构建新零售时代下的新型供应链
[思路网注] 马云提出新零售，至于赋予新零售的含义已经很多。其实新零售不仅仅在于给消费者带来好的体验，因为能够支撑消费体验和消费内容的关键点在于如何构建新零售时代中的新型供应链。
2016年10月，马云在一场著名的演讲中（注：云栖大会）提出“新零售”这个口号，今年3月研究院发布了新零售的白皮书，阿里认为：“新零售是以消费者体验为中心的数据驱动的泛零售业态”。新零售不仅仅是终端消费场景简单的发生变化给消费者带来良好的体验，关键是如何支撑这些消费体验和消费内容，这就需要构建新零售时代和业态中的新型供应链。无论是“新零售”还是“传统零售”，究其本质来看，最终目的都在于围绕消费者，如何能够更完美地满足其需求。在新零售的时代下，零售业在沿着线上线下融合（O2O）、零售+体验式消费、零售+产业生态链的三大进化途径激烈演变。但零售的本质始终没有改变，还是关乎顾客、商品和店面，即“人、货、场”，只不过要对于这个本质所涉及到的各个元素进行重构和整合并产生互联网全新驱动的反应，最终的目的是提升商业经营效率。竞争的本质是效率和成本，老零售传统的数量型线性增长已无法持续，只有转型通过商业模式的创新，实现效率型的指数增长，才有活路和成长的空间。在新零售时代，供应链管理的本质其实并未发生改变，还是要集成和协同链条上的各个环节如供应商、各个销售渠道、仓库、门店，使消费者需要的商品以准确的数量，在最短的时间之内被送到消费者手中，从而实现在满足服务水平的同时使整个系统的成本最小化。并且这个本质将更加凸显和闪耀，来完成在传统零售时代供应链所未完成的事业，过去以企业为核心，使用各种销售手段以达成交易、提升销售额为诉求并大力向消费者推或者压的零售逻辑已经行不通，未来的一切都要围绕消费者需求来运转，供应链管理也并不例外，这也让其和传统业态下的供应链有了很大不同之处。新零售时代下的供应链不仅仅是供应链在传统零售或者传统行业中，供应链主要还是局限在供应链的后端，即采购、生产、等职能，和消费者、销售渠道的协同整合严重不足，导致孤岛现象、牛鞭效应、门户之见的出现，这让供应链的反应总是很滞后。而在新零售中，一切都围绕着消费者的需求，商品、价格、消费者、竞争对手等信息瞬息万变，各个职能必须高度协同，同时去服务于消费者，而不是之前的“纵向一体”模式，供应链所扮演的角色不再是被动的等待前端信息的传递，不再是“铁路警察，只管自己一段”，而是要主动的参与到更加前端的服务消费者的工作中去。例如商品选择、销售预测、动态定价、自动补货、采购计划等职能，涉及到日常运营的工作都可以由一个整合的职能来统一操作，强调的是“全位一体”，供应链成为了“供应链＋营销＋大数据”，这也要求供应链职能要强化自己的群体意识，将联合协同运营的思维方式形成自觉的思维方式。进一步讲，这其实也是新零售企业所要考虑的组织流程重构的问题。新零售时代下的供应链是数据和技术驱动的沃尔玛成功的关键之一是通过发射自己的私人卫星，建立了仅次于美国中央情报局的民用中央数据处理系统，让其可以对全球的4000多家门店的在一小时之内对各种商品的库存、销售、订单等情况盘点一遍，全程供应链从订单到商店的时间控制在3天之内。在创业之初，创始人贝佐斯就没把亚马逊当作一家电商企业，而是一家碰巧在电商领域的技术公司，这家技术公司后来又在云计算、智能硬件、人工智能等领域大力拓展，并在其供应链管理中深入的应用。马云先生在今年5月的全球智慧物流峰会上指出，新零售时代，物流必须要靠数据，未来的物流公司要成长，要靠数据，靠技术，靠人才，高度投入技术研发。