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大数据在全渠道供应链服务中的应用和创新路径

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更多 作者:scmnews 发布于:2017-12-21 11:55
        【摘要】 如何更好推动生产商连接消费者和商品,提升全渠道供应链中的延展服务,形成全渠道化的数据获取能力和运营服务能力,是优化流通产业链服务能力的关键所在。为此,现代流通企业应借助互联网大数据平台优势,在流通关键节点保持与消费者全程、零距离接触,为消费者提供多元化的创新服务,提升购物体验进而获利。 【作者】陈夕(长春广播电视大学)

        全渠道供应链服务的内涵及新特征

        (一)内涵理论分析

        全渠道供应链服务,是流通企业联合供应商、生产商、零售商等主体,借助实体网店、移动网店及PC 端等全渠道,利用大数据对商流、物流、资金流、信息流进行整合管理。从产品需求预测,到设计、生产、营销及配送环节,以满足消费群体购物、娱乐和社交等无差别的服务体验。全渠道供应链服务结构如图1 所示。

        全渠道模式下的供应链服务,不仅要考虑供应链本身的复杂性和动态性,还要兼顾市场环境的多变性和适应性。全渠道供应链可以增强企业适应市场的核心竞争力,与企业多样化的运营方式相契合。并且,该服务摒弃简单拼接模式,兼顾各渠道的互补性与适用性,旨在更好地达到整合效益。全渠道供应链服务通过整合各渠道,如实体渠道、电子商务渠道或移动电子商务渠道,向消费者销售商品或提供服务,使其获得统一、无差别的购物和服务体验,满足了顾客随时随地、方便快捷的需求。并且,全渠道供应链服务涵盖线上线下综合服务,消费者在任一渠道,均可享有无差别的购物账户、购物身份和购物清单。由此,全渠道供应链服务很大程度上达到了以消费者为中心,实现全新购物体验。消费者在浏览移动互联网的商品和服务时,可以全天候的进行搜索和查询,实时掌握产品介绍、价格信息、用户评论等。同时,消费者在实体门店购物过程中,不仅可以亲自体验产品,还可以积极使用移动终端服务。这种一体化、全新的全渠道供应链服务,极大增强了消费者购物的便捷性。

        (二)全渠道供应链服务的新特征

        多渠道库存共享。全渠道供应链服务运营体系中,任一渠道的信息均可进行可视化、高时效性的共享。企业收到线上用户需求,若物流中心库存不足,仍可调拨末端门店库存,并向末端门店发送该订单信息,末端门店快速而精准地进行订单处理和物流配送。线上线下的高度协同能力,是全渠道供应链服务模式下实现库存充分共享的必要条件,而信息化系统和业务体系是整体协同基础。在当前大数据背景下,渠道商自身库存协同和产业链的支持,是实现全渠道库存共享的重要条件。只有将供应链多渠道库存进行科学、无缝结合,大制造数据与大流通数据的深度共享才能达成。

        各渠道粉丝及会员分类精细化。这是对供应链前端进行整合,基于用户需求实现两个核心价值,即供应链精细计划和精准营销。国内线下门店、线上店铺的忠实消费者人群信息,是渠道商分销商品所涉及的重要层级,而对线上线下各渠道粉丝与会员信息进行统筹、整合、细分,是促进当前全渠道供应链不断向前推进的新趋势。粉丝与会员分类精细化,为全渠道供应链服务各环节全面协同提供保障,包括精准营销、库存计划、上游生产计划、采购计划等。在渠道边界愈加模糊的互联网商业时代,用户地位日渐提升,实施用户驱动战略意义深远。挖掘潜在用户与维护现有用户并举,与用户充分互动,了解用户需要,整合用户需求数据,以此促进相关品类扩展。

        产销一体化与生产智能化。在全渠道供应链服务模式下,众多消费品品牌开始自建渠道、绕开零售商,直面消费者,C2B/F2C 趋势凸显,将某些品类产销一体化、把体系延伸到上游生产环节。建立集成的供应链计划能力,综合需求端的顾客需求、各渠道库存,将原材料供应、产能纳入进来,进行销售运营计划。对于复杂的商品生产和供应,规划整体的供应链网络,并在供应端建立全球供应商寻源能力,降低成本、最快获得全球供应商资源。在生产环节,通过MRP 产生原材料采购、生产计划、生产订单。同时,智能化生产、就近生产、单品定制特征也日益凸显。互联网商城的定制订单直接进入工厂设备管理系统,系统根据用户订单自动排产,并对用户、员工及模块商的生产数据进行实时管理,在一定程度上,用于与工厂对接,用户直接参与设计和制造。工厂逐渐变为智能制造执行系统,而员工转型为机器管理员,无人工厂开始涌现。

