IBM_CCFA：2021中国零售消费品行业供应链专项研究报告_58页_5mb

《中国零售业供应链优化手册》总结

核心内容

《中国零售业供应链优化手册》围绕打造以消费者为中心的精准需求预测展开，分析了中国零售消费品行业在供应链管理中的现状、挑战与转型机会，提出了通过内部协作、零供协同、商品品类管理及需求预测智能化等手段，实现供应链的优化和提升。

主要观点

• 消费者为中心是零售供应链转型的核心理念。
• 精准需求预测是提升供应链卓越性的关键因素，能够有效降低库存积压、提升订单履行率。
• 数据驱动是优化供应链管理的基础，包括数据的完整性、一致性、实时性。
• 技术赋能是实现供应链智能化和可视化的必要手段，如AI、大数据、区块链等。
• 内部协同和零供协同是提升供应链执行力的重要环节，尤其强调打破部门间的数据孤岛。
• 品类管理需要结合消费者洞察和市场变化，优化SKU结构，提升选品效率和顾客满意度。

关键信息

1. 中国零售业供应链现状

• 库存周转速度：中国零售商的库存周转天数为34.7天，快于欧美；品牌商库存周转天数为70.8天，约为欧美同类型企业的两倍。
• 完美订单履行率：中国头部零售商的完美订单履行率可达99.7%，高于欧美，但背后依赖于“救火式”供应链执行。
• 预测能力瓶颈：80%的零售商认为预测未来销售是影响供应链卓越性的主要特征，60%认为快速响应是关键。

2. 供应链核心挑战

• 品牌商：

  • 预测不准确（100%）
  • 供应链端到端可视化程度不高（80%）
  • 协同提升预测（80%）

• 零售商：

  • 供应链不可视（60%）
  • 数据质量低（50%）
  • 降本是未来核心挑战（80%）

3. 供应链转型机会

• 发展真正有效的内部协作：打破部门壁垒，实现数据统一和流程协同。
• 加强零供协同与可视化：通过信息共享和实时数据流，提升供应网络的协同效率。
• 有效的商品品类管理：结合消费者行为分析，优化SKU结构和选品策略。
• 需求预测智能化：利用AI、大数据、机器学习等技术提升预测准确性和响应速度。

4. 需求预测能力提升

• 需求预测是供应链运作的“龙头”，直接影响库存和订单管理。
• 高学历、具备统计学或计算机背景的计划员预测准确率更高。
• 预测流程标准化、自动化是提升准确率的关键。
• 预测模型选择上，因果模型优于时间序列模型，且数据时间跨度越长，预测越准确。

5. 技术助力供应链优化

• S&OP流程：通过整合计划流程，提升预测准确率和运营效率。
• 供应链控制塔：提供端到端可视化能力，帮助企业在突发事件中快速响应。
• 区块链技术：提升供应链透明度与信任度，优化库存管理、减少信息误差和供应链中断。

6. 品类管理的重要性

• 品类管理应基于消费者洞察和市场变化，而非简单依赖销售数据。
• SKU数量增长带来管理复杂度上升，需合理制定选品策略，避免“一刀切”导致的顾客流失。
• 有效的品类管理能提升库存效率、优化供应链结构，增强企业竞争力。

重要建议

• 提升数据质量：确保数据的干净、完整、一致，是实现精准预测和高效协同的基础。
• 建立统一预测流程：减少多部门预测差异，提高预测一致性。
• 推动S&OP流程：通过定期会议、KPI评估，实现计划、预测、补货的协同。
• 采用智能化技术：如AI、大数据、区块链等，提升预测准确性、供应链可视化和协同效率。
• 加强品类洞察：结合消费者行为和市场趋势，制定灵活的选品和库存策略。
• 优化供应链网络：提升网络灵活性，支持多渠道、多场景的库存和订单管理。

总结

《中国零售业供应链优化手册》强调，以消费者为中心的供应链转型，是当前零售企业应对市场变化、提升运营效率和竞争力的关键。通过数据驱动、技术赋能、协同优化和品类管理，零售企业能够实现从“执行型”向“前瞻型”供应链的转变，最终提升整体供应链绩效和客户满意度。