构建新零售时代下新型数字化供应链发展

　　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

　　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，所有的一切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，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。

　　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

　　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。

　　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。