2021-12-02-中国连锁经营协会-2021中国零售消费品行业供应链专项研究报告_56页_4mb

《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”这一主题，深入探讨了中国零售消费品行业供应链的现状、挑战与转型机会。报告由中国连锁经营协会供应链专业委员会、IBM和Blue Yonder联合编写，结合38家企业的调研数据与行业分析，提出了提升供应链执行力与供应链协同性的关键策略。

主要观点

1. 供应链管理现状

• 库存周转：中国零售企业的库存周转速度已领先欧美，但品牌商的库存周转天数仍高于欧美（70.8天 vs 约35天）。
• 完美订单履行率：中国零售企业表现优于欧美，但依赖供应链执行部门“救火式”操作，存在数据不统一、KPI管理不规范等问题。
• 消费者需求变化：新零售环境下，消费者行为更加灵活多变，对供应链的响应能力提出更高要求。

2. 供应链的核心挑战

• 品牌商：预测不准确、缺乏端到端可视化、协同不足。
• 零售商：数据质量差、信息孤岛、缺乏统一的预测和计划流程、库存成本高。
• 预测能力：预测准确率是影响供应链卓越性的关键因素，但当前企业仍受限于预测能力瓶颈。

3. 供应链的转型机会

• 内部协作：打破部门壁垒，实现跨职能协同，推动预测流程自动化。
• 零供协同：通过协同计划、预测和补货（CPFR）改善多渠道预测能力。
• 商品品类管理：优化品类结构，提升选品策略的科学性，以满足消费者多样化需求。
• 需求预测智能化：借助AI、大数据等技术手段，实现更精准、更灵活的需求预测。

关键信息

1. 供应链绩效指标

• 库存周转天数：中国零售企业平均为34.7天，优于欧美。
• 完美订单履行率：中国零售商达99.7%，品牌商达90%。

2. 需求预测能力提升

• 预测准确率提升可带来**3%**甚至更高的税前收益。
• **15%**的预测准确率提升可显著改善库存与采购成本。
• 需求预测需结合历史数据、实时数据、市场趋势、天气、特殊事件等多维度信息。

3. 供应链协同能力

• 内部协同阶段：从非有效协同、运营型协同到计划型协同、生态型协同。
• 零供协同：通过CPFR模式，实现供需信息共享，减少牛鞭效应。
• 区块链技术：提升供应链透明度与信任度，优化信息流转效率。

4. 技术赋能供应链

• S&OP流程：通过统一的计划流程和数据整合，提高预测准确性。
• JDA® Flowcasting™：实现协同预测和补货，提升库存管理效率。
• AI与大数据：用于需求预测、库存优化、价格管理等，提升预测与执行的智能化水平。

5. 品类管理的重要性

• 品类管理是连接企业战略与终端消费者的关键环节。
• 品类优化需考虑SKU数量、消费者偏好、库存结构、成本控制等变量。
• 盲目缩减SKU可能造成顾客流失，需结合消费者画像和数据驱动决策进行精准选品。

重点建议

1. 提升预测能力：采用AI和机器学习技术，结合实时数据和外部因素进行更精准的预测。
2. 加强内部协同：建立跨部门协同机制，统一预测流程和数据管理标准。
3. 实现零供协同：通过CPFR等协同机制，共享信息，提升整体供应链可视性与灵活性。
4. 推动品类管理：基于消费者行为分析，优化品类结构和SKU布局，提升客户满意度。
5. 利用区块链技术：提高供应链透明度和信任度，优化信息流转和决策效率。

附录：关键数据与案例

• 库存周转天数：中国零售商34.7天，品牌商70.8天。
• 预测准确率提升收益：15%的预测准确率提升可带来3%以上的税前收益。
• 案例：某体育用品零售商：通过数字化转型，实现运营成本降低7%。
• 案例：保乐力加中国：通过JDA® Flowcasting™，预测准确率提升25%，库存投资减少26%。
• 案例：某酒类企业：通过S&OP流程，预测准确率从40%提升至65%。

总结

《中国零售业供应链优化手册》系统分析了中国零售消费品行业供应链的现状与挑战，提出了以消费者为中心的需求预测能力提升路径，强调通过数字化、智能化、协同化手段优化供应链运营。报告指出，数据质量、流程整合、技术应用是实现供应链卓越性的关键，同时也为品牌商和零售商提供了清晰的转型方向与方法论指导。