ലോജിസ്റ്റിക്സ് ഡാറ്റ ഉൽപ്പന്ന തിരഞ്ഞെടുപ്പിനെ എങ്ങനെ സ്വാധീനിക്കും? വിൽപ്പന, ഇൻവെന്ററി വിറ്റുവരവ് ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് സാധ്യതയുള്ള ബെസ്റ്റ് സെല്ലറുകളെ തിരിച്ചറിയുന്നതിനുള്ള പ്രായോഗിക രീതികൾ

ലോജിസ്റ്റിക്സ് ഡാറ്റ ഉൽപ്പന്ന തിരഞ്ഞെടുപ്പിനെ എങ്ങനെ സ്വാധീനിക്കും? വിൽപ്പന, ഇൻവെന്ററി വിറ്റുവരവ് ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് സാധ്യതയുള്ള ബെസ്റ്റ് സെല്ലറുകളെ തിരിച്ചറിയുന്നതിനുള്ള പ്രായോഗിക രീതികൾ

അതിർത്തി കടന്നുള്ള ഇ-കൊമേഴ്‌സിന്റെ ആഗോള മത്സരത്തിൽ, "ശരിയായ ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുക" എന്നത് വിൽപ്പനക്കാർക്ക് വളരാനും അഭിവൃദ്ധി പ്രാപിക്കാനും ഒരു പ്രധാന മുൻവ്യവസ്ഥയാണ്. എന്നിരുന്നാലും, ട്രെൻഡുകൾ അന്ധമായി പിന്തുടരൽ, ഇൻവെന്ററി ബാക്ക്‌ലോഗുകൾ, ബെസ്റ്റ് സെല്ലർ അവസരങ്ങൾ നഷ്ടപ്പെടുത്തൽ എന്നിവ മിക്ക വിൽപ്പനക്കാർക്കും തടസ്സങ്ങളായി മാറിയിരിക്കുന്നു. പരമ്പരാഗത ഉൽപ്പന്ന തിരഞ്ഞെടുപ്പ് വിപണി ഗവേഷണത്തെയും മത്സരാർത്ഥി വിശകലനത്തെയും ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു, പക്ഷേ പലപ്പോഴും ഒരു നിർണായക തന്ത്രപരമായ ആസ്തിയായ ലോജിസ്റ്റിക്സ് ഡാറ്റയെ അവഗണിക്കുന്നു.

അതേസമയം ലോജിസ്റ്റിക്സ് സേവനംഒരുകാലത്ത് "പൂർത്തീകരണ ഉപകരണങ്ങൾ" മാത്രമായി കണക്കാക്കപ്പെട്ടിരുന്ന ഇവയെ മുൻനിര വിൽപ്പനക്കാർ വളരെക്കാലമായി അവരുടെ ഉൽപ്പന്ന തിരഞ്ഞെടുപ്പ് തീരുമാനങ്ങളുടെ കാതലായി അപ്‌ഗ്രേഡ് ചെയ്തിട്ടുണ്ട്. ലോജിസ്റ്റിക്സ് ഡാറ്റ മുഴുവൻ വിതരണ ശൃംഖലയെയും ബന്ധിപ്പിക്കുന്നു - ഉൽപ്പാദനം മുതൽ അതിർത്തി കടന്നുള്ള ഗതാഗതം, ലക്ഷ്യസ്ഥാന രാജ്യത്തെ വെയർഹൗസിംഗ്, ഒടുവിൽ, റീട്ടെയിൽ വിൽപ്പന വരെ. വിൽപ്പന നിരക്കും ഇൻവെന്ററി വിറ്റുവരവ് ഡാറ്റയും സാധ്യതയുള്ള ബെസ്റ്റ് സെല്ലറുകളെ തിരിച്ചറിയുന്നതിനുള്ള "സുവർണ്ണ സൂചകങ്ങളാണ്". ലോജിസ്റ്റിക്സ് ഡാറ്റ ഉൽപ്പന്ന തിരഞ്ഞെടുപ്പിനെ എങ്ങനെ സ്വാധീനിക്കുന്നു എന്നതിന്റെ പ്രായോഗിക യുക്തി ഈ ലേഖനം വിശദീകരിക്കും, ഇത് അതിരുകടന്ന വിൽപ്പനക്കാരെ ലോജിസ്റ്റിക്സ് മൂല്യത്തെ തന്ത്രപരമായ മത്സരക്ഷമതയാക്കി മാറ്റാനും ബെസ്റ്റ് സെല്ലർ അവസരങ്ങൾ കൃത്യമായി പിടിച്ചെടുക്കാനും സഹായിക്കുന്നു.

I. ലോജിസ്റ്റിക്സിന്റെ മൂല്യം പുനർനിർവചിക്കൽ: "പൂർത്തീകരണ പിന്തുണ"യിൽ നിന്ന് "ഉൽപ്പന്ന തിരഞ്ഞെടുപ്പിനുള്ള തന്ത്രപരമായ കേന്ദ്രത്തിലേക്ക്"

അതിർത്തി കടന്നുള്ള വ്യാപാരത്തിലെ കാതലായ വൈരുദ്ധ്യം "ഉൽപ്പന്ന തിരഞ്ഞെടുപ്പിന്റെ അനിശ്ചിതത്വത്തിനും" "ലോജിസ്റ്റിക്സിന്റെ ഉറപ്പിനും" ഇടയിലുള്ള അസന്തുലിതാവസ്ഥയിലാണ്. ലോജിസ്റ്റിക്സ് എന്നാൽ "സാധനങ്ങൾ അവരുടെ ലക്ഷ്യസ്ഥാനത്തേക്ക് എത്തിക്കുക" മാത്രമാണെന്ന് പല വിൽപ്പനക്കാരും വിശ്വസിക്കുന്നു, എന്നാൽ ചൈനീസ് വിതരണ ശൃംഖലയെ ആഗോള ഉപഭോക്തൃ ആവശ്യവുമായി ബന്ധിപ്പിക്കുന്ന ഒരേയൊരു "ഡാറ്റ പാലം" ലോജിസ്റ്റിക്സ് ഡാറ്റയാണെന്ന വസ്തുത അവർ അവഗണിക്കുന്നു.

