อีคอมเมิร์ซได้เปลี่ยนแปลงสิ่งที่ลูกค้าคาดหวังจากธุรกิจอะไหล่รถยนต์ในปัจจุบันอย่างสิ้นเชิง โดยประมาณ 73% ของผู้ซื้อธุรกิจต้องการให้อะไหล่ซ่อมแซมที่จำเป็นต้องใช้ถูกจัดส่งภายในวันนี้หรือพรุ่งนี้อย่างช้าสุด ความเร่งด่วนในลักษณะนี้ทำให้ผู้จัดจำหน่ายอะไหล่ออนไลน์เกิดแรงกดดันอย่างมาก จนจำเป็นต้องทบทวนวิธีการดำเนินการสั่งซื้อใหม่ เทคนิคแบบเดิมๆ ไม่สามารถใช้งานได้อีกต่อไป เมื่อการจัดส่งล่าช้าเพียงแค่วันเดียว ร้านซ่อมรถก็ต้องหยุดชะงักลง สถาบันโพนีแมน (Ponemon Institute) พบว่าความล่าช้านี้ทำให้บริษัทเสียค่าใช้จ่ายประมาณ 740,000 ดอลลาร์สหรัฐต่อปี เพราะไม่มีงานใดสามารถดำเนินการต่อได้ระหว่างรออะไหล่ นอกจากนี้ยังมีประเด็นสำคัญเรื่องการตรวจสอบให้แน่ใจว่าอะไหล่ที่ส่งไปนั้นเข้ากับรถคันที่ถูกต้อง หากส่งแบริ่งหรือเซ็นเซอร์ผิด ก็จะนำไปสู่การคืนสินค้าที่มีค่าใช้จ่ายสูง รวมถึงความสัมพันธ์กับลูกค้าที่เสียหาย ผู้จัดจำหน่ายที่ฉลาดเลือกใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) เพื่อทำนายความต้องการ และคลังสินค้าอัตโนมัติ พบว่าปัญหาสต็อกลดลง 30% และข้อผิดพลาดลดลง 45% ระบบเหล่านี้จึงไม่ใช่แค่เป็นสิ่งที่ดีมีประโยชน์อีกต่อไป แต่กำลังกลายเป็นสิ่งจำเป็นอย่างยิ่งหากใครก็ตามต้องการคงธุรกิจไว้ได้
เมื่อพูดถึงโลกที่เต็มไปด้วยความท้าทายในการขายชิ้นส่วนยานยนต์ออนไลน์ในปัจจุบัน การจัดส่งล่าช้าหรือคำสั่งซื้อผิดพลาดสามารถสร้างปัญหาใหญ่ให้กับร้านซ่อม และส่งผลกระทบอย่างรุนแรงต่อกำไรของผู้แทนจำหน่าย การมีระบบติดตามแบบเรียลไทม์หมายความว่าไม่ต้องเดาใจอีกต่อไปตลอดกระบวนการทั้งหมด ตั้งแต่ชิ้นส่วนวางอยู่บนชั้นวางในคลังสินค้า จนกระทั่งนำส่งถึงหน้าประตูลูกค้า ผู้จัดจำหน่ายสามารถตรวจจับปัญหาได้ตั้งแต่ระยะเริ่มต้น แทนที่จะรอจนกว่าจะเกิดปัญหาขึ้นแล้ว ผลลัพธ์สุดท้ายคือ ร้านต่างๆ ใช้เวลาคอยชิ้นส่วนลดลงประมาณ 30 ถึง 50 เปอร์เซ็นต์ นอกจากนี้ บริษัทยังประหยัดค่าใช้จ่าย เพราะไม่จำเป็นต้องจ่ายค่าธรรมเนียมเพิ่มเติมสำหรับการจัดส่งด่วนบ่อยครั้งเหมือนเดิม
