أدى التجارة الإلكترونية إلى تغيير كامل لما يتوقعه العملاء من قطاع ما بعد البيع في صناعة السيارات هذه الأيام. حوالي 73٪ من مشتري الأعمال يريدون توصيل قطع الإصلاح الحرجة لديهم اليوم أو على أقصى تقدير غدًا. يُعد هذا النوع من الطلبات العاجلة مصدر ضغط كبير على موزعي قطع غيار السيارات عبر الإنترنت، الذين يحتاجون إلى إعادة التفكير في طريقة تعاملهم مع الطلبات. فلم تعد الطرق التقليدية فعّالة بعد الآن. وعندما تتأخر الشحنة حتى ليوم واحد، تتوقف ورش الإصلاح عن العمل. ووجد معهد بونيمون أن هذه التأخيرات تكلف الشركات نحو 740,000 دولار سنويًا، لأن لا شيء يمكن إنجازه أثناء الانتظار. ثم هناك مشكلة التأكد من أن القطع تناسب المركبات المناسبة بالفعل. فإذا تم إرسال كرسي أو مستشعر خاطئ، فهذا يعني عمليات إرجاع مكلفة بالإضافة إلى تضرر العلاقات مع العملاء. أما الموزعون الأذكياء الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالاحتياجات والمستودعات الآلية، فيشهدون انخفاضًا في مشكلات المخزون بنسبة 30٪ وانخفاضًا في الأخطاء بنسبة 45٪. لم تعد هذه الأنظمة مجرد إضافات مرغوبة، بل أصبحت ضرورية تمامًا لأي شخص يرغب في الاستمرار في العمل.
في عالم بيع قطع الغيار الأوتوماتيكية عبر الإنترنت الصعب هذه الأيام، فإن الشحنات المتأخرة أو الطلبات الخاطئة تُسبب فوضى كبيرة لمحلات الإصلاح وتصيب أرباح الوكالات بشكل كبير. وجود نظام تتبع فعلي في الوقت الحقيقي يعني عدم الاضطرار إلى التخمين طوال العملية بأكملها، بدءًا من تواجد القطع على رفوف المستودع وحتى تسليمها مباشرةً إلى باب العميل. يمكن للموزعين اكتشاف المشاكل مبكرًا بدلًا من الانتظار حتى يحدث خطأ ما. والنتيجة النهائية؟ تقضي المحلات وقتًا أقل بنسبة تتراوح بين 30 إلى 50 بالمئة في انتظار القطع، إضافة إلى وفورات مالية للشركات لأنها لم تعد مضطرة لدفع رسوم إضافية مقابل عمليات التسليم العاجلة بنفس المعدل.
الأنظمة التي تعمل بواسطة واجهات برمجة التطبيقات (APIs) تجمع بين قواعد بيانات المخزون، وبرامج المستودعات، والخدمات اللوجستية للنقل على شاشة واحدة، بدلاً من أن تظل المعلومات عالقة في زوايا منفصلة من العمل، مما يستغرق وقتًا طويلاً لاتخاذ القرارات. وفي الوقت نفسه، تقوم أجهزة الاستشعار الصغيرة الخاصة بالإنترنت من الأشياء (IoT) الموضوعة داخل الطرود بتتبع مكان توجه الأشياء، ودرجة الحرارة التي تتعرض لها، وما إذا كانت هناك معاملة خشنة أثناء النقل. وترسل هذه الأجهزة الصغيرة تنبيهات فورية عند حدوث أي خطأ، مثل توقف الشاحنة في مكان غير متوقع أو تعرض العناصر الحساسة لصدمات شديدة جدًا. ويمنح دمج هاتين التكنولوجيتين الموزعين تحكمًا أفضل بكثير في عملياتهم بشكل شامل.
من خلال دمج الاتصال عبر واجهة برمجة التطبيقات (API) مع التتبع المادي عبر إنترنت الأشياء (IoT)، تقلل الموزعون الاستفسارات اليدوية حول الحالة بنسبة 70%، مع تحقيق قابلية تتبع الشحنات تزيد عن 99%—دون الاعتماد على أدوات قديمة متفرقة.
