程序化商业：赋能消费者重塑供应链

随着消费者购物旅程与偏好持续迁移，能快速响应趋势的消费品（CPG）企业拥有显著优势。疫情期这点最为凸显：更敏捷品牌随购物行为进化而非被动反应，避免错失销售机会。

McKinsey 数据：近年 CPG 领域 70% 增长来自中小品牌。核心原因：比大品牌更灵活，能更快适应并利用消费者偏好与趋势变化。诸多因素促成敏捷，关键因素是利用供应链数据与市场洞察构建更宽广的机遇与威胁视野。

数据与洞察的新范式

大型 CPG 企业被甩在身后、失去份额给更敏捷的中小对手。复杂多维组织架构跨区域、品类、渠道（含直面消费者 DTC），导致跨传统孤岛团队共享数据极难。为加速产品创新、敏捷流程与上市速度，领导者需要实时销售数据与揭示消费者行为、供应链中断的市场洞察。

简单说，他们需要收集、整合、综合、共享实时数据的新方法以获得敏捷性。幸运的是，一种名为程序化商业的新数据管理模型应运而生。它是数据驱动的自动化运营模型：主动领跑快速演变的消费者行为、识别潜在中断、部署资源、预测线上线下流量、追踪库存与产品表现、洞察门店状况、以速度与规模补货虚实货架。

采用程序化商业模型，企业可聚合零售商与分销商门户实时运营数据与市场数据。程序化商业平台让生产、营销、陈列、供应链高管轻松利用整合内部与第三方零售实时业务数据，洞察供应链绩效、风险与机遇。

结合市场趋势与实时运营数据，管理者能做出更明智决策：促销、管理库存、优化陈列组合、减少缺货浪费、优化物流等。

程序化商业模型赋予 CPG 品牌实时访问客户、产品、联合（市场）数据，强化四大能力：

• 洞察消费趋势。 对消费者趋势、需求、想要的不懈理解与预判，让 CPG 企业在正确价格、正确地点生产正确产品。如快速响应植物基肉、无麸质、无乳糖、非转基因、有机、本地食材、环保包装等新趋势，助企业领跑或持平竞品。
• 优化产品组合与库存布局。 程序化商业通过高级算法自动化贸易，驱动产品创新、按区域/位置精细组合、将库存前置至购买点与需求端。更明智的组合与库存决策最大化利润、最小化降价。
• 对齐渠道。 利用按离散渠道（超市、大卖场、便利店、餐饮/食品服务、分销商、DTC）细分的全维销售数据，识别趋势与机遇。知晓什么在卖、在哪卖、快速适应，能极早识别趋势与潜在问题或机遇。
• 即时行动。 数据量级、动态性、相互关联性巨大复杂。将数据同化转化为可执行洞察，需敏捷 AI/ML 系统驱动的大数据分析。因 AI/ML 能高速处理海量数据，洞察在仍有意义时送达，可迅速行动预判满足客户需求。

海量数据获取非今日 CPG 品牌挑战；挑战在于驾驭所有可用数据、转化为洞察、为竞争优势所用。以数据驱动举措差异化的品牌，能快速适应甚至预判变化，首发消费者需求产品。海量数据须以光速捕获、分析、可访问、共享。

过去连接多数据源采集转化为统一实时洞察近乎不可能。但程序化商业平台让上下游数据系统轻松连接，首次实现端到端数字供应链理想。

将所有关键业务数据聚合为单一整合视图至关重要。唯有如此，先进分析、AI、ML 才能施展拳脚提取可用洞察。形成清晰消费者需求图景，让领导者构建支撑它的韧性敏捷供应链。

随时随地访问

充分利用客户、产品、市场数据要求随时随地易访问。疫情期间及后远程办公常态化，数据访问更关键。CPG 企业与供应链伙伴不能等信息推送——需按需实时获取。

今时云端数据门户让实时数据访问成真。融合销售、库存、物流、供应链、市场趋势实时数据流，创造“单一真相版本”，赋能真正敏捷。

但与所有部门与伙伴共享访问权至关重要，以最大化数据洞察价值。无论连接云数据湖还是本地服务器，企业需灵活性与所有受益者共享信息。最佳云端存储库与高级分析平台现提供即插即用互操作性，让企业跨供应链更易协作。

数据驱动、以消费者为中心、连接协作的 CPG 企业将具备随市场舞动的敏捷性，减轻业务与营收冲击。有了正确技术，可创建更韧性高效供应链，主动识别、预警、响应趋势与中断。中小 CPG 品牌采用程序化商业步伐更快，意在通过敏捷蚕食份额。但现在是所有品牌进化之时。毕竟，消费者行为变化与意外供应链中断将持续冲击业务，当下与未来。

Are Traasdahl 任 Crisp 创始人兼 CEO。