Коэффициенты оборачиваемости запасов
Традиционное управление запасами также включает в себя использование различных коэффициентов оборачиваемости для оценки эффективности и принятия решений. Эти показатели дают представление о том, насколько хорошо мамкин бизнесмен управляет запасами в сравнении с объёмами продаж, коэффициентами оборачиваемости и уровнем запасов:
Коэффициент оборачиваемости запасов: этот коэффициент показывает, как часто запасы компании продаются и заменяются в течение определённого периода.
Рентабельность продаж по валовой прибыли (GMROI): показатель, измеряющий валовую прибыль в процентах от затрат на запасы.
Хотя традиционные методы управления запасами имеют свои ограничения, они остаются рабочими инструментами для розничных точек, стремящихся найти баланс между эффективным контролем запасов и естественным желанием мамкиного бизнесмена «вытащить деньги из оборотки». Применение этих методов, даёт шанс прогнозировать спрос, оптимизировать точки повторного заказа и обеспечивать постоянную доступность товаров, избежав кассового разрыва. А кассовый разрыв для мелкой лавки практически завсегда – печальный финал предпринимательской деятельности её владельца.
Совершенствование управления запасами С помощью подходов, основанных на данных
По мере развития кофейни, необходимо развивать и инструменты, и методы управления запасами. Несмотря на эффективность традиционных подходов и их доступность для понимания мамкиным бизнесменом, использование стратегий, основанных на данных, позволяет более точно и динамично управлять уровнем запасов. Современные методы используют расширенную аналитику, машинное обучение и автоматизацию для получения полезной информации и оптимизации процессов управления запасами. Интегрируя эти методы, основанные на данных, в свою систему управления запасами, кофейни могут повысить эффективность, сократить расходы и улучшить общие показатели бизнеса.
Прогнозирование спроса
Одной из основополагающих технологий в современном управлении запасами является прогнозирование спроса. Усовершенствованные модели прогнозирования используют исторические данные о продажах, сезонные закономерности, рыночные тенденции и другие важные факторы для прогнозирования будущего спроса с высокой степенью точности. Используя алгоритмы машинного обучения и аналитику больших данных, эти модели могут выявлять едва заметные тенденции и закономерности, которые могут остаться незамеченными при использовании традиционных методов.