4 महत्वपूर्ण क्षेत्र जो खुदरा विक्रेताओं को मांग और आपूर्ति को संतुलित करने के लिए देखना चाहिए
खुदरा विक्रेताओं की मांग और आपूर्ति को संतुलित करने के लिए महत्वपूर्ण कुछ महत्वपूर्ण क्षेत्र निम्नानुसार हैं:
सही ग्राहक को सही समय पर सही उत्पाद उपलब्ध कराने के लिए, खुदरा विक्रेता को मांग-आपूर्ति संबंध को प्रभावी ढंग से प्रबंधित करने की आवश्यकता होती है। इसके लिए सटीक और अद्यतन माप प्रणाली, साथ ही कुशल आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन की आवश्यकता होती है।
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रिटेलर को सफलता का आश्वासन दिया जाता है यदि वह सही उत्पाद, सही स्थान पर, सही ग्राहक को सही समय पर प्रदान करता है। हालांकि यह सरल लगता है, सूचना प्रौद्योगिकी में प्रगति ने इस लक्ष्य को हासिल करने के लिए अब तक के सबसे बड़े खुदरा विक्रेताओं को भी पूरी तरह से सक्षम नहीं किया है।
कई खुदरा विक्रेता अक्सर बिक्री, ग्राहक प्रोफाइल, खरीदने की आदतों, इन्वेंट्री स्थिति, आदि के बारे में बहुत सारी जानकारी एकत्र करते हैं, जो दुर्भाग्य से अच्छे उपयोग के लिए नहीं डाली जाती हैं। कुछ रिटेलर्स अभी तक परिष्कृत आईटी प्रगति के उपयोग को नहीं समझ सकते हैं, और इसका संभव प्रभाव उनके नीचे की रेखाओं पर पड़ता है। ग्राहक अक्सर खुदरा विक्रेताओं के कुप्रबंधन के अंत में होते हैं।
उन्हें स्टोर में वांछित ब्रांड नहीं मिल सकते हैं, सही आकार या रंग नहीं मिल सकते हैं या खरीदे गए आइटम के लिए काउंटर पर गलत तरीके से बिल किया जा सकता है। खुदरा विक्रेताओं को यह समझने की आवश्यकता है कि संभावित बिक्री के नुकसान, ग्राहक असंतोष और मुंह के प्रचार के बुरे शब्द के कारण उनके स्टोर को अच्छी तरह से प्रबंधित करने में सक्षम नहीं होने से वर्तमान और भविष्य की बिक्री पर प्रतिकूल प्रभाव पड़ता है।
खुदरा विक्रेताओं के लिए मुख्य समस्या एक इकाई से इकाई आधार पर आपूर्ति के साथ मांग से मेल खाने की उनकी अक्षमता है, अर्थात, खुदरा विक्रेता के पास वह आइटम नहीं है जो ग्राहक चाहता है, हालांकि उसके पास स्टॉक में कई और वस्तुएं हैं। चार महत्वपूर्ण क्षेत्र हैं जो खुदरा विक्रेता इस समस्या को हल करने के लिए देख सकते हैं:
मैं। पूर्वानुमान
ii। आपूर्ति श्रृंखला गति
iii। इन्वेंटरी प्लानिंग
iv। उपलब्ध डाटा
1. पूर्वानुमान:
मैं। खुदरा विक्रेताओं के लिए 'शुरुआती बिक्री डेटा' के आधार पर अपने पूर्वानुमान को अपडेट करना महत्वपूर्ण है। अधिकांश खुदरा विक्रेता ऐतिहासिक बिक्री डेटा के आधार पर बिक्री पूर्वानुमानों की गणना करते हैं। हालांकि, वे वर्तमान अवधि में पर्यावरणीय कारकों में बदलावों का अनुमान लगाने में विफल रहते हैं जो अतीत से काफी विचलित करते हैं।
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उदाहरण के लिए, अर्थव्यवस्था में मंदी समग्र बिक्री, या खुदरा विक्रेता के लिए कुछ वस्तुओं की बिक्री को कम कर सकती है, जो कि पूर्वानुमान पद्धति के लिए बेहिसाब है। इसके अलावा, अधिकांश पूर्वानुमान विधियां उन उत्पादों के लिए अधिक सटीक हैं जिनके पास लंबे जीवन चक्र हैं। फैशन, किताबें और संगीत जैसे उत्पादों के लिए जो कुछ महीनों का बहुत कम जीवन चक्र है, ऐसे पूर्वानुमान के तरीके आमतौर पर दोषपूर्ण होते हैं।