        大数据在全渠道供应链服务中应用的必要性及优势分析

        (一)必要性分析

        通过对大数据技术的应用,可以推动供应链从需求生产、商品的设计制造到营销及物流等多环节服务的延伸,进而对库存、订单量及产品配送状况进行实时掌控。一方面,预先应用数据分析,调节市场供需。借助全新策略优化全渠道供应链服务战略,提升流通企业在市场中的核心竞争力。另一方面,流通企业通过对消费需求数据分析,开发出适应企业发展的商业服务形态,实时追踪用户对产品和服务的满意程度,精准解读用户对产品与服务的多元化需求。这必将对传统调查人员依赖主观臆断的分析模式产生巨大的冲击与颠覆。此外,利用互联网大数据带来的优势,流通企业可以对所需资源进行准确定位。在企业拓展全渠道供应链服务过程中,可以利用资源挖掘方式、地区分布及其它具体情况,形成基于企业需求的资源分布可视化图。借助大数据网络技术,将之前虚拟存在的优缺点,进行细化,以数据化和图像化方式展现,促使流通企业的管理人员直观面对自身服务于产品,更好地利用已有和潜在资源,促使全渠道供应链服务水平不断提升。

        (二)应用优势分析

        快速获取商业竞争对象最新动态,实时获得最大竞争优势。大数据技术竞争已成为提升企业市场竞争力的最有利工具。当前云计算、物联网及大数据广泛应用,使得商业信息数据传播速度与广度加剧,从多方面的数据整合而成,能够较为全面地分析出竞争对象的发展策略。由此对竞争对手与竞争环境进行充分把控,以此制定有效的竞争策略,快速应对变化的市场环境。在此,巨大的数据统计可以为流通企业提供预测模型分析,进而预测竞争对象的未来发展趋势,帮助该企业获得发展先决机遇。

        提升流通业快速应对市场需求能力,推动产业链快速进行。大数据技术已对传统产业价值链产生了较大冲击,促使行业之间明显的分界线逐步模糊,促使竞争态势发展产生了较大变化。由此,流通企业需要及时更新技术应用,快速转变业务发展模式,可以寻找到更多商业机遇。

        为企业管理层及决策部门提供更加多元化的战略决策工具。基于知识的竞争,集中体现于大数据应用及竞争层面。如今多行业、多产业之间,展开以数据为基准分析特征的竞争,这类行业多数开展物联网技术、云平台技术等,提升自身企业的竞争优势。

        大数据驱动全渠道供应链服务的新模式构建

        (一)智慧型全渠道供应链服务模式

        智慧型全渠道供应链服务模式结构流程,如图2 所示,运用互联网、大数据、云服务等思维及信息技术,构建出一个全渠道供应链增值服务型平台,实现供应链服务的可视化。通过产业链条各节点信息共享,流通主体可以将采购、销售数据进行统计分析,得到销量预测数据。并进一步推动采购、配送、退货及售后服务的不断拓展,实现自动补货、自动调拨,促进传统供应链服务业务向智慧型供应链服务发展。随着C2B 生产制造模式日渐成熟,未来价值链第一推动力将会以大数据技术为基础,建立以用户为中心的互联网定制式敏捷全渠道供应链服务模式。该模式下,敏捷的供应链服务对市场变化以及用户需求变化的快速响应能力,要比传统模式平均高近10 倍。