വളരാനും അഭിവൃദ്ധി പ്രാപിക്കാനും ആഗ്രഹിക്കുന്ന വിൽപ്പനക്കാർക്ക്, ലോജിസ്റ്റിക്സിന്റെ തന്ത്രപരമായ മൂല്യം മൂന്ന് മാനങ്ങളിൽ പ്രതിഫലിക്കുന്നു:

ഡിമാൻഡ് ആധികാരികത പരിശോധന: മാർക്കറ്റ് ഗവേഷണം ഊഹാപോഹങ്ങളായിരിക്കാം, പക്ഷേ ലോജിസ്റ്റിക്സ് ഡാറ്റ കള്ളം പറയില്ല - ഒരു ഉൽപ്പന്നത്തിന്റെ കയറ്റുമതിയുടെ ആവൃത്തി, ഇൻവെന്ററി വിറ്റുവരവ്, കസ്റ്റംസ് ക്ലിയറൻസ് നിരക്ക് എന്നിവ അന്തിമ വിപണിയിലെ യഥാർത്ഥ ഡിമാൻഡിനെ നേരിട്ട് പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്നു;

റിസ്ക് മുൻകൂട്ടിയുള്ള മുന്നറിയിപ്പ്: ഇൻവെന്ററി ബാക്ക്ലോഗ്, മൂലധന കെണി, അനുസരണ പ്രശ്നങ്ങൾ - വലിയ വിൽപ്പനക്കാരെ തളർത്തിയേക്കാവുന്ന ഈ സാധ്യതയുള്ള അപകടങ്ങൾ - ലോജിസ്റ്റിക്സ് ഡാറ്റയിലൂടെ മുൻകൂട്ടി തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയും (ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ മന്ദഗതിയിൽ വിറ്റുവരവ് ഉണ്ടാകാനുള്ള സാധ്യത, കസ്റ്റംസ് ക്ലിയറൻസ് കാലതാമസം വരുത്തുന്നതിന്റെ അനുസരണ അപകടസാധ്യതകൾ എന്നിവ പോലുള്ളവ);

സപ്ലൈ ചെയിൻ എഫിഷ്യൻസി ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ: ഒരു ബ്ലോക്ക്ബസ്റ്റർ ഉൽപ്പന്നത്തിന്റെ സ്ഫോടനാത്മകമായ വളർച്ചയ്ക്ക് സപ്ലൈ ചെയിൻ പിന്തുണ ആവശ്യമാണ്. "ഒരു ബ്ലോക്ക്ബസ്റ്റർ ഉൽപ്പന്നം എത്തിയെങ്കിലും സ്റ്റോക്കില്ല" അല്ലെങ്കിൽ "വളരെയധികം ഇൻവെന്ററി മൂലധനത്തെ ബന്ധിപ്പിക്കുന്ന" സാഹചര്യങ്ങൾ ഒഴിവാക്കിക്കൊണ്ട്, സംഭരണത്തിന്റെ അളവ്, ഗതാഗത രീതികൾ, വെയർഹൗസിംഗ് ലേഔട്ട് എന്നിവ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാൻ വിൽപ്പനക്കാരെ ലോജിസ്റ്റിക്സ് ഡാറ്റ സഹായിക്കും.

ആഗോളതലത്തിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്ന അന്താരാഷ്ട്ര ലോജിസ്റ്റിക്സ് സേവന ദാതാവായ ബ്രാൻഡ് എംപവറർ എണ്ണമറ്റ വിൽപ്പനക്കാരുടെ വളർച്ചയ്ക്ക് സാക്ഷ്യം വഹിച്ചു: സ്കെയിലബിൾ വളർച്ച കൈവരിച്ച ബ്രാൻഡുകളെല്ലാം അവരുടെ ഉൽപ്പന്ന തിരഞ്ഞെടുപ്പ് തീരുമാനമെടുക്കൽ സംവിധാനത്തിൽ ലോജിസ്റ്റിക്സ് ഡാറ്റ ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്, ഇത് "ഉൽപ്പന്ന തിരഞ്ഞെടുപ്പ് - ലോജിസ്റ്റിക്സ് - ഇൻവെന്ററി" എന്ന പോസിറ്റീവ് ചക്രം കെട്ടിപ്പടുക്കുന്നു.

II. ഉൽപ്പന്ന തിരഞ്ഞെടുപ്പ് തീരുമാനങ്ങൾക്കായുള്ള കോർ ലോജിസ്റ്റിക്സ് ഡാറ്റ: വിൽപ്പന, വിറ്റുവരവ് ഡാറ്റ വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു ചട്ടക്കൂട്

അതിർത്തി കടന്നുള്ള ഉൽപ്പന്ന തിരഞ്ഞെടുപ്പിൽ നിരവധി ലോജിസ്റ്റിക് ഡാറ്റ അളവുകൾ ഉൾപ്പെടുന്നു, എന്നാൽ പ്രധാന ശ്രദ്ധ രണ്ട് പ്രധാന സൂചകങ്ങളിലാണ്: "വിൽപ്പന നിരക്ക്", "ഇൻവെന്ററി വിറ്റുവരവ് ദിവസങ്ങൾ." ക്രോസ്-വാലിഡേഷനായി സപ്ലിമെന്ററി ഡാറ്റയുമായി ഇവ സംയോജിപ്പിക്കുന്നത് ഉൽപ്പന്ന സാധ്യതകളെ കൃത്യമായി വിലയിരുത്താൻ അനുവദിക്കുന്നു.

