The Role of Predictive Analytics in Streamlining Retail Supply Chains for Enhanced Sustainability and Efficiency

Abstract

Teknologian kehittyessä vähittäiskaupan sektori siirtyy monikanavaiseen lähestymistapaan missä fyysinen ja digitaalinen kaupankäynti sulautuu yhteen. Tätä siirtymää korostaa kestävyyden merkityksen kasvu, mitä ohjataan usein jopa lainsäädännöllä. Tutkimus toteutettiin kuvailevana kirjallisuuskatsauksena, jossa tutkittiin mitä olemassaoleva kirjallisuus sanoo ennakoivan analytiikan kyvystä parantaa vähittäiskaupan toimitusketjun operationaalista tehokkuutta ja kestävyyyttä. Tutkimus toteutettiin käyttäen vertaisarvioituja tieteellisiä julkaisuja, jotka käsittelevät ennakoivaa analytiikkaa, kestävyyttä ja vähittäiskaupan toimitusketjuja. Valitut tutkimukset suodatettiin niiden merkityksellisyyden, laadun ja julkaisujen ajankohtaisuuden perusteella. Tutkielmassa havaituista hyödyistä sekä haasteista tehtiin yhteenveto, joka tarjoaa selkeän näkymän tämän katsauksen tuloksista. Tutkimuksessa havaittiin, että ennakoiva analytiikka parantaa merkittävästi toimitusketjun tehokkuutta ennustamalla kysynnän tarkasti ja optimoimalla resurssien kohdentamisen. Lisäksi ennakoiva analytiikka vahvistaa päätöksentekoa, mahdollistaen nopeamman sopeutumisen kehittyviin markkinatrendeihin. Tutkielma tunnistaa myös haasteita, kuten tietojen eheys, analyysimallien monimutkaisuus ja tarpeen datavetoiselle kulttuurille. Organisaatioiden tulee huomioida nämä haasteet ja puuttua niihin hyödyntääkseen ennakoivaa analytiikkaa tehokkaasti kestävän kilpailuedun saavuttamiseksi vähittäiskaupan alalla.

As technology advances and digital options gain popularity, the retail sector is shifting towards a multichannel approach where digital and physical retail channels are merging. This shift is emphasized by an increasing focus on sustainability, now a critical requirement often reinforced by legislation. This thesis conducts a descriptive literature review to explore current literature insights into the capabilities of Predictive Analytics for enhancing both operational efficiency and sustainability within retail supply chains. The literature review was conducted using peer-reviewed scientific publications related to predictive analytics, sustainability, and retail supply chains. The selected studies were then filtered based on the recentness of the publication, relevance, and quality. The findings were organized to highlight both the benefits and challenges, providing a clear view of the results of this review. These findings demonstrate that Predictive Analytics substantially improves supply chain efficiency by forecasting demands accurately and optimizing resource allocation. Moreover, Predictive Analytics provides strong decision-making, allowing retail businesses to adapt swiftly to evolving market trends. The thesis also identifies challenges such as data integrity, the complexity of analytical models, and the need for data-driven culture. Organizations need to note these challenges and address them to leverage Predictive Analytics effectively for achieving a sustainable competitive advantage in the retail sector.