Mengoptimalkan Bisnis Lokal dengan AI: Strategi Distribusi yang Lebih Efisien dan Cerdas
Oleh Della - Marcomm
Share
Mengoptimalkan Bisnis Lokal dengan AI: Strategi Distribusi yang Lebih Efisien dan Cerdas
Keluhan produk yang kurang tersebar dan pasar terbatas dalam bisnis di Indonesia sebenarnya bisa terjadi karena distribusi yang kurang baik. Hal ini juga tidak bisa dipungkiri karena Indonesia adalah daerah kepulauan dan sangat luas. Butuh sistem distribusi bisnis yang baik agar semuanya tercover maksimal. Di sinilah tantangan terbesarnya.
Tapi saat ini, ada potensi solusi dengan penggunaan AI atau artificial Intelligence untuk kebutuhan distribusi bisnis lokal. Pendekatan pengelolaan rantai pasok dan distribusi bisa dioptimalkan dengan bantuan teknologi komputer canggih. Alhasil, memberi solusi hemat biaya, waktu, dan hasil layanan maksimal untuk pelanggan. Seperti apa caranya?
Praktik Peluang Penggunaan AI
Penggunaan AI untuk bisnis sebenarnya bukan hal baru lagi. Sebelumnya ada POS canggih untuk optimalkan data transaksi dan usaha. Kurang lebih praktik Ai untuk distribusi bisnis lokal pun sama. Secara teknis, algoritma mesin pembelajaran dan data analisis dikerjakan oleh komputer untuk mengolah data yang rumit. Sebut saja jarak, demand, sampai sumber daya.
Kendala distribusi bisnis yang kurang lancar atau merata pun bisa dikurangi dengan keputusan cerdas serta responsif dari AI. Hal ini bisa membantu bisnis untuk menjangkau area yang lebih jauh di Indonesia. Optimalisasi bisnis, inventaris, biaya operasional, dan lain lain pun terjamin. Hingga risiko boncos karena distribusi gagal pun bisa dikurangi dengan sistem integrasi.
Penggunaan dan Manfaat AI untuk Distribusi
1. Analisis Permintaan Dan Data
Analisis permintaan dan data bisa diolah lebih cepat dan efisien. Sumber data yang luas se-Indonesia pun bisa dikerjakan AI lebih baik dari manusia. Di sini, analisa yang akurat membantu distribusi produk yang sesuai dengan minat sehingga memenuhi kebutuhan pelanggan secara luas.
Nilai plusnya lagi, data yang dikelola berkaitan dengan distribusi seperti waktu, cuaca, kondisi lalu lintas, kendaraan, dan lain lain pun bisa diolah dengan optimal. Salah satu kemampuan AI juga mengidentifikasi persediaan di berbagai titik distribusi. Jadi tidak hanya terpusat, tapi juga bisa mencakup daerah terjauh sekalipun.
2. Pemetaan Rute
Machine learning berbasis AI untuk Distribusi Bisnis Lokal bisa digunakan untuk pemetaan rute pengiriman. Hal ini penting karena ada banyak faktor yang bisa mempengaruhi proses routing dan pengiriman produk. Seperti waktu tempuh, kondisi lalin, biaya bahan bakar, dan jarak. AI bisa memberi solusi routing yang lebih baik, baik itu murah atau yang lebih efisien.
3. Penjadwalan Dan Optimalisasi Armada
Efisiensi pengiriman sesuai jadwal dan armada juga penting. Terutama untuk distribusi produk makanan yang memiliki masa simpan. Perlu adanya prediksi waktu dan armada yang tepat agar produk datang dengan selamat dan aman. Miss kalkulasi bisa berakibat fatal. Karena itulah, AI bisa beri solusi perhitungan jadwal dan armada yang lebih sesuai kebutuhan.
4. Integrasi Data
Namanya juga distribusi bisnis lokal, maka data yang masuk banyak. Baik itu dari cabang, data minat, permintaan, sampai biaya, harga dan transaksi. Disini, AI bisa ditemukan di banyak sisi. Baik itu fokus pada distribusi atau penggunaan kasir Pintar seperti Olsera. Kombinasi dua AI dan digitalisasi optimal akan mendorong bisnis lebih maju dan siap menjunjung transformasi digital.
Namun, apakah AI untuk distribusi saja sudah cukup? Kenyataannya, bisnis wajib punya sistem Point of Sale yang kuat untuk mendukung operasionalnya. Karena itulah, tidak ada salahnya untuk cek Olsera, yang menjadi salah satu aplikasi kasir terbaik dengan integrasi data cabang, marketplace, dan pengelolaan inventaris berbasis cloud. Olsera POS memungkinkan Anda mengelola semua transaksi dan data dengan lebih efisien, sehingga memudahkan analisis dan pengambilan keputusan yang lebih cepat. Dengan sistem yang terintegrasi, Anda siap menatap fase digitalisasi bisnis kekinian dan meningkatkan daya saing di pasar yang semakin kompetitif.