ระบบขับเคลื่อนด้วย API เชื่อมต่อฐานข้อมูลสินค้าคงคลัง ซอฟต์แวร์คลังสินค้า และโลจิสติกส์การขนส่ง ไว้บนหน้าจอเดียวกัน แทนที่จะให้ข้อมูลถูกเก็บแยกกันอยู่ตามส่วนต่างๆ ขององค์กร ซึ่งทำให้ใช้เวลานานในการตัดสินใจ ในเวลาเดียวกัน เซ็นเซอร์ IoT ขนาดเล็กที่ติดอยู่ภายในบรรจุภัณฑ์สามารถติดตามตำแหน่งของสิ่งของ อุณหภูมิที่สัมผัส และการกระทบกระเทือนระหว่างทางได้ อุปกรณ์ขนาดเล็กเหล่านี้จะส่งการแจ้งเตือนทันทีเมื่อเกิดปัญหา เช่น เมื่อรถบรรทุกติดอยู่ในพื้นที่ที่ไม่คาดคิด หรือสินค้าที่เปราะบางถูกกระแทกอย่างรุนแรง การผสานเทคโนโลยีทั้งสองนี้เข้าด้วยกัน ทำให้ผู้จัดจำหน่ายสามารถควบคุมการดำเนินงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น
ด้วยการผสานการเชื่อมต่อ API เข้ากับการติดตาม IoT ทางกายภาพ ผู้จัดจำหน่ายสามารถลดการสอบถามสถานะแบบแมนนวลลงได้ถึง 70% ในขณะที่ยังคงบรรลุความสามารถในการตรวจสอบติดตามการจัดส่งได้มากกว่า 99% โดยไม่ต้องพึ่งพาเครื่องมือเก่าที่ทำงานเป็นชิ้นๆ
เมื่อพูดถึงชิ้นส่วนยานยนต์ที่ขายออนไลน์ ความล่าช้าในการจัดส่งส่งผลกระทบอย่างมากต่อร้านซ่อมในแง่ของการทำงานให้ทันเวลาและการรักษาความพึงพอใจของลูกค้า อย่างไรก็ตาม ในปัจจุบัน โซลูชันดิจิทัลกำลังช่วยลดระยะเวลาในการจัดส่งชิ้นส่วนออกไปนอกประตูร้าน ต้นทุนการขนส่งลดลงระหว่าง 15% ถึง 30% แล้ว เนื่องจากระบบอัตโนมัติอัจฉริยะ ไม่ต้องปวดหัวกับการวางแผนเส้นทางจัดส่งด้วยตนเองอีกต่อไป และที่สำคัญที่สุด ช่างเทคนิคสามารถติดตามตำแหน่งของการจัดส่งได้แบบเรียลไทม์ สิ่งนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งเมื่อจัดการกับชิ้นส่วนที่ต้องมาถึงอย่างรวดเร็ว เช่น อัลเทอร์เนเตอร์ หรือแผ่นเบรก
ระบบบริหารจัดการขนส่ง หรือที่มักเรียกกันว่า TMS เปลี่ยนแปลงวิธีที่บริษัทจัดการความต้องการด้านการจัดส่งอย่างแท้จริง ระบบเหล่านี้ใช้ปัญญาประดิษฐ์ในการค้นหาเส้นทางที่ดีที่สุด โดยพิจารณาจากปัจจัยต่างๆ เช่น การจราจรติดขัด สภาพอากาศเลวร้าย และปริมาณพื้นที่ว่างบนพาหนะที่มีอยู่ในขณะนั้น อัลกอริทึมอัจฉริยะที่อยู่เบื้องหลังจะปรับเปลี่ยนเส้นทางการจัดส่งอย่างต่อเนื่องตามความจำเป็น ซึ่งหมายความว่าพัสดุส่วนใหญ่จะถึงปลายทางได้เร็วขึ้น โดยรวมแล้วสามารถปรับปรุงเวลาเดินทางได้ประมาณ 18 ถึง 22 เปอร์เซ็นต์ พร้อมทั้งลดระยะทางที่รถวิ่งโดยไม่มีสินค้าบรรทุก เมื่อจัดการกับสินค้าที่ต้องการการดูแลเป็นพิเศษ เช่น แบตเตอรี่ หรือของเหลวบางชนิดที่ต้องควบคุมอุณหภูมิเฉพาะระหว่างการขนส่ง TMS