图片:1.JPG


图1 全渠道供应链服务结构

图片:2.JPG


图2 智慧零售全渠道供应链服务模式

图片:3.JPG


图3 O2O 电商+ 直营店全渠道供应链服务模式

        (二)O2O 电商+ 直营店全渠道供应链服务模式

        本文利用“O2O 电商+ 直营店全渠道供应链服务”为模板进行分析,如图3 所示。该模式由多维度、多层次组成的复合生态体系构成,正向纵深化和多元化层面发展。从支付手段来说,主流支付方式将成为商家了解消费者购物信息的渠道,更有利于商家搜集消费信息,达成精准营销。线上线下(O2O)融合即O2O 电商+ 直营店融合模式,通过大数据提供最新的商家折扣信息,促使消费者便利地筛选、订购所需要的商品或服务。并且,对服务提供商而言,线上线下(O2O)模式能够吸引大规模、高粘度的消费群体,从其他竞争对手中获取更多资源,进而盈利。在商品快速流通的时代,商家通过掌控大规模的消费者数据资源,借助线上线下(O2O)垂直网站模式,可以通过直营店方式,提供更多全渠道供应链增值服务。此外,在实现自动结算、物流项目管理,以及配送等多方产业链条服务创新方面,形成完善的服务业务数据网,塑造更加完整的全渠道供应链服务体系。由此,流通主体利用大数据对O2O 电商+ 直营店进行动态数据管理,对消费需求及其特点进行研究,进一步实现数据驱动全渠道供应链精准运行,促进服务模式转变与升级。

        大数据驱动下全渠道供应链服务新模式的实施路径

        (一)协调全渠道供应链库存、营销环节与数据层面融合

        建立产业链发展共同体,着力促进供应商和电商平台全方位、多角度配合与协同,打通供应链上下游,推动计划、协同、补货全面协作。全面共享供应商库存,全线打通供应商系统,以达到线上线下库存一体化。形成全流程协同的供应商协同云,涵盖计划、订单、采购、发货、结算、补货等多个环节。向供应商开放相关数据通道,与供应商在数据层面真正协同,帮助各行业供应商完善产品、生产、采购等。同时,营造供应商协同云生态,主要措施包括:开放自营供应商API(应用程序编程接口),与ISV(独立软件开发商)共同打造供应商协同云。此外,进行品牌、商品分析、用户属性及促销分析,为市场定位和供应商产品优化提供科学的大数据参考,推动行业健康、有序发展。

        (二)加快推进服务转型,整合全渠道服务体验

        全渠道服务模式中,顾客体验是运营管理的关键,而顾客体验源自服务。全渠道模式下服务转型需从以下方面进行:一方面,通过全渠道触点技术捕捉、理解顾客需求,形成对顾客的统一视图,整合交易、行为、社交等结构化非结构化信息,分析顾客偏好、潜在需求。接着建立与顾客的互动能力,提供app、微信公众号、自助终端、客服中心、导购等服务,不仅要对顾客进行营销,更要优化顾客线上线下双向体验,使顾客参与到供应链中,参与到设计、销售、服务环节。此外,应以终端为核心,加快推进服务功能整合,完善专业维修中心,提高维修人员的效率和专业化程度,完善快速响应服务,加快扩展县级专卖店、乡镇专卖店、村级联络站等渗透末端的网点。

        (三)促进采购与供应平台整合,提升竞争优势

        在全渠道供应链服务中,要充分利用前端品牌和平台优势,基于营销和客户体验,实现不同品类组合的高效响应。对渠道商而言,合理整合采购平台与供应平台,可为供应链提供不可或缺的后端支持,包括与采购相关的促销方案整合、需求预测整合等。同时,应创设多元化、先进的采销模式,包括包销买断、反向定制、OEM(定点生产)、ODM(原始设计制造)等,充分发挥厂商优势资源,建立协同供应链体系。加大采购规模,以此控制整个双线渠道,搜集并整合线上线下需求,降低采购成本,为企业创造竞争优势,推动联合采购进程。在全渠道供应链服务模式下,采购商和供应商要规避非必要订单处理程序、物流运营过程,减少管理风险及整体运营成本。采购整合时,应加大对各大品牌、多渠道服务平台的重视程度,充分利用其流量和价格方面的优势,进一步推进供应链协同能力深度成熟。

        (四)以大数据为依托形成云端数据,发挥物流资源优势

        在全渠道供应链中,企业应充分依托大数据,整合各消费者在全渠道数据碎片,将其汇聚形成消费者云端数据,根据数据,分析、安排地区及仓库商品资源。充分发挥物流资源优势,合理分配物流资源,以提高配送效率,提升用户体验。全渠道背景下,企业要增强对商品的销售预测、门店商品管理、智能补货、仓储管理、运输等环节的准确性、及时性,并建立强大的信息系统,使其成为指挥物流渠道高效运转的神经中枢。同时,配备先进的物流装备,采用不同工艺和自动化物流装备,进行分拣、包装托盘、打包装箱等。此外,应运用科学的自动化设备,进行柔性化物流管理和仓储运营。
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