1. ഇൻവെന്ററി വിറ്റുവരവ് ദിവസങ്ങൾ: ബെസ്റ്റ് സെല്ലറുകളുടെ "ലൈക്കൽസ്റ്റോൺ"

ഇൻവെന്ററി വിറ്റുവരവ് ദിവസങ്ങൾ = (ഗതാഗതത്തിലെ ഇൻവെന്ററി ദിവസങ്ങൾ + വിദേശ വെയർഹൗസ് സംഭരണ ​​ദിവസങ്ങൾ + ഡെലിവറി ദിവസങ്ങൾ). ഇതിന്റെ പ്രധാന അർത്ഥം "ചൈനീസ് വിതരണക്കാരൻ കയറ്റുമതി ചെയ്യുന്നതുമുതൽ ഉപഭോക്താവ് സ്വീകരിക്കുന്നത് വരെയുള്ള മുഴുവൻ വിതരണ ശൃംഖലയുടെയും സമയ ചെലവ്" എന്നതാണ്. അന്താരാഷ്ട്ര ലോജിസ്റ്റിക്സിൽ, ഈ സൂചകത്തെ വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നതിന് ഗതാഗത രീതിയും ലക്ഷ്യസ്ഥാന രാജ്യത്തിന്റെ സവിശേഷതകളും പരിഗണിക്കേണ്ടതുണ്ട്: **വേഗത്തിലുള്ള വിറ്റുവരവ് (സ്ഥിരമായ വിറ്റുവരവ് (30-60 ദിവസം): ഇത് പ്രധാനമായും കടൽ വഴി കൊണ്ടുപോകുന്ന സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഉൽപ്പന്നങ്ങൾക്കാണ് (ഉദാഹരണത്തിന്, ഔട്ട്ഡോർ ഉപകരണങ്ങൾ, ചെറിയ ഉപകരണങ്ങൾ). സ്ഥിരതയുള്ള വിൽപ്പന ഉൽപ്പന്നം അതിന്റെ വളർച്ചാ ഘട്ടത്തിലാണെന്ന് സൂചിപ്പിക്കുന്നു. കടൽ, വ്യോമ ചരക്ക് നികത്തലിന്റെ സംയോജനം ചെലവുകളും ഇൻവെന്ററി സുരക്ഷയും സന്തുലിതമാക്കും.
മന്ദഗതിയിലുള്ള വിറ്റുവരവ് (> 60 ദിവസം): രണ്ട് സാധ്യതകൾ പരിഗണിക്കണം: ഉൽപ്പന്ന ആവശ്യകതയുടെ അപര്യാപ്തത (വിൽപ്പന മന്ദഗതിയിലാകുന്നതിന്റെ ഒരു മുന്നോടി) അല്ലെങ്കിൽ ലോജിസ്റ്റിക്സ് ശൃംഖലയിലെ ബലഹീനതകൾ (ഉദാഹരണത്തിന്, കസ്റ്റംസ് ക്ലിയറൻസ് കാലതാമസം, ലക്ഷ്യസ്ഥാന രാജ്യത്ത് കുറഞ്ഞ വെയർഹൗസിംഗ് കാര്യക്ഷമത). ഈ സാഹചര്യത്തിൽ, ലോജിസ്റ്റിക്സ് പ്ലാൻ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യേണ്ടത് ആവശ്യമാണ് (ഉദാഹരണത്തിന്, വേഗതയേറിയ ഗതാഗത രീതിയിലേക്ക് മാറുക, വിദേശ വെയർഹൗസുകളുടെ സ്ഥാനം ക്രമീകരിക്കുക). വിറ്റുവരവ് മെച്ചപ്പെട്ടില്ലെങ്കിൽ, സംഭരണം നിർണ്ണായകമായി കുറയ്ക്കുകയോ ഉൽപ്പന്നം ഇല്ലാതാക്കുകയോ ചെയ്യുന്നതാണ് ഉചിതം. ബ്രാൻഡ് എംപവററിന്റെ DDP എൻഡ്-ടു-എൻഡ് സേവനം "ചൈനയിൽ നിന്നുള്ള ഷിപ്പിംഗ് - കസ്റ്റംസ് ക്ലിയറൻസ് - വിദേശ വെയർഹൗസിംഗ് - ഡെലിവറി" എന്നതിൽ നിന്നുള്ള തത്സമയ ഡാറ്റ ട്രാക്കിംഗ് നൽകുന്നു, ഇത് വിൽപ്പനക്കാരെ ഓരോ ഉൽപ്പന്നത്തിന്റെയും വിറ്റുവരവ് ദിവസങ്ങൾ കൃത്യമായി കണക്കാക്കാനും "ഗതാഗതത്തിലെ അവ്യക്തമായ ഇൻവെന്ററി" മൂലമുണ്ടാകുന്ന തീരുമാനമെടുക്കൽ പിശകുകൾ ഒഴിവാക്കാനും അനുവദിക്കുന്നു.

2. സെൽ-ത്രൂ റേറ്റ്: ഡിമാൻഡ് ആധികാരികതയ്ക്കുള്ള ഒരു "ഫിൽട്ടർ".

വിൽപ്പന നിരക്ക് = (ഒരു നിശ്ചിത കാലയളവിനുള്ളിൽ ടെർമിനൽ വിൽപ്പന ÷ പ്രാരംഭ വിദേശ വെയർഹൗസ് ഇൻവെന്ററി + ഗതാഗതത്തിലെ ഇൻവെന്ററി) × 100%. അതിന്റെ കാതൽ "ഉൽപ്പന്ന ആവശ്യകത സുസ്ഥിരമാണോ എന്ന് നിർണ്ണയിക്കുക" എന്നതാണ്.

