掌控零售供应链：打造无缝全渠道体验

零售供应链高管面临巨大压力，需支撑数字时代消费者要求的无缝全渠道体验。

消费者想要更多产品选择、更快配送、更实惠价格，以及跨任意渠道的提货和退货。满足这些期望取决于零售商运营高成本效益、反应迅速准确的供应链。在提供卓越客户体验方面，这与个性化前端营销同等重要。

零售供应链高管处境艰难。赌注极高，几乎每天都有高调挫折或失败的新闻。

零售供应链是难以驯服的复杂巨兽。Sapio Research近期研究发现：

这些结果并不意外。据eyefortransport研究，近三分之二零售商和制造商仍用Excel做供应链规划。46%依赖手动、耗时的供应链流程。

“现在比以往任何时候，高效供应链都是零售商和制造商的关键增长引擎，”路透社报告称。“Excel电子表格和功能有限的传统规划解决方案等遗留工具，已不再适合解决当今复杂的供应链挑战。”

创可贴式方案不够用

零售供应链在创新以更好满足客户需求。例如临时仓库，设在高需求区域加速最后一公里配送。这些实体也可作为消费者自提点，或提供有限零售品类。此外，零售商利用店仓发货模式，将实体店转为临时履约中心。

两种模式都能更快将商品送达消费者，但可能引入额外成本侵蚀利润。它们是不解决供应链低效根因——孤岛应用、快速增长的数据量、人力固有局限——的创可贴方案。

基于Excel的规划和传统需求预测工具（使用ERP、仓储、库存、销售运营和物流系统数据）已跟不上。数据量和应用复杂度增长速度不亚于消费者期望。

结果，零售商无法快速应对需求变化。提前数月设定交货周期，导致需求在某区域激增却在另一区域下降、或电商销售超预期时反应迟缓。往往只能过度备货，承担高库存成本和销售不及预期的滞销风险。

管理当今实时供应链的诸多动态，对人工规划员几乎是不可能的任务。数据太多、应用太多、变量太多。同时，传统零售商正输给利用AI等下一代技术优化供应链和消费者体验的数字原生玩家如亚马逊。

“应对零售供应链加速的数字化需求只会增长，”路透社报告说。“对前瞻性零售商而言，必须开始思考如何利用新分析技术，不仅分析理解过去，更为未来做出更好决策。”

AI驱动的认知自动化

AI已进入消费生活，助我们选品、避堵、甚至选医疗方案。现在它在企业规模上发挥同类作用，赋予企业突破性能力，运行更快、更可视、成本更低的供应链。

AI是认知自动化的基石技术，将深度机器学习（ML）分析引入供应链运营。AI驱动的认知自动化平台每天跨所有相关应用爬取数千次数据，汇聚成单一认知数据层。

之所以称“认知层”，是因为AI和ML算法在此分析态势、预测结果、基于目标（如重新分配库存、降低成本、加速交付）推荐最优行动。

不同于传统方法，这些分析洞察不依赖数周或数月前的数据；它们基于近实时信息。认知自动化在趋势和问题展开时即刻识别，实现快速干预。且因连接交易系统，纠正措施可自动执行，无需人工登录系统修改流程。

认知自动化已在CPG、医药和制造企业供应链运营中带来数百万美元改进。从小处着手、逐步扩展的零售商将收获多重回报，包括：

更精准预测。 认知自动化整合跨多应用、渠道和地域的高颗粒度SKU级数据。AI分析销售趋势、人口统计、SKU品类等变量，提升“正确产品、正确地点、正确时间”的准确性。

敏捷库存重新分配。 认知自动化以传统工具无法比拟的速度和范围，持续分析实时库存和销售数据。随条件变化推荐库存重新分配，或建议滞销品促销。

一体化规划。 通过汲取广泛数据，认知自动化帮助零售商协调生产、库存、营销、商品、促销、物流等通常孤立的领域。商家可基于数据驱动决策覆盖全生命周期，而非依赖经验猜测。

运输和物流改善。 认知自动化让零售商通过分析实时变量（在手库存、需求波动、承运商可用性、运费、交货时间等）加速履约并最小化成本。若发生中断，AI将推荐替代方案达成目标。

零售格局的颠覆将持续至2020年及以后。技术创新显然是制胜零售商与落后者的分水岭。明智投资技术、实现数据驱动决策和流程编排的零售商，将装备好在快速变化的行业中生存并繁荣。

Arnaud Morvan是Aera Technology客户参与高级总监。

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