จะเชื่อมต่อกับเซ็นเซอร์ขนาดเล็กที่เชื่อมต่อกับอินเทอร์เน็ตเพื่อให้มั่นใจว่าทุกอย่างยังคงอยู่ในเกณฑ์ที่ปลอดภัยตลอดกระบวนการจัดส่ง ซึ่งช่วยป้องกันปัญหาที่อาจเกิดขึ้นในอนาคตเมื่อสินค้ามาถึงในสภาพเสียหายหรือล่าช้า สำหรับผู้ที่จัดส่งชิ้นส่วนยานยนต์ข้ามพรมแดนผ่านช่องทางออนไลน์ ความแม่นยำระดับนี้มีความสำคัญอย่างยิ่ง เพราะหน่วยงานศุลกากรให้ระยะเวลาจำกัดก่อนที่จะมีการลงโทษทางการเงิน บริษัทที่นำระบบเหล่านี้ไปใช้รายงานว่าสามารถจัดส่งสินค้าตรงตามกำหนดเวลาได้ประมาณ 99.2 เปอร์เซ็นต์ แม้ราคาน้ำมันจะผันผวนอย่างรุนแรง และจำนวนรถบรรทุกที่มีอยู่จะไม่เพียงพอ
การจัดการสินค้าคงคลังสำหรับชิ้นส่วนยานยนต์ออนไลน์มาพร้อมกับปัญหาหลายประการ มี SKU ที่แตกต่างกันจำนวนมากจนต้องคอยติดตาม ความต้องการเปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลาจากพื้นที่หนึ่งไปยังอีกพื้นที่หนึ่งโดยไม่มีคำเตือน และแทบไม่มีพื้นที่ว่างระหว่างการมีสต็อกมากเกินไปหรือมีไม่เพียงพอ แนวทางแบบดั้งเดิมจะทำให้เงินถูกล็อกไว้ในคลังสินค้าที่เต็มไปด้วยของที่ตอนนี้ไม่มีใครต้องการ หรือทำให้ร้านซ่อมรถต้องเร่งรีบเมื่อต้องการอะไหล่เร่งด่วน ข่าวดีก็คือ ระบบอัจฉริยะที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์สามารถวิเคราะห์ประวัติการขาย ประเภทรถยนต์ที่ผู้คนจดทะเบียนในแต่ละปี รูปแบบการซื้อที่เปลี่ยนไปตามฤดูกาล รวมถึงสภาพอากาศในพื้นที่เฉพาะ เพื่อคาดการณ์สิ่งที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต การคาดการณ์เหล่านี้ช่วยให้บริษัทสามารถจัดวางสินค้าคงคลังไว้ในตำแหน่งที่สำคัญที่สุดภายในเครือข่ายห่วงโซ่อุปทาน และจากข้อมูลอุตสาหกรรม แนวทางการวางแผนอัจฉริยะแบบนี้สามารถลดค่าใช้จ่ายในการจัดเก็บได้ตั้งแต่ 18% ไปจนถึง 25% ซึ่งส่งผลอย่างชัดเจนต่อธุรกิจที่พยายามรักษาความสามารถในการแข่งขัน ขณะเดียวกันก็ควบคุมต้นทุนให้อยู่ในระดับที่เหมาะสม
ในปัจจุบัน เครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องอัจฉริยะสามารถค้นพบรูปแบบความต้องการที่ซ่อนอยู่ได้มากมาย ตัวอย่างเช่น การเชื่อมโยงอายุของรถยนต์ในแต่ละภูมิภาคกับช่วงเวลาที่ผู้คนมักจะเปลี่ยนแผ่นเบรก หรือสังเกตว่าแบตเตอรี่ขายดีขึ้นในช่วงที่อากาศร้อนหรือหนาวจัด ข้อมูลเชิงลึกประเภทนี้ช่วยให้ชั้นวางสินค้าเต็มไปด้วยอะไหล่ที่ลูกค้าต้องการจริง