第八屆中國供應鏈與運營經理人俱樂部11月23日在上海舉行，作為全場最受歡迎的分享嘉賓，演講了題為“新零售下的供應鏈變革”，全場不時響起熱烈的掌聲。

-阿里巴巴*新零售研究中心 高級研究專家 何夢溪

一、中國市場的零售供應鏈面臨巨大機遇

1.2019年上半年社會消費品零售總額同比增長8.4%，網上零售總額增長超過20%；

2.2019年網上零售額4.8萬億元；

3.中國零售行業的集中度低，百花齊放。我國集中度5.8%，沒有所謂的集中度；美國集中度36%、日本集中度86%，前10名或前20名零售商占領超過50%零售額。

二、居民消費結構性調整

大眾消費趨勢：多向性、多元性、動態性

1.居民的消費變遷

a.居民可支配收入提升；

b.網絡信息獲取便利（例如：一個消費者在做一次購買決策時，跳轉了多個頁面，多個渠道，多個平臺最終選擇一個符合他的服務履約訴求的平臺下單）；

c.科技賦能：新產品、新功能；

d.跨境電商：海外商品。

2.消費需求的變遷

a.變化的消費者群體：

1）人口老齡化；2）家庭數變少；3）出生率下降；4）中產階級崛起；5）城市化；6）消費升級。

b.個人消費的新模式：

1）追求便利；2）關注健康（例如：保健品或非處方藥）；3）個性化需求；4）注重性價比的消費（例如：多平臺極致性價比追求）；5）注重購物體驗；6）決策簡單。

3.新人群

   小鎮青年（例如：支付寶每日必搶新流量）、新中產、都市藍領、都市銀發、精致辣媽。

4.新增長

   新品牌（例如：天貓孵化了國潮品牌“花西子”等等）、新品類（例如：保健品）、新產品、新體驗。

三、 國內零售運營粗放

1.公式：

人效={流量（消費者觸點）X轉化率（互動）X客單價（消費者洞察）X復購率（體驗）}/人數

坪效={流量（選址/導流）X轉化率（互動）X客單價（品規/組貨）X復購率（體驗）}/店鋪面積

2.中國實體零售的坪效：2.2萬/m2；蘋果40萬/ m2

3.庫存周轉天數與資金周轉天數

中國的零售商業是分散的，供應鏈基礎設施還相對薄弱，意味著重新定義商業的空間；

銷售通路高度整合，需要更高效的人貨場匹配能力來滿足消費者需求；

數據和算法驅動的端到端的供應鏈體系。

四、消費者洞察是起點，數據是發動機

1.打造智慧的購物體驗

  a.顧客智慧分析；

  b.全面的客戶洞察；

  c.無縫的服務&體驗（不同渠道不同購買偏好。例如：線下打9折，她不會在意；線上卻在買優衣庫。不同的人群對線上購買有隱性的定位。）；

  d.分層、分渠道的消費者運營。

2.構建智慧的商品管理和供應鏈網絡

  a.流行趨勢；

  b.紅藍海；

  c.商品組合的寬度/深度；

  d.爆款如何下沉到終端（每次補貨時站在倉庫的角度選貨，站在貨的角度選倉庫）；

e.小眾的如何有效供應；

f.全生命周期管理。

3.實現智慧的運營

  a.數據驅動、算法賦能、仿真模擬；

  b.終端感知、異常感知；

  c.財務分析；

  d.行為分析；

  e.安全運營。

五、個性化、定制化的產品、體驗

意味著每個產品不再是公司層面的生命周期，而是 品牌X產品X用戶 的生命周期

1.需求

  a.預測需求；

  b.創造需求（例如新品創新中心：六神花露水味的RIO雞尾酒）；

  c.場景化需求。

2.探索與購買

  a.動態類目；

  b.動態定價；

  c.個性化促銷；

  d.庫存下沉；

  e.個性化配送方案。

3.使用與疑問

  a.隨叫隨到；

  b.用戶社群；

  c.專家

4.粘性

  a.個性化的會員服務；

  b.產品共創；

  c.服務共創。

六、一個企業新零售的核心訴求與熱點解決方案

	商品	履約	營銷	門店零售			服務
典型場景	產品設計研發	倉儲及門店配送	會員營銷	開店選址（通過高德地圖與支付寶信息實現）	門店運營	消費者互動	售后服務
核心需求	符合消費者需求爆款	提升物流效率 減少缺貨	拉新復購 會員忠誠度提升	降低開店風險 提升開店效率	增加門店坪效	提升客戶體驗	減少人工客服 提升服務效率
解決方案	流行趨勢分析 商品企劃	智慧供應鏈引擎	會員全渠道方案 全城營銷方案	門店智能選址方案	商品組貨 智能補貨	智慧門店方案	客戶體驗中心方案

