabilecek alanın limitli olması idi. 2000’li yıllara gelindiğinde durum değişti. Bu yıllarda, stoklamanın kazanca katkısının olmadığı, hatta sermayeyi stoğa yatırmanın hiç de akıllıca olmadığı düşüncesi yaygınlaştı. Bu sebeple, “minimum seviyede stok yönetimi” fikri ön plana çıktı. 10 yılın ardından akıllardaki en büyük sorulardan biri hala;  “Minimum seviyedeki stok yönetimini nasıl daha akıllı hale getirebilirim?”. Bu sorunun cevabını bulmak için neler yapılması gerektiğini bu ve önümüzdeki yazılarımızda aktaracağız.

Az stok taşıyarak çalışan bir perakendecinin en temel 2 ihtiyacı şunlar;

1   Talep Tahmin Modül Sistemi

Biliyoruz ki, stok yönetim stratejisindeki başarı müşteri talebinin doğru tahmin edilmesinden geçiyor. Tedarik zincirinin her aşamasında bilgi akışı olurken, diğer yandan da her aşama birbiri ile etkileşim halindedir. Üretim sisteminin başlangıç adımı olarak kabul edilen talep tahmininin; stok seviyelerini koruma, müşterilere daha iyi hizmet verme, kapasite kullanımının iyileşmesi, kâr seviyelerinin arttırılması gibi konularda önemli rol oynadığını biliyoruz. Ayrıca tahminler esas alınarak; mevcut imkân ve işgücü çerçevesinde personel, malzeme ve kapasitenin yer aldığı planlamalar yapılıyor. Tahminler olmaksızın planlamanın ve kontrolün etkili bir şekilde yapılması oldukça güç.

Perakende sektörünün önemli özelliklerinden bir tanesi müşteri talebinin sezonsallık ve trendin yanı sıra; indirim, promosyon aktivitelerine ve özel günlere bağımlı olarak gerçekleşmesidir. Bu zorlaştırıcı faktörlere ek olarak ticari koşullardan dolayı ürünler zaman zaman satıştan kaldırılıp daha sonra tekrar satışa açılabiliyor. Bu durum istatistiksel olarak zaman serisinin bozulması ve elde edilen tahminlerin güvenilirliğinin azalması sonucunu doğuruyor.

Perakende zincirlerini incelediğimizde; bazı mağazaların şehir merkezlerinde, bazılarının üniversite kampüslerinde, stadyum yakınlarında, havaalanlarında, sezonsal etkilerden yoğunlukla etkilenen kıyı şeridinde bulunduğunu biliyoruz. Üniversite kampüsü içindeki yada yakınındaki bir mağaza akademik takvimden direkt etkilenmektedir, stadyum yakınındaki bir mağazanın da lig fikstüründen etkilendiği gibi. İlgili mağazalarda, bu dönemden etkilendiğini belirlediğimiz ürünler envanter olarak hazır bulundurulmazsa müşteri talebi yakalanamaz. Sonuç olarak; etkilerin bu kadar farklı olduğu zincirlerde; müşteri talebini belirlerken tek bir yöntem kullanmak, gerçekleşenden uzaklaşma ihtimalini arttırır. Biz, bu sebeple çoklu algoritma yapısı kullanıyoruz. Geliştirdiğimiz talep tahmin algoritmalarını, kendi aralarında yarıştırıyoruz. Gerçekleşen taleplere göre farklı talep tahmin metodları (üssel düzeltme, regresyon, Holt-Winters vb.) arasından en iyi sonuçları seçiyoruz. Gerçekleştirilen yarışma sonucunda seçilen modeller ile tahminleri üretiyoruz.

2  Envanter Kontrol Sistemi

Talep tahmin modül sisteminden elde ettiğimiz sonuçlar envanter kontrol sistemine girdi oluşturuyor. Böylelikle her gece; müşteri servis seviyesi, koli içi yuvarlaması, ilgili mağazanın envanter miktarı gibi kontrollerden sonra öneri oluşturulup/oluşturulmayacağına, oluşturulacak ise ne kadar olması gerektiği karar veriliyor.

Sonuç olarak; az stok taşımanın değerinin her gün arttığı günümüzde, stok yönetimini insan müdahalesine bırakmanın ya da veri madenciliği yaklaşımı içermeyen çözümler ile sistemlerin yönetilmeye çalışılmasının doğru olmadığını düşünüyoruz.

Bir sonraki yazımızda, talep tahmin modül sistemindeki çoklu algoritma yapımızdan daha ayrıntılı olarak bahsedeceğiz.

