DI labai gerai sugeba padaryti taip, kad tiekėjų duomenys atrodytų tvarkingi.

Tačiau tai ne visada reiškia, kad duomenys yra paruošti e. prekybos verslui valdyti.

Būtent šią dalį daugelis parduotuvių savininkų praleidžia, kai pirmą kartą išgirsta apie DI tiekėjų duomenų valdymą. Dirbtinis intelektas gali padėti išvalyti, klasifikuoti, palyginti, papildyti ir analizuoti tiekėjų informaciją. Tačiau jis negali stebuklingai paversti silpnos tiekėjo sistemos patikima operacija, jei pagrindai yra netvarkingi.

Prieš kurį laiką peržiūrėjome tiekėjo katalogą, kuris atrodė kaip tobulas kandidatas automatizavimui. Tūkstančiai produktų. Geros kainos. Reguliarūs likučių atnaujinimai. Failas atsidarė be klaidų. Visi buvo nusiteikę optimistiškai.

Tada patikrinome detales.

Kai kuriems produktams trūko EAN kodų. Dydžiai buvo rašomi trimis skirtingais formatais. Likučių reikšmės buvo maišomos tarp „taip / ne“, skaičių ir teksto. Vienas kategorijos pavadinimas buvo naudojamas visiškai skirtingoms produktų grupėms. Kelios nuotraukų URL nuorodos veikė tik tada, kai buvo atidaromos iš paties tiekėjo svetainės.

DI įrankis galėjo padėti aptikti šablonus. Jis galėjo pasiūlyti kategorijų pataisymus. Jis galėjo pažymėti trūkstamus laukus. Tačiau jis negalėjo nuspręsti, ar tas tiekėjas yra operaciškai patikimas. Tam vis dar reikėjo verslo taisyklių, e. prekybos konteksto ir aiškaus supratimo, kaip turi veikti parduotuvė.

DI tiekėjų duomenų valdymas nėra stebuklingas duomenų taisymas

Didžiausias nesusipratimas apie DI tiekimo grandinės valdyme yra mintis, kad jis gali automatiškai „sutvarkyti tiekėjų duomenis“.

Kartais jis gali padėti. Tačiau yra skirtumas tarp duomenų pagerinimo ir pasitikėjimo duomenimis.

DI gali pasiūlyti, kad „Blk“ greičiausiai reiškia „Black“. Jis gali aptikti, kad „XL“, „Extra Large“ ir „X-Large“ galėtų priklausyti tai pačiai dydžių grupei. Jis gali identifikuoti dubliuotus produktų pavadinimus, trūkstamas reikšmes, neįprastus likučių pokyčius ar įtartinai atrodančius kainų judėjimus.

Tačiau DI nežino jūsų maržos taisyklių, prekyviečių reikalavimų, siuntimo apribojimų, grąžinimų rizikos ar santykių su tiekėju istorijos, nebent šios taisyklės yra aiškiai apibrėžtos.

Todėl DI tiekėjų valdymo įrankiai naudingiausi tada, kai palaiko struktūruotą procesą. Jie neturėtų jo pakeisti.

Kur DI iš tikrųjų gali padėti tiekėjų duomenims

Tinkamai naudojamas dirbtinis intelektas tiekėjų valdyme gali sutaupyti laiko ir sumažinti klaidų skaičių. Naudingiausios jo taikymo sritys dažniausiai yra praktiškos, o ne futuristinės.

E. prekybos komandoms DI gali padėti su:

• Duomenų tvarkymu: aptikti nenuoseklias reikšmes, dubliuotus produktų pavadinimus, trūkstamus atributus ir neįprastą formatavimą.
• Produktų kategorijų priskyrimu: siūlyti kategorijas pagal produktų pavadinimus, aprašymus ir atributus.
• Atributų susiejimu: padėti susieti tiekėjo laukus su e. prekybos laukais, tokiais kaip spalva, dydis, medžiaga, prekės ženklas ar suderinamumas.
• Tiekėjų duomenų analitika: pastebėti likučių prieinamumo, kainų pokyčių, produktų spragų ar srauto kokybės šablonus.
• Rizikos signalais: identifikuoti tiekėjus, kurie dažnai keičia formatus, pašalina produktus arba pateikia neišsamius duomenis.

