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新消费的供应链数字化升级,如何做?

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后疫情时代,线上线下新业态在不断崛起,传统品牌与新消费品牌百家争鸣,行业竞争更加激烈。有的品牌损失惨重,也有的企业实现逆势增长,在疫情和新业态崛起的双重影响下,商业不确定性愈发凸显,企业面临着要在不确定性中寻求相对稳定和可预期增长的问题。


如何利用数字化转型完成供应链变革,也成为了越来越多企业不得不面对的一个问题。

数字化时代的新消费究竟如何变化?


数字经济到来将会领导怎样的供应链变革?


新消费的数字化又该如何实践?


我国新消费发展从2018年开始迅速壮大,2019年中国品牌市场占有率已达72%,2020年中国品牌渗透率高达91.4%,成为新消费品牌爆发元年,实现全面领跑。对比2017年前和新消费浪潮下的品牌与消费者,二者的变化与进化均主要集中在对品质、品类和品牌三方面的要求。


传统企业先研发产品后推向市场,利用营销手段让消费者接受产品,而以客户为中心的企业,根据客户需求打造产品,具有更强的市场反应能力。这同时也给企业供应链带来了莫大的挑战。


传统的供应链计划已经不能适应今天复杂多变的市场需求。供应链计划的数字化转型将会是供应链数字化转型的核心。


数字经济的变革与创新是如何推动供应链数字化变革的呢?


1.组织方式:产业链式转变为网络协同式


从传统的基于产业链的层级式、离散式、中心化和规模化的全球专业化分工和集聚模式,逐步转变为基于互联网的平台化、协同化、分布式、定制化,贯通研发、设计、生产、流通的全球资源与服务协同模式,促使供应链从链式转变为网状的结构,基于互联网和物联网的数字平台已成为供应链新的协同的服务模式。


2.生产要素:出现了自生长的数据要素:


数据要素成为新型的生产要素,且必须建立在实时在线、共享交互、加工处理的基础上。数据成为了供应链变革的驱动力。例如阿里菜鸟供应链用数据打通从采购、仓储、交付物流到售后服务整个过程,提供了端到端的实时/分时可见性,提高了顾客满意度。


3.生产方式:自动化+标准化+集中式转变为智能化+定制化+分布式。


|自动化生产将转向智能化生产推动了智能供应链计划和物流;


|标准化生产将转向定制;化生产推动了数字化采购与动态的物料配送


|集中式生产将转向分布式生产推动了数字化供应链协同与供应网络。


4.驱动力:要素驱动变为创新驱动。


|技术创新,如无人机配送、仓库机器人等;


|模式创新,如数字平台化、数字供应链金融;


|管理创新:如数字化的供应链管理(SCM)、供应商关系管理(SRM)等。


5.发展方式:线性增长转变为裂变式指数增长。


数据、GMV的增长给数字化供应链带来爆发式增长。如2019年“双十一”当天,菜鸟网络的物流订单数为12.92亿订单,交易规模迅速扩张,2009年/2018年全网销售额分别为0.5亿元/3143亿元,符合增长率高达164.3%


“数字化时代,企业的选择决定了未来的命运。”


供应链技术创新主要围绕以下8个方面:


那么传统供应链和数字供应链又有哪些区别呢?


1. 传统供应链在线性组织结构中传递信息,具有延迟性;而数字供应链信息可以实时传递;


2. 传统供应链偏重精益,缺乏灵活性,而数字供应链偏重敏捷并寻求最佳战略匹配;


3. 传统ERP,多系统集成,扩展性查,不支持集团复杂性,成本较高;而全渠道供应链数字平台的互联网结构,云端架构,支持业务发展;


4. 数字供应链端到端的可视化对比传统供应链有很大的提高;


5. 传统供应链根据已知需求被动迟缓响应,而数字供应链根据已有数据主动预测,敏捷响应;


6. 传统供应链相当于“串联”,是人工+信息技术混合模式,而数字供应链相当于“并联”,是人机协作的数字智能模式。


1)调整方向


“供应链的数字化升级必须将对全域营销赋能作为重点。”


面向新消费,企业从如下六个方面审视供应链优化调整的方向:


1. 供应链网络规划


|原产地到配送中心整个链条仓储设施设计;规划在哪里设仓库、在哪里加工、使用怎么的运输工具;


|哪些环节自己做,哪些环节交给外部供应商做;在采购、运输、加工选择怎样的合作伙伴,构建怎样的生态网络。


2. 供应链计划


|企业年/季/月销售目标,按品类的销量计划;中长期的需求计划,指导采购合同和资金计划;


|国内线下线上渠道客户、国外渠道客户的销售合同(或订单);


|总仓、配送中心仓的原料、包装物料、半成品/成品库存水平优化,安全库存,库存补给计划;总仓/配送中心仓库间的库存调拨计划;


|库存健康度、新鲜度监控和风险预警。


3. 供应链运营(采购/仓存/加工/配送)


|采购寻源、供应商管理;


|战略备货、市场需求驱动的采购合同和订单,进场物流跟踪,批次质检数据;


|原料、半成品、成品、包材物料的库存管理,批次管理、库存数据可视化;


|多渠道客户订单的分单、出库、配送,物流状态跟踪;产品的溯源管理。


4. 供应链价值流数据采集和计算


| 产品品类的价值流构成;


|国内、国外产品原料采购价格指数,消费市场价格行情数据;


|设计价值流模板,计算SKU的价值流成本费用项;


|在采购、加工、销售、配送等业务流程中嵌入成本费用采集操作;


|单据流程标准化,顺滑数据采集链条,避免数据采集倒挂,导致数据混乱错误。


5. 财务核算相关


|新零售的销售流水对账结算缺少系统支撑;产品的销售成本、费用来源繁杂,数据收集和统计困难;


|渠道销售费用、对账开票和回款靠手工计算核销,跟踪困难;


|公司间经销贸易,销售主体间三角贸易;


|业业财一体核算需要重新考虑解决方案。


6. IoT、AI新技术引入和应用集成


|流通加工、包装作业的自动化产线设备应用;


|商品识别和定位的条码、RFID设备硬件和AI算法应用;


|常规、新品销售预测的智能模型和算法等;


|运输路径优化算法;


|商品采购、消费市场行情数据(爬虫应用);


|Iot设备的集成;


| 移动端的应用的赋能和作业规范管理;


|RPA多渠道收单、对账、发票自动化的应用。


2)从零售供应链的整体结构视角分析优化机会


结合调整方向,从零售供应链的整体结构视角出发,提出以下可优化方面:


对于不同类别的“客户和产品”,应该制定不同的供应链策略。企业应结合数字化系统分析,再针对不同的产品在不同客户渠道的差异化制定不同的供应链策略。


“供应链数字化平台建设的方向:全渠道收单、库存寻源和履单。”


3. 供应链计划


以较低的库存保持较高的有货率。传统供应链做法习惯性地认为对于需求的预测是准确的,而实际市场真实情况并不能精准预测。对此,采取高拉式补货系统。


零售终端门店的高频拉式补货模型


针对仓库,其面向零售门店,由门店订货需求拉动补货,有牛鞭效应,对此我们在高频拉式补货模型的基础上,增加对于门店销售的预测形成供应链计划。


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