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新零售下的供应链变革及问答

[罗戈导读]第八届中国供应链与运营经理人俱乐部11月23日在上海举行,作为全场最受欢迎的分享嘉宾,演讲了题为“新零售下的供应链变革”,全场不时响起热烈的掌声。

第八届中国供应链与运营经理人俱乐部11月23日在上海举行,作为全场最受欢迎的分享嘉宾,演讲了题为“新零售下的供应链变革”,全场不时响起热烈的掌声。

-阿里巴巴*新零售研究中心 高级研究专家 何梦溪

一、中国市场的零售供应链面临巨大机遇

1.2019年上半年社会消费品零售总额同比增长8.4%,网上零售总额增长超过20%;

2.2019年网上零售额4.8万亿元;

3.中国零售行业的集中度低,百花齐放。我国集中度5.8%,没有所谓的集中度;美国集中度36%、日本集中度86%,前10名或前20名零售商占领超过50%零售额。

二、居民消费结构性调整

大众消费趋势:多向性、多元性、动态性

1.居民的消费变迁

a.居民可支配收入提升;

b.网络信息获取便利(例如:一个消费者在做一次购买决策时,跳转了多个页面,多个渠道,多个平台最终选择一个符合他的服务履约诉求的平台下单);

c.科技赋能:新产品、新功能;

d.跨境电商:海外商品。

2.消费需求的变迁

a.变化的消费者群体:

1)人口老龄化;2)家庭数变少;3)出生率下降;4)中产阶级崛起;5)城市化;6)消费升级。

b.个人消费的新模式:

1)追求便利;2)关注健康(例如:保健品或非处方药);3)个性化需求;4)注重性价比的消费(例如:多平台极致性价比追求);5)注重购物体验;6)决策简单。

3.新人群

   小镇青年(例如:支付宝每日必抢新流量)、新中产、都市蓝领、都市银发、精致辣妈。

4.新增长

   新品牌(例如:天猫孵化了国潮品牌“花西子”等等)、新品类(例如:保健品)、新产品、新体验。

三、 国内零售运营粗放

1.公式:

人效={流量(消费者触点)X转化率(互动)X客单价(消费者洞察)X复购率(体验)}/人数

坪效={流量(选址/导流)X转化率(互动)X客单价(品规/组货)X复购率(体验)}/店铺面积

2.中国实体零售的坪效:2.2万/m2;苹果40万/ m2

3.库存周转天数与资金周转天数

中国的零售商业是分散的,供应链基础设施还相对薄弱,意味着重新定义商业的空间;

销售通路高度整合,需要更高效的人货场匹配能力来满足消费者需求;

数据和算法驱动的端到端的供应链体系。

四、消费者洞察是起点,数据是发动机

1.打造智慧的购物体验

  a.顾客智慧分析;

  b.全面的客户洞察;

  c.无缝的服务&体验(不同渠道不同购买偏好。例如:线下打9折,她不会在意;线上却在买优衣库。不同的人群对线上购买有隐性的定位。);

  d.分层、分渠道的消费者运营。

2.构建智慧的商品管理和供应链网络

  a.流行趋势;

  b.红蓝海;

  c.商品组合的宽度/深度;

  d.爆款如何下沉到终端(每次补货时站在仓库的角度选货,站在货的角度选仓库);

e.小众的如何有效供应;

f.全生命周期管理。

3.实现智慧的运营

  a.数据驱动、算法赋能、仿真模拟;

  b.终端感知、异常感知;

  c.财务分析;

  d.行为分析;

  e.安全运营。

五、个性化、定制化的产品、体验

意味着每个产品不再是公司层面的生命周期,而是 品牌X产品X用户 的生命周期

1.需求

  a.预测需求;

  b.创造需求(例如新品创新中心:六神花露水味的RIO鸡尾酒);

  c.场景化需求。

2.探索与购买

  a.动态类目;

  b.动态定价;

  c.个性化促销;

  d.库存下沉;

  e.个性化配送方案。

3.使用与疑问

  a.随叫随到;

  b.用户社群;

  c.专家

4.粘性

  a.个性化的会员服务;

  b.产品共创;

  c.服务共创。

六、一个企业新零售的核心诉求与热点解决方案

商品

履约

营销

门店零售

服务

典型场景

产品设计研发

仓储及门店配送

会员营销

开店选址(通过高德地图与支付宝信息实现)

门店运营

消费者互动

售后服务

核心需求

符合消费者需求爆款

提升物流效率

减少缺货

拉新复购

会员忠诚度提升

降低开店风险

提升开店效率

增加门店坪效

提升客户体验

减少人工客服

提升服务效率

解决方案

流行趋势分析

商品企划

智慧供应链引擎

会员全渠道方案

全城营销方案

门店智能选址方案

商品组货

智能补货

智慧门店方案

客户体验中心方案

七、供应链做些什么

1.商品优化

a.组合优化

    1)以顾客为中心的组合(价格带/品类);

    2)全渠道的组合(不周渠道铺不同的货);

