تعلّم الآلة ودوره في تشكيل إدارة مخزون المواد الغذائية في قطاع تجارة التجزئة دور تعلم الآلة في تحسين التنبؤ بالطلب لتجار البقالة الإلكترونية

يشهد سوق البقالة الإلكترونية العالمي مساراً تصاعدياً، حيث يلعب الذكاء الاصطناعي دوراً حاسماً في تشكيل مستقبله. في عام 2022، بلغت قيمة سوق البقالة الإلكترونية في منطقة الشرق الأوسط وشمال أفريقيا 4.5 مليار دولار أمريكي، ومن المتوقع أن تصل إلى 25 مليار دولار بحلول عام 2030. يأتي التحول نحو تسوق البقالة أونلاين مدفوعاً في المقام الأول بميزة الراحة، وإمكانية الطلب على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع، والتحول في سلوكيات المستهلكين التي ظهرت أثناء الوباء، حيث اختار المستهلكون بشكل متزايد خدمات التوصيل إلى بيوتهم، مفضلين سهولة التسوق أونلاين على تجارب التسوق التقليدية داخل المتجر. ومع ذلك، فقد برزت العديد من التحديات مع هذا التحول. بالنسبة لمحلات البقالة في منطقة الشرق الأوسط وشمال أفريقيا، تشمل التحديات الرئيسية: تجديد المخزون، عدم دقة المخزون، والاستخدامات التي تفتقر للكفاءة لفرق توصيل الميل الأخير، والافتقار إلى الشفافية التشغيلية.

 

يجب أن تشمل الاستثمارات التكنولوجية الصحيحة الذكاء الاصطناعي، مثل تعلم الآلة، لتمكين محلات البقالة من التغلب على هذه التحديات. تعلم الآلة جزء من الذكاء الاصطناعي مصمم لتمكين الأنظمة من تحليل كميات هائلة من البيانات وإجراء تنبؤات دقيقة دون التدخل البشري أو المداخلة اليدوية. لهذا، فإن تعلم الآلة أمر بالغ الأهمية للارتقاء بعمليات التجارة الإلكترونية مثل إدارة سلسلة التوريد، وتوقع المخزون، وجرد المستودعات، ولوجستيات التوصيل. من خلال تبسيط هذه الوظائف، يساهم تعلم الآلة بتحسين الكفاءة التشغيلية وتعزيز تجربة العملاء، مع تقديم توصيات مخصصة وتمكين من التكيف السريع مع التفضيلات المتغيرة للمستهلكين.

إدارة المخزون والتجديد التلقائي

غالباً ما تؤدي الإدارة اليدوية للمخزون إلى فجوات بين المخزون الذي يتم الإبلاغ عنه والمخزون الفعلي، مما يتسبب في عدم اكتمال الطلبات وبالتالي التأثير على رضا العملاء. ومع ذلك، توفر الحلول القائمة على البيانات طريقة فاعلة للتنبؤ بالطلب وضمان دقة المخزون. من خلال تحليل مجموعات البيانات الكبيرة – مثل تاريخ التصفح وأنماط الشراء واتجاهات السوق – يمكن لخوارزميات تعلم الآلة التنبؤ بالطلب بدقة استثنائية. تساعد هذه الرؤى التنبؤية تجار التجزئة على الحفاظ على مستويات مثالية للمخزون، والتخطيط للتغيرات الموسمية، ومنع الإفراط في المخزون أو نفاذه. تُظهر آخر البيانات أن الشركات التي تنفذ حلول المخزون الذكية تشهد تحسناً يصل إلى 95% في دقة المخزون.

تعمل خوارزميات تعلم الآلة على تحليل المقاييس الرئيسية مثل معدل المبيعات، وأوقات توافر المنتجات عند الموردين، ومستويات المخزون لإنشاء خطط تلقائية لإعادة الطلب. يضمن التجديد التلقائي الحد من التدخل اليدوي وبذلك محافظة تجار البقالة على مستويات المخزون المثلى، مما يؤدي إلى زيادة توفر المخزون والحد من نفاده. بالإضافة إلى ذلك، تقلل هذه المنظومة من المخاطر المرتبطة بالإفراط في التخزين، وبالتالي الحد عمليات الشطب وهدر الطعام.

في منطقة الشرق الأوسط وشمال أفريقيا، تبنت متاجر البقالة الإلكترونية مثل نانا في المملكة العربية السعودية تقنيات لتلبية الطلبات المتزايد وتبسيط العمليات وتعزيز رضا العملاء من خلال تحسين التنبؤ بالطلب وتقليل كميات السلع منتهية الصلاحية وتمكين اتخاذ القرارات القائمة على البيانات.