അതിർത്തി കടന്നുള്ള സാഹചര്യങ്ങളിൽ വിൽപ്പന വിറ്റുവരവ് നിരക്കുകൾ വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നതിന് സമഗ്രമായ ലോജിസ്റ്റിക്സ് ഡാറ്റ ആവശ്യമാണ്:
ഉയർന്ന വിൽപ്പന വിറ്റുവരവ് (> 80%): ദ്രുത വിറ്റുവരവിനൊപ്പം ഉണ്ടെങ്കിൽ, ഉൽപ്പന്നത്തിന് "സാധ്യതയുള്ള ബ്ലോക്ക്ബസ്റ്റർ സാധ്യത" ഉണ്ടെന്ന് ഇത് സൂചിപ്പിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു ഹോം ഫർണിഷിംഗ് വിൽപ്പനക്കാരൻ ലോജിസ്റ്റിക്സ് ഡാറ്റയിലൂടെ ഒരു ഫോൾഡിംഗ് ക്യാമ്പിംഗ് ടേബിളിന് 45 ദിവസത്തെ കടൽ ചരക്ക് വിറ്റുവരവ് നിരക്ക്, 85% വിൽപ്പന വിറ്റുവരവ് നിരക്ക് എന്നിവയുണ്ടെന്നും തുടർച്ചയായ മൂന്ന് പാദങ്ങളിൽ സ്ഥിരത പുലർത്തുന്നുണ്ടെന്നും കണ്ടെത്തി. തുടർന്ന് അവർ സംഭരണം വർദ്ധിപ്പിക്കുകയും ഒരു എയർ ചരക്ക് നികത്തൽ ചാനൽ തുറക്കുകയും ചെയ്തു, അതിന്റെ ഫലമായി വിൽപ്പന ഇരട്ടിയാക്കാനും മൂന്ന് മാസത്തിനുള്ളിൽ ലാഭവിഹിതത്തിൽ 22% വർദ്ധനവും ഉണ്ടായി.
ആരോഗ്യകരമായ വിൽപ്പന വിറ്റുവരവ് (60%-80%): ഉൽപ്പന്ന ആവശ്യകത സ്ഥിരതയുള്ളതാണ്, എന്നാൽ ലോജിസ്റ്റിക് ചെലവുകൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യേണ്ടതുണ്ട് - ഉദാഹരണത്തിന്, LCL-നെ FCL കടൽ ചരക്ക് ഉപയോഗിച്ച് മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുക, അല്ലെങ്കിൽ ഡെലിവറി ദിവസങ്ങൾ കുറയ്ക്കുന്നതിനും വിൽപ്പന വിറ്റുവരവ് കൂടുതൽ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനും വിദേശ വെയർഹൗസ് വിതരണം ക്രമീകരിക്കുക.
കുറഞ്ഞ വിൽപ്പന വിറ്റുവരവ് (

ഇവിടെ പ്രധാന കാര്യം "ലോജിസ്റ്റിക്സ് ഡാറ്റയുടെ തത്സമയ സ്വഭാവം" ആണ്: ബ്രാൻഡ് എംപവററിന്റെ API ഇന്റഗ്രേഷൻ സേവനത്തിന് വിൽപ്പനക്കാരുടെ സ്റ്റോർ ഓർഡറും ലോജിസ്റ്റിക്സ് ഡാറ്റയും സമന്വയിപ്പിക്കാൻ കഴിയും, ഇത് വിൽപ്പന വിറ്റുവരവ് കണക്കുകൂട്ടലുകളിൽ "ഇൻ-ട്രാൻസിറ്റ് ഇൻവെന്ററി" ഉൾപ്പെടുത്താൻ അനുവദിക്കുന്നു, "ഷിപ്പ് ചെയ്‌തെങ്കിലും ഇതുവരെ ലഭിച്ചിട്ടില്ല" എന്ന ഡാറ്റ കാരണം ആവശ്യകതയെക്കുറിച്ചുള്ള തെറ്റായ വിലയിരുത്തലുകൾ ഒഴിവാക്കുന്നു.

3. പിന്തുണയ്ക്കുന്ന ഡാറ്റ: ബെസ്റ്റ് സെല്ലർ ഐഡന്റിഫിക്കേഷന്റെ കൃത്യത വർദ്ധിപ്പിക്കൽ

കോർ മെട്രിക്സിനു പുറമേ, ഇനിപ്പറയുന്ന ലോജിസ്റ്റിക്സ് ഡാറ്റയ്ക്ക് ഉൽപ്പന്ന സാധ്യതകളെ കൂടുതൽ സാധൂകരിക്കാൻ കഴിയും:

ഗതാഗത സമയ ഏറ്റക്കുറച്ചിലുകൾ: ഒന്നിലധികം ഷിപ്പ്‌മെന്റുകളിലുടനീളം ഒരു ഉൽപ്പന്നത്തിന്റെ ഡെലിവറി സമയ വ്യതിയാനം ≤3 ദിവസമാണെങ്കിൽ (ഉദാഹരണത്തിന്, യുഎസിലേക്കുള്ള വിമാന ചരക്ക് സ്ഥിരമായി 7-10 ദിവസമാണ്), അത് വലിയ തോതിലുള്ള പ്രമോഷന് അനുയോജ്യമായ ഒരു പക്വമായ വിതരണ ശൃംഖലയെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു; സമയ ഏറ്റക്കുറച്ചിലുകൾ >7 ദിവസമാണെങ്കിൽ, സംഭരണം വിപുലീകരിക്കുന്നത് പരിഗണിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് ലോജിസ്റ്റിക് സ്ഥിരത ആദ്യം പരിഹരിക്കേണ്ടതുണ്ട് (ഉദാഹരണത്തിന്, റൂട്ടുകൾ മാറ്റുക, കസ്റ്റംസ് ക്ലിയറൻസ് പരിഹാരങ്ങൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുക);

