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Wie Unternehmen durch Datenanalyse Bestände, Lieferwege und Geschäftsprognosen besser planen können.

Um im E-Commerce den Überblick zu behalten und erfolgreich zu verkaufen, ist die Datenanalyse essenziell – ebenso in der Logistik. Denn nur, wer seine Daten im Blick behält, analysiert und daraus Lehren zieht, kann fundierte Entscheidungen treffen und daran wachsen.

Und mit dem Ausbau des E-Commerce stehen auch Logistik-Unternehmen vor immer weiter steigenden Datenmengen. Schließlich entstehen durch jede Handlung und jede Entscheidung neue Daten. Das stellt eine enorme Herausforderung dar, denn diese Datenmenge muss erst einmal abgefangen werden. Mit der richtigen Strategie sowie passenden Software-Lösungen und zuverlässigen Partnern können sich aber auch neue Chancen eröffnen. 

Die Komplexität der Logistikdaten verstehen

Der gesamte Logistikprozess, von der Lagerhaltung über den Transport bis zur Verpackung, birgt eine enorme Datenmenge. Hierbei sind nicht nur die internen Abläufe zu berücksichtigen, sondern auch die Schnittstellen zu Produzenten, Logistikdienstleistern und Lieferanten. Die Datenanalyse muss somit sämtliche Teilbereiche erfassen, um einen ganzheitlichen Einblick zu gewährleisten. Die Analyse reicht dabei von grundlegenden Informationen wie dem Lagerbestand und Wareneigenschaften bis hin zu komplexen Daten wie den Wetterbedingungen und Verkehrsdaten. Eine sorgfältige Auswertung dieser Daten ermöglicht nicht nur die effiziente Durchführung der Arbeitsschritte, sondern auch die Identifikation von Optimierungspotenzialen für die Zukunft.

Die Analyse der Logistikdaten bietet unter anderem die Möglichkeit, Lieferketten zu optimieren und fundierte finanzielle Geschäftsprognosen zu erstellen. Diese wiederum sind die Grundlage für Investitionsentscheidungen und zukünftiges Wachstum.

Bestandsplanung durch präzise Kundendaten

Durch die Integration von Kundendaten in die Analyse können Unternehmen nicht nur den aktuellen Bedarf besser erfassen, sondern auf Basis der Erfassung der Nachfrage auch ihre Lagerbestände effektiver planen. Die Analyse von Kaufhistorien, Produktpräferenzen und demografischen Daten hilft Unternehmen dabei, detaillierte Profile ihrer Kunden zu erstellen. Diese Profile dienen als Grundlage, um beliebte Produkte und Kategorien zu identifizieren, saisonale Trends vorherzusagen und sogar individuelle Kaufgewohnheiten zu verstehen. Auf dieser Grundlage können Unternehmen ihre Lagerbestände präzise auf die Bedürfnisse ihrer Kunden abstimmen. Und diese müssen dafür auch in saisonalen Peaks keine langen Lieferzeiten hinnehmen. Eine genaue Kenntnis der Nachfrage ermöglicht zudem eine optimierte Strukturierung und Skalierung der Lagerfläche. Auch Möglichkeiten zur Automatisierung von Lagerprozessen eröffnen sich, wenn Produkte und Bestände in Echtzeit überwacht werden. 

Routenoptimierung für verbesserten Kundenservice

Bestellen Kunden heute ein Paket, erwarten sie nicht nur eine schnelle Lieferung, sondern auch Transparenz über den Lieferstatus via Track & Trace. Die Datenanalyse spielt hierbei eine zentrale Rolle, insbesondere bei der Routenoptimierung. GPS- und Wetterdaten, Personalpläne und Retourendaten sind wertvolle Quellen, um die effizienteste Route zu berechnen. Transparenz durch Tracking & Tracing ist jedoch nicht nur für die Kunden wichtig, sondern auch für Händler. Sie haben dadurch eine bessere Kontrolle über Lieferwege sowie die Möglichkeit, Pakete zurückzuverfolgen und mögliche Störungen leichter zu identifizieren. Paketverluste können überprüft und Transportwege optimiert werden. Im Rahmen der Routenoptimierung können etwa für Lieferungen mit zerbrechlicher Ware bestimmte Transportwege, wie Straßen mit Pflastersteinen, vermieden werden. Ebenfalls lässt sich berechnen, welche Route weniger Sprit verbraucht und welche Transportwege zusammengelegt werden können, wenn Pakete in eine ähnliche Richtung geliefert werden müssen.

 Die Optimierung der Route ermöglicht also nicht nur die Reduzierung von Kosten, Umweltauswirkungen und Ressourcen und sorgt für deren effiziente Verteilung, sondern bedingt auch, dass der Kunde sein Paket schneller und in einwandfreiem Zustand erhält. Darauf hat auch die effizientere Nutzung des Raumes im Lieferwagen durch Datenanalyse Einfluss. Denn mit Daten wie der Größe und dem Gewicht des Produkts kann die richtige Verpackungsgröße errechnet und das Paket optimal im Lieferwagen platziert werden. Dadurch wird auch die Sicherheit der Ware während des Transports gewährleistet. Die Datenanalyse verbessert daher sowohl die Customer als auch die Retailer Experience. Um die Sendungsverfolgung umzusetzen, braucht es einen passenden Logistikpartner.

Fazit: Datenanalyse als Erfolgsfaktor in der Logistik

Die Logistikbranche sieht sich aufgrund des stetig wachsenden Online-Handels der Herausforderung gegenüber, mit einer steigenden Datenflut umzugehen und diese abzufangen. Jedoch nicht nur das. Denn mit der gezielten Analyse dieser Daten eröffnen sich neue Chancen zur Optimierung der Logistik-Prozesse: Von der besseren Verteilung und der Einsparung von Ressourcen bei der Auslieferung sowie bei der Verpackung der Artikel bis hin zur Planung des Bestands und der vorausschauenden Budgetierung. Der Einsatz von Datenanalyse in der Logistik ist ein entscheidender Erfolgsfaktor für Unternehmen, die in einer digitalisierten Welt effizient und wettbewerbsfähig bleiben wollen.