    3)本地化的组合(不同区域铺不同的货,例如:你周围方圆3公里以内什么产品好卖,而      你没卖,该补哪些货);

b.价格优化

    1)顾客情绪分析(顾客什么时候缺这临门一脚了);

    2)动态定价;

    3)预算和预测;

    4)促销分析。

c.布局和设计优化

    1)商品选择;

    2)商品布局分析。

2.供应链网络优化

  a.库存优化

1)存储分析和报警;

2)需求预测;

3)库存费用管理。

  b.分销和物流优化

1)供应商表现分析;

2)采购与供应商管理;

3)发货管理。

  c.存储空间管理

1)商品选择;

2)顾客购买模式分析。

八、阿里的智慧供应链引擎

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九、商品力-线上线下一体化的数字化的商品管理

1.核心价值:人货匹配

  把最新鲜的商品,提供给最有需要的消费者

2.商品生命周期

  通过线上线下渠道进行品类规划

十、数据、算法提升供应链履约的确定性和效率

1.采用深度学习提升销售预测精确度;

2.采用机器学习和运筹优化算法设计最优网络结构,支持开/关/缩/扩仓,以及最优化仓网覆盖关系;

3.采用随机决策设计最优补货策略,在保障在架率的同时降低库存周转天数。

4.附图

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十一、天猫超市:线上线下一盘货

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十二、消费电子:品牌供应链深度协同和创新-CPFR协同升级提升商家供应链效率

1.品牌特征与内部整合

  a.海尔:工厂仓备货模式;

  b.美的:多经销商多事业部模式;

  c.九阳:多经销商线上线下模式。

2.ASCP供应链交互平台

  a.用户研究;

  b.产品设计;

  c.销售预测;

  d.原料准备;

  e.生产排期;

  f.备货调拨;

  g.入库管理;

  h.门店布局。

3.大数据算法赋能(以销售预测为例)

  a.数据集成;

  b.特征引擎;

  c.模型预测;

  d.预测评估;

  e.模型优化;

  f.业务协同。

4.某品牌冰箱事业部案例提升效果

  a.周转天数下降11天;

  b.仓储费下降53%;

  c.缺货率下降4%。

十三、数据智能,驱动新零售下的供应链

1.运营提效

  a.降低库存周转天数;

  b.提高商品流转效率。

2.盈利增强

  a.全链路成本仿真;

  b.提升销售机会。

3.C2M

  a.人货匹配,提升商品力。

4.商家协同

  a.供应链全链路;

  b.数据可视化&协同能力。

十四、问答环节

Q

  1. 河马鲜生未来的终极目标是什么;

  2. 能否评价友商“京东”?

解答:

1、首先,河马鲜生从来不说业务未来终极目标在哪里,互联网公司阿里巴巴的业务是通过投入很多成本不断试错探索出来。

例如:1.今年非常火的淘宝直播,投入做时不知道会火,但当业务员有这个idea时,平台愿意投入去做;2.河马鲜生也一样,比如说小龙虾很火,买个鱼塘试错,发现对鱼塘经营效率不高,再卖掉鱼塘。3.发现丹东草莓很好,去年包了整个丹东草莓园。今年发现这样做也不合适,不能把整个水果园都包下来,所以放弃。

河马能明确验证的一件事是:什么叫真正的供应链层面运营,以一个门店为核心,门店服务的不是到店的流量,是以它为圆心,3公里的圆圈的流量,线上线下整合运行,以后会如何,拭目以待。

2.愿意与友商共同去做供应链的创新,目标都是服务消费者。

Q

  1. 关于AI算法算术,传统行业在推进AI算法时,如何规避人的干扰,在阿里巴巴是否会有人去调整AI算法结果?

  2. 不同因素的权重是否会有主观决定?

解答:

   1.由白盒化赛马机制决定,算法来自3个人,运营择优选择1个方案。

   2.会人员干扰,有修改属于正常,通过看运营的采纳率来决定。

Q

  1. 关于新零售天猫双11销量对传统行业供应链爆仓爆料,增加新预备的库存安排,物流安排提前等,如何处理?

  2. 从新零售角度与供应链制造如何平衡,如何解决供应链爆仓爆料来满足客户需求?

解答:

销售情况一般都有波峰波谷季节性变化,因促销或突发团购产生爆仓爆料属正常供应链现象,双11尤其突显,阿里也在改善供应爆仓或缺料问题,通过提前一个月让商家备货, 3个月做联动的整个供应链预测,拉平波峰波谷。从今年来看要求消费者10月份开始下单购买,逐渐培训消费者履约心智,今年发货时间并不集中在12日,而是从12日到20日之间,消费者可以容纳这个时间接收产品。

阿里巴巴在计划协同领域:对于服饰工厂产能应接不上双11爆发的,替商家找淘工厂,做云仓质检,让淘工厂与商家一起匹配做货,包括整个CPFR提前给家电公司做到生产计划层,甚至可以做更多,这是供应链未来需要长期克服的问题。

本文根据年会记录员余小芬整理归纳而成,未经演讲者本人审核。

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