AI اور ریئل ٹائم ڈیٹا آن لائن ریٹیل کو طلب کی پیشن گوئی کرنے اور انوینٹری کی خرابی کو روکنے میں مدد کرتا ہے۔

موسم گرما تیز شاپنگ ایپس کے صارفین کی کھپت کی عادات کو مسلسل تبدیل کرتا ہے۔ Daki میں، ان تبدیلیوں کی نشاندہی براؤزنگ، سیلز اور ریکرنس ڈیٹا کے مسلسل تجزیے سے کی جاتی ہے، جس سے کمپنی کو رویے کے نمونوں کا نقشہ بنانے اور اپنے آپریشن کو موسمی تقاضوں کے مطابق ڈھالنے کی اجازت ملتی ہے۔.

پلیٹ فارم کے اندرونی اعداد و شمار کے مطابق، موسم گرما کے مہینوں کے دوران، مشروبات اور فوری استعمال سے متعلق زمرے پچھلے مہینوں کے مقابلے فروخت کے حجم میں نمایاں اضافہ درج کرتے ہیں۔ پینے کے لیے تیار مصنوعات (پینے کے لیے تیار)، مثال کے طور پر، 92% کی اونچائی ہے، جب کہ مشروبات کی تیاری سے متعلق اشیاء تقریباً 55.7% بڑھتی ہیں۔ برف اور لوازمات کا زمرہ بھی 45.3% آگے بڑھتا ہے، موسم کے مخصوص سماجی مواقع پر مشروبات کی کھپت میں اضافے کے بعد۔.

دیگر زمرے بھی مدت میں مطابقت حاصل کرتے ہیں۔ آئس کریم اور اکائی نے 42.2% کی ترقی درج کی، سمندری غذا میں 42.9% اضافہ ہوا اور اسپرٹ فروخت کے حجم میں 38.3% کا اضافہ کرتے ہیں۔ پانی، جوس اور سافٹ ڈرنکس جیسی مشروبات بھی ترقی کو ظاہر کرتی ہیں، جس سے ہائیڈریشن سے وابستہ اشیاء کی ترجیح کو تقویت ملتی ہے اور گرم دنوں میں فوری استعمال ہوتا ہے۔.

تجزیہ آرڈرز کی ساخت میں تبدیلیوں کی طرف بھی اشارہ کرتا ہے۔ مشروبات اور تازہ اشیاء موسم گرما کے دوران کارٹ میں زیادہ جگہ پر قبضہ کرنا شروع کر دیتے ہیں۔ سافٹ ڈرنکس، پھل، جوس اور سافٹ ڈرنکس، سبزیاں اور پانی جیسی اقسام پلیٹ فارم پر رکھے گئے آرڈرز میں اپنی موجودگی کو بڑھاتی ہیں، جس کی تشکیل کمپنی “summer شاپنگ کارٹچائل کے طور پر کرتی ہے۔.

ایک اور تحریک کا مشاہدہ کیا جاتا ہے فعال مشروبات کی موجودگی کی توسیع، جو مدت کے دوران احکامات میں بھی زیادہ شرکت کرتے ہیں. رویے تیز صارفین کی مصنوعات اور ہائیڈریشن، تازگی اور عملییت سے منسلک اشیاء کے لئے زیادہ ترجیح کی نشاندہی کرتا ہے.

ان نمونوں کی نگرانی ڈیٹا کراسنگ سے کی جاتی ہے جو آرڈر ٹائم، لوکیشن، کھپت پروفائل اور خریداری کی تاریخ جیسے عوامل پر غور کرتے ہیں۔ اس معلومات سے، Daki درجہ بندی، سپلائی اور تجارتی حکمت عملیوں کو ایڈجسٹ کرتا ہے، زیادہ ٹرن اوور والی مصنوعات کو ترجیح دیتا ہے اور طلب میں چوٹیوں کا اندازہ لگاتا ہے۔.

“In فاسٹ ریٹیل، جو صارفین کو سمجھتا ہے سب سے پہلے سامنے آتا ہے۔ ڈیٹا کے ساتھ ہمارا کام رویے کو فیصلے میں تبدیل کرنا ہے، چاہے درجہ بندی کو ایڈجسٹ کرنا ہو، زمروں کو ترجیح دینا ہو یا تقریباً حقیقی وقت میں تبدیلیوں پر رد عمل ظاہر کرنا۔ موسم گرما میں، مثال کے طور پر، کارٹ میں تبدیلی آتی ہے، اور خوردہ جو اس تحریک کی پیروی نہیں کرتا ہے، مطابقت کھو دیتا ہے۔ آج، چیلنج صرف صحیح مصنوعات کا ہونا نہیں ہے، بلکہ صارف کے لمحے کی تشریح کرنا ہے۔ جب ہم سمجھتے ہیں کہ کارٹ میں کیا ہو رہا ہے ایک رجحان، ایک موقع یا عادت کی تبدیلی ہے تو ہم پورٹ فولیو کو تیزی سے دوبارہ ترتیب دے سکتے ہیں اور ڈیمانڈ کی ہر چوٹی کو بہتر طریقے سے پکڑ سکتے ہیں۔، ان پورٹ فولیو میں تبدیلیاں.”

ایگزیکٹو کے مطابق، زیادہ مانگ کے دوران لاجسٹکس کی کارکردگی اور مصنوعات کی دستیابی کو یقینی بنانے کے لیے ریئل ٹائم ڈیٹا کا استعمال بنیادی ہے۔ درجہ بندی کی کمک حاصل کرنے والی اشیاء میں وہ غذائیں ہیں جن کا مقصد ہلکا اور فعال معمول ہے، جیسے پھل، دہی، گرینولا، جئی، مونگ پھلی کا مکھن اور نمکین، نیز تیز کھانے کے لیے پروٹین اور اشیاء، جیسے گوشت، سبزیاں، سلاد اور کاربوہائیڈریٹ۔ فلاح و بہبود اور کارکردگی سے وابستہ مشروبات اور سپلیمنٹس، جیسے پروٹین ڈرنکس، وہی پروٹین، کریٹائن اور الیکٹرولائٹس، کو بھی تبدیل کرنے پر زیادہ توجہ دی جاتی ہے۔.

“O سمر لانچوں کا برفانی تودہ لاتا ہے، لیکن ہمارا کردار صرف پیشکش کو بڑھانا نہیں ہے، بلکہ ایسے انتخاب کرنا ہے جو واقعی صارفین کے لیے معنی خیز ہوں۔ یہ کیوریشن سیزن سے پہلے شروع ہوتی ہے، ڈیٹا کی گہرائی سے پڑھنے، رجحانات کی شناخت اور درجہ بندی میں داخل ہونے کے بارے میں اسٹریٹجک فیصلوں کے ساتھ۔ آخر میں، کسٹمر کی ٹوکری کی تیاری کے لیے توازن کے تجزیہ اور اچھی شرطوں کی ضرورت ہوتی ہے، ہمیشہ اس سلسلے میں مستقل مزاجی کے ساتھ جو ہمارا برانڈ ڈیلیور کرنے کے لیے تیار کرتا ہے، ڈاکی کی کمرشل ڈائریکٹر ماریہ وکٹوریہ فرنر کہتی ہیں۔.

موسمی کھپت کا تجزیاتی مطالعہ ڈکی کی حکمت عملی کا حصہ ہے کہ ڈیٹا کو کاروباری فیصلوں کی بنیاد کے طور پر استعمال کیا جائے، سال بھر صارفین کے رویے، آپریشن اور کاروباری منصوبہ بندی کو جوڑ دیا جائے۔.