ๆ ในขณะนั้น แทนที่จะปล่อยให้สินค้าที่ขายช้าถูกกักตุนไว้ในคลังสินค้าโดยไม่มีใครต้องการ นอกจากนี้ ระบบโดยรวมยังมีความชาญฉลาดเพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ ตลอดเวลา โดยปรับปรุงการทำนายอย่างต่อเนื่องจากข้อมูลยอดขายจริงในร้านค้าทั่วประเทศ ธุรกิจหลายแห่งรายงานว่าหลังจากการนำระบบเหล่านี้มาใช้งานอย่างเหมาะสมแล้ว สินค้าคงคลังส่วนเกินลดลงประมาณหนึ่งในสาม และกรณีที่สินค้าหมดสต๊อกเกิดขึ้นน้อยลงเกือบครึ่งหนึ่ง อะไรคือสิ่งที่ทำให้วิธีการนี้ประสบความสำเร็จอย่างมาก? มาดูคุณสมบัติหลักบางประการที่ขับเคลื่อนเรื่องราวความสำเร็จนี้กัน
แนวทางการดำเนินงานที่อิงข้อมูลนี้ช่วยแทนที่การจัดเก็บสินค้าแบบตอบสนอง เป็นการวางแผนเชิงรุก—ปลดล็อกเงินทุนหมุนเวียน พร้อมรักษาระดับการเติมคำสั่งซื้อได้มากกว่า 98% สำหรับศูนย์บริการ
การสั่งอะไหล่ผิดรุ่นยังคงเป็นปัญหาใหญ่ที่สุดสำหรับผู้ขายชิ้นส่วนรถยนต์ออนไลน์ เรื่องความเข้ากันได้ของชิ้นส่วน (Fitment) คิดเป็นประมาณ 86% ของจำนวนการคืนสินค้าทั้งหมด ซึ่งส่งผลเสียอย่างมากทั้งต่อกำไรและภาพลักษณ์ของแบรนด์ในมุมมองลูกค้า ปัญหานี้ไม่ได้มีเพียงแค่เรื่องความล่าช้าในการจัดส่งเท่านั้น ช่างซ่อมจะต้องรอเวลานานขึ้นในการซ่อมรถ ผู้จัดจำหน่ายเสียชื่อเสียงเมื่อส่งของผิด และธุรกิจก็ค่อยๆ สูญเสียความสัมพันธ์ที่สำคัญกับลูกค้าประจำไป ในการหยุดข้อผิดพลาดที่สูญเสียค่าใช้จ่ายเหล่านี้ บริษัทจำเป็นต้องมีกระบวนการตรวจสอบที่มั่นคงก่อนที่สินค้าจะออกจากคลังสินค้า การใช้เครื่องมือตรวจสอบ VIN ที่เชื่อมต่อกับฐานข้อมูลที่มีคุณภาพและได้รับการอัปเดตอย่างสม่ำเสมอนั้น จะช่วยให้มั่นใจได้ว่าชิ้นส่วนที่สั่งตรงกับยี่ห้อ รุ่น และปีของรถยนต์แต่ละคันอย่างแม่นยำ สิ่งนี้เปลี่ยนวิธีการเดาสุ่มให้กลายเป็นกระบวนการที่เชื่อถือได้และมีความแม่นยำทางเทคนิคมากขึ้น ผู้จัดจำหน่ายที่นำระบบตรวจสอบความเข้ากันได้ที่เหมาะสมมาใช้ตั้งแต่ขั้นตอนชำระเงิน จะเห็นอัตราการคืนสินค้าลดลงอย่างมาก ค่าใช้จ่ายโดยรวมลดลง และยังเพิ่มความภักดีจากลูกค้าอีกด้วย การจัดส่งชิ้นส่วนที่ถูกต้องไม่ใช่เพียงแค่เรื่องการควบคุมคุณภาพอีกต่อไป แต่กำลังกลายเป็นข้อได้เปรียบในการแข่งขันที่แท้จริง ซึ่งสร้างความเชื่อมั่นให้กับทั้งอุตสาหกรรมชิ้นส่วนยานยนต์
EN