構建新零售時代下的新型供應鏈

2016年10月，馬雲先生在一場著名的演講中提出「新零售」這個口號，今年3月阿里巴巴研究院發布了新零售的白皮書，阿里認為：「新零售是以消費者體驗為中心的數據驅動的泛零售業態」。新零售不僅僅是終端消費場景簡單的發生變化給消費者帶來良好的體驗，關鍵是如何支撐這些消費體驗和消費內容，這就需要構建新零售時代和業態中的新型供應鏈。

無論是「新零售」還是「傳統零售」，究其本質來看，最終目的都在於圍繞消費者，如何能夠更完美地滿足其需求。在新零售的時代下，零售業在沿著線上線下融合（O2O）、零售+體驗式消費、零售+產業生態鏈的三大進化途徑激烈演變。

但零售的本質始終沒有改變，還是關乎顧客、商品和店面，即「人、貨、場」，只不過要對於這個本質所涉及到的各個元素進行重構和整合併產生互聯網全新驅動的反應，最終的目的是提升商業經營效率。競爭的本質是效率和成本，老零售傳統的數量型線性增長已無法持續，只有轉型通過商業模式的創新，實現效率型的指數增長，才有活路和成長的空間。

在新零售時代，供應鏈管理的本質其實並未發生改變，還是要集成和協同鏈條上的各個環節如供應商、各個銷售渠道、倉庫、門店，使消費者需要的商品以準確的數量，在最短的時間之內被送到消費者手中，從而實現在滿足服務水平的同時使整個系統的成本最小化。

並且這個本質將更加凸顯和閃耀，來完成在傳統零售時代供應鏈所未完成的事業，過去以企業為核心，使用各種銷售手段以達成交易、提升銷售額為訴求並大力向消費者推或者壓的零售邏輯已經行不通，未來的一切都要圍繞消費者需求來運轉，供應鏈管理也並不例外，這也讓其和傳統業態下的供應鏈有了很大不同之處。

新零售時代下的供應鏈不僅僅是供應鏈

在傳統零售或者傳統行業中，供應鏈主要還是局限在供應鏈的後端，即採購、生產、物流等職能，和消費者、銷售渠道的協同整合嚴重不足，導致孤島現象、牛鞭效應、門戶之見的出現，這讓供應鏈的反應總是很滯后。

而在新零售中，一切都圍繞著消費者的需求，商品、價格、消費者、競爭對手等信息瞬息萬變，各個職能必須高度協同，同時去服務於消費者，而不是之前的「縱向一體」模式，供應鏈所扮演的角色不再是被動的等待前端信息的傳遞，不再是「鐵路警察，只管自己一段」，而是要主動的參與到更加前端的服務消費者的工作中去。

例如商品選擇、銷售預測、動態定價、自動補貨、採購計劃等職能，涉及到日常運營的工作都可以由一個整合的職能來統一操作，強調的是「全位一體」，供應鏈成為了「供應鏈＋營銷＋大數據」，這也要求供應鏈職能要強化自己的群體意識，將聯合協同運營的思維方式形成自覺的思維方式。進一步講，這其實也是新零售企業所要考慮的組織流程重構的問題。

新零售時代下的供應鏈是數據和技術驅動的

沃爾瑪成功的關鍵之一是通過發射自己的私人衛星，建立了僅次於美國中央情報局的民用中央數據處理系統，讓其可以對全球的4000多家門店的在一小時之內對各種商品的庫存、銷售、訂單等情況盤點一遍，全程供應鏈從訂單到商店的時間控制在3天之內。

在亞馬遜創業之初，創始人貝佐斯就沒把亞馬遜當作一家電商企業，而是一家碰巧在電商領域的技術公司，這家技術公司後來又在雲計算、智能硬體、人工智慧等領域大力拓展，並在其供應鏈管理中深入的應用。馬雲先生在今年5月的全球智慧物流峰會上指出，新零售時代，物流必須要靠數據，未來的物流公司要成長，要靠數據，靠技術，靠人才，高度投入技術研發。

這些都明確了未來新零售時代下的供應鏈不再僅僅靠人、流程、硬體設施等要素的簡單堆徹和疊加，而是要實現供應鏈的數字化和技術化的變革，讓供應鏈變得更加具有智慧和全能，具體體現如下：

1、供應鏈可視化

盒馬鮮生作為目前新零售最典型的案例，在其運營中對商品廣泛使用了電子標籤，將線上線下數據同步，如SKU同步、庫存同步、價格同步、促銷同步；實現線上下單，線下有貨，後台統一促銷和價格，這些都為供應鏈可視化的構建打下了基礎。