这些都明确了未来新零售时代下的供应链不再仅仅靠人、流程、硬件设施等要素的简单堆彻和叠加，而是要实现供应链的数字化和技术化的变革，让供应链变得更加具有智慧和全能，具体体现如下：1、供应链可视化盒马鲜生作为目前新零售最典型的案例，在其运营中对商品广泛使用了电子标签，将线上线下数据同步，如SKU同步、库存同步、价格同步、促销同步；实现线上下单，线下有货，后台统一促销和价格，这些都为供应链可视化的构建打下了基础。供应链可视化以后，未来所有业务职能包括销售、市场、财务、研发、采购和物流等进行有机的集成和协同就有了可能，可以对消费者需求、门店或网上库存、销售趋势、物流信息、原产地信息等进行可视化展示，供应链敏捷和迅速的反应就有了基础。新零售时代下的供应链可视化未来将持续向消费者、SKU、店员延伸，并且由传统网络向云计算系统转进。通过可视化集成平台，战略计划与业务紧密链接，需求与供应的平衡，订单履行策略的实施，库存与服务水平的调整等具体策略将得到高效的执行。2、供应链人工智能化在新零售的业态中，大量零售运营数据包括消费者、商品、销售、库存、订单等在不同的应用场景中海量产生，结合在不同业务场景和业务目标，如商品品类管理、销售预测、动态定价、促销安排、自动补货、安全库存设定、仓店和店店之间的调拨、供应计划排程、物流计划制定等，再匹配上合适的算法，即可对这些应用场景进行数字建模，逻辑简单来说就是“获取数据—分析数据—建立模型—预测未来—支持决策”。本质上说，人工智能是一项预测科技，而预测的目的不是为预测而预测，而是用来指导人类的各项行为决策，以免人在决策时因为未知和不确定而焦虑。就人工智能在新零售业态中供应链应用而言，其有两大类核心模型，一是预测模型，二是决策模型。预测模型主要是通过回归、分类、时间序列等算法在大量历史数据的基础建立统计模型上对未来的销售进行预测，而决策模型则通过启发算法、整数规划、解析求解等算法建立运筹模型来对以上具体业务场景应用进行决策。3、供应链指挥智慧化新零售企业的运营指挥控制系统是企业的“大脑”和“中枢”，新零售企业应该建立起由不同业务应用模块所组成的运营指挥系统。这些应用模块各自管理一个领域的功能，显示实时的运营动态，如货龄、售罄率、缺货率、畅平滞销售占比、退货率、订单满足率、库存周转率、目标完成比率等。同时又相互链接和协同，根据以上所建立起的数学模型，最终拟合形成通用运营决策建议，如智能选品、智能定价、自动预测、自动促销、自动补货和下单等。相信在未来的新零售中，可以做到各种决策自动化的SKU将超过90%以上。在此基础之上，供应链管理人员所做的事情就是搜集信息、判断需求、和客户沟通、协同各种资源、寻找创新机会等。新零售时代下的供应链是消费者驱动的根据普华永道所编著的《CEO观点2017：中国零售业转型之旅》显示：中国CEO表示高缺货率和订单交付过程的低效服务是他们目前面临的两大问题。而在强调消费体验的新零售业态中，这两个问题仍然是体验的最大杀手，试想在产品爆款频出、迭代迅速、竞争激烈的时代中，有谁能够忍受不确定的等待。这就造就了在新零售对于库存管理杜绝缺货的严苛标准，阿里对于新零售库存的解读是朝着“企业库存降到零”的方向转变，这给供应链带来了更大的挑战，也要求供应链朝着“精准”服务方向前行，精就是精细，个性化的服务到每一个消费者，同时还很准确，通过精准预测、捕捉到消费者需求，实现实时联动，从而达到既能让消费者满意，同时又把库存降到最低。该报告还显示88%的中国受访CEO表示，退货处理仍是中国零售商需要倾注大量精力的领域，中国零售企业的利润最容易受到顾客退货的影响。