Būtent čia tiekėjų duomenų automatizavimas tampa vertingas. Ne todėl, kad DI perima viską, o todėl, kad padeda komandoms greičiau pastebėti problemas.

Pavyzdžiui, jei tiekėjas sraute pakeičia „in_stock“ į „available_qty“, išmanesnė sistema gali aptikti, kad struktūra pasikeitė. Jei produktų kainos staiga sumažėja 80 %, DI paremti pirkimų įrankiai gali pažymėti problemą dar prieš neteisingai kainai pasiekiant jūsų parduotuvę ar prekyvietę.

Tai nėra įspūdingi naudojimo atvejai. Tačiau būtent tokie atvejai saugo kasdienes e. prekybos operacijas.

Kur DI vis dar reikia žmogaus taisyklių

DI yra silpnesnis tada, kai klausimas yra ne „kaip atrodo šie duomenys?“, o „ką turėtume su jais daryti?“

Pavyzdžiui, likučių sinchronizavimas. Jei tiekėjas siunčia likučio kiekį „2“, ar turėtumėte paskelbti abu vienetus? Vieną pasilikti kaip rezervą? Paslėpti produktą? Pažymėti kaip mažą likutį? Prekyvietėms taikyti kitokią logiką nei savo parduotuvei?

DI gali padėti išanalizuoti situaciją, bet sprendimas priklauso nuo jūsų verslo modelio.

Tas pats galioja kainodarai. Mašininio mokymosi tiekimo grandinės sistema gali aptikti kainų pokyčius, tačiau ji automatiškai nežino, ar jūsų parduotuvė turėtų iš karto atnaujinti kainas, laukti patvirtinimo, taikyti maržos taisyklę ar tam tikrus prekės ženklus pašalinti iš automatinių atnaujinimų.

Todėl stipriam DI paremtam pirkimų procesui vis dar reikia aiškių taisyklių apie:

• kuriais tiekėjo laukais pasitikima,
• kurie pokyčiai reikalauja patvirtinimo,
• kaip dažnai turėtų būti atnaujinami likučiai ir kainos,
• kurie produktai gali būti automatiškai publikuojami,
• kurie tiekėjai tinkami sinchronizavimui su prekyvietėmis.

Be šių taisyklių DI gali priversti duomenis judėti greičiau, bet nebūtinai geriau.

Tikrasis klausimas: ar jūsų tiekėjų duomenys paruošti DI?

Prieš klausiant, ar DI gali valdyti tiekėjų duomenis, geriau paklausti, ar tiekėjų duomenys apskritai paruošti valdymui.

Tiekėjas neturi būti tobulas. Tačiau turi būti pakankamai struktūros, su kuria galima dirbti.

Pažiūrėkite į tiekėjo srautą ar katalogą ir paklauskite:

Ar produktų identifikatoriai nuoseklūs? Ar likučių ir kainų laukai aiškūs? Ar kategorijos suprantamos? Ar nuotraukų nuorodos tinkamos naudoti? Ar produktų variacijos tvarkomos tinkamai? Ar tiekėjas reguliariai pateikia atnaujinimus? Ar duomenis galima prijungti per API, XML, CSV, XLSX ar kitą stabilų formatą?

Jei atsakymas dažniausiai yra taip, tada DI tiekimo grandinės optimizavimas gali tapti iš tiesų naudingas. Galite pradėti naudoti išmanesnį tiekėjų valdymą pokyčių stebėjimui, rizikų aptikimui ir greitesniam produktų duomenų gerinimui.

Jei atsakymas dažniausiai yra ne, DI problemos nepašalins. Jis tiesiog aiškiau ją parodys.