NRF 2018’den ana çıkarımlar

BÜLENT DAL | CEO

NRF 2018, 14-16 Ocak tarihleri arasında, gelecek ile ilgili öngörülerin nabzının tutmak isteyen, dünya ölçeğindeki birçok perakende sektörü paydaşının katılımıyla gerçekleşti. Teknoloji odağının her yıl artmasıyla “Büyük Şov” adeta “Teknolojik Şov”a dönüştü. Bu yıl en önemli mesajın oyunun kurallarını değiştiren teknolojiye adapte olamayan perakende firmaların, dijitalleşen ve davranışları değişen tüketicilerin karşısında yerlerini muhafaza etmelerinin zorlaştığı olduğunu düşünüyorum.

Teknoloji Şov’unu bilişsel bilişimin müşteri deneyimine etkilerinin sergilendiği bir etkinlik olarak özetleyebiliriz. Bilgi teknolojisi firmalarının önemli bir kesimi daha geniş bir çözüm portföyüne sahip olmasına rağmen söz birliği etmişçesine sadece bilişsel bilişim ile alakalı içerisinde yapay zeka, veriye dayalı akıllı kararların verilebildiği, akıllı otomasyona dayalı çözümlerini fuar alanında ve oturumlarda yer verdiler. Perakendeciler ve teknoloji firmalarının hemfikir kaldığı 2 ana misyon vardı. 1. Müşteri beklentileri her geçen gün artıyor. Müşteri deneyimini daha da iyileştirmeliyiz. 2. Teknolojiyi sadece müşteri için değil aynı zamanda iş verimliliğimizi artırmak için de daha etkin kullanmalıyız.

NRF 2018’de Kuzey Amerika’ya yönelik belki de en önemli mesaj, basına özel gerçekleşen, Retail Türkiye’yi temsilen katıldığım Perakende Ekonomisi Yuvarlak Masa Paneli’nde çıktı. Konferans Kurulu Kuzey Amerika bölümünün baş ekonomisti Gad Levanon, tüketici güveninin yükselmeye devam ederek rekor seviyeye ulaşacağını öngördü. 2017 Noel tatil sezonunun satışlar açısından, 2017 yılı sonuçlarını makroekonomik anlamda çok olumlu etkilediğini belirtti. 2018 yılının da benzeri bir şekilde iyi geçeceği konusunda perakende ve tedarikçi firmaların hemfikir olduğu bir tablo vardı.
Etkinlikte önemli bir iş konusu, uluslararası alanda büyümede yaşanılan başarısızlıkların tartışıldığı Kantar Danışmanlık şirketinden David Marcotte’nin başkanlık yaptığı panelde ele alındı.

  1. Lojistik ve operasyon yönetimi, lisanslama ve emlak yönetimi ile karşılaşılan sıkıntılar,
  2. Kültürel adaptasyon; çalışan ve ürünlerle alakalı sıkıntılar,
  3. Marka geliştirmenin; pazarlama, logo ve isim verme gibi unsurların uluslararası alanda büyümede başarısızlığa sebep verebildiği,
  4. Ödeme yöntemlerinin, tedarik zinciri ve lojistikte yerel şirketlerin kullanılmasının, vergilendirme ve kanunlara uygunluğun dikkatli ele alınmasının önemi konuşuldu.

Teknolojik anlamda en çok odaklanılan senaryo, müşterinin kasiyersiz ve satıcısız bir ortamda self-servis, çok etkin bir müşteri hizmeti alabilmesi idi. Gıda perakendesinde Amazon Go tarzı bir modeli oluşturan alt çözümler ön plana çıkıyordu. Moda perakendesi için müşterinin vücut veya ayak ölçülerinin 3 boyutlu görüntü algılayıcılarla tespit edilip, bu tespite göre kıyafet ve ayakkabı önerilmesi, giyinme odasında denenen ürünün tamamlayıcısı veya başka renk, bedeninin dijital bir ekran, ayna üzerinden istenmesi, denenen ürünlerle ilgili müşteri yorumlarının takip edilebilmesi gibi çözümler en çok dikkat çekilmeye çalışılan alanlardı. Etkinlikte bilişim teknolojilerine dayalı, veri ile iç içe olan üç başlık aklımda özellikle yer etti.

