數(shù)字化供應(yīng)鏈將成為企業(yè)市場競爭的主戰(zhàn)場
隨著數(shù)字化消費結(jié)構(gòu)的深入，盡管打造數(shù)字化供應(yīng)鏈已是國內(nèi)零售企業(yè)共識，但是轉(zhuǎn)型之路仍存在諸多難題：
用戶需求預(yù)測難：伴隨“新零售”興起，消費者對商品外觀、質(zhì)量和體驗愈加苛刻，SKU種類也隨之變多且產(chǎn)品生命周期變短，同時對缺貨容忍度降低已成為零售“新常態(tài)”。零售企業(yè)如何做到市場需求精準(zhǔn)預(yù)測，打造“爆款”商品，成為企業(yè)進(jìn)一步擴(kuò)大市場份額的“捷徑”;
供應(yīng)鏈敏捷度差：數(shù)字化時代，消費者對商品的“時效”要求愈加突顯，這種“時效性需求”需要零售商家倉庫布局無限貼近于消費者，這致使企業(yè)供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)布局、尤其是倉庫布點難度加大;
上下游協(xié)同周期長：零售企業(yè)特別是大型傳統(tǒng)零售企業(yè)，并不具備經(jīng)銷商及門店數(shù)據(jù)的可見度，許多企業(yè)內(nèi)部不同渠道、不同區(qū)域間的數(shù)據(jù)也尚未打通，無法做到全局協(xié)同。
由此可見，數(shù)字化技術(shù)在結(jié)構(gòu)復(fù)雜的業(yè)務(wù)場景中存在巨大的價值和優(yōu)勢，而供應(yīng)鏈將成為數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用最為重要的場景之一，也將是下一階段產(chǎn)業(yè)競爭的關(guān)鍵戰(zhàn)場，在企業(yè)運營及戰(zhàn)略體系中的重要性將得以快速上升。
從需求到供給，決策優(yōu)化加速企業(yè)供應(yīng)鏈數(shù)字化
基于以上業(yè)務(wù)難點，運用前沿科技，結(jié)合信息化系統(tǒng)和大數(shù)據(jù)，打造數(shù)字化供應(yīng)鏈及精準(zhǔn)營銷體系，打通預(yù)測、補(bǔ)貨、庫存、定價、營銷、銷售、物流的全鏈條，是零售企業(yè)應(yīng)對不確定性持續(xù)增加的消費市場，提升從供應(yīng)到銷售的敏捷性，業(yè)務(wù)實現(xiàn)持續(xù)高速增長的關(guān)鍵所在。
一、多層級需求預(yù)測，實現(xiàn)品效合一—— 面對數(shù)十萬SKU商品，結(jié)構(gòu)的不合理，或者無效商品占用有限的陳列資源，都會對平臺造成品效過低的挑戰(zhàn)，由此對SKU促銷情況調(diào)查與分析及優(yōu)化就顯得格外重要。目前，一些日化品牌的電商旗艦店已經(jīng)通過數(shù)學(xué)規(guī)劃求解器為技術(shù)引擎(國內(nèi)代表廠商杉數(shù)科技)，建立需求預(yù)測算法模型，結(jié)合企業(yè)內(nèi)外部數(shù)據(jù)，挖掘商品屬性關(guān)系，組合定制高維數(shù)據(jù)特征，實現(xiàn)覆蓋日/周/月、SKU/品類/品牌、全國/線上/線下/KA等多層級的需求預(yù)測，從而做到以吸引消費者為導(dǎo)向，提升商品交易總額(GMV)的目的。
二、從生產(chǎn)到庫存，實現(xiàn)供需平衡—— 隨著人們的消費習(xí)慣向線上轉(zhuǎn)移，其選品范圍和渠道隨之拓展，消費者對生鮮類等不易保存和運輸?shù)漠a(chǎn)品需求大幅提升。對此，零售企業(yè)可以根據(jù)產(chǎn)品特性及銷量實際情況運用決策優(yōu)化技術(shù)設(shè)計差異化的安全庫存模型及補(bǔ)貨策略模型：兼顧服務(wù)水平和周轉(zhuǎn)效率等指標(biāo)表現(xiàn)，實現(xiàn)智慧多級庫存計劃管理，同時針對倉端/門店的缺貨、積壓與銷量波動，生成日常補(bǔ)貨和調(diào)撥計劃，實現(xiàn)靈敏的執(zhí)行層面優(yōu)化，進(jìn)而減少產(chǎn)品損耗成本和提升客戶粘性。
三、打造智能運輸，實現(xiàn)降本增效—— 在考慮多種業(yè)務(wù)約束條件下，零售企業(yè)想要實現(xiàn)所有資源的全局統(tǒng)籌規(guī)劃，盡可能降低運輸成本、提升資源利用率和業(yè)務(wù)響應(yīng)速度，靈活、高效的智能運輸平臺打造必不可少。通過智能運輸平臺，使零售企業(yè)快速響應(yīng)多種客戶類型的多種運輸場景需求，如訂單分級、車輛匹配、地點分析、費率優(yōu)化等。目前國內(nèi)已有智能決策優(yōu)化公司通過運輸調(diào)度環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)化、標(biāo)準(zhǔn)化、透明化，成功幫助多家物流頭部企業(yè)部署智能運輸平臺，解決運輸成本高昂和傳統(tǒng)人工調(diào)度等難題。例如，杉數(shù)科技助力某大型冷鏈物流同城餐飲配送，實現(xiàn)平均每日用車數(shù)下降5.8%、平均節(jié)省行駛里程7%，每日調(diào)度時間由4小時下降至30分鐘，大幅提升運輸效率和降低運營成本。
隨著社區(qū)團(tuán)購、直播帶貨等新銷售模式興起，類似國美的零售商、零售企業(yè)在大力開拓下沉市場以滿足更多客戶需求的同時，供應(yīng)鏈管理方面也面臨著巨大挑戰(zhàn)。當(dāng)下智能決策技術(shù)已經(jīng)在企業(yè)供應(yīng)鏈計劃、生產(chǎn)計劃、運輸優(yōu)化等業(yè)務(wù)場景的決策方面擁有大量先行案例，已成為打造行業(yè)獨有競爭優(yōu)勢的重要技術(shù)手段之一。