消费者既然退货了，客户体验肯定不是很好，通过合理的商品品类结构、智能严选策略、提升计划制定和门店执行的效果和效率，这样将退货由商品本身所造成的原因降到最低，并将退货无缝集成到销售流程，可有效增加零售企业的盈利能力并且真正的给消费者带来价值。总之，在新零售时代下的供应链的初心始终还是没有改变，只不过在真正以消费者为中心，真诚为消费者服务的要求下，供应链所面临的挑战更大了，构建新零售时代下的供应链就要朝着智慧化、数字化、可视化、集成化、技术化发展，并且超出了传统供应链的范畴。这所有的一切都是以打造优秀的客户体验为始，并以打造更加优秀的客户体验为终。（文/高峻峻）
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新零售时代下的智慧供应链：不仅仅是供应链
身处“新零售”的时代，“智慧”的概念也应运而生。但究其本质来看，最终目的都在于更完美地满足消费者的需求。
然而在新零售时代中智慧不仅仅只是供应链，它依托和信息系统把客户综合感知、智慧指挥协同、客户精准服务、职能全维协同、重点聚焦保障等要素集成于一体，使各个系统在信息主导下协调一致的行动，最大限度的凝聚服务能量、有序释放服务能力，这样最终会使服务变得精准，使供应链变得透明、柔性和敏捷，使各个职能更加协同。
新零售时代下智慧供应链融合了“商品、供应链、大数据”三个方面。它不仅将“供应链”与商品、消费者之间的关系越拉越近，而且让“大数据”在“供应链”及“营销”的多种场景下得以应用，给企业带来了“自动化”及“精准”的效果。对于这样的“融合”，需要的是对业务深度的理解及对“大数据”分析挖掘的双重能力。对于这样的“精准”，离不开对用户需求的全面感知。
其实无论是“旧零售”还是“新零售”，本质来看不变的是着力于“人、货、场”，新零售的成功与否，核心在于围绕这三个核心的商业元素重构是否有效。在新零售时代下，消费者都对价格、商品备货情况和差异化服务提出了更高的要求。对于价格和库存的管理，则是建立在合理的商品结构与智能选品方法之上的。也就是说，要先对商品进行科学地分类与定位，然后再对不同类别的商品采取相应的定价与库存策略。
因此，商品分类、动态定价与库存管理是智慧供应链的三大重要板块。
首先是商品分类。大多数和智能有点关系的问题，都可以归结一个在多维空间进行模式分布的问题。对于每个品牌而言，均有其自身的计划，尤其是品类战略，然后会在符合自身战略的前提下，制定完善合理的品类与价格规划，之后再借用类似于“用户画像”的思想逻辑，针对各品类中的每个商品贴上各种维度的标签，塑造出其自身的“商品画像”。
拿一款跑鞋为例，你可以从各种维度来进行贴标如出自某个设计师之手、特殊的功能、颜色面料款式、应季新款、畅销款、毛利率低、收藏量高等等不同的标签。这样一来，每一个商品都可以在每一类标签中找到自己所属类别，然后通过每个类别的交叉组合，找到自身的精准定位。而这些标签不是仅仅定性的标签，全是可以进行定量计算的标签，即这些标签对销售最终的影响是多少，消费这对这些标签或者标签组合的喜欢程度是怎样，都可以用模型的方式表现出来。
商品分类其实也就是对零售三核心“人、货、场”的中的“货”进行了深度的解读，并且这个分析是和对“人”的画像紧密相关的。商品精准的定位为后续的需求预测、促销定价、补货翻单、采购计划、研发计划均提供了基础。从另外一个角度来讲，商品分类为的“严选商品”奠定了技术基础，即通过分类来从商品的角度定量确定是什么原因决定一个商品为什么好卖和不好卖，这样为未来商品的选择构建了强大的模型。需要注意的是，依据实时的数据更新，商品所贴标签也是持续更新的，因此商品的定位及相应决策也是处于动态变化中的。
