Whalesbook
भारतातील संघटित रिटेल मार्केट (Organized Retail Market) $1.6 ट्रिलियन पर्यंत पोहोचण्याची अपेक्षा आहे, पण अंतर्गत लॉजिस्टिक्समधील जुन्या कार्यपद्धती या वाढीमध्ये मोठा अडथळा ठरत आहेत. कंपन्या ग्राहकांपर्यंत वस्तू पोहोचवण्यात जरी पुढे असल्या, तरी स्टोअर्स आणि वेअरहाउसमध्ये मालाची अंतर्गत हालचाल (Inventory Movement) खूपच संथ आहे. यामुळे देरी होते आणि समन्वय बिघडतो. उदाहरणार्थ, एका फॅशन ब्रँडच्या 150 स्टोअर्समध्ये सेलदरम्यान वस्तू परत येण्याचा वेळ 1 दिवसावरून 13 दिवसांपर्यंत वाढला, ज्यामुळे ₹2.6 कोटींचे भांडवल अडकून पडले. आता फॅशनचे चक्र (Fashion Cycles) फक्त 15-20 दिवसांचे असल्याने, माल पोहोचण्यापूर्वीच कालबाह्य होण्याचा धोका आहे. अनेक ठिकाणी पसरलेले रिटेल नेटवर्क आणि ग्राहकांपर्यंत पोहोचण्याचे विविध मार्ग (Omnichannel Networks) यामुळे मॅन्युअल सिस्टिम्सवर ताण येत आहे, ज्यामुळे 10-15% इनव्हॉइस एरर्स (Invoice Errors) आणि पीक टाईममध्ये (Peak Times) 8-12% विक्रीचे नुकसान होऊ शकते.
सध्या 85% ब्रँड्स अंतर्गत लॉजिस्टिक्ससाठी ईमेल्स (Emails) आणि स्प्रेडशीट्सचा (Spreadsheets) वापर करतात, ज्यामुळे प्रक्रिया ऑटोमेटेड सिस्टिम्सच्या तुलनेत 5 पट संथ होते. भारतीय लॉजिस्टिक्स उद्योग वेगाने डिजिटायझेशनकडे (Digitizing) वाटचाल करत आहे, ज्यात AI (Artificial Intelligence) आणि ML (Machine Learning) महत्त्वाची भूमिका बजावत आहेत. ClickPost सारखे प्लॅटफॉर्म दरमहा 50 दशलक्षाहून अधिक शिपमेंट्स हाताळतात आणि उत्तम परफॉर्मन्स डेटा व कॅरिअर निवडीसाठी AI टूल्स तयार करत आहेत. Shiprocket, Ecom Express, आणि Locus सारखे स्पर्धक देखील AI-आधारित रूट प्लॅनिंग (Route Planning) आणि सप्लाय चेन व्हिजिबिलिटी (Supply Chain Visibility) सेवा देत आहेत. नवीन AI तंत्रज्ञान सप्लाय चेन मॅनेजमेंटला (Supply Chain Management) अधिक स्वयंचलित करेल अशी अपेक्षा आहे. लहान शहरांमध्ये रिटेलचा विस्तार होत असताना, मॅन्युअल पद्धतींपेक्षा अधिक वेगवान आणि लवचिक लॉजिस्टिक्सची गरज असल्याने हे तंत्रज्ञान बदल अत्यंत महत्त्वाचे ठरतील.
केवळ मॅन्युअल लॉजिस्टिक्सवर अवलंबून राहणे अनेक भारतीय रिटेलर्सना असुरक्षित बनवते. हा फक्त एक खर्च नाही, तर भांडवल अडकवतो आणि बाजारातील बदलांना त्वरित प्रतिसाद देण्यापासून रोखतो. मालाची संथ हालचाल म्हणजे माल डेस्टिनेशनपर्यंत पोहोचण्यापूर्वीच 'आउट-ऑफ-सिझन' (Out-of-Season) होऊ शकतो, विशेषतः फास्ट फॅशनमध्ये. हे Amazon, Flipkart सारख्या कंपन्यांच्या तुलनेत वेगळे आहे, ज्या रिअल-टाइम ट्रॅकिंगसाठी (Real-time Tracking) आणि जलद वितरणासाठी प्रगत WMS (Warehouse Management Systems) आणि TMS (Transportation Management Systems) वापरतात. फॅशनमध्ये 30-35% आणि इलेक्ट्रॉनिक्समध्ये 20% सारख्या उच्च रिटर्न रेट्समुळे (Return Rates) समस्या अधिक वाढते, जिथे इनएफिशियंट रिव्हर्स लॉजिस्टिक्समुळे (Reverse Logistics) प्रारंभिक वितरणापेक्षा 1.5 पट अधिक खर्च येतो. तसेच, भारतात 26% च्या आसपास कॅश-ऑन-डिलिव्हरी (Cash-on-Delivery - COD) रिजेक्शनमुळे (Rejections) परतावा (Returns) व्यवस्थित हाताळला न गेल्यास या समस्या आणखी गंभीर होतात. या अकार्यक्षमतेमुळे प्रत्येक ब्रँडला वर्षाला ₹5 कोटी ते ₹15 कोटींपर्यंत नुकसान होऊ शकते, जे एकत्रितपणे क्षेत्राच्या ₹2,000 कोटींच्या समस्येत भर घालते.
रिटेल क्षेत्रातील स्पर्धेतला मुख्य फायदा आता उत्पादने ग्राहकांपर्यंत किती लवकर पोहोचतात यावरून नसून, अंतर्गत ऑपरेशन्स (Internal Operations) किती वेगाने चालतात यावरून ठरणार आहे. FY34 पर्यंत भारताचे रिटेल मार्केट $2.4 ट्रिलियन पर्यंत पोहोचेल अशी अपेक्षा आहे, तेव्हा सप्लाय चेनमध्ये (Supply Chains) AI आणि ॲडव्हान्स्ड ऑटोमेशनचा (Advanced Automation) वापर अनिवार्य ठरेल. तज्ञांचा अंदाज आहे की AI मुख्य रिटेल फंक्शन्सना (Retail Functions) 40-60% पर्यंत वाढवू शकते. जे रिटेलर्स त्यांच्या अंतर्गत लॉजिस्टिक्सला अपडेट करण्यात मागे पडतील, त्यांना तंत्रज्ञान-सक्षम प्रतिस्पर्धकांकडून मागे पडण्याचा धोका आहे. नवीन लॉजिस्टिक्स तंत्रज्ञान आणि राष्ट्रीय लॉजिस्टिक्स धोरणासारखे (National Logistics Policy) सरकारी पाठबळ कार्यक्षमता सुधारण्यास आणि सुरळीत सप्लाय चेन तयार करण्यास मदत करेल. एक संदेश स्पष्ट आहे: रिटेलर्स त्यांच्या प्रगत ग्राहक सेवेला (Customer Service) जुळणारी अंतर्गत कार्यक्षमता राखणे आवश्यक आहे.