കസ്റ്റംസ് ക്ലിയറൻസ് കംപ്ലയൻസ് നിരക്ക്: യുഎസ്, ഇയു, യുകെ തുടങ്ങിയ പ്രധാന വിപണികളിലെ കസ്റ്റംസ് ക്ലിയറൻസ് പാസ് നിരക്ക് ഉൽപ്പന്ന അനുസരണത്തെ നേരിട്ട് പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്നു - ഒരു 3C ഉൽപ്പന്നത്തിന് EU-വിൽ 100% കസ്റ്റംസ് ക്ലിയറൻസ് പാസ് നിരക്കും സ്ഥിരമായ വിൽപ്പന നിരക്കും ഉണ്ടെങ്കിൽ, അത് ഉൽപ്പന്നം CE സർട്ടിഫിക്കേഷൻ പോലുള്ള പ്രാദേശിക നിയന്ത്രണങ്ങൾ പാലിക്കുന്നുണ്ടെന്നും ഒരു പ്രധാന ഉൽപ്പന്ന തിരഞ്ഞെടുപ്പ് ദിശയായി കണക്കാക്കാമെന്നും സൂചിപ്പിക്കുന്നു; ഉയർന്ന ഡിമാൻഡിൽ പോലും കസ്റ്റംസ് ക്ലിയറൻസ് ഇടയ്ക്കിടെ തടസ്സപ്പെടുകയാണെങ്കിൽ, ജാഗ്രത നിർദ്ദേശിക്കുന്നു (പാലിക്കൽ അപകടസാധ്യതകൾ സാധനങ്ങൾ തടഞ്ഞുവയ്ക്കുന്നതിനും ബ്രാൻഡ് കേടുപാടുകൾക്കും കാരണമായേക്കാം);

റിട്ടേൺ ലോജിസ്റ്റിക്സ് ഡാറ്റ: റിട്ടേൺ നിരക്ക് 10% ഉം റിട്ടേണുകളുടെ പ്രധാന കാരണവും "കേടായ പാക്കേജിംഗ്" ആണെങ്കിൽ (ഉൽപ്പന്ന ഗുണനിലവാരമല്ല), ഇത് ഉൽപ്പന്ന ആവശ്യകത യഥാർത്ഥമാണെന്നും ലോജിസ്റ്റിക്സ് പാക്കേജിംഗിന്റെ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ മാത്രമേ ആവശ്യമുള്ളൂ എന്നും ഇത് സൂചിപ്പിക്കുന്നു; റിട്ടേൺ നിരക്ക് > 10% ഉം റിട്ടേണുകളുടെ പ്രധാന കാരണവും "കേടായ പാക്കേജിംഗ്" ആണെങ്കിൽ (ഉൽപ്പന്ന ഗുണനിലവാരമല്ല), ഇത് ഉൽപ്പന്ന ആവശ്യകത യഥാർത്ഥമാണെന്നും ലോജിസ്റ്റിക്സ് പാക്കേജിംഗിന്റെ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ മാത്രമേ ആവശ്യമുള്ളൂ എന്നും ഇത് സൂചിപ്പിക്കുന്നു; റിട്ടേൺ നിരക്ക് > 10% ഉം റിട്ടേണുകളുടെ പ്രധാന കാരണവും "കേടായ പാക്കേജിംഗ്" ആണെങ്കിൽ (ഉൽപ്പന്ന ഗുണനിലവാരമല്ല), ഇത് ഉൽപ്പന്ന ആവശ്യകത യഥാർത്ഥമാണെന്നും ലോജിസ്റ്റിക്സ് പാക്കേജിംഗിന്റെ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ മാത്രം ആവശ്യമുള്ളൂ എന്നും ഇത് സൂചിപ്പിക്കുന്നു; റിട്ടേൺ നിരക്ക് > 10% ഉം റിട്ടേണുകളുടെ പ്രധാന കാരണവും "കേടായ പാക്കേജിംഗ്" ആണെങ്കിൽ (ഉദാഹരണത്തിന്, കേടായ പാക്കേജിംഗ്) ആണെങ്കിൽ, ഇത് ഉൽപ്പന്ന ആവശ്യകത യഥാർത്ഥമാണെന്നും ലോജിസ്റ്റിക്സ് പാക്കേജിംഗിന്റെ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ മാത്രം ആവശ്യമുള്ളൂ എന്നും ഇത് സൂചിപ്പിക്കുന്നു; റിട്ടേൺ നിരക്ക് > 10% ഉം റിട്ടേണുകളുടെ പ്രധാന കാരണവും "കേടായ പാക്കേജിംഗ്" ആണെങ്കിൽ (ഉദാഹരണത്തിന്, കേടായ പാക്കേജിംഗ്) ആണെങ്കിൽ, ഇത് ഉയർന്ന ഉൽപ്പന്ന ആവശ്യകതയെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു. ഒരു ഉൽപ്പന്നം പ്രതീക്ഷകൾ നിറവേറ്റുന്നില്ലെങ്കിൽ, ഉൽപ്പന്ന തിരഞ്ഞെടുപ്പിലും സ്ഥാനനിർണ്ണയത്തിലും ഒരു പിശക് സൂചിപ്പിക്കാം, സമയബന്ധിതമായ ക്രമീകരണങ്ങൾ ആവശ്യമാണ്.
ആഗോള ഉപഭോക്താക്കളിൽ 72% പേരും ബ്രാൻഡ് സുസ്ഥിരതയ്ക്ക് മുൻഗണന നൽകുന്നുണ്ടെന്ന് സുസ്ഥിര ലോജിസ്റ്റിക്സ് ഡാറ്റ കാണിക്കുന്നു, കൂടാതെ ഗ്രീൻ-പാക്കേജ് ചെയ്ത ഉൽപ്പന്നങ്ങൾക്ക് സാധാരണ ഉൽപ്പന്നങ്ങളേക്കാൾ ശരാശരി വിൽപ്പന വിറ്റുവരവ് നിരക്ക് 15% കൂടുതലാണ്. ലോജിസ്റ്റിക്സ് ഡാറ്റയിലൂടെ പരിസ്ഥിതി സൗഹൃദ പാക്കേജുചെയ്ത ഉൽപ്പന്നങ്ങളുടെ വിറ്റുവരവ് നിരക്ക് ട്രാക്ക് ചെയ്യുന്നത് (ഉദാഹരണത്തിന്, ബയോഡീഗ്രേഡബിൾ ബ്യൂട്ടി ടൂളുകൾക്ക് വേഗതയേറിയ വിറ്റുവരവ് ഉണ്ട്) ഹരിത ഉപഭോഗ പ്രവണതകളിൽ നിന്ന് ഉയർന്നുവരുന്ന ബ്ലോക്ക്ബസ്റ്റർ അവസരങ്ങൾ കണ്ടെത്തും.