而对于产品定价来说，人工进行定价决策效率很低，且定价的精准度很难去考量。比如针对一件商品究竟该卖88元还是66元的定价决策，即便是将影响定价的数据信息全都丢给你，包括它的利润指标、销售指标、连带率、售罄率、浏览量、所处生命周期阶段、目标存销比等等，依然很难人为进行科学的定价决策。再考虑到商品SKU种类之多、之繁，尤其是那些长尾商品，若对他们一一进行人工定价，显然是对企业资源成本的严重浪费，而且也是不现实的。
那智慧供应链如何做到呢？
对于智慧供应链来说，不同类别的商品与之对应的定价策略是不同的。
比如有的商品本身是畅销品但是存在其他竞品与它抗衡，那么竞品的实时价格动态对这类商品的定价来说就显得格外重要，它们的定价策略是以价格优势为导向的；有的商品不仅畅销而且在市面上暂时还没有类似产品可以替代，那么消费者对于这类产品的价格感知程度就会较低，定价策略则可以以利润最大为导向，可能还可以进行试验性地涨价；有的商品本身就是滞销品，要对其进行降价处理，这类商品的定价策略可能只是为了控制成本；当然还有新品，可能在某一个新品刚推出的时候，更大的目的在于最大化销量。所以这时候的定价是需要分析在不同价格下的流量及销量分布情况，来对其进行试验性定价的。
可以看出，商品定价是需要基于商品的不同划分对应到合适的定价目标的，从而确定对应的模型约束条件，将该商品相关的定价信息均输入至相应的模型中，从而得到相应的输出结果。然后在进行决策完之后，对于其效果关键指标持续进行追踪监测，从而作为下一次定价模型的输入，使得定价能够持续优化。
第三个方面，库存管理。智能补货可以称得上是库存管理的龙头了，将自动补货模型应用到特定的场景去优化库存结构，使库存持续保持健康水平，那么就需要从出库、入库两方面着手。在入库情况下，定位到满足此次补货条件的所有SKU，依据补货任务跑模型得出补货量的建议，最终生成补货决策给到生产。
在出库情况下，定位到滞销高库存的SKU，基于商品的滞销分级跑模型得到相应的促销降库存处理方案。不同类商品应采取差异化的库存控制策略，应用不同的库存模型，配置不同的模型参数。
谈完这三个部分后，整个智慧供应链还有一个不可不谈的东西，那就是商品数量的驱动――销售预测了。且不说每提升1%的预测准确率可以带来数倍运营成本的降低，以销售预测为核心的需求计划本身就要起到支持各个环节计划制定的作用。同时零售商可以通过需求预测合理安排门店工作人员，高效地为消费者服务。
成功门店的排班计划总是能在合适的时间将合适数量的资源配置到合适的岗位。零售商不仅要能预测出每天顾客消费的高峰时间，还应预测出消费者光顾哪家门店，这些都是建立在精准销售预测的基础之上。而对于销售预测，为了达到“新零售”时代的“精准”，要靠多触点的实时数据积累。模型自身要能够对这些源源不断输入的数据进行价值权重的判断并有效运用到模型中，还要能通过对预测效果的自学习实现参数的优化调整。
显然，简单的时间序列模型、季节性模型等都很难独立地成为销售预测的主力了。
销售渠道的分类其实在需求预测中也是很有必要的，毕竟不同的线下门店或线上店铺，店铺所贴属性标签也是不同的，在不同类型店铺中销售的同一个商品的销售预测模型也可能存在差异。据此也可以看出，供应链集成计划的“智慧”不仅仅是销售运营间的计划整合，还包括需求计划与、渠道管理间的协同。
新零售时代下的“供应链”加上“智慧”，并不会因为新的技术注入而使其变的高不可攀，反之，因为“智慧”，我们更好地服务到了客户，品牌更加贴近了客户。“供应链”，因为有了“智慧”，因为和消费者和商品有了更加紧密的链接，而有了温度，有了激情，而不只是一条冷冰冰的链条，这样才能让消费者有了更好的体验。
