大数据升级电商供应链管理_数据分析师考试

三大维度驱动市场升级 供应链协同大数据将成为市场核心驱动力，拓展未来电商价值空间。供应链管理能力是企业降低成本的第三利润源，并且已从后台转入与用户接触的前台，直接决定着用户体验。构建以客户为中心、大数据驱动下的智慧供应链是电商企业的战略目标。以京东为例，在数千万种SKU（在售商品）、118个仓库、2045个配送站、数亿名用户的背后，正是精准、强大的供应链管理支撑体系，这是京东的生命线。 供应链管理(Supply chain management，SCM)是一种集成的管理思想和方法，是指企业通过改善上、下游供应链关系，整合和优化供应链中的信息流、物流、资金流，以获得竞争优势。供应链管理是实现产业结构优化升级的重要途径，是企业继自然资源、人力资本后的第三个利润增长源泉，地位举足轻重。 

典型自营B2C电商供应链主要包括三大维度：供应商管理、采购管理和库存管理，它在供应商与买家间架设了端到端的“高速通道”，可提升运营效率，驱动消费升级。 供应商管理：传统供应商管理包括供应商基础管理、供应商评估管理、供应商绩效管理等。电商供应商管理则不同于传统供应商管理,利用开放的“平台思路”来与供应商协同是供应商管理的重点，也是提升供应链效率、降低库存周转的关键；在与供应商协同方面以“快速响应用户需求”为协同目标，并在计划、协同与补货方面进行深入的业务和技术融合，这样才可以形成真正意义的供应链。

 采购管理：采销一体化是采购管理模型的核心，采购管理是覆盖了商品寻源、供应商管理、选品与定价、采购计划、采购管理、仓库管理(调拨、内配、库存等)、支付与结算、配送与售后的采销一体化的全流程管理。从采到销的“一条龙”服务同时给采销带来了巨大的挑战，如何用有限的人员和精力管理大量的SKU采销成为高效管理的关键所在。如京东的图书采销需要一个人管理8万多个SKU。

除采销本身的经验之外，系统工具是采销管理突破的关键，借助采购系统能将采销人员的能力值放大数倍，帮助采销人员轻松完成全流程“大采购”的管理，而其中大数据驱动采购管理是管理的关键。 库存管理：仓库管理覆盖了从商品入库、出库、调拨等商品的库存管理，而其中的库存管理的核心指标“库存周转”和“现货率”也是电子商务供应链最为核心的两个指标；动态的库存周转是库存健康的标准，什么时间补货、什么时间促销、什么时间降价清仓，都在动态中调整和平衡，这个状态很像太极，阴阳平衡是健康的关键，保持一个最佳的平衡状态是库存健康的标准。

 大数据协同供应链管理 在企业运营的过程中积累了大量数据战略资产，如：市场趋势数据、用户行为数据、流量数据、订单数据、采购数据、库存数据等。电商平台的最大优势在于随时随地、持续大量地收集数据，为业务提供及时的、可视化的供应链数据，提升各流程环节绩效，实时优化流程、优化算法，并使未来销量计划及库存等可预测、可跟踪、可量化，从而提升整体供应链效率。同时企业也会抓取其它领域数据，包括微信、微博等社交数据，通过跨领域数据的融合产生乘法效应，发挥出最大商业价值。

 电商智能供应链系统依托大数据平台基础，应用人工智能的深度学习算法驱动，具体包括销量预测与自动补货系统、促销预测系统、动态定价系统、智能选品系统、库存健康系统、采购管理平台、供应商协同平台等智能系统，覆盖零售平台，从选品、采购、补货、定价、结算各个供应链环节，为业务提供全供应链的智能解决方案，为库存周转负责。 销售预测与补货： 预知市场，保证现货率 供应链管理最难突破的就是计划管理，这是供应链的源头，善用数据，预测消费者动向，直接关系到供应链的反应速度。一份好的供应链计划需要经验丰富的采销管理人员根据个人的对历史数据和未来数据的理解确定结果。

当有上百个SKU、几十个仓库的维度做SKU维度的采购计划时，真正的挑战就开始了……这时电商企业的供应链系统需要根据以往大量的用户数据、销售数据、采购数据、补货数据等，经过软件的数据清洗、数据建模等过程，并采用人工智能的相关算法，进行未来销量预测，并依此预测进行全国仓库的自动补货，并全自动地驱动仓库间的调拨和转运。系统能在消费者未下单前，就提前从供应商那里完成商品采购，并第一时间调拨到离消费者最近的仓库。 另一个计划层面的挑战是跨部门（采销与运营）的供、需平衡。当预测未来的销售额和销量时，仓库的管理能力与资源准备也是非常关键的。此时的供需平衡在系统的支持和帮助下，更依赖于采销与运营人员的角色、流程的协同来完成，内部协同成为关键，也就是“销售运营计划”，该技术是流程与系统的高度融合，是电子商务供应链计划制定与落地执行关键中的关键。 