عندما يتعلق الأمر بقطع غيار السيارات المباعة عبر الإنترنت، فإن التأخير في الشحن يؤثر سلبًا على ورش الإصلاح من حيث إنجاز العمل في الوقت المطلوب والحفاظ على رضا العملاء. لكن في الوقت الحالي، تساهم الحلول الرقمية في تقليل المدة اللازمة لإرسال القطع. وقد انخفضت تكاليف الشحن ما بين 15% إلى 30% بفضل الأنظمة الآلية الذكية. لم يعد هناك حاجة لتعديل طرق التسليم يدويًا، وهي مهمة كانت مرهقة للغاية في السابق. والأهم من ذلك، أن الفنين يمكنهم الآن تتبع مكان شحناتهم في أي لحظة. وهذا أمر بالغ الأهمية عند التعامل مع قطع تحتاج إلى الوصول بسرعة، مثل المولدات أو بطانات الفرامل على سبيل المثال.
أنظمة إدارة النقل، أو ما تُعرف اختصارًا بـ TMS، تُحدث فرقًا حقيقيًا في الطريقة التي تتعامل بها الشركات مع احتياجاتها من الشحن. تستخدم هذه الأنظمة الذكاء الاصطناعي لتحديد أفضل الطرق من خلال تحليل عوامل مثل الاختناقات المرورية، والطقس السيئ، ومدى توفر المساحات لدى شركات النقل في الوقت الحالي. وتُعدّل الخوارزميات الذكية المستخدمة فيها طرق التسليم باستمرار حسب الحاجة، ما يعني وصول الطرود بشكل أسرع في معظم الأحيان. نحن نتحدث عن تحسن بنسبة تتراوح بين 18 إلى 22 بالمئة في أوقات النقل، إضافة إلى تقليل الأميال المهدرة نتيجة قيادة الشاحنات فارغة. وعند التعامل مع مواد حساسة مثل البطاريات أو بعض السوائل التي تحتاج إلى درجات حرارة محددة أثناء النقل، تتصل أنظمة TMS بأجهزة الاستشعار الصغيرة المتصلة بالإنترنت للتأكد من بقاء كل شيء ضمن الحدود الآمنة طوال مدة الشحن. ويساعد ذلك في تفادي المشكلات المكلفة لاحقًا عندما تصل البضائع تالفة أو متأخرة. بالنسبة لأولئك الذين يشحنون قطع غيار السيارات عبر الحدود إلكترونيًا، فإن هذا النوع من الدقة يصنع فرقًا كبيرًا، لأن سلطات الجمارك لا تعطي سوى وقت محدود قبل بدء فرض الغرامات. تشير الشركات التي نفذت هذه الأنظمة إلى أنها تلتزم بمواعيد تسليمها بنسبة تصل إلى 99.2 بالمئة، حتى في ظل تقلبات أسعار الوقود الحادة ونقص الشاحنات المتاحة.
يأتي إدارة المخزون للأجزاء الآلية عبر الإنترنت مع مجموعة كاملة من المشكلات. فهناك عدد كبير جدًا من أكواد التعريف الفريدة (SKUs) التي يتعين تتبعها، ويستمر الطلب في التغير من منطقة إلى أخرى دون سابق إنذار، ولا توجد هامش تقريبًا بين امتلاك الكثير من المخزون أو القليل جدًا منه. فالأساليب التقليدية إما تُجمّد الأموال في مستودعات مليئة بسلع لا يريدها أحد حاليًا، أو تترك ورش الإصلاح في حالة هلع عندما تحتاج إلى شيء عاجل. والخبر الجيد هو أن الأنظمة الذكية المدعومة بالذكاء الاصطناعي تحلل سجلات المبيعات السابقة، وأنواع السيارات التي يسجّلها الناس كل عام، وكيف تؤثر الفصول على عادات الشراء، بل وحتى الظروف الجوية المحلية، لتتنبأ بما قد يحدث لاحقًا. وتتيح هذه التنبؤات للشركات وضع مخزونها في الأماكن الأكثر أهمية ضمن شبكة سلسلة التوريد. ووفقًا لبيانات قطاع الصناعة، يمكن لهذا النوع من التخطيط الذكي أن يقلل نفقات التخزين بنسبة تتراوح بين 18% و25%. وهذا يُحدث فرقًا حقيقيًا للشركات التي تحاول الحفاظ على قدرتها التنافسية مع السيطرة على التكاليف.
