Нейросети в логистике маркетплейса:
как сократить затраты и увеличить выручку
как сократить затраты и увеличить выручку
Получите бесплатную консультацию:
Качество логистики напрямую влияет на прибыль селлера маркетплейса. По данным исследования от McKinsey, компании, которые оптимизируют логистические процессы, могут увеличить рентабельность до 20%. Это неудивительно: логистика охватывает многие процессы бизнеса — от управления запасами до непосредственной доставки заказов. Ошибки в этих процессах могут приводить к дополнительным затратам или снижать удовлетворенность клиентов, а все это сказывается на прибыльности бизнеса.
Многие селлеры маркетплейсов даже не догадываются, сколько средств они теряют из-за неоптимизированной логистической системы. При этом, чтобы улучшить логистические процессы, не обязательно привлекать специалистов и тратить десятки тысяч рублей. Сегодня нейросети для маркетплейсов позволяют автоматизировать многие процессы. Как именно искусственный интеллект может помочь в оптимизации логистики — рассказываем в статье.
Многие селлеры маркетплейсов даже не догадываются, сколько средств они теряют из-за неоптимизированной логистической системы. При этом, чтобы улучшить логистические процессы, не обязательно привлекать специалистов и тратить десятки тысяч рублей. Сегодня нейросети для маркетплейсов позволяют автоматизировать многие процессы. Как именно искусственный интеллект может помочь в оптимизации логистики — рассказываем в статье.
1) Проектировать логистическую сеть
Проектирование логистической сети — это основа эффективного управления запасами и транспортировкой. Если сеть не оптимизирована, селлер теряет деньги на дополнительных складах, непроданных товарах и длительных сроках доставки. По данным исследования PwC, компании с продуманной логистической сетью снижают издержки на транспортировку и хранение на 15-20%.
Если селлер работает на маркетплейсе и не проектирует свою логистическую сеть, то неэффективные маршруты и расположение складов могут привести к задержкам и значительным затратам на логистику.
Как выполнить проектирование логистической сети с помощью нейросети
С помощью нейросетей для маркетплейсов можно анализировать множество факторов — расстояния до покупателей, локации складов, прогнозируемые объемы продаж и сезонность.
Вот пошаговая инструкция, как настроить логистическую сеть:
Пример. Допустим, вы продаете спортивные товары. По итогам анализа данных нейросеть может порекомендовать хранить сезонные товары ближе к спортивным базам и фитнес-центрам крупных городов. Это позволяет сократить срок доставки до потенциальных покупателей и снизить затраты на транспортировку.
Что важно учесть
Нейросеть, анализируя локации и спрос, может не учитывать локальные факторы, такие как ограничения по транспорту в некоторых регионах или временные повышения спроса, вызванные, например, спортивными мероприятиями. Поэтому важно учитывать, что хотя нейросети для проектирования логистики маркетплейсов предоставляют ценную информацию, полученные данные желательно проверять, особенно в аспектах, связанных с конкретными характеристиками регионов и особенностями спроса.
Проектирование логистической сети — это основа эффективного управления запасами и транспортировкой. Если сеть не оптимизирована, селлер теряет деньги на дополнительных складах, непроданных товарах и длительных сроках доставки. По данным исследования PwC, компании с продуманной логистической сетью снижают издержки на транспортировку и хранение на 15-20%.
Если селлер работает на маркетплейсе и не проектирует свою логистическую сеть, то неэффективные маршруты и расположение складов могут привести к задержкам и значительным затратам на логистику.
Как выполнить проектирование логистической сети с помощью нейросети
С помощью нейросетей для маркетплейсов можно анализировать множество факторов — расстояния до покупателей, локации складов, прогнозируемые объемы продаж и сезонность.
Вот пошаговая инструкция, как настроить логистическую сеть:
- Соберите данные: перед тем как запрашивать помощь нейросети, соберите данные по текущим объемам продаж, среднему сроку хранения товаров на складе и текущим затратам на транспортировку.
- Определите целевые регионы: укажите ключевые города и регионы, где больше всего покупают вашу продукцию. Для этого исследуйте спрос на вашу продукцию: это тоже можно сделать с помощью нейросети, главное — найти актуальную статистику.