توصيات مخصصة بالمنتجات

يساهم التنبؤ بطلبات المستهلكين بتمكين محلات البقالة من تعديل استراتيجيات المخزون والتسعير في الوقت الفعلي، مما يعزز المبيعات ورضا العملاء. تقوم خوارزميات تعلم الآلة بتحليل تاريخ الشراء لتقديم عروض مخصصة، مما يزيد من القيمة الإجمالية للبضائع بنسبة تصل إلى 20%، مما يؤدي إلى زيادة الإيرادات ويعزز ولاء العملاء من خلال تقديم توصيات بمنتجات مشابهة. بالإضافة إلى ذلك، يساعد تعلم الآلة في اختبار الأفكار الجديدة وإنشاء ملفات خاصة العملاء والاحتفاظ بالصفقات وتبسيط العمليات اليومية – مما يعزز بالتالي من ربحية الشركات ورضا عملائها.

بيانات الأسعار

عند تسخير تعلم الآلة لمراقبة أسعار المنافسين واتجاهات السوق ومرونة الطلب، تتمكن محلات البقالة من تصميم استراتيجيات تسعير ديناميكية كفيلة بزيادة قيمة المنتجات المباعة بنحو واحد في المائة، وهو نقطة بالغة الأهمية عند إدراك أن محلات البقالة تحقق عادةً هوامش تتراوح بين 2% إلى 5% من المبيعات. يحدد تعلم الآلة الأنماط المختلفة مثل التغيرات الموسمية للطلبات وكثافة أوقات التوصيل، مما يسمح لمحلات البقالة الإلكترونية بتحسين الأسعار في الوقت الفعلي. كما يتكيف هذا النهج مع تكاليف سلسلة التوريد المتقلبة وانتهاء صلاحية المنتجات، مما يضمن إدارة المخزون بكفاءة. بالإضافة إلى ذلك، يساعد تعلم الآلة في إدارة رسوم التوصيل خلال أوقات الذروة، وتقديم خصومات لتحفيز المشتريات، وتعظيم الإيرادات مع الحفاظ على أسعار تنافسية والحد من الإهدار، مما يساهم في نهاية المطاف في تحسين هوامش الربح.

تحسين منظومة التوصيل في الميل الأخير

يمثل الميل الأخير، وهو الخطوة الأخيرة في عملية التوصيل، تحديات كبيرة لمحلات البقالة، وخاصة في تلبية الطلبات الحساسة للوقت. تساعد خوارزميات التوجيه وحلول التوجيه التي تعمل بتقنية تعلم الآلة من يانغو تك في تحسين المسارات وتقليل استهلاك الوقود وتسريع عمليات التوصيل. يسمح التوزيع المجمع لموظفي التوصيل بتسليم طلبات متعددة في مكان قريب، مما يقلل من أوقات التوصيل والتكاليف. تتنبأ خوارزمية “Available-to-Promise” بالعدد الإجمالي للمنتجات التي يمكن للشركة بيعها بثقة للعملاء في وقت معين، مع الأخذ في الاعتبار مستويات المخزون الحالية، وعمليات التوصيل القادمة، وأي طلبات موجودة تم تخصيصها للعملاء، وهو ما يمثل كمية المخزون التي يمكن ضمان تسليمها دون المخاطرة بنفاد المخزون أو التأخير، مع الأخذ بعين الاعتبار عدد موظفي التوصيل النشطين، بينما تضبط خوارزمية الزيادة تكاليف التوصيل في الوقت الفعلي لتنظيم الطلبات والحفاظ على سلاسة عمليات التوصيل خلال أوقات الذروة. علاوة على ذلك، تتيح ميزة الرؤية في الوقت الفعلي للشركات تنويه العملاء حول أي تحديثات حول أوقات توصيل طلباتهم، وبالتالي تحسين تجربة العملاء بشكل عام.

 

باختصار، مع الانتشار الكبير للبقالة الإلكترونية في جميع أنحاء المنطقة والذي يترواح بين خمسة إلى تسعة في المائة، تعمل التقنيات المتقدمة كعوامل تحفير للمزيد من التوسع في السوق. تساهم الحلول الذكية المضمنة في منظومة تعلم الآلة بتمكين محلات البقالة من اتخاذ قرارات مستنيرة قائمة على البيانات لإدارة الطلبات والمخزون والتوصيل بشكل فعال، مما يقلل التكاليف ويزيد من هوامش الربح. في سوق اليوم سريع التطور، يساهم التبني المبكر للتكنولوجيا بوضع الشركات في طليعة الركب لتقديم تجربة استثنائية للتسوق أونلاين.