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
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
2) 在庫移動
3) 在庫数
4) 倉庫管理
5) 配送管理
6) 返品・交換管理
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
2) 在庫移動
3) 在庫数
4) 倉庫管理
5) 配送管理
6) 返品・交換管理
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
2) 在庫移動
3) 在庫数
4) 倉庫管理
5) 配送管理
6) 返品・交換管理
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。
AIを導入するための主な手順は次のとおりです。
全体として、AI は在庫管理をよりインテリジェントかつ効率的にするのに役立ちます。ただし、ビジネス シナリオを詳しく調査し、問題の要求を明確にし、実際の AI アプリケーションを継続的に改善および反復する必要があります。 さて、今日皆さんにお伝えしたいのは以上です。実際の企画段階では、会社の実際の業務を組み合わせる必要があります。また、記事が長いため、一度に明確に説明できないことも多く、ゆっくりと調べる必要があります。このコンテンツがお役に立てば幸いです。 この記事はもともと @天眼 によって Everyone is a Product Manager に掲載されました。無断転載は禁止です。 タイトル画像は、CC0 プロトコルに基づいて Unsplash から取得したものです。 この記事で述べられている意見は著者自身の意見のみを表しており、人人士品夢家プラットフォームは情報保存スペースサービスのみを提供します。 |
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