III. പ്രായോഗിക രീതിശാസ്ത്രം: ലോജിസ്റ്റിക്സ് ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് സാധ്യതയുള്ള ബ്ലോക്ക്ബസ്റ്റർ ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നതിനുള്ള 3 ഘട്ടങ്ങൾ.

ഉൽപ്പന്ന തിരഞ്ഞെടുപ്പ് "ഗട്ട് ഫീലിംഗിനെ"ക്കുറിച്ചല്ല, മറിച്ച് "ഡാറ്റ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ക്ലോസ്ഡ്-ലൂപ്പ് മാനേജ്‌മെന്റിനെ"ക്കുറിച്ചാണ്. ബ്രാൻഡ് എംപവറർ നൽകുന്ന 100-ലധികം ക്രോസ്-ബോർഡർ ബ്രാൻഡ് കേസുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി, നേരിട്ട് നടപ്പിലാക്കാൻ കഴിയുന്ന ഒരു പ്രായോഗിക പ്രക്രിയ ഞങ്ങൾ സംഗ്രഹിച്ചിരിക്കുന്നു:

ഘട്ടം 1: ലോജിസ്റ്റിക്സ്, ഇൻവെന്ററി, വിൽപ്പന എന്നിവയ്ക്കിടയിൽ സുഗമമായ ഡാറ്റാ ഫ്ലോ സ്ഥാപിക്കുക.

വിഘടിച്ച വിവരങ്ങൾ മൂലമുണ്ടാകുന്ന തെറ്റായ വിധിന്യായങ്ങൾ ഒഴിവാക്കുന്നതിനുള്ള പ്രധാന തത്വം "ഡാറ്റ തുടർച്ച" ആണ്:

ഡാറ്റാ ഉറവിട സംയോജനം: ലോജിസ്റ്റിക്സ് സേവന ദാതാക്കളുടെ മുഴുവൻ ഡാറ്റാ ശൃംഖലയുമായും (ഉദാ: ഗതാഗത പാത, കസ്റ്റംസ് ക്ലിയറൻസ് നില, വിദേശ വെയർഹൗസ് ഇൻവെന്ററി), പ്ലാറ്റ്‌ഫോം വിൽപ്പന ഡാറ്റ (ഉദാ: ആമസോൺ FBA വിൽപ്പന, ഷോപ്പിഫൈ ഓർഡറുകൾ), വിതരണക്കാരുടെ ഉൽപ്പാദന ഡാറ്റ എന്നിവയുമായി ബന്ധപ്പെടുക;

ഏകീകൃത ഡാറ്റ നിർവചനങ്ങൾ: "ഉൽപ്പാദന തയ്യാറെടുപ്പ് + അന്താരാഷ്ട്ര ഗതാഗതം + കസ്റ്റംസ് ക്ലിയറൻസ് + വെയർഹൗസിംഗ് + ഡെലിവറി" എന്നിവയുടെ മുഴുവൻ ജീവിതചക്രവും ഉൾപ്പെടുത്തുന്നതിന് "ടേൺഓവർ ദിവസങ്ങൾ" വ്യക്തമായി നിർവചിക്കുക, അവധി ദിവസങ്ങൾ, തുറമുഖ തിരക്ക് ("ഔട്ട്‌ലിയർ ഫിൽട്ടറിംഗ് നിയമങ്ങൾ" സജ്ജീകരിക്കാം) പോലുള്ള അസാധാരണ ഡാറ്റ ഒഴികെ;

ടൂൾ സെലക്ഷൻ: തത്സമയ ഡാറ്റ ദൃശ്യവൽക്കരണം നേടുന്നതിനും മാനുവൽ സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്സിന്റെ കാലതാമസം ഒഴിവാക്കുന്നതിനും API സംയോജനം (ഉദാഹരണത്തിന്, മുഖ്യധാരാ ഇ-കൊമേഴ്‌സ് പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകളുമായി ബന്ധിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള ബ്രാൻഡ് എംപവററിന്റെ API) അല്ലെങ്കിൽ ഡാറ്റ ഡാഷ്‌ബോർഡുകൾ ഉപയോഗിക്കുക.

രണ്ടാമത്തെ ഘട്ടം: ക്രോസ്-അനാലിസിസ് - "ഉയർന്ന വിൽപ്പന അളവ് + അനുയോജ്യമായ വിറ്റുവരവ്" എന്നതിന്റെ സുവർണ്ണ സംയോജനം കണ്ടെത്തൽ.

