電子商取引の製品管理（電子商取引プラットフォームの在庫管理システムを通じて、To Bシステムを設計する方法を説明します）

電子商取引プラットフォームの在庫管理システムを通じて、To Bシステムの設計方法を説明します

To B システムを構築および設計するにはどうすればよいでしょうか?まず、システムに関わる役割を明確にし、その役割に基づいてシステムを構築する必要があります。では次のステップは何でしょうか?この記事では、著者が電子商取引プラットフォームの在庫管理モジュール計画事例に基づいて、To B システム構築方法論をまとめます。見てみましょう。

この記事は、電子商取引プラットフォームにおける在庫管理モジュールの計画スキームに関するものであると言えます。私のプロダクト方法論であるTo Bシステムに直面した際に、どのように最終ソリューションを考え、生み出していくのかを、在庫管理モジュールの企画事例を用いて説明しているとも言えます。さっそく始めましょう！

To B プロジェクトと To C プロジェクトの違いの 1 つは、B 側製品のシステム/プロセスには複数の役割が関与する可能性があるため、計画しているシステムにどの役割が関与するかを理解することが、このシステムを適切に構築するための重要な前提条件となることです。

在庫システムには、次のような役割があります (企業によってモデルが異なります)。

役割を見つけたら、それぞれの役割の機能、つまり各人がどのような作業を行うのかを調査する必要があります。

1) 倉庫管理者

2) 倉庫運営者

3) 購入者

4) アフターサービス

5) 運用管理者

調査と情報の整理の最初のステップを完了すると、一般的な製品のフレームワークを取得できます。

在庫システムには、次のような機能が必要な場合があります。

1) 在庫監視

商品在庫数量の変化をリアルタイムで追跡します。在庫が事前に設定された安全在庫を下回ると、システムは自動的にアラーム通知を送信します。
在庫警告設定機能を提供し、販売者は各商品の安全在庫レベルをカスタマイズできます。
在庫変更データを収集して分析し、在庫の必要性を予測します。

2) 在庫移動

在庫余剰倉庫から在庫不足倉庫へ在庫の一部を移す倉庫間在庫転送をサポートします。
バッチ転送機能、倉庫間転送に複数の商品を選択します。
転送オーダーが生成され、確認されて倉庫間転送操作が完了します。

3) 在庫数

倉庫全体の在庫カウント計画を定期的に自動的に実行します。
在庫対象として一部の商品または倉庫を選択し、部分在庫またはサンプル在庫をサポートします。
棚卸し後、アカウント在庫と実際の在庫が自動的に比較され、差異がカウントされます。

4) 倉庫管理

複数の倉庫情報を管理し、各倉庫の住所、担当者、連絡先などの情報を維持します。
倉庫の容量、使用状況、その他のプロパティを設定します。
製品に推奨される倉庫を設定し、定期的に再計算して最適化します。

5) 配送管理

地域に応じて配送テンプレートを設定し、配送方法、配送料などを設定します。
船便、速達便、市内配送など多様な配送をサポートします。
注文の配送プロセスはリアルタイムで追跡され、出荷および配送ステータスがマークされます。

6) 返品・交換管理

返品申請書の処理と確認。
商品の返品や交換をサポートします。
返品および交換理由の設定を維持し、データの統計分析を実行します。

フォワードプロセスが完了したら、異常なシナリオにおけるシステムの応答メカニズムを考慮し、システムがオンラインになった後に、特殊なシナリオによって大きな損失が発生しないようにする必要があります。各機能で発生する可能性のある異常なシナリオを次に示します。

1) 在庫監視

異常なシナリオ: システム在庫が実際の在庫と一致しない
解決策: 倉庫在庫システムを確立し、定期的に在庫を確認します。人為的ミスによる変更を避けるために、在庫変更承認プロセスを設定します。

2) 在庫移動

異常なシナリオ: 輸送中に商品が破損する
解決策: 商品が届く前に倉庫に商品の写真を撮ってもらい、商品が良好な状態であることを確認します。適切な梱包保護対策を選択してください。