（来源：亿欧网 &作者：高峻峻）
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2016 年 10 月，马云先生在一场著名的演讲中提出 " 新零售 " 这个口号，今年 3 月阿里巴巴研究院发布了新零售的白皮书，阿里认为：" 新零售是以消费者体验为中心的数据驱动的泛零售业态 "。新零售不仅仅是终端消费场景简单的发生变化给消费者带来良好的体验，关键是如何支撑这些消费体验和消费内容，这就需要构建新零售时代和业态中的新型供应链。无论是 " 新零售 " 还是 " 传统零售 "，究其本质来看，最终目的都在于围绕消费者，如何能够更完美地满足其需求。在新零售的时代下，零售业在沿着线上线下融合（O2O）、零售 + 体验式消费、零售 + 产业生态链的三大进化途径激烈演变。但零售的本质始终没有改变，还是关乎顾客、商品和店面，即 " 人、货、场 "，只不过要对于这个本质所涉及到的各个元素进行重构和整合并产生互联网全新驱动的反应，最终的目的是提升商业经营效率。竞争的本质是效率和成本，老零售传统的数量型线性增长已无法持续，只有转型通过商业模式的创新，实现效率型的指数增长，才有活路和成长的空间。在新零售时代，供应链管理的本质其实并未发生改变，还是要集成和协同链条上的各个环节如供应商、各个销售渠道、仓库、门店，使消费者需要的商品以准确的数量，在最短的时间之内被送到消费者手中，从而实现在满足服务水平的同时使整个系统的成本最小化。并且这个本质将更加凸显和闪耀，来完成在传统零售时代供应链所未完成的事业，过去以企业为核心，使用各种销售手段以达成交易、提升销售额为诉求并大力向消费者推或者压的零售逻辑已经行不通，未来的一切都要围绕消费者需求来运转，供应链管理也并不例外，这也让其和传统业态下的供应链有了很大不同之处。新零售时代下的供应链不仅仅是供应链在传统零售或者传统行业中，供应链主要还是局限在供应链的后端，即采购、生产、物流等职能，和消费者、销售渠道的协同整合严重不足，导致孤岛现象、牛鞭效应、门户之见的出现，这让供应链的反应总是很滞后。而在新零售中，一切都围绕着消费者的需求，商品、价格、消费者、竞争对手等信息瞬息万变，各个职能必须高度协同，同时去服务于消费者，而不是之前的 " 纵向一体 " 模式，供应链所扮演的角色不再是被动的等待前端信息的传递，不再是 " 铁路警察，只管自己一段 "，而是要主动的参与到更加前端的服务消费者的工作中去。例如商品选择、销售预测、动态定价、自动补货、采购计划等职能，涉及到日常运营的工作都可以由一个整合的职能来统一操作，强调的是 " 全位一体 "，供应链成为了 " 供应链＋营销＋大数据 "，这也要求供应链职能要强化自己的群体意识，将联合协同运营的思维方式形成自觉的思维方式。进一步讲，这其实也是新零售企业所要考虑的组织流程重构的问题。新零售时代下的供应链是数据和技术驱动的沃尔玛成功的关键之一是通过发射自己的私人卫星，建立了仅次于美国中央情报局的民用中央数据处理系统，让其可以对全球的 4000 多家门店的在一小时之内对各种商品的库存、销售、订单等情况盘点一遍，全程供应链从订单到商店的时间控制在 3 天之内。在亚马逊创业之初，创始人贝佐斯就没把亚马逊当作一家电商企业，而是一家碰巧在电商领域的技术公司，这家技术公司后来又在云计算、智能硬件、人工智能等领域大力拓展，并在其供应链管理中深入的应用。