新零售時(shí)代下的智慧供應(yīng)鏈 不僅僅是供應(yīng)鏈時(shí)代下的智慧供應(yīng)鏈 不僅僅是供應(yīng)鏈
身處“新零售”的時(shí)代,,“智慧供應(yīng)鏈”的概念也應(yīng)運(yùn)而生。但究其本質(zhì)來看,,最終目的都在于更完美地滿足消費(fèi)者的需求,。
然而在新零售時(shí)代中智慧供應(yīng)鏈管理不僅僅只是供應(yīng)鏈,,它依托大數(shù)據(jù)和信息系統(tǒng)把客戶綜合感知、智慧指揮協(xié)同,、客戶精準(zhǔn)服務(wù),、職能全維協(xié)同、重點(diǎn)聚焦保障等要素集成于一體,,使各個(gè)系統(tǒng)在信息主導(dǎo)下協(xié)調(diào)一致的行動(dòng),,最大限度的凝聚服務(wù)能量、有序釋放服務(wù)能力,,這樣最終會(huì)使服務(wù)變得精準(zhǔn),,使供應(yīng)鏈變得透明、柔性和敏捷,,使各個(gè)職能更加協(xié)同,。
新零售時(shí)代下智慧供應(yīng)鏈融合了“商品、供應(yīng)鏈,、大數(shù)據(jù)”三個(gè)方面,。它不僅將“供應(yīng)鏈”與商品、消費(fèi)者之間的關(guān)系越拉越近,,而且讓“大數(shù)據(jù)”在“供應(yīng)鏈”及“營(yíng)銷”的多種場(chǎng)景下得以應(yīng)用,,給企業(yè)帶來了“自動(dòng)化”及“精準(zhǔn)”的效果。對(duì)于這樣的“融合”,,需要的是對(duì)業(yè)務(wù)深度的理解及對(duì)“大數(shù)據(jù)”分析挖掘的雙重能力,。對(duì)于這樣的“精準(zhǔn)”,離不開對(duì)用戶需求的全面感知,。
其實(shí)無(wú)論是“舊零售”還是“新零售”,,本質(zhì)來看不變的是著力于“人、貨,、場(chǎng)”,,新零售的成功與否,核心在于圍繞這三個(gè)核心的商業(yè)元素重構(gòu)是否有效,。在新零售時(shí)代下,,消費(fèi)者都對(duì)價(jià)格、商品備貨情況和差異化服務(wù)提出了更高的要求,。對(duì)于價(jià)格和庫(kù)存的管理,,則是建立在合理的商品結(jié)構(gòu)與智能選品方法之上的。也就是說,,要先對(duì)商品進(jìn)行科學(xué)地分類與定位,,然后再對(duì)不同類別的商品采取相應(yīng)的定價(jià)與庫(kù)存策略。
因此,,商品分類,、動(dòng)態(tài)定價(jià)與庫(kù)存管理是智慧供應(yīng)鏈的三大重要板塊,。
首先是商品分類。大多數(shù)和智能有點(diǎn)關(guān)系的問題,,都可以歸結(jié)一個(gè)在多維空間進(jìn)行模式分布的問題,。對(duì)于每個(gè)品牌而言,均有其自身的戰(zhàn)略計(jì)劃,,尤其是品類戰(zhàn)略,,然后會(huì)在符合自身戰(zhàn)略的前提下,,,制定完善合理的品類與價(jià)格規(guī)劃,,之后再借用類似于“用戶畫像”的思想邏輯,針對(duì)各品類中的每個(gè)商品貼上各種維度的標(biāo)簽,,塑造出其自身的“商品畫像”,。
拿一款跑鞋為例,你可以從各種維度來進(jìn)行貼標(biāo)如出自某個(gè)設(shè)計(jì)師之手,、特殊的運(yùn)動(dòng)功能,、顏色面料款式、應(yīng)季新款,、暢銷款,、毛利率低、收藏量高等等不同的標(biāo)簽,。這樣一來,,每一個(gè)商品都可以在每一類標(biāo)簽中找到自己所屬類別,然后通過每個(gè)類別的交叉組合,,找到自身的精準(zhǔn)定位,。而這些標(biāo)簽不是僅僅定性的標(biāo)簽,全是可以進(jìn)行定量計(jì)算的標(biāo)簽,,即這些標(biāo)簽對(duì)銷售最終的影響是多少,,消費(fèi)這對(duì)這些標(biāo)簽或者標(biāo)簽組合的喜歡程度是怎樣,都可以用模型的方式表現(xiàn)出來,。
商品分類其實(shí)也就是對(duì)零售三核心“人、貨,、場(chǎng)”的中的“貨”進(jìn)行了深度的解讀,,并且這個(gè)分析是和對(duì)“人”的畫像緊密相關(guān)的。商品精準(zhǔn)的定位為后續(xù)的需求預(yù)測(cè),、促銷定價(jià),、補(bǔ)貨翻單、采購(gòu)計(jì)劃,、研發(fā)計(jì)劃均提供了基礎(chǔ),。從另外一個(gè)角度來講,,商品分類為的“嚴(yán)選商品”奠定了技術(shù)基礎(chǔ),即通過分類來從商品的角度定量確定是什么原因決定一個(gè)商品為什么好賣和不好賣,,這樣為未來商品的選擇構(gòu)建了強(qiáng)大的模型,。需要注意的是,依據(jù)實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)更新,,商品所貼標(biāo)簽也是持續(xù)更新的,,因此商品的定位及相應(yīng)決策也是處于動(dòng)態(tài)變化中的。
而對(duì)于產(chǎn)品定價(jià)來說,,人工進(jìn)行定價(jià)決策效率很低,,且定價(jià)的精準(zhǔn)度很難去考量。比如針對(duì)一件商品究竟該賣88元還是66元的定價(jià)決策,,即便是將影響定價(jià)的數(shù)據(jù)信息全都丟給你,,包括它的利潤(rùn)指標(biāo)、銷售指標(biāo),、連帶率,、售罄率、瀏覽量,、所處生命周期階段,、目標(biāo)存銷比等等,依然很難人為進(jìn)行科學(xué)的定價(jià)決策,。再考慮到商品SKU種類之多,、之繁,尤其是那些長(zhǎng)尾商品,,若對(duì)他們一一進(jìn)行人工定價(jià),,顯然是對(duì)企業(yè)資源成本的嚴(yán)重浪費(fèi),而且也是不現(xiàn)實(shí)的,。
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