DI gali padėti pasirinkti geresnius tiekėjus

Viena naudinga DI taikymo sritis tiekėjų valdyme yra tiekėjų palyginimas.

Užuot lyginę tik produktų skaičių ar kainas, e. prekybos verslai gali lyginti tiekėjus pagal operacinę kokybę:

• Kiek išsamūs jų produktų duomenys?
• Kaip dažnai jie atnaujina likučius?
• Kiek stabili jų srauto struktūra?
• Kiek produktų turi trūkstamus svarbius laukus?
• Kiek tiekėjas tinkamas automatiniams produktų atnaujinimams?

Tai paverčia tiekėjų atranką labiau duomenimis grįstu DI pirkimų procesu. Tai taip pat padeda išvengti dažnos klaidos: pasirinkti tiekėją todėl, kad katalogas atrodo didelis, o vėliau suprasti, kad duomenys nuolat sukuria papildomo darbo.

Dropshipperiams ir internetiniams pardavėjams tai svarbu, nes tiekėjo kokybė veikia ne tik pirmą importą. Ji veikia kiekvieną produktų atnaujinimą po jo.

Kaip padeda Wise2Sync

Wise2Sync padeda e. prekybos verslams rasti ir įvertinti tiekėjus galvojant apie automatizavimą.

Užuot žiūrėjus tik į tai, ar tiekėjas turi produktų, Wise2Sync sutelkia dėmesį į tai, ar tiekėjų duomenys iš tikrųjų gali palaikyti e. prekybos operacijas. Tai apima produktų srautus, likučių atnaujinimus, kainų sinchronizavimą, tiekėjų integracijas, API, XML, CSV, XLSX palaikymą ir prekyviečių darbo eigas.

Tai svarbu, nes DI tiekėjų duomenų valdymas geriausiai veikia tada, kai tiekėjų informacija jau yra pakankamai struktūruota, kad ją būtų galima apdoroti, palyginti ir stebėti.

Wise2Sync gali padėti žiūrėti plačiau nei tik į patrauklias tiekėjo katalogo dalis ir užduoti praktiškesnius klausimus:

Ar šis tiekėjas gali patikimai atnaujinti likučius? Ar produktų duomenys tinkami automatizavimui? Ar laukai pakankamai išsamūs? Ar tiekėjas palaiko tokio tipo integraciją, kurios reikia jūsų verslui? Ar šis tiekėjas palengvins kasdienes operacijas, ar jas apsunkins?

Tai yra toks tiekėjo vertinimas, kurį DI gali palaikyti, bet jis turėtų prasidėti nuo tinkamo tiekėjų duomenų pagrindo.

Baigiamosios mintys

Taigi, ar DI gali valdyti tiekėjų duomenis?

Taip, bet tik tada, jei suprantate, ką DI daro gerai.

DI gali analizuoti tiekėjų duomenis, aptikti šablonus, palaikyti automatizuotą tiekėjų duomenų apdorojimą, gerinti kategorijų priskyrimą ir padėti e. prekybos komandoms greičiau priimti sprendimus. Jis gali palaikyti prognozuojamos tiekimo grandinės analitikos ir realaus laiko tiekėjų duomenų DI darbo eigas, kai įvesties duomenys yra pakankamai patikimi.

Tačiau DI negali pakeisti tiekėjo patikros. Jis negali nestabilių srautų paversti stipriais santykiais su tiekėjais. Jis negali nuspręsti jūsų verslo taisyklių, jei jų pirmiausia neapibrėžiate.

Išmaniausias požiūris nėra laukti, kol DI visiškai išspręs tiekėjų duomenų problemas. Geriau rinktis tiekėjus, kuriuos lengviau įvertinti, lengviau prijungti ir lengviau valdyti.

Būtent čia DI tiekėjų duomenų valdymas tampa praktiškas: ne kaip stebuklingas mygtukas, o kaip išmanesnis sluoksnis ant geresnių tiekėjų pasirinkimų.