马云先生在今年 5 月的全球智慧物流峰会上指出，新零售时代，物流必须要靠数据，未来的物流公司要成长，要靠数据，靠技术，靠人才，高度投入技术研发。这些都明确了未来新零售时代下的供应链不再仅仅靠人、流程、硬件设施等要素的简单堆彻和叠加，而是要实现供应链的数字化和技术化的变革，让供应链变得更加具有智慧和全能，具体体现如下：1、供应链可视化盒马鲜生作为目前新零售最典型的案例，在其运营中对商品广泛使用了电子标签，将线上线下数据同步，如 SKU 同步、库存同步、价格同步、促销同步；实现线上下单，线下有货，后台统一促销和价格，这些都为供应链可视化的构建打下了基础。供应链可视化以后，未来所有业务职能包括销售、市场、财务、研发、采购和物流等进行有机的集成和协同就有了可能，可以对消费者需求、门店或网上库存、销售趋势、物流信息、原产地信息等进行可视化展示，供应链敏捷和迅速的反应就有了基础。新零售时代下的供应链可视化未来将持续向消费者、SKU、店员延伸，并且由传统网络向云计算系统转进。通过可视化集成平台，战略计划与业务紧密链接，需求与供应的平衡，订单履行策略的实施，库存与服务水平的调整等具体策略将得到高效的执行。2、供应链人工智能化在新零售的业态中，大量零售运营数据包括消费者、商品、销售、库存、订单等在不同的应用场景中海量产生，结合在不同业务场景和业务目标，如商品品类管理、销售预测、动态定价、促销安排、自动补货、安全库存设定、仓店和店店之间的调拨、供应计划排程、物流计划制定等，再匹配上合适的算法，即可对这些应用场景进行数字建模，逻辑简单来说就是 " 获取数据—分析数据—建立模型—预测未来—支持决策 "。本质上说，人工智能是一项预测科技，而预测的目的不是为预测而预测，而是用来指导人类的各项行为决策，以免人在决策时因为未知和不确定而焦虑。就人工智能在新零售业态中供应链应用而言，其有两大类核心模型，一是预测模型，二是决策模型。预测模型主要是通过回归、分类、时间序列等算法在大量历史数据的基础建立统计模型上对未来的销售进行预测，而决策模型则通过启发算法、整数规划、解析求解等算法建立运筹模型来对以上具体业务场景应用进行决策。3、供应链指挥智慧化新零售企业的运营指挥控制系统是企业的 " 大脑 " 和 " 中枢 "，新零售企业应该建立起由不同业务应用模块所组成的运营指挥系统。这些应用模块各自管理一个领域的功能，显示实时的运营动态，如货龄、售罄率、缺货率、畅平滞销售占比、退货率、订单满足率、库存周转率、目标完成比率等。同时又相互链接和协同，根据以上所建立起的数学模型，最终拟合形成通用运营决策建议，如智能选品、智能定价、自动预测、自动促销、自动补货和下单等。相信在未来的新零售中，可以做到各种决策自动化的 SKU 将超过 90% 以上。在此基础之上，供应链管理人员所做的事情就是搜集信息、判断需求、和客户沟通、协同各种资源、寻找创新机会等。新零售时代下的供应链是消费者驱动的根据普华永道所编著的《CEO 观点 2017：中国零售业转型之旅》显示：中国 CEO 表示高缺货率和订单交付过程的低效服务是他们目前面临的两大问题。而在强调消费体验的新零售业态中，这两个问题仍然是体验的最大杀手，试想在产品爆款频出、迭代迅速、竞争激烈的时代中，有谁能够忍受不确定的等待。这就造就了在新零售对于库存管理杜绝缺货的严苛标准，阿里对于新零售库存的解读是朝着 " 企业库存降到零 " 的方向转变，这给供应链带来了更大的挑战，也要求供应链朝着 " 精准 " 服务方向前行，精就是精细，个性化的服务到每一个消费者，同时还很准确，通过精准预测、捕捉到消费者需求，实现实时联动，从而达到既能让消费者满意，同时又把库存降到最低。