El comerç electrònic ha canviat completament el que els clients esperen del mercat secundari automobilístic en aquests dies. Aproximadament el 73 % dels compradors empresarials volen que els arribin les seves peces de reparació essencials avui o demà com a molt tard. Aquest tipus d’urgència suposa una pressió important per als distribuïdors en línia de peces automòbils, que necessiten repensar la manera de gestionar els comandes. Els mètodes antics ja no funcionen. Quan un enviament es retarda ni que sigui un dia, els tallers es paren. L'Institut Ponemon va descobrir que aquest retard costa a les empreses uns 740.000 dòlars anualment, ja que no es pot fer res mentre s’espera. Després hi ha tot el tema d’assegurar-se que les peces encaixen realment amb els vehicles adequats. Si s’envia un rodamunt o un sensor equivocat, comporta devolucions costoses i relacions deteriorades amb els clients. Els distribuïdors intel·ligents que utilitzen IA per predir necessitats i magatzems automatitzats veuen reduïts els problemes d’estoc en un 30 % i els errors baixen un 45 %. Aquest tipus de sistemes ja no són només un plus. Esdevenen absolutament necessaris si algú vol continuar en el negoci.
Quan es tracta del complicat món de vendre peces automotrius en línia avui en dia, els enviaments tardans o les comandes equivocades provoquen grans problemes per als tallers i afecten greument als beneficis dels concessionaris. Disposar d'un seguiment en temps real significa que ja no cal endevinar res durant tot el procés, des del moment en què les peces estan als prestatges de l'almacén fins que arriben a la porta del client. Els distribuïdors poden detectar problemes precoçment en comptes d'esperar que alguna cosa falli. El resultat final? Els tallers passen un 30 a 50 per cent menys de temps esperant peces, i a més les empreses estalvien diners perquè ja no han de pagar amb tanta freqüència taxes addicionals per enviaments urgents.
Els sistemes basats en API reuneixen bases de dades d'inventari, programari d'almàcens i logística de transport en una sola pantalla, en lloc de tenir la informació bloquejada en diferents àmbits de l'empresa on triga una eternitat prendre decisions. Al mateix temps, petits sensors IoT col·locats dins dels paquets fan un seguiment de cap a on van les coses, de quines temperatures pateixen i si hi ha tractament brusc durant el camí. Aquests petits dispositius envien alertes immediates quan alguna cosa va malament, com quan un camió queda aturat en algun lloc inesperat o quan articles delicats reben cops excessius. Combinar aquestes dues tecnologies ofereix als distribuïdors un control molt millor de totes les seves operacions.
En combinar la connectivitat API amb el seguiment físic mitjançant IoT, els distribuïdors redueixen les consultes manuals d'estat en un 70 %, assolint alhora una traçabilitat de l'enviament superior al 99 %, sense dependre d'eines antics fragmentades.
Quan es tracta de peces automotrius venudes en línia, els retards en l'enviament afecten greument els tallers tant en termes de finalització dels treballs a temps com per mantenir els clients satisfets. Avui en dia, però, les solucions digitals estan reduint significativament el temps necessari per enviar les peces. Els costos de transport han disminuït entre un 15 % i un 30 % gràcies a sistemes automàtics intel·ligents. Ja no cal ajustar manualment les rutes de lliurament, cosa que abans era un gran maldecap. I el millor de tot és que els mecànics poden seguir en qualsevol moment l'estat dels seus enviaments. Això és molt important quan es tracta de peces que han d'arribar ràpidament, com alternadors o pastilles de fre, per exemple.
Els sistemes de gestió del transport, o TMS com sovint se'ls anomena, canvien realment la manera en què les empreses gestionen les seves necessitats d'enviament. Aquests sistemes utilitzen intel·ligència artificial per determinar les millors rutes analitzant aspectes com embussos, mal temps i l'espai disponible que tenen els transportistes en aquell moment. Els algorismes intel·ligents que hi ha darrere modifiquen contínuament les rutes d'entrega segons calgui, fet que significa que els paquets arriben més ràpid la majoria de vegades. Estem parlant d’una millora general d’entre un 18 i un 22 per cent en els temps de trànsit, a més de menys quilòmetres recorreguts en buit. En el cas d’objectes sensibles com bateries o certs fluids que necessiten temperatures específiques durant el transport, el TMS es connecta amb sensors petits amb connexió a internet per assegurar-se que tot roman dins dels límits segurs durant tot el procés d’enviament. Això ajuda a evitar problemes costosos més endavant, quan les coses arriben malmeses o amb retard. Per a persones que envien peces automotrius transfronterers en línia, aquest nivell de precisió ho canvia tot, ja que les autoritats aduaneres només donen un temps limitat abans que s’apliquin sancions. Les empreses que han implementat aquests sistemes indiquen que compleixen els seus terminis d’entrega aproximadament el 99,2 per cent de les vegades, fins i tot quan els preus del combustible pugen i baixen bruscament i no hi ha suficients camions disponibles.