"വിൽപ്പന അളവ് - വിറ്റുവരവ് ദിവസങ്ങൾ" എന്ന മാട്രിക്സിലൂടെ, ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ തരംതിരിക്കുകയും തന്ത്രങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു:

കേസ് സ്റ്റഡി: ഒരു ക്രോസ്-ബോർഡർ 3C വിൽപ്പനക്കാരൻ ഒരു ഡാറ്റാ മാട്രിക്സിലൂടെ ഒരു വയർലെസ് ചാർജറിന് 78% വിൽപ്പനയും 52 ദിവസത്തെ കടൽ ചരക്ക് വിറ്റുവരവും ഉണ്ടെന്ന് കണ്ടെത്തി, അത് "സാധ്യതയുള്ള ബെസ്റ്റ് സെല്ലർ" ആയി തരംതിരിച്ചു. തുടർന്ന്, ബ്രാൻഡ് എംപവററുമായി സഹകരിച്ച്, വിൽപ്പനക്കാരൻ ലോജിസ്റ്റിക്സ് പരിഹാരം ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്തു - "പൂർണ്ണ കണ്ടെയ്നർ കടൽ ചരക്ക് + കിഴക്കൻ യുണൈറ്റഡ് സ്റ്റേറ്റ്സിലെ ഒരു വിദേശ വെയർഹൗസിൽ പ്രീ-പൊസിഷനിംഗ്" സ്വീകരിച്ച് - വിറ്റുവരവ് ദിവസങ്ങൾ 38 ദിവസമായി ചുരുക്കി. അതോടൊപ്പം, വാങ്ങൽ അളവ് വർദ്ധിപ്പിച്ചു. മൂന്ന് മാസത്തിന് ശേഷം, ഉൽപ്പന്നം പ്ലാറ്റ്‌ഫോമിലെ അതിന്റെ വിഭാഗത്തിലെ മികച്ച 10 ഉൽപ്പന്നങ്ങളിൽ ഒന്നായി മാറി, ലാഭ മാർജിൻ 18% വർദ്ധിച്ചു.

ഘട്ടം 3: സപ്ലൈ ചെയിൻ കൊളാബറേറ്റീവ് ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ - ബെസ്റ്റ് സെല്ലറുകളുടെ സാധ്യതകൾ തിരിച്ചറിയൽ

ലോജിസ്റ്റിക് ഡാറ്റയ്ക്ക് ബെസ്റ്റ് സെല്ലറുകളെ തിരിച്ചറിയാൻ മാത്രമല്ല, വിതരണ ശൃംഖല ഒപ്റ്റിമൈസേഷനെ നയിക്കാനും കഴിയും, ഇത് അവരുടെ ലാഭക്ഷമത വർദ്ധിപ്പിക്കും:
സംഭരണ ​​അളവിന്റെ ചലനാത്മക ക്രമീകരണം: വിറ്റുവരവ് ദിവസങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി സുരക്ഷാ സ്റ്റോക്ക് സജ്ജമാക്കുക (ഉദാഹരണത്തിന്, വേഗത്തിലുള്ള വിറ്റുവരവ് ഉൽപ്പന്നങ്ങൾക്കുള്ള സുരക്ഷാ സ്റ്റോക്ക് = 30 ദിവസത്തെ വിൽപ്പന), മൂലധന അധിനിവേശം കുറയ്ക്കുന്നതിന് "ചെറിയ ബാച്ച്, ഉയർന്ന ആവൃത്തിയിലുള്ള" സംഭരണം സ്വീകരിക്കുക;
ഗതാഗത മോഡ് കോമ്പിനേഷൻ: പ്രധാന ബെസ്റ്റ് സെല്ലറുകൾ കടൽ ചരക്കിന്റെയും വ്യോമ ചരക്കിന്റെയും സംയോജനമാണ് ഉപയോഗിക്കുന്നത് (കടൽ ചരക്ക് അടിസ്ഥാന ഇൻവെന്ററി ആവശ്യങ്ങൾ നിറവേറ്റുന്നു, എയർ ചരക്ക് പീക്ക് ഓർഡർ വോള്യങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു), അതേസമയം ബെസ്റ്റ് സെല്ലറുകൾ പ്രധാനമായും ട്രയൽ-ആൻഡ്-എറർ ചെലവുകൾ നിയന്ത്രിക്കുന്നതിന് കടൽ ചരക്കിനെ ആശ്രയിക്കുന്നു;
വിപണി വികാസം: കസ്റ്റംസ് ക്ലിയറൻസ് ഡാറ്റയിലൂടെ വളർന്നുവരുന്ന വിപണികളെ കണ്ടെത്തുക - ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു ഹോം ഫർണിഷിംഗ് വിൽപ്പനക്കാരൻ മിഡിൽ ഈസ്റ്റിലെ അവരുടെ ഉൽപ്പന്ന ക്ലിയറൻസ് നിരക്ക് 65% ൽ നിന്ന് 98% ആയി വർദ്ധിച്ചതായി കണ്ടെത്തി, വിൽപ്പന വിറ്റുവരവ് നിരക്ക് 75% ആയിരുന്നു. തുടർന്ന് വിൽപ്പനക്കാരൻ അവരുടെ ഉൽപ്പന്ന തിരഞ്ഞെടുപ്പ് തന്ത്രം ക്രമീകരിച്ചു, മിഡിൽ ഈസ്റ്റ് വിപണിക്കായി ഉൽപ്പന്ന വലുപ്പങ്ങൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്തു (പ്രാദേശിക വീടുകൾക്ക് അനുയോജ്യമാക്കുന്നതിന്), ആറ് മാസത്തിനുള്ളിൽ, ആ വിപണിയിലെ അവരുടെ വിൽപ്പന വിഹിതം 20% കവിഞ്ഞു;
പ്രീ-എംപ്റ്റീവ് കംപ്ലയൻസ്: ലോജിസ്റ്റിക്സ് സേവന ദാതാക്കൾ നൽകുന്ന ലക്ഷ്യസ്ഥാന രാജ്യത്തിന്റെ കംപ്ലയൻസ് ഡാറ്റയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി (ഉദാ. EU REACH സർട്ടിഫിക്കേഷൻ, US FDA...), (ആവശ്യകതകൾ) ഉൽപ്പന്ന തിരഞ്ഞെടുപ്പ് ഘട്ടത്തിൽ കംപ്ലയൻസ് അപകടസാധ്യതകൾ ലഘൂകരിക്കുന്നതിനും ലോജിസ്റ്റിക്സ് കാലതാമസമോ പാലിക്കാത്തതുമൂലം ഉൽപ്പന്ന പിടിച്ചെടുക്കലോ ഒഴിവാക്കുന്നതിനും.