该报告还显示 88% 的中国受访 CEO 表示，退货处理仍是中国零售商需要倾注大量精力的领域，中国零售企业的利润最容易受到顾客退货的影响。消费者既然退货了，客户体验肯定不是很好，通过合理的商品品类结构、智能严选策略、提升计划制定和门店执行的效果和效率，这样将退货由商品本身所造成的原因降到最低，并将退货无缝集成到销售流程，可有效增加零售企业的盈利能力并且真正的给消费者带来价值。总之，在新零售时代下的供应链的初心始终还是没有改变，只不过在真正以消费者为中心，真诚为消费者服务的要求下，供应链所面临的挑战更大了，构建新零售时代下的供应链就要朝着智慧化、数字化、可视化、集成化、技术化发展，并且超出了传统供应链的范畴。这所有的一切都是以打造优秀的客户体验为始，并以打造更加优秀的客户体验为终。
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无论是“新零售”还是“传统零售”，究其本质来看，最终目的都在于围绕消费者，如何能够更完美地满足其需求。在新零售的时代下， 零售业在沿着线上线下融合（O2O）、零售+体验式消费、零售+产业生态链的三大进化途径激烈演变，但零售的本质始终没有改变，还是关乎顾客、商品和店面，即“人、货、场”，只不过要对于这个本质所涉及到的各个元素进行重构和整合并产生互联网全新驱动的反应，最终的目的是提升商业经营效率。竞争的本质是效率和成本，老零售传统的数量型线性增长已无法持续，只有转型通过商业模式的创新，实现效率型的指数增长，才有活路和成长的空间。
在新零售的时代下，供应链管理的本质其实并未发生改变，还是要集成和协同链条上的各个环节如供应商、各个销售渠道、仓库、门店，使消费者需要的商品以准确的数量，在最短的时间之内被送到消费者手中，从而实现在满足服务水平的同时使整个系统的成本最小化。并且在新零售的时代中，这个本质将更加凸显和闪耀，来完成在传统零售时代供应链所未竟的事业，过去以企业为核心，使用各种销售手段以达成交易、提升销售额为诉求并大力向消费者推或者压的零售逻辑已经行不通，未来的一切都要围绕消费者需求来运转，供应链管理也并不例外，这也让其和传统业态下的供应链有了很大不同之处。
新零售时代下的供应链不仅仅是供应链
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新零售时代下的供应链是数据和技术驱动的
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这些都明确了未来 新零售时代下的供应链不再仅仅靠人、流程、硬件设施等要素的简单堆彻和叠加，而是要实现供应链的数字化和技术化的变革，让供应链变得更加具有智慧和全能，具体体现如下：
供应链可视化
盒马鲜生作为目前新零售最典型的案例，在其运营中对商品广泛使用了电子标签，将线上线下数据同步，如SKU同步、库存同步、价格同步、促销同步；实现线上下单，线下有货，后台统一促销和价格，这些都为供应链可视化的构建打下了基础。供应链可视化以后，未来所有业务职能包括销售、市场、财务、研发、采购和物流等进行有机的集成和协同就有了可能，可以对消费者需求、门店或网上库存、销售趋势、物流信息、原产地信息等进行可视化展示，供应链敏捷和迅速的反应就有了基础。新零售时代下的供应链可视化未来将持续向消费者、SKU、店员延伸，并且由传统网络向云计算系统转进。通过可视化集成平台，战略计划与业务紧密链接，需求与供应的平衡，订单履行策略的实施，库存与服务水平的调整等具体策略将得到高效的执行。