La gestió d'inventari de peces automotrius en línia comporta tot un seguit de problemes. Hi ha tantes SKU diferents per fer el seguiment, la demanda canvia constantment d'una regió a l'altra sense avisar, i gairebé no hi ha marge entre tenir massa estoc o massa poc. Els mètodes tradicionals o bé bloquegen diners en magatzems plens de productes que ara ningú vol, o bé deixen els tallers desbordats quan necessiten alguna cosa urgentment. La bona notícia? Els sistemes intel·ligents basats en intel·ligència artificial analitzen registres de vendes anteriors, els vehicles que la gent matricula cada any, com afecten les estacions als hàbits de compra i fins i tot les condicions meteorològiques locals per preveure què podria passar a continuació. Aquestes prediccions permeten a les empreses distribuir el seu inventari allà on és més rellevant a tota la xarxa de la cadena d'aprovisionament. I segons dades del sector, aquest tipus de planificació intel·ligent pot reduir les despeses d'emmagatzematge entre un 18% i un 25%. Això suposa una diferència real per a les empreses que intenten mantenir-se competitives mentre controlen els costos.
Les eines intel·ligents d'aprenentatge automàtic estan descobrint tot tipus de patrons ocults de demanda en aquests dies. Per exemple, connecten l'edat dels vehicles en diferents regions amb el moment en què la gent sol substituir les pastilles de fre, o detecten que les bateries es venen millor durant períodes de temperatures molt altes o molt baixes. Aquest tipus d'informació ajuda a mantenir els prestatges proveïts de les peces que els clients necessiten realment en aquest moment, en lloc de permetre que aquells articles de venda lenta s'acumulin als magatzems on ningú els vol. Tot el sistema esdevé cada cop més intel·ligent amb el temps, actualitzant constantment les prediccions segons el que realment es ven a les botigues arreu del país. Les empreses indiquen haver reduït aproximadament un terç l'excés d'inventari disponible i gairebé la meitat els casos d'esgotament complet de productes després d'implementar correctament aquests sistemes. Què fa que aquest enfocament funcioni tan bé? Analitzem algunes de les característiques principals que impulsen aquest èxit.
Aquest enfocament basat en dades substitueix l'emmagatzematge reactiu per una planificació proactiva, alliberant capital circulant alhora que es mantenen taxes de compliment de comandes superiors al 98% per als centres de servei.
El fet de demanar peces incorrectes continua sent un dels majors maldecaps per a qualsevol persona que ven peces automotrius en línia. Els problemes d'adequació representen aproximadament el 86% de totes les devolucions, cosa que afecta greument tant als beneficis com a la percepció que els clients tenen de la marca. No obstant això, els problemes van més enllà dels retards en l'enviament. Els mecànics acaben esperant més temps per reparar vehicles, els distribuïdors perden credibilitat quan envien peces equivocades i les empreses acaben perdent lentament relacions importants amb els seus clients habituals. Per aturar aquests errors costosos, les companyies necessiten controls sòlids abans que res surti de l'almacè. L'ús d'eines de cerca per VIN connectades a bases de dades fiables que es vagin actualitzant regularment assegura que les peces encaixin exactament amb el model, marca i any de cada vehicle. Això converteix el que abans era bàsicament una suposició en alguna cosa molt més fiable i tècnica. Els distribuïdors que implementen una verificació adequada de l'adequació directament al moment de pagar experimenten una caiguda dràstica de les devolucions, despeses generals més baixes i una millor fidelització del client. Encertar amb les peces ja no és simplement qüestió de control de qualitat; està esdevenint una avantatge competitiva real que genera confiança en tot el sector de peces automotrius.
EN