Konsekuensi negatif ketika bisnis gagal mengantisipasi permintaan

Memproyeksikan angka penjualan dan merencanakan puncak permintaan pelanggan sangat penting untuk mempertahankan bisnis yang sukses dan membuat pelanggan senang. Faktanya, perencanaan yang buruk dapat memiliki konsekuensi negatif yang luas pada operasi, pertumbuhan, dan reputasi bisnis.

Berikut adalah beberapa studi kasus tentang kegagalan manajemen inventaris merek besar, serta masalah umum manajemen inventaris dan cara untuk menghindarinya.

Studi kasus penawaran dan permintaan yang gagal

Walmart

Dengan lebih dari 11.000 toko di 27 negara dan rata-rata persediaan $32 miliar, rantai pasokan Walmart sangat kompleks. Tetapi meskipun logistik mereka dikenal sangat presisi dan berteknologi maju, pada tahun 2013 mereka juga mengembangkan reputasi karena memiliki masalah kehabisan stok yang serius di dalam toko.

Kurangnya stok mereka di rak dikaitkan dengan inventaris yang salah kelola – artinya stok tersedia di gudang, tetapi tidak ada cukup staf untuk memindahkannya ke rak. Dalam hal ini, tindakan pemotongan biaya menghasilkan pengalaman pelanggan yang negatif bagi banyak orang, yang sebenarnya dapat dihindari dengan memperkirakan permintaan dengan benar.

Nike

Pada tahun 2001, Nike menginstal perangkat lunak perencanaan permintaan tanpa pengujian yang memadai, mengakibatkan kelebihan stok sepatu dengan penjualan rendah dan tidak cukup stok Air Jordan yang populer. Ini berakhir dengan biaya penjualan Nike senilai $100 juta, menurut siaran pers perusahaan.

Dalam hal ini, Nike kalah dengan mencoba menerapkan sistem baru terlalu cepat. Meskipun teknologi permintaan dan perkiraan sangat penting untuk memprediksi penjualan dan mengelola inventaris, setiap sistem baru harus melalui pengujian yang ketat sebelum diluncurkan.

Studi kasus penawaran dan permintaan yang berhasil

IKEA

Strategi manajemen inventaris IKEA bergantung pada sistem inventaris eksklusif yang menyediakan data point-of-sale (POS) kepada manajer logistik dan data sistem manajemen gudang yang menguraikan berapa banyak inventaris yang masuk ke toko melalui pengiriman langsung dan dari pusat distribusi. Dari informasi ini, manajer logistik dapat secara akurat memperkirakan penjualan untuk beberapa hari berikutnya dan memesan produk untuk memenuhi permintaan yang diharapkan. Jika data penjualan tidak sesuai dengan perputaran proyek pada hari itu, manajer akan menghitung stok produk secara manual.

Di sini, kita dapat melihat contoh luar biasa dari teknologi peramalan yang membantu logistik bisnis, dengan proses manual yang berfungsi sebagai jaring pengaman untuk memastikan akurasi yang lengkap.

Zara

Pendekatan produksi tepat waktu Zara berarti mereka merancang, memproduksi, mendistribusikan, dan menjual pakaian dalam periode dua minggu. Mereka menyimpan sejumlah besar produksi di dalam perusahaan, sehingga mereka dapat lebih fleksibel dalam siklus produksi mereka dan mengontrol lebih banyak rantai pasokan dan proses manufaktur daripada pesaing.

Jadi, bagaimana mereka mengelola siklus produksi yang begitu efisien? Data umpan balik penjualan dan pelanggan dikirim kembali ke desainer Zara segera setelah diterima sehingga penyesuaian dapat dilakukan dengan cepat sesuai dengan permintaan pelanggan. Mereka juga memiliki kapasitas tenaga kerja ekstra setiap saat sehingga mereka dapat memenuhi permintaan saat berpindah – mendukung pendekatan manajemen inventaris perusahaan yang ramping.

Apel

Masalah penawaran dan permintaan umum

Kekurangan staf

Jika Anda belum cukup memperkirakan penjualan dan memperhitungkan periode penjualan puncak, ada kemungkinan Anda akan kekurangan staf di dalam toko, di gudang, atau menyediakan layanan pelanggan secara online.

Memiliki terlalu sedikit staf berarti pengalaman pelanggan yang buruk dan gangguan proses pemenuhan, jadi penting untuk memprediksi periode puncak sebelumnya berdasarkan data penjualan sebelumnya. Berinvestasi dalam solusi seperti FBA (Fulfilment by Amazon) juga dapat mengurangi tekanan karena harus mengelola seluruh proses pemenuhan secara internal, dan membantu memastikan pelanggan Anda menerima produk mereka tepat waktu.

Penganggaran operasi yang salah

Sulit untuk menganggarkan belanja operasional tanpa peramalan yang memadai. Jika Anda mengalami lonjakan penjualan yang tidak terduga, kemungkinan Anda tidak akan memiliki fasilitas operasional untuk memenuhi permintaan. Dengan menggunakan data perkiraan penjualan dan strategi manajemen inventaris yang cerdas, Anda akan memiliki staf, teknologi, dan inventaris yang siap untuk menangani peningkatan permintaan pelanggan, saat dan saat itu terjadi.

Kehilangan kredibilitas

Di atas segalanya, peramalan penjualan dan perencanaan persediaan yang buruk dapat memiliki dampak negatif yang signifikan terhadap kredibilitas bisnis. Jika Anda tidak dapat memenuhi permintaan, Anda akan memberikan pengalaman pelanggan yang tidak memuaskan, yang pada gilirannya menyebabkan hilangnya penjualan lebih lanjut.

Dengan perkiraan penjualan yang akurat, Anda dapat mencapai tingkat pengiriman tepat waktu (OTIF) yang lebih tinggi. Informasi dari perkiraan penjualan membantu memastikan Anda membuat atau memesan produk saat dibutuhkan, yang pada akhirnya menghasilkan pelanggan yang lebih bahagia dan lebih banyak penjualan.