- Укажите параметры сезонности и продаж: выделите периоды с повышенным спросом и добавьте информацию о прогнозируемых объемах продаж на каждый сезон.
- Сформируйте запрос для нейросети: попросите нейросеть предложить оптимальные локации для складов и способы минимизации затрат на доставку, исходя из ваших данных.
Пример. Допустим, вы продаете спортивные товары. По итогам анализа данных нейросеть может порекомендовать хранить сезонные товары ближе к спортивным базам и фитнес-центрам крупных городов. Это позволяет сократить срок доставки до потенциальных покупателей и снизить затраты на транспортировку.
Что важно учесть
Нейросеть, анализируя локации и спрос, может не учитывать локальные факторы, такие как ограничения по транспорту в некоторых регионах или временные повышения спроса, вызванные, например, спортивными мероприятиями. Поэтому важно учитывать, что хотя нейросети для проектирования логистики маркетплейсов предоставляют ценную информацию, полученные данные желательно проверять, особенно в аспектах, связанных с конкретными характеристиками регионов и особенностями спроса.
2) Прогнозировать спрос
Прогнозирование спроса — это ключевая задача для минимизации затрат на хранение и предотвращения дефицита товара. Если селлер неправильно оценивает спрос, то либо заказывает излишние объемы, что приводит к затовариванию и убыткам на хранении, либо заказывает слишком мало и теряет потенциальную прибыль. Исследования McKinsey показывают, что точное прогнозирование спроса может сократить запасы на 10-20% и увеличить доход на 5-10% за счет улучшенного управления товарными запасами и сокращения недопоставок.
Как прогнозировать спрос с помощью нейросети
Нейросети помогают анализировать исторические данные о продажах, сезонности и рыночных тенденциях, что позволяет более точно предсказывать спрос.
Вот инструкция по использованию нейросети для прогнозирования:
Пример. Если вы продаете летнюю одежду, нейросеть может проанализировать предыдущие пики спроса, ориентируясь на праздники и отпускной сезон, и предложить оптимальное количество товара к началу сезона.
Что важно учесть
Нейросети при прогнозировании спроса могут не учитывать резкие колебания спроса, вызванные непредвиденными факторами — кризисом, инфляцией или внезапными изменениями потребительских предпочтений. Чтобы избежать ошибок, рекомендуем комбинировать прогнозы нейросети с актуальными рыночными данными и дополнительно перепроверять выводы, особенно перед крупными закупками.
Прогнозирование спроса — это ключевая задача для минимизации затрат на хранение и предотвращения дефицита товара. Если селлер неправильно оценивает спрос, то либо заказывает излишние объемы, что приводит к затовариванию и убыткам на хранении, либо заказывает слишком мало и теряет потенциальную прибыль. Исследования McKinsey показывают, что точное прогнозирование спроса может сократить запасы на 10-20% и увеличить доход на 5-10% за счет улучшенного управления товарными запасами и сокращения недопоставок.
Как прогнозировать спрос с помощью нейросети
Нейросети помогают анализировать исторические данные о продажах, сезонности и рыночных тенденциях, что позволяет более точно предсказывать спрос.
Вот инструкция по использованию нейросети для прогнозирования:
- Соберите данные: подготовьте информацию о продажах за последние периоды, учитывая сезонные колебания, влияющие на продажи (например, праздники, акции).
- Анализируйте конкурентов: соберите данные о продажах и ценах конкурентов (особенно для схожих товаров), чтобы учесть рыночные тренды и их влияние на спрос.
- Запросите у нейросети прогноз спроса: сформируйте запрос к нейросети, включая данные по продажам, ценам конкурентов и сезонности. Попросите ИИ учесть эти параметры и предложить примерные объемы на следующий квартал или месяц.
- Дополните запрос внешними данными: если возможно, добавьте внешние факторы, такие как экономическая ситуация, социальные тренды и даже погодные условия, поскольку нейросети учитывают эти факторы, если данные доступны.