七、供應鏈做些什么

1.商品優化

a.組合優化

    1）以顧客為中心的組合（價格帶/品類）；

    2）全渠道的組合（不周渠道鋪不同的貨）；

    3）本地化的組合（不同區域鋪不同的貨，例如：你周圍方圓3公里以內什么產品好賣，而      你沒賣，該補哪些貨）；

b.價格優化

    1）顧客情緒分析（顧客什么時候缺這臨門一腳了）；

    2）動態定價；

    3）預算和預測；

    4）促銷分析。

c．布局和設計優化

    1）商品選擇；

    2）商品布局分析。

2.供應鏈網絡優化

  a.庫存優化

1）存儲分析和報警；

2）需求預測；

3）庫存費用管理。

  b.分銷和物流優化

1）供應商表現分析；

2）采購與供應商管理；

3）發貨管理。

  c.存儲空間管理

1）商品選擇；

2）顧客購買模式分析。

八、阿里的智慧供應鏈引擎

點擊可放大

九、商品力-線上線下一體化的數字化的商品管理

1.核心價值：人貨匹配

  把最新鮮的商品，提供給最有需要的消費者

2.商品生命周期

  通過線上線下渠道進行品類規劃

十、數據、算法提升供應鏈履約的確定性和效率

1.采用深度學習提升銷售預測精確度；

2.采用機器學習和運籌優化算法設計最優網絡結構，支持開/關/縮/擴倉，以及最優化倉網覆蓋關系；

3.采用隨機決策設計最優補貨策略，在保障在架率的同時降低庫存周轉天數。

4.附圖

點擊可放大

十一、天貓超市：線上線下一盤貨

點擊可放大

十二、消費電子：品牌供應鏈深度協同和創新-CPFR協同升級提升商家供應鏈效率

1.品牌特征與內部整合

  a.海爾：工廠倉備貨模式；

  b.美的：多經銷商多事業部模式；

  c.九陽：多經銷商線上線下模式。

2.ASCP供應鏈交互平臺

  a.用戶研究；

  b.產品設計；

  c.銷售預測；

  d.原料準備；

  e.生產排期；

  f.備貨調撥；

  g.入庫管理；

  h.門店布局。

3.大數據算法賦能（以銷售預測為例）

  a.數據集成；

  b.特征引擎；

  c.模型預測；

  d.預測評估；

  e.模型優化；

  f.業務協同。

4.某品牌冰箱事業部案例提升效果

  a.周轉天數下降11天；

  b.倉儲費下降53%；

  c.缺貨率下降4%。

十三、數據智能，驅動新零售下的供應鏈

1.運營提效

  a.降低庫存周轉天數；

  b.提高商品流轉效率。

2.盈利增強

  a.全鏈路成本仿真；

  b.提升銷售機會。

3.C2M

  a.人貨匹配，提升商品力。

4.商家協同

  a.供應鏈全鏈路；

  b.數據可視化&協同能力。

十四、問答環節

Q

1. 河馬鮮生未來的終極目標是什么；

2. 能否評價友商“京東”？

解答：

1、首先，河馬鮮生從來不說業務未來終極目標在哪里，互聯網公司阿里巴巴的業務是通過投入很多成本不斷試錯探索出來。

例如：1.今年非常火的淘寶直播，投入做時不知道會火，但當業務員有這個idea時，平臺愿意投入去做；2.河馬鮮生也一樣，比如說小龍蝦很火，買個魚塘試錯，發現對魚塘經營效率不高，再賣掉魚塘。3.發現丹東草莓很好，去年包了整個丹東草莓園。今年發現這樣做也不合適，不能把整個水果園都包下來，所以放棄。

河馬能明確驗證的一件事是：什么叫真正的供應鏈層面運營，以一個門店為核心，門店服務的不是到店的流量，是以它為圓心，3公里的圓圈的流量，線上線下整合運行，以后會如何，拭目以待。

2.愿意與友商共同去做供應鏈的創新，目標都是服務消費者。

Q

1. 關于AI算法算術，傳統行業在推進AI算法時，如何規避人的干擾，在阿里巴巴是否會有人去調整AI算法結果？

2. 不同因素的權重是否會有主觀決定？

解答：

   1.由白盒化賽馬機制決定，算法來自3個人，運營擇優選擇1個方案。

   2.會人員干擾，有修改屬于正常，通過看運營的采納率來決定。

Q

1. 關于新零售天貓雙11銷量對傳統行業供應鏈爆倉爆料，增加新預備的庫存安排，物流安排提前等，如何處理？

2. 從新零售角度與供應鏈制造如何平衡，如何解決供應鏈爆倉爆料來滿足客戶需求？

解答：

銷售情況一般都有波峰波谷季節性變化，因促銷或突發團購產生爆倉爆料屬正常供應鏈現象，雙11尤其突顯，阿里也在改善供應爆倉或缺料問題，通過提前一個月讓商家備貨， 3個月做聯動的整個供應鏈預測，拉平波峰波谷。從今年來看要求消費者10月份開始下單購買，逐漸培訓消費者履約心智，今年發貨時間并不集中在12日，而是從12日到20日之間，消費者可以容納這個時間接收產品。

阿里巴巴在計劃協同領域：對于服飾工廠產能應接不上雙11爆發的，替商家找淘工廠，做云倉質檢，讓淘工廠與商家一起匹配做貨，包括整個CPFR提前給家電公司做到生產計劃層，甚至可以做更多，這是供應鏈未來需要長期克服的問題。

本文根據年會記錄員余小芬整理歸納而成，未經演講者本人審核。