Alışveriş süreçlerinin yeniden yapılanması:

Artık alışverişin, geleneksel olmayan yöntemlerle gerçekleşmeye başladığını görüyoruz. Artırılmış gerçeklik ve hologram teknolojisi kullanan kiosklar, akıllı raflar üzerinden ürünlerle ilgili üç boyutlu hareketli görseller ile ihtiyacı olan bilginin sunulması, daha zengin ve anlık sahip olduğumuz veriler ile bilişim daha fazla hayatın içerisine girmiş bulunuyor. NRF’de özellikle elektronik ürünler, kozmetik ve makyaj malzemelerine dayalı ürünler için gelen müşteriyi otomatik tanıyan ve istediği ürünü güvenilir, kolay bir şekilde satın almasına imkan veren otomat tarzında satış modellerini sergileyen stantlar dikkat çekiyordu. Metrekare bazında önemli maliyetlere girmeden, maliyetsiz bir şekilde müşteriye daha iyi hizmet vermek de mümkün. Örneğin Apple’ın 2018 ikinci çeyrekte, iOS 11.3 ile iş’te diyalog (Business Chat) uygulaması ile iMessage üzerinde, ilgili firmaların destek bölümünü bulmaya gerek kalmaksızın, müşterilerin yazılı düz metin iletişimi ile satın alma ve müşteri hizmetleri ile alakalı etkileşimde bulunması müşteri deneyimini farklı bir kulvara daha taşıyacak. Yaklaşık bir yıl önce kendi personeline hizmet vermeye başlayan Amazon Go, yine dikkatleri üzerinde toplamaya başladı. 22 Ocak 2018’de Seattle’daki mağaza artık müşterilere hizmet vermeye başladı.

Fiziksel mağazaların önemi ve satış personeline yeniden odaklanmak:

Fiziksel mağazalar müşteri ile ilişki kurmakta kritik bir rol oynuyor. İlk 10 e-ticaret şirketinin 9’unun en az bir fiziksel mağazası var. Bununla beraber fiziksel mağazalar müşteri ilişkilerini daha güçlendirmek için yeteri kadar kullanılmıyor. Amerika’daki istatistiklere göre Z ve Y kuşağının yarısından fazlası bir önceki seneye göre fiziksel mağazalara daha çok gidiyor. Fiziksel mağaza alışverişin ötesinde markanın tüketici ile olan ilişkisini güçlendirmek için kullanılma noktasında önem kazanıyor. Bu da mağazada daha farklılaşmış, satış personeli ile kişiye özel hizmetin, daha iyi talep öngörüsünün öneminin artacağını gösteriyor. Bu noktada satış personelinin artan önemine değinmeden geçemeyeceğim. Gelişen teknoloji müşterilere hizmet ettiği ve müşteri memnuniyetini artırdığı gibi, mağaza çalışanlarına da hizmet edip çalışan memnuniyetini de artırabilir. Bu noktada özellikle beğeniye dayalı perakendede müşterinin mağazaya gelmeden önceki tarihçesinden müşteri profili ile ilgili adreslemelerin yapıldığı ve ihtiyaç duyulduğu anda farklı lokasyonlardan ürün tedariğine kolayca imkan veren, gıda perakendesi için raf yerleşimi ve stok yönetimi ile kritik durumlar için uyarı ve etkileşim imkanın sağlandığı satış asistanı uygulamaları müşteriye daha iyi hizmet vermek için güçlü silahlar. Bu doğrultuda bir yandan müşterinin self servis ihtiyaçlarını kendisinin karşılamasına yönelik akıllı sistem ve altyapılar gelişirken diğer yandan da satış personeli müşteriye elindeki anlık veriye dayalı çalışabilen mobil teknolojiler çok daha katma değerli hizmet verebilmesi önem kazanmaktadır.

Tüketici talebinde harici faktörlerin önemi, hava durumu

NRF’te son yıllarda olduğu gibi veriye dayalı öngörü, optimizasyon ön plandaydı. Fakat artık daha çok ön planda olan bu akıllı yapının otomatik olarak çalışmasına dayalı uygulamalardı. Bu çerçevede bir başka dikkat çeken unsur da talep tahmininde ana operasyon harici hava durumu, yöresel etkinlikler, özel günler gibi faktörlerin etkisine dayalı öngörü yapmanın önemiydi. Özellikle mevsimsel düzensizliklerle talebi ve planlamayı önemli derecede etkilemeye başlayan hava durumu tedarik zinciri maliyetleri, operasyon verimliliği açısından da ele alınması gereken önemli bir parametre olarak ele alınmaya başlandı. Örneğin son yıllarda hayatımızda yeri daha artan otomat makinelerindeki talebin tahmini için caddenin bulunduğu yerdeki hava durumu, o civardaki etkinlikler, gösteriler vs. son derece etkili. Böyle bir otomat üzerinden işi verimli yönetmek demek neredeyse talebi doğru öngörmekle eşdeğer.