इसलिए, कंपनियों को पूर्वानुमानित अवधि में शुरुआती बिक्री को ट्रैक करने की आवश्यकता होती है, जिसे उसी अवधि में आगे की बिक्री की भविष्यवाणी करने के लिए एक संकेतक के रूप में इस्तेमाल किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, पहले कुछ दिनों की बिक्री के लिए पूर्वानुमानों के विचलन के संकेतों का पता लगाया जा सकता है, ताकि सुधार की मात्रा का अनुमान लगाया जा सके।
प्रमुख विचलन पैदा करने वाले कारकों का विश्लेषण किया जा सकता है और भविष्य में आदेश में आवश्यक बदलावों को अनकही वस्तुओं से बचने या स्टॉक आउट स्थितियों को रोकने के लिए किया जा सकता है। ध्यान देने वाली महत्वपूर्ण बात यह है कि इस तरह के बिक्री रिकॉर्ड को प्रस्ताव पर प्रत्येक आइटम के लिए ट्रैक करना होगा।
ii। पूर्वानुमानित मूल्य और वास्तविक बिक्री के बीच विसंगति का पता लगाना और स्वीकार करना महत्वपूर्ण है, और इसके कारण भी होते हैं। अधिकांश खुदरा विक्रेता केवल त्रुटियों के मार्जिन को ट्रैक करते हैं, यह पता नहीं लगाते हैं कि इस तरह के विचलन के कारण कहां हैं।
iii। प्रयास यह होना चाहिए कि जितना संभव हो सके बिक्री के आंकड़ों के पूर्वानुमान को आधार बनाया जाए। कल के लिए सबसे अच्छा पूर्वानुमान आज की बिक्री होगी क्योंकि इन समय अवधि के बीच बहुत सारे चर अलग-अलग नहीं होंगे। प्रौद्योगिकियों के उपलब्ध होने के साथ, ऐसे डेटा प्राप्त करना और उनका विश्लेषण करना संभव है।
iv। अधिकांश निर्माता अपने उत्पादों के स्वीकृति स्तर को बड़े पैमाने पर लॉन्च करने से पहले सीमित आधार पर परखते हैं। हालांकि, भले ही इस तरह के परीक्षण से किसी उत्पाद की अस्वीकार्यता का पता चलता है, यह पेश किया गया है, क्योंकि निर्माताओं के लिए यह स्वीकार करना कठिन है कि उनके लक्ष्य बाजारों द्वारा उनके अच्छे उत्पादों की आवश्यकता नहीं हो सकती है।
ऐसे उत्पाद रिटेलर के कीमती शेल्फ स्थान पर कब्जा कर लेते हैं, लेकिन इसकी बिक्री में उल्लेखनीय रूप से वृद्धि नहीं करते हैं। खुदरा विक्रेताओं को अपनी अलमारियों पर रखने के लिए सहमत होने से पहले निर्माताओं से एक नए उत्पाद की स्वीकार्यता के परीक्षण की रिपोर्ट की मांग करनी चाहिए।
2. आपूर्ति श्रृंखला गति:
शुरुआती बिक्री पर नज़र रखना पर्याप्त नहीं है। ऐसे डेटा के आधार पर ऑर्डर किए गए उत्पादों में परिवर्तन करना महत्वपूर्ण है। खुदरा विक्रेता निर्माताओं से अपने आदेश में बदलाव का सुझाव दे सकते हैं। हालांकि, यह पता लगाना महत्वपूर्ण है कि क्या खुदरा विक्रेता के अनुरोध का अनुपालन करने के लिए निर्माता इस तरह के संक्षिप्त नोटिस में बदलाव कर सकते हैं।
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कई उत्पादों में लंबे समय तक लीड होता है, जिससे निर्माता को इस तरह के बदलाव करने में असमर्थता होती है। आपूर्ति श्रृंखला के लिए बिक्री के लिए आइटम उपलब्ध कराने के लिए एक महत्वपूर्ण घटक है। कभी-कभी आपूर्ति श्रृंखला को उत्तरदायी बनाने के लिए जिस तरह से वस्तुओं का निर्माण किया जाता है उसे पुन: कॉन्फ़िगर किया जाना चाहिए।
उदाहरण के लिए, फैशन कपड़ों के निर्माण में, एक कंपनी कपड़े और सहायक सामान खरीद और संग्रहीत कर सकती है और यहां तक कि उन्हें आकार में भी काट सकती है। यह कपड़े की रंगाई में देरी कर सकता है और अतिरिक्त मरने की क्षमता रखता है ताकि एक विशेष रंग की मांग के रूप में, यह जल्द ही आपूर्ति की जा सके।