供应链人工智能化
在新零售的业态中，大量零售运营数据包括消费者、商品、销售、库存、订单等在不同的应用场景中海量产生，结合在不同业务场景和业务目标，如商品品类管理、销售预测、动态定价、促销安排、自动补货、安全库存设定、仓店和店店之间的调拨、供应计划排程、物流计划制定等，再匹配上合适的算法即可对这些应用场景进行数字建模，逻辑简单来说就是“获取数据—分析数据—建立模型—预测未来—支持决策”。本质上说，人工智能是一项预测科技，而预测的目的不是为预测而预测，而是用来指导人类的各项行为决策，以免人在决策时因为未知和不确定而焦虑。就人工智能在新零售业态中供应链应用而言，其有两大类核心模型，一是预测模型，二是决策模型。预测模型主要是通过回归、分类、时间序列等算法在大量历史数据的基础建立统计模型上对未来的销售进行预测，而决策模型则通过启发算法、整数规划、解析求解等算法建立运筹模型来对以上具体业务场景应用进行决策。
供应链指挥智慧化
新零售企业的运营指挥控制系统是企业的“大脑”和“中枢”，新零售企业应该建立起由不同业务应用模块所组成的运营指挥系统。这些应用模块各自管理一个领域的功能，显示实时的运营动态如货龄、售罄率、缺货率、畅平滞销售占比、退货率、订单满足率、库存周转率、目标完成比率等，同时又相互链接和协同，根据以上所建立起的数学模型最终拟合形成通用运营决策建议，如智能选品、智能定价、自动预测、自动促销、自动补货和下单等，相信在未来的新零售中，可以做到各种决策自动化的SKU将超过90%以上。在此基础之上，供应链管理人员所做的事情就是搜集信息、判断需求、和客户沟通、协同各种资源、寻找创新机会等。
新零售时代下的供应链是消费者驱动的
根据普华永道所编著的《CEO观点2017：中国零售业转型之旅》显示：中国CEO表示高缺货率和订单交付过程的低效服务是他们目前面临的两大问题。而在强调消费体验的新零售业态中，这两个问题仍然是体验的最大杀手，试想在产品爆款频出、迭代迅速、竞争激烈的时代中，有谁能够忍受不确定的等待。
这就造就了在新零售对于库存管理杜绝缺货的严苛标准，阿里对于新零售库存的解读是朝着“企业库存降到零”的方向转变，这给供应链带来了更大的挑战，也要求供应链朝着“精准”服务方向前行，精就是精细，个性化的服务到每一个消费者，同时还很准确，通过精准预测、捕捉到消费者需求，实现实时联动，从而达到既能让消费者满意，同时又把库存降到最低。该报告还显示88%的中国受访CEO表示退货处理仍是中国零售商需要倾注大量精力的领域，中国零售企业的利润最容易受到顾客退货的影响。消费者既然退货了，客户体验肯定不是很好，通过合理的商品品类结构、智能严选策略、提升计划制定和门店执行的效果和效率，这样将退货由商品本身所造成的原因降到最低，并将退货无缝集成到销售流程，可有效增加零售企业的盈利能力并且真正的给消费者带来价值。
总之，在新零售时代下的供应链的初心始终还是没有改变，只不过在真正以消费者为中心，真诚为消费者服务的要求下，供应链所面临的挑战更大了， 构建新零售时代下的供应链就要朝着智慧化、数字化、可视化、集成化、技术化发展，并且超出了传统供应链的范畴。这所有的一切都是以打造优秀的客户体验为始，并以打造更加优秀的客户体验为终。
本文作者高峻峻，亿欧专栏作者；微信：gaojunjun253224（添加时请注明“姓名-公司-职务”方便备注）；转载请注明作者姓名和“来源：亿欧”；文章内容系作者个人观点，不代表亿欧对观点赞同或支持。
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