3) 在庫数

異常なシナリオ: 倉庫スタッフが規制に不慣れであったり、違反していたりして、在庫結果が不正確になる
解決策: 在庫数を数える前に倉庫スタッフをトレーニングし、在庫数を数えた後に抜き取り検査と検証を実施します。

4) 倉庫管理

異常シナリオ: 緊急事態のため倉庫が正常に稼働できない
解決策: 緊急時に迅速に切り替えられるように、バックアップストレージリソースを確立します。

5) 配送管理

異常シナリオ：輸送能力が不足し、時間通りに配達できない
解決策: 輸送能力が不足している場合は、複数の物流会社と協力して追加のリソースを呼び出します。

6) 返品・交換管理

異常なシナリオ: ユーザーが破損した商品を返品したり、品質に問題があったりする
解決策: 受け入れ管理を改善し、品質上の問題がある場合は製品を工場に返却します。

いくつかのデータ指標を通じて、さまざまな在庫管理機能の動作と効果をより適切に監視し、最適化が必要な方向性を見つけることもできます。これらの指標を設定する際には、データ分析がより有益なものとなるよう、企業のコア顧客体験、運用コストなどの実際の状況を考慮する必要があります。

在庫管理システムのさまざまな機能に必要となる可能性のあるデータ指標を以下に示します。

1) 在庫監視

安全在庫警告数/カバー率。機能: 在庫警告システムのカバレッジ効果を監視します。
在庫警告応答時間、機能：在庫警告の応答速度を分析および処理します。
在庫ゼロの発生回数。機能: 通常の在庫レベルを維持する有効性を反映します。

2) 在庫移動

転送完了時間、機能：倉庫転送効率を評価します。
転送精度率：機能：転送操作の精度を評価します。
倉庫間輸送損失率、機能：輸送過程における商品の損失抑制効果を反映します。

3) 在庫数

在庫頻度、機能: 在庫の実行を評価します。
在庫精度、機能: 在庫結果の精度を確認します。
在庫数差異率、機能：在庫数計算前後のデータの整合性を分析します。

4) 倉庫管理

倉庫利用率、機能：倉庫スペースの利用効率を評価します。
倉庫容量カバー率、機能: 保管容量がビジネスニーズに合致しているかどうかを判断します。
倉庫コスト、機能: 倉庫運営コストを計算し、最適化します。

5) 配送管理

配達時間通りの率: 機能: 注文の配達が時間通りにユーザーに届いたかどうかを評価します。
稼働率：機能：物流の稼働率の効率性を評価する。
配送コスト、機能: 配送プロセスコストを計算し、最適化します。

6) 返品・交換管理

返品率、機能: 製品の品質問題と顧客満足度を反映します。
返品処理時間、機能: 返品処理の適時性を評価します。
返品理由の分布。機能: 返品の理由を分析し、製品の最適化の提案を提供します。

今では、さまざまな AI ツールが爆発的に登場したことにより、AI が介入しないシステムはすでに古い時代の産物となっているようです。

在庫システムに AI を導入すると、次のような多くのメリットがあります。

在庫予測: AI を使用して過去の販売データ、季節の変化、プロモーション活動の影響などを分析し、より正確な在庫需要予測を実現できます。
在庫の最適化: AI アルゴリズムを適用して、倉庫のレイアウト、棚の構成、製品割り当て計画を継続的に最適化し、保管スペースの利用率を最大化します。
異常検出: 機械学習モデルを構築して、異常な在庫の変化を分析し、早期警告と問題診断を実装します。
業務の最適化: コンピュータービジョンなどのテクノロジーを使用して、倉庫の従業員が輸送ルートや棚の整理などを最適化できるようにガイドし、作業効率を向上させます。
需要予測: 顧客データを分析して、特定の品目の傾向と需要を予測し、より戦略的な在庫計画を立てます。

AIを導入するための主な手順は次のとおりです。