ऐसे उत्पादों में जहां मॉड्यूलर डिजाइनिंग प्रबल होती है, निर्माताओं के लिए यह आवश्यक है कि वे घटकों की इन्वेंट्री रखें और ऑर्डर आने पर उन्हें आवश्यक कॉन्फ़िगरेशन में इकट्ठा करें। संपूर्ण विचार उन प्रक्रियाओं को करने में देरी करना है, जिनके परिणामस्वरूप गुण / कार्य होते हैं, जिनकी वांछनीयता अब अप्रत्याशित है और जिसे बिक्री के मौसम की शुरुआत के साथ जाना जाएगा।
उन उत्पादों के लिए जिनकी विनिर्माण प्रक्रियाओं को लीड समय को कम करने के लिए पुन: कॉन्फ़िगर नहीं किया जा सकता है, निर्माताओं को तैयार उत्पादों या उनके घटकों की इन्वेंट्री रखनी होगी या मांग को पूरा करने के लिए अतिरिक्त क्षमता रखनी होगी, लेकिन इसका परिणाम अनसोल्ड उत्पादों और निर्माताओं के साथ घटक हो सकता है उनके साथ अप्रयुक्त क्षमता।
3. इन्वेंटरी योजना:
अधिकांश खुदरा विक्रेताओं के पास स्टॉक-आउट के कारण होने वाले नुकसान को ट्रैक करने के लिए एक प्रणाली नहीं है। यदि कोई रिटेलर जानता है कि कोई वस्तु स्टॉक से बाहर चली गई है, तो अगली बार वह एक बड़ी राशि का आदेश देगा या कम से कम यह सुनिश्चित करने के लिए ध्यान रखेगा कि यह अगली समय अवधि में नहीं होता है।
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स्टॉक में रखने के लिए किसी आइटम का कितना हिस्सा है, यह तय करने में सबसे महत्वपूर्ण चर है, एक समय अवधि से दूसरे समय की मांग में परिवर्तन। माँग में भिन्नता जितनी बड़ी होगी, उतनी बड़ी सुरक्षा स्टॉक होनी चाहिए जो कि उस वस्तु के लिए रखी जानी चाहिए, जब माँग में कोई उतार-चढ़ाव हो।
उन वस्तुओं के लिए जिनकी मांग एक समय अवधि से अगले तक भिन्न नहीं होती है, खुदरा विक्रेता के पास कोई अतिरिक्त या सुरक्षा स्टॉक नहीं है। अधिकांश खुदरा विक्रेता उन वस्तुओं के लिए अतिरिक्त इन्वेंट्री रखते हैं जिनकी औसत बिक्री अधिक है और उन वस्तुओं के लिए नहीं जिनकी औसत बिक्री कम है लेकिन मांग में भिन्नता अधिक है।
औसत डिमांड के ऊपर और उसके बाद सुरक्षा स्टॉक या अतिरिक्त स्टॉक तय करने पर विचार किया जाने वाला एकमात्र चर समय अवधि के बीच की मांग में परिवर्तन है। मांग में कोई भिन्नता नहीं है, लेकिन बहुत अधिक औसत बिक्री के साथ, खुदरा विक्रेता को कोई सुरक्षा स्टॉक रखने की आवश्यकता नहीं है। लेकिन छोटी औसत बिक्री के साथ एक आइटम लेकिन मांग में बड़े बदलाव से खुदरा विक्रेता को उच्च सुरक्षा टोक़ रखने की आवश्यकता होती है।
4. डेटा की सटीकता:
डेटा की अशुद्धि से उत्पन्न हो सकता है:
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मैं। समय बचाने के लिए एक ही मान के दो अलग-अलग आइटम दर्ज करना
ii। चेकआउट काउंटर पर कुछ वस्तुओं को छोड़ना
iii। लौटाए गए आइटम ठीक से दर्ज नहीं किए गए हैं। किसी भी आइटम को स्टॉक में जोड़ा जाना चाहिए, और इसे संतुलित करने के लिए एक्सचेंज किए गए आइटम को दर्ज करना होगा
iv। वेरिएंट का ठीक से हिसाब नहीं है।
इन अशुद्धियों के परिणामस्वरूप व्यक्तिगत वस्तुओं की गलत बिक्री के आंकड़ों का उद्भव होता है और जब पूर्वानुमान इन आंकड़ों पर आधारित होता है, तो आगे त्रुटियां आदेशित मात्रा में होती हैं। स्टॉक सूची में प्रदर्शित वस्तुओं की संख्या और खुदरा स्टोर में वास्तव में उपलब्ध वस्तुओं की संख्या के बीच विसंगति है।
इसके परिणामस्वरूप कुछ वस्तुओं के ऑर्डर देने में देरी हो सकती है और दूसरों को ऑर्डर करना पड़ सकता है जिसके परिणामस्वरूप स्टॉक आउट या स्टॉकिंग खत्म हो सकता है। इसलिए, एक रिटेलर को यह सुनिश्चित करना चाहिए कि लेनदेन का डेटा सही तरीके से दर्ज किया जाए।