库存健康：优化库存，适时促销 借助大数据优化库存结构和降低库存持有成本，通过“全库存模拟平台”模拟近半年的库存状态，并根据一些最优的算法进行数据“纠察”，通过大数据分析查找不健康的库存商品，并自动发起退货、促销建议给采销；智能地监控库存健康状态，提前预测滞销库存、预测未来某个时间点的库存周转和现货率，提前预测风险，提前预测收益。库存健康技术覆盖多个系统，是以提升库存周转率为核心目标的智能系统群。 库存健康的一个关键技术是“促销模拟与预测”。

首先，会运用大数据分析进行商品角色的分类，系统会知道哪些商品用来赚取毛利、哪些商品用来引流等；同时系统会根据以往的促销数据建模和分析，把多样的促销进行分类和评估，判断目前商品的库存和商品的生命周期。以这些分析为基础，最终促销预测系统会根据采销要求（提升销售或者提升毛利）提出未来促销的建议（促销选品、促销定价等），以及未来此促销所带来的投资回报（提升GMV或提升毛利）。

促销的优化与预测是未来采销工作的有力工具，将有效地帮助采销业务人员做好促销。 智慧选品与定价： 合理定价，收益最大化 在动态定价方面，电商管理平台可以智慧选品和智慧定价，自动抓取全网的商品数据，根据此数据实时监控平台商品价格的有效性，并根据毛利率要求和库存要求提供自动调价功能和建议，以及实时动态调整价格；还可以提供动态定价的工具，同时也会实时提供价格的预期收益、价格的风险控制等强大功能。 电子商务的长尾理论一直在发挥效应，处于长尾的商品才是电子商务的竞争的核心，尤其是长尾商品定价策略是成败的关键。京东动态定价产品系统（“慧定价”）会根据流量、位置、商品、竞品等信息实时提供某个时刻的商品价格，并监控商品价格所带来的流量、销量的变化，动态地调整价格，以保障给消费者提供好的价格与服务，同时使公司的收益最大化。 

自营B2C的供应链核心其实是管理商品，而选品就是准备采购什么商品，这就是“买手”要做的工作。买手不同于采购员，买手要了解行业动态、具备各类时尚信息的收集、流行趋势的洞察等能力，买手是自营B2C的灵魂。而在互联网高速发展的同时，买手获得信息的手段比以前有了很大的丰富，买手需要一个“智能买手”系统提供竞争对手信息、行业信息、微信与微博信息等。大数据下的智慧选品、智慧定价平台（如京东“商品慧”）就是采销“智能买手”工具，在选品方面会根据用户模型、品牌模型、用户价值模型、价格敏感度模型等进行综合计算并提供选品建议；提供智慧的选品需求信息、定价需要信息，让采销业务人员成为一个智慧的买手，工作更有重点。 供应商协同：深度整合，打通产业链 电商供应链有着强大的整合能力，大数据下的供应商协同更加高效。

电商平台可与供应商进行全方位地协同与配合，在计划、协同与补货方面全面合作，形成产业链发展共同体，打通供应链上下游。如京东供应商协同平台及京东EDI系统，销量预测与自动补货结果已经可以直接提供给供应商作为补货参考，下一步将实现AUTO-PO的自动补货下单，完全由系统来确定补货量并自动下采购单到供应商系统；通过与供应商系统的全线打通，目前可以全面共享供应商的库存并实现自营层面的“线上线下”的库存一体化。

2015年，京东还将重点打造供应商协同云，包括：与供应商在计划、订单、采购、发货、结算、补货等全流程协同；开放自营供应商API,与ISV（独立软件开发商）一起打造供应商协同云，建立供应商协同云生态；正式开放给供应商自营数据，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。 为与供应商数据协同，“京东罗盘-供应商版”面向自营供应商，提供行业走势、市场的需求、自身的定位、对手的威胁等方面的主题分析，不仅能为决策层提供支持，也能服务于普通的业务人员；不仅能从整个战略层面进行综合分析，还能在具体的战术层面进行详细指导。

除此以外，其功能涵盖了行业分析、品牌分析、商品分析、属性分析、用户分析、促销分析、专题模型，可为供应商的产品完善及市场定位提供有力的大数据参考，驱动行业的健康有序的发展。

 颠覆创新的未来 大数据协同的供应链管理，具有颠覆创新的潜力，将重塑市场边界、商业模式与用户体验，是企业战略制高点，未来将呈现如下发展态势： 首先，以大数据为根本驱动力，用户数据将走向供应链前台，形成用户需求驱动的、更加灵敏的供应链管理模式。电子商务个性化特性会更强，将驱动营销模式与供应链管理的大规模变革。与此同时，在大供应链网络中满足“小众”需求，将是电商面临的挑战。 

其次，供应链管理的“协同与创新”是永恒主题。供应链本身就不是指的企业自己、也不是单指物流管理，它是一个产业链、一个价值链、一个生态链，与供应链各环节企业的深入协同发展，提升供应链效率，驱动消费市场升级，实现多方共赢才是硬道理。

 最后，技术发展也将成为供应链变革的驱动力量。比如云技术、大数据技术、人工智能、物联网等，将让供应链变得更可视、更智能、更高效，供应链网络将会迎来真正的“神经网络”驱动下的供应链体系的变革。