تُعد أدوات التعلم الآلي الذكية قادرة حاليًا على اكتشاف جميع أنواع الأنماط المخفية للطلب. على سبيل المثال، فإنها تربط بين عمر السيارات في المناطق المختلفة وبين التوقيت الذي يُستبدل فيه العملاء عادةً بأقراص الفرامل الخاصة بهم، أو تلاحظ أن البطاريات تُباع بشكل أفضل خلال فترات الطقس الحار أو البارد جدًا. وتساعد هذه الرؤى في الحفاظ على رفوف المخازن ممتلئة بالقطع التي يحتاجها العملاء فعليًا في الوقت الحالي، بدلًا من ترك العناصر التي يتباطأ بيعها تتراكم في المستودعات حيث لا يريدها أحد. كما يستمر النظام بأكمله في التحسن مع مرور الوقت، حيث يتم تحديث التنبؤات باستمرار بناءً على ما يتم بيعه فعليًا في المتاجر المنتشرة في جميع أنحاء البلاد. وأفادت الشركات بانخفاض كمية المخزون الزائد بمقدار الثلث تقريبًا، وبانخفاض حالات نفاد المنتجات تمامًا بنسبة قريبة من النصف بعد تنفيذ هذه الأنظمة بشكل صحيح. ما الذي يجعل هذا النهج فعالًا إلى هذا الحد؟ دعونا نلقِ نظرة على بعض الميزات الرئيسية التي تقف وراء هذه القصة الناجحة.
تستبدل هذه الطريقة القائمة على البيانات طريقة تخزين المواد رد الفعل بالPlanning الاستباقي، مما يحرر رأس المال المتداول مع الحفاظ على معدلات تعبئة الطلبات بنسبة 98٪ أو أكثر لمراكز الخدمة.
ما زال طلب الأجزاء الخاطئة أحد أكبر المشكلات التي تواجه أي شخص يبيع قطع غيار السيارات عبر الإنترنت. وتُشكل مشكلات التوافق حوالي 86٪ من إجمالي عمليات الإرجاع، مما يؤثر سلبًا على الأرباح وعلى نظرة العملاء للعلامة التجارية. وتمتد هذه المشكلات لما هو أبعد من مجرد تأخيرات الشحن؛ إذ يضطر الميكانيكيون إلى الانتظار لفترة أطول لإصلاح السيارات، ويفقد الموزعون مصداقيتهم عند إرسال قطع غير صحيحة، وتفقد الشركات تدريجيًا العلاقات المهمة مع عملائها الدائمين. ولوقف هذه الأخطاء المكلفة، تحتاج الشركات إلى إجراءات فحص دقيقة قبل شحن أي طلب من المستودع. ويُعد استخدام أدوات البحث عن رقم التعريف الشخصي (VIN) المتصلة بقواعد بيانات موثوقة وتحديثها بانتظام أمرًا يضمن تطابق القطع بدقة مع الماركة والطراز والسنة الخاصة بكل سيارة. وهذا يحوّل ما كان في السابق مجرد تخمين عشوائي إلى عملية أكثر دقة وموثوقية من الناحية التقنية. وقد لاحظ الموزعون الذين يطبقون نظام تحقق مناسب من التوافق مباشرة عند إنهاء الطلب انخفاضًا كبيرًا في عدد عمليات الإرجاع، وانخفاضًا في المصروفات الإجمالية، وزيادة في ولاء العملاء أيضًا. وأصبحت دقة اختيار القطع ليست مجرد مسألة رقابة على الجودة فحسب، بل تحولت إلى ميزة تنافسية حقيقية تُعزز الثقة في جميع أنحاء قطاع أعمال قطع غيار السيارات.
EN