Dữ liệu điểm bán hàng không phải là keo nha cai euro giải pháp phổ quát, Bauer Research tìm thấy
Các nhà nghiên cứu Bauer đưa ra nghi ngờ về các hệ thống thu thập dữ liệu điểm bán hàng cho các chiến lược phân tích kinh doanh
Xuất bản vào ngày 19 tháng 11 năm 2019
Nó phổ biến cho các chuyên gia tư vấn chuỗi cung ứng để thúc giục các công ty để đầu tư vào các hệ thống thu thập dữ liệu điểm bán hàng (POS) như là keo nha cai euro thành phần của Chiến lược phân tích kinh doanh của họ. Họ yêu cầu keo nha cai euro mỏ vàng tiềm năng cho Các tổ chức đang tìm cách cải thiện độ chính xác dự báo, từ đó tăng cường Dịch vụ khách hàng và giảm thiểu đầu tư hàng tồn kho.
Nghiên cứu mới từ keo nha cai euro College of Business Casts Nghi ngờ về yêu cầu đó và đưa ra keo nha cai euro đánh giá thực tế hơn. Hệ thống dữ liệu POS có thể cải thiện độ chính xác dự báo cho kế hoạch nhu cầu (ví dụ: công suất trung hạn lập kế hoạch và lập kế hoạch), nhưng là keo nha cai euro mua hàng không cần thiết, tốn kém khi nó đến Để cải thiện độ chính xác dự báo và khả năng kiểm kê cho đơn đặt hàng sự hoàn thành.
Nghiên cứu được thực hiện bởi ba quản lý chuỗi cung ứng Giảng viên từ Khoa Bauer củaty le ty le ty le ty le ty le ty le ty(Phó giáo sưFunda Sahin, Giáo sưe. Powell Robinson, và Phó giáo sư Arunachalam Narayanan, trước đây của Bauer) có thể ngăn chặn các nhà quản lý chuỗi cung ứng làm cho keo nha cai euro người đắt tiền sai lầm.
Kế hoạch đầy đủ theo yêu cầu và đơn đặt hàng: Tác động của dữ liệu điểm bán hàng, đơn đặt hàng của nhà bán lẻ và các đơn đặt hàng của trung tâm phân phối về độ chính xác của dự báo, đã được công bố trong Top TerTạp chí Quản lý hoạt độngNăm nay. Trong đó, các tác giả trình bày phát hiện của họ rằng các đơn đặt hàng đến từ các cơ sở hạ nguồn vượt trội so với POS như keo nha cai euro tín hiệu nhu cầu để thực hiện đơn đặt hàng tại cả trung tâm phân phối và nhà cung cấp. Các nhà nghiên cứu đã so sánh độ chính xác của dự báo cho các tín hiệu nhu cầu khác nhau bằng cách sử dụng dữ liệu quy mô lớn từ chuỗi siêu thị khu vực lớn.
Sau khi mở rộng phân tích bằng cách thay đổi nhu cầu và Các tham số chuỗi cung ứng, họ đã tìm thấy việc thu thập dữ liệu POS không phải là phổ quát giải pháp cho độ chính xác dự báo và có thể thu thập dữ liệu không cần thiết và chi phí phân tích.
Sử dụng dữ liệu POS để tăng cường độ chính xác dự báo xuất hiện Thường xuyên trong các cuộc thảo luận của lớp MBA, Sahin nói. Các kết quả nghiên cứu cung cấp cho sinh viên keo nha cai euro quan điểm dựa trên khoa học, nhiều sắc thái hơn trong các cuộc trò chuyện với các chuyên gia tư vấn hoặc lãnh đạo cấp cao.
Thông tin đặt hàng của nhà bán lẻ chia sẻ rẻ hơn và dễ dàng hơn hơn là chia sẻ dữ liệu POS khi nói đến việc thực hiện đơn đặt hàng, cô ấy nói. Giá trị của nó Thực sự phụ thuộc vào mục tiêu lập kế hoạch cụ thể của bạn.