Пример. Если вы продаете летнюю одежду, нейросеть может проанализировать предыдущие пики спроса, ориентируясь на праздники и отпускной сезон, и предложить оптимальное количество товара к началу сезона.
Что важно учесть
Нейросети при прогнозировании спроса могут не учитывать резкие колебания спроса, вызванные непредвиденными факторами — кризисом, инфляцией или внезапными изменениями потребительских предпочтений. Чтобы избежать ошибок, рекомендуем комбинировать прогнозы нейросети с актуальными рыночными данными и дополнительно перепроверять выводы, особенно перед крупными закупками.
3) Оптимизировать хранение на складе
Правильная оптимизация хранения на складе позволяет сократить затраты на аренду и перемещение товара, а также ускоряет обработку заказов. По данным исследования McKinsey, компании, которые внедряют интеллектуальные системы для управления складом, могут снизить операционные издержки до 15% и сократить простои на 25%. Без оптимизации складских процессов селлеры часто сталкиваются с переполнением склада, увеличением времени обработки заказов и дополнительными расходами на хранение.
Как оптимизировать хранение с помощью нейросети
Нейросети помогают создавать алгоритмы для распределения товаров по складу в зависимости от их востребованности, что позволяет организовать пространство более эффективно.
Вот краткая инструкция по использованию ИИ для оптимизации складских процессов:
Пример. Если селлер продает бытовую технику, он может организовать хранение так, чтобы востребованные мелкие товары (например, чайники) находились ближе к зоне отгрузки — это ускорит обработку и снизит время на перемещение по складу.
Что важно учесть
Нейросеть может не учитывать физические ограничения склада, такие как высота потолков, зоны ограничения движения или перегрузочные места. Поэтому перед внедрением полученного плана нужно дополнительно учитывать специфику вашего склада и периодически проверять эффективность размещения с учетом реальных условий. Или задавать нейросети ваши условия изначально, чтобы она оптимизировала хранение исходя из актуальных данных.
Правильная оптимизация хранения на складе позволяет сократить затраты на аренду и перемещение товара, а также ускоряет обработку заказов. По данным исследования McKinsey, компании, которые внедряют интеллектуальные системы для управления складом, могут снизить операционные издержки до 15% и сократить простои на 25%. Без оптимизации складских процессов селлеры часто сталкиваются с переполнением склада, увеличением времени обработки заказов и дополнительными расходами на хранение.
Как оптимизировать хранение с помощью нейросети
Нейросети помогают создавать алгоритмы для распределения товаров по складу в зависимости от их востребованности, что позволяет организовать пространство более эффективно.
Вот краткая инструкция по использованию ИИ для оптимизации складских процессов:
- Соберите данные по товарообороту: соберите информацию о продажах товаров, их популярности и сезонности. Подготовьте данные о перемещении товаров на складе.
- Анализируйте объемы и частоту продаж: загрузите данные о частоте покупок и количестве проданных единиц.
- Запросите у нейросети план оптимизации: сформулируйте запрос, включая информацию о продаже, размер и особенности товара, а также доступное складское пространство. Попросите чат создать оптимальный план размещения для каждого товара.
- Планируйте места хранения с учетом сезонности: загрузите данные о сезонных колебаниях спроса, чтобы нейросеть могла предсказать пики и разместить сезонные товары ближе к зоне отгрузки.
Пример. Если селлер продает бытовую технику, он может организовать хранение так, чтобы востребованные мелкие товары (например, чайники) находились ближе к зоне отгрузки — это ускорит обработку и снизит время на перемещение по складу.
Что важно учесть
Нейросеть может не учитывать физические ограничения склада, такие как высота потолков, зоны ограничения движения или перегрузочные места. Поэтому перед внедрением полученного плана нужно дополнительно учитывать специфику вашего склада и периодически проверять эффективность размещения с учетом реальных условий. Или задавать нейросети ваши условия изначально, чтобы она оптимизировала хранение исходя из актуальных данных.