IV. ലോജിസ്റ്റിക്സ് സേവനങ്ങളുടെ തന്ത്രപരമായ നവീകരണം: "പൂർത്തീകരണം" എന്നതിൽ നിന്ന് "ബെസ്റ്റ് സെല്ലർ ഇൻകുബേഷൻ പങ്കാളി" എന്നതിലേക്ക്.

വളർച്ചയും വികാസവും ലക്ഷ്യമിടുന്ന വിൽപ്പനക്കാരെ സംബന്ധിച്ചിടത്തോളം, ലോജിസ്റ്റിക് സേവനങ്ങളുടെ മൂല്യം വളരെക്കാലമായി "സാധനങ്ങൾ വിതരണം ചെയ്യൽ" എന്നതിനെ മറികടന്നിരിക്കുന്നു, മറിച്ച് "കൂടുതൽ കൃത്യമായ ഉൽപ്പന്ന തിരഞ്ഞെടുപ്പും കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമമായ വിതരണ ശൃംഖലയും നേടുന്നതിന് ഡാറ്റയിലൂടെ ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ ശാക്തീകരിക്കുക" എന്നതിനെ മറികടന്നിരിക്കുന്നു. 100-ലധികം ക്രോസ്-ബോർഡർ ബ്രാൻഡുകളുടെ വിശ്വസ്ത പങ്കാളിയാകാനുള്ള ബ്രാൻഡ് എംപവററിന്റെ കഴിവ് മൂന്ന് പ്രധാന തന്ത്രപരമായ സ്തംഭങ്ങളെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു: **പൂർണ്ണ ശൃംഖല ഡാറ്റ സുതാര്യത:** ചൈനീസ് വിതരണക്കാരിൽ നിന്ന് പിക്കപ്പ് ചെയ്യുന്നത് മുതൽ ആമസോൺ FBA വെയർഹൗസുകളിലേക്ക് ഡെലിവറി ചെയ്യുന്നത് വരെയുള്ള ഗതാഗതം, കസ്റ്റംസ് ക്ലിയറൻസ്, വെയർഹൗസിംഗ് ഡാറ്റ എന്നിവയുടെ തത്സമയ ട്രാക്കിംഗ്, ഉൽപ്പന്ന തിരഞ്ഞെടുപ്പ് തീരുമാനങ്ങൾക്കായി കൃത്യമായ ഡാറ്റ നൽകുന്നു. **മൾട്ടിമോഡൽ ഗതാഗത അഡാപ്റ്റേഷൻ:** ഉൽപ്പന്ന വിൽപ്പനയും വിറ്റുവരവ് ഡാറ്റയും അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള കടൽ ചരക്ക്, വായു ചരക്ക്, അന്താരാഷ്ട്ര എക്സ്പ്രസ് പരിഹാരങ്ങളുടെ വഴക്കമുള്ള പൊരുത്തപ്പെടുത്തൽ, ചെലവും സമയബന്ധിതതയും സന്തുലിതമാക്കൽ - ഉദാഹരണത്തിന്, ഏറ്റവും കൂടുതൽ വിറ്റഴിക്കപ്പെടുന്ന ഉൽപ്പന്നങ്ങൾക്കായി "കടൽ ചരക്ക് + വായു ചരക്ക് നികത്തൽ", നിച്ച് ഉൽപ്പന്നങ്ങളുടെ ചെലവ് കുറയ്ക്കുന്നതിന് "കടൽ ചരക്ക് LCL" എന്നിവ ഉപയോഗിക്കുന്നു. **പ്രാദേശികവൽക്കരിച്ച അനുസരണ പിന്തുണ:** യുഎസ്, ഇയു, യുകെ തുടങ്ങിയ പ്രധാന വിപണികളിലെ കസ്റ്റംസ് ക്ലിയറൻസ് നിയമങ്ങളും അനുസരണ ആവശ്യകതകളും പരിചയപ്പെടൽ, ഉൽപ്പന്ന തിരഞ്ഞെടുപ്പ് ഘട്ടത്തിൽ അനുസരണ പിഴവുകൾ ഒഴിവാക്കാനും ഉൽപ്പന്ന ലോഞ്ച് സൈക്കിളുകൾ ത്വരിതപ്പെടുത്താനും വിൽപ്പനക്കാരെ സഹായിക്കുന്നതിന് "അനുസരണ ഡാറ്റ ഫീഡ്‌ബാക്ക്" നൽകുന്നു.

ദശലക്ഷക്കണക്കിന് വാർഷിക വിൽപ്പനയുള്ള ഒരു അതിർത്തി കടന്നുള്ള വിൽപ്പനക്കാരൻ പറഞ്ഞതുപോലെ, "മുമ്പ്, ഉൽപ്പന്ന തിരഞ്ഞെടുപ്പ് ഊഹത്തെ ആശ്രയിച്ചിരുന്നു, അതിന്റെ ഫലമായി സ്റ്റോക്ക്ഔട്ടുകളോ അമിതമായ സ്റ്റോക്കിംഗോ ഉണ്ടായി. ഇപ്പോൾ, ലോജിസ്റ്റിക്സ് ഡാറ്റയാണ് എന്റെ 'ഉൽപ്പന്ന തിരഞ്ഞെടുപ്പ് കോമ്പസ്'. ഓരോ ഉൽപ്പന്നത്തിന്റെയും വാങ്ങൽ അളവും ഗതാഗത രീതിയും ഡാറ്റയെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നു, അത് വളരുന്നതിനും ശക്തമാകുന്നതിനുമുള്ള അടിത്തറയാണ്."