供應鏈可視化以後，未來所有業務職能包括銷售、市場、財務、研發、採購和物流等進行有機的集成和協同就有了可能，可以對消費者需求、門店或網上庫存、銷售趨勢、物流信息、原產地信息等進行可視化展示，供應鏈敏捷和迅速的反應就有了基礎。

新零售時代下的供應鏈可視化未來將持續向消費者、SKU、店員延伸，並且由傳統網路向雲計算系統轉進。通過可視化集成平台，戰略計劃與業務緊密鏈接，需求與供應的平衡，訂單履行策略的實施，庫存與服務水平的調整等具體策略將得到高效的執行。

2、供應鏈人工智慧化

在新零售的業態中，大量零售運營數據包括消費者、商品、銷售、庫存、訂單等在不同的應用場景中海量產生，結合在不同業務場景和業務目標，如商品品類管理、銷售預測、動態定價、促銷安排、自動補貨、安全庫存設定、倉店和店店之間的調撥、供應計劃排程、物流計劃制定等，再匹配上合適的演算法，即可對這些應用場景進行數字建模，邏輯簡單來說就是「獲取數據—分析數據—建立模型—預測未來—支持決策」。

本質上說，人工智慧是一項預測科技，而預測的目的不是為預測而預測，而是用來指導人類的各項行為決策，以免人在決策時因為未知和不確定而焦慮。就人工智慧在新零售業態中供應鏈應用而言，其有兩大類核心模型，一是預測模型，二是決策模型。

預測模型主要是通過回歸、分類、時間序列等演算法在大量歷史數據的基礎建立統計模型上對未來的銷售進行預測，而決策模型則通過啟發演算法、整數規劃、解析求解等演算法建立運籌模型來對以上具體業務場景應用進行決策。

3、供應鏈指揮智慧化

新零售企業的運營指揮控制系統是企業的「大腦」和「中樞」，新零售企業應該建立起由不同業務應用模塊所組成的運營指揮系統。這些應用模塊各自管理一個領域的功能，顯示實時的運營動態，如貨齡、售罄率、缺貨率、暢平滯銷售佔比、退貨率、訂單滿足率、庫存周轉率、目標完成比率等。

同時又相互鏈接和協同，根據以上所建立起的數學模型，最終擬合形成通用運營決策建議，如智能選品、智能定價、自動預測、自動促銷、自動補貨和下單等。相信在未來的新零售中，可以做到各種決策自動化的SKU將超過90%以上。

在此基礎之上，供應鏈管理人員所做的事情就是搜集信息、判斷需求、和客戶溝通、協同各種資源、尋找創新機會等。

新零售時代下的供應鏈是消費者驅動的

根據普華永道所編著的《CEO觀點2017：零售業轉型之旅》顯示：CEO表示高缺貨率和訂單交付過程的低效服務是他們目前面臨的兩大問題。而在強調消費體驗的新零售業態中，這兩個問題仍然是體驗的最大殺手，試想在產品爆款頻出、迭代迅速、競爭激烈的時代中，有誰能夠忍受不確定的等待。

這就造就了在新零售對於庫存管理杜絕缺貨的嚴苛標準，阿里對於新零售庫存的解讀是朝著「企業庫存降到零」的方向轉變，這給供應鏈帶來了更大的挑戰，也要求供應鏈朝著「精準」服務方向前行，精就是精細，個性化的服務到每一個消費者，同時還很準確，通過精準預測、捕捉到消費者需求，實現實時聯動，從而達到既能讓消費者滿意，同時又把庫存降到最低。

該報告還顯示88%的受訪CEO表示，退貨處理仍是零售商需要傾注大量精力的領域，零售企業的利潤最容易受到顧客退貨的影響。消費者既然退貨了，客戶體驗肯定不是很好，通過合理的商品品類結構、智能嚴選策略、提升計劃制定和門店執行的效果和效率，這樣將退貨由商品本身所造成的原因降到最低，並將退貨無縫集成到銷售流程，可有效增加零售企業的盈利能力並且真正的給消費者帶來價值。

總之，在新零售時代下的供應鏈的初心始終還是沒有改變，只不過在真正以消費者為中心，真誠為消費者服務的要求下，供應鏈所面臨的挑戰更大了，構建新零售時代下的供應鏈就要朝著智慧化、數字化、可視化、集成化、技術化發展，並且超出了傳統供應鏈的範疇。這所有的一切都是以打造優秀的客戶體驗為始，並以打造更加優秀的客戶體驗為終。