零售新变革下的数字化供应链-贝恩-2018.09-24页-2mb

报告摘要

零售新变革下的数字化供应链总结

核心内容

随着电商的兴起和零售业态的全面变革，中国零售行业正在经历前所未有的重构。这一变革不仅改变了消费者的购物方式，也对供应链提出了全新的要求和挑战。传统供应链体系在面对需求多样化、订单碎片化、时效性提升等趋势时，正面临多方面的压力。同时，数字化技术的成熟为供应链的升级和优化提供了重要机遇。

主要观点

零售新变革重构了人、货、场三大要素，推动供应链向更高效、更灵活的方向发展。
传统供应链在需求预测、线上线下物流体系分立、仓储管理复杂化、运输规划难度加大、最后一公里配送成本高以及B2B电商平台物流成本高等方面存在显著痛点。
数字化技术（如大数据、人工智能、物联网、自动驾驶等）为解决上述问题提供了创新解决方案。
通过数据驱动、智能调度、共享仓配、众包模式等手段，可以有效提升供应链效率，降低运营成本。

关键信息

一、供应链面临的挑战

挑战	描述
需求预测难度高	订单碎片化、SKU数显著增加，约七成企业面临预测难题
线上线下分立	传统经销体系与线上分立物流体系导致成本上升和计划难度增加
仓储管理复杂化	前置仓、门店仓等新模式增加库存控制和运营难度
运输规划复杂化	高频小规模订单和仓储前置化增加运输路径和车次规划难度
最后一公里配送成本高	每单成本达8~15元，多数企业无法盈利
B2B电商平台物流成本高	相比传统经销商，成本高出10%左右，制约模式推广

二、数字化解决方案机会

供应链调整方向	带来的供应链痛点	数字化解决方案机会
小批量、高频次订单模式	需求预测难度加大，库存控制难	基于消费大数据的精准需求分析与预测
仓储布局贴近终端	仓储布点难度加大，配送成本升高	数据驱动的仓储分拨网络布局设计
送货入户成为普遍要求	最后一公里配送成本上升	智能调度系统结合众包模式
电商直接对接零售店	供应链环节被压缩，配送成本居高不下	集中调配仓储资源，提升订单浓度

三、创新解决方案实例

提升基于数据的预测能力
- 建立数据标准化和系统整合，提高数据可见度和利用率
- 引入大数据和人工智能技术，优化预测算法和分析方法
- 某跨国化妆品公司通过智能预测系统，将预测偏差降低9%
线上线下仓配一体化服务
- 整合库存和物流，实现线上线下协同管理
- 通过WMS、ERP系统打通总仓、前置仓、门店及货柜
- 某鞋服企业通过整合物流，实现3%-5%的成本节约
优化供应链网络布局
- 基于市场需求、库存控制、运输成本等优化资源配置
- 某饮品公司通过网络优化，实现物流成本降低5-10%
- 优化后的供应链布局显著提升反应速度和营运资金管理效率
智能调度体系与自动驾驶技术
- 应用智能调度系统优化路径和配载，提升运输效率
- 自动驾驶技术在短途城配中提升效率50%以上，实现全天运营
- 预计2025年前后，自动驾驶将在物流行业实现大规模商业应用
最后一公里配送优化
- 通过智能调度、众包模式、前置自提点等方式降低配送成本
- 美团通过智能调度系统，实现20%的降本
- 自提柜减少配送员等待时间，缩短末端配送距离
提升区域浓度与共享仓配服务
- 通过区域订单浓度提升，降低B2B平台物流成本
- 与高效物流商合作，实现统一调配和资源利用
- 部分B2B平台已实现物流成本从4%降至2.5%，接近传统经销商成本水平