4) Планировать маршрут исходя из внешних данных
Эффективное планирование маршрутов позволяет сократить расходы на доставку и ускорить время выполнения заказов. Исследования показывают, что правильная логистика может снизить транспортные издержки на 10-20% и уменьшить время доставки, что особенно важно для удовлетворения ожиданий клиентов в условиях конкуренции на маркетплейсах. Без оптимизированного маршрута доставки продавцы могут столкнуться с непредвиденными затратами на топливо, простоями и задержками, что негативно влияет на обслуживание клиентов и, как следствие, на прибыль.
Как планировать маршруты с помощью нейросети
Нейросети позволяют анализировать внешние данные в реальном времени — такие как погода, трафик и текущие ограничения на дорогах — чтобы составить наиболее выгодный маршрут для доставки товаров.
Вот краткая инструкция, как использовать ИИ для планирования маршрутов:
Пример. Если селлер отправляет посылки по нескольким городам, он может использовать данные о погоде и дорожной ситуации, чтобы оптимизировать маршрут. Например, при неблагоприятных погодных условиях или повышенном трафике нейросеть может предложить объездные маршруты, позволяя минимизировать задержки.
Что важно учесть
Нейросеть может не учитывать локальные особенности, такие как доступность отдельных дорог или нестандартные условия движения. Также информация о трафике или погоде может меняться быстро, что потребует периодического обновления маршрута. Поэтому селлеру следует регулярно проверять точность полученного маршрута и при необходимости уточнять его в соответствии с текущей обстановкой.
Эффективное планирование маршрутов позволяет сократить расходы на доставку и ускорить время выполнения заказов. Исследования показывают, что правильная логистика может снизить транспортные издержки на 10-20% и уменьшить время доставки, что особенно важно для удовлетворения ожиданий клиентов в условиях конкуренции на маркетплейсах. Без оптимизированного маршрута доставки продавцы могут столкнуться с непредвиденными затратами на топливо, простоями и задержками, что негативно влияет на обслуживание клиентов и, как следствие, на прибыль.
Как планировать маршруты с помощью нейросети
Нейросети позволяют анализировать внешние данные в реальном времени — такие как погода, трафик и текущие ограничения на дорогах — чтобы составить наиболее выгодный маршрут для доставки товаров.
Вот краткая инструкция, как использовать ИИ для планирования маршрутов:
- Соберите информацию о внешних факторах: данные о текущем состоянии дорог, погодных условиях, расписаниях работы пунктов приема и выдачи заказов.
- Определите ключевые точки маршрута: укажите начальную и конечную точки маршрута и обозначьте все промежуточные пункты назначения.
- Загрузите данные о временных ограничениях: укажите время доставки и доступные временные окна, если есть ограничения по графику работы клиентов или транспортных хабов.
- Запросите у нейросети план оптимального маршрута: попросите ИИ предложить оптимальный маршрут с учетом всех указанных факторов. Убедитесь, что запрос содержит сведения о погодных условиях, загруженности дорог и любых других изменениях, которые могут повлиять на маршрут.
- Адаптируйте маршрут к текущим изменениям: при необходимости загрузите обновленные данные о внешних факторах (например, резкие изменения погоды или новые дорожные ограничения), чтобы нейросеть могла скорректировать маршрут в реальном времени.
Пример. Если селлер отправляет посылки по нескольким городам, он может использовать данные о погоде и дорожной ситуации, чтобы оптимизировать маршрут. Например, при неблагоприятных погодных условиях или повышенном трафике нейросеть может предложить объездные маршруты, позволяя минимизировать задержки.
Что важно учесть
Нейросеть может не учитывать локальные особенности, такие как доступность отдельных дорог или нестандартные условия движения. Также информация о трафике или погоде может меняться быстро, что потребует периодического обновления маршрута. Поэтому селлеру следует регулярно проверять точность полученного маршрута и при необходимости уточнять его в соответствии с текущей обстановкой.
Использование нейросетей в логистике на маркетплейсах помогает сократить издержки, ускорить процессы и увеличить удовлетворенность клиентов. Для оптимизации логистики отлично подходят ChatGPT — для анализа и генерации текстовых инструкций и BigML — для прогнозирования и анализа данных. Эти нейросети помогут автоматизировать задачи и упростить управление, то есть сэкономить время и бюджет.