2021中国零售消费品行业供应链专项研究报告

打造以消费者为中心的精准需求预测 2 鸣谢 本项工作是由 中国连锁经营协会供应链专业委员会 发起，携手 IBM 国际商用机器（中国）有限公司及 Blue Yonder 科技集团完成。 《打造以消费者为中心的精准需求预测》已作为 CCFA 供应链专业委员会系列实施指引之一，收录进《CCFA 中国零售业供应链优化手册》 在此，特别感谢以下组织为编写本报告所做出的贡献： 参与调研的 38 家企业 中国连锁经营协会供应链专业委员会委员企业 IBM 国际商用机器（中国）有限公司 Blue Yonder 科技集团有限公司 打造以消费者为中心的精准需求预测 3 项目委员会 专家组成员 中国连锁经营协会供应链专业委员会 编辑组成员 中国连锁经营协会：姓名：彭建真 职务：秘书长 邮箱：kevin@ccfa.org.cn 姓名：田芮丰 职务：行业创新与发展部主任 手机/微信号：15001279076 邮箱：tianrf@ccfa.org.cn IBM 国际商用机器（中国）有限公司： 姓名：龙如军 职务：IBM 咨询大中华区 零售消费品行业总经理 邮箱：longrj@cn.ibm.com 手机：18601708787 姓名：侯学明 职务：IBM 咨询大中华区 财务与供应链转型服务总经理 邮箱：houxuem@cn.ibm.com 手机：13601935041 姓名：陈智辉 职务：IBM 咨询大中华区 财务与供应链转型管理咨询合伙人 邮箱：Alvin.Chen@cn.ibm.com 手机：18621890767 姓名：张西纹（Carol Zhang） 职务：IBM 咨询大中华区 供应链高级咨询经理 邮箱：Carol.Zhang@ibm.com 手机：13524516390 姓名：朱泳奇 职务：IBM 咨询大中华区 供应链高级咨询顾问 邮箱：Yong.Qi.Zhu@ibm.com 手机：13391569723 Blue Yonder 科技集团： 姓名：Nicolas Cron 职务：资深零售行业战略和业务发展总监 邮箱：Nicolas.cron@blueyonder.com 姓名：王伟 职务：资深零售供应链解决方案顾问 邮箱：Alex.wang@blueyonder.com 姓名：陈亮 职务：资深制造业供应链解决方案顾问 邮箱：solomon.chen@blueyonder.com 打造以消费者为中心的精准需求预测 4 目录 前言 5 1 报告摘要 7 1.1 中国零售消费品行业供应链管理现状 7 1.2 调研方法 7 2 零售消费品供应链的核心挑战 10 2.1 中国零售消费品行业供应链绩效对标分析 10 2.2 中国零售消费品企业面临的供应链挑战 12 3 零售消费品供应链的转型机会 17 3.1 改善零售供应链执行力的三大机会 17 3.2 需求驱动的零售消费品供应链转型 19 3.3 提升“以消费者为中心”的需求预测能力 22 4 发展真正有效的内部协作 25 4.1 零售消费品企业的协同阶段 25 4.2 协同一致的需求计划 27 4.3 借助技术打通决策壁垒 28 5 零供上下游的协同与可视化 33 5.1 零供协同提高上下游运作效率 33 5.2 零供上下游的可视化和供应链控制塔 34 5.3 “区块链”技术促进零供上下游协同 37 6 有效的商品品类管理 40 6.1 产品品类管理及品类优化 40 6.2 门店品类空间管理 42 6.3 优化品类管理改善需求预测 44 7 需求预测的智能化 47 7.1 AI 在需求预测中的角色 47 7.2 下一代需求管理技术 50 8 关键建议 54 打造以消费者为中心的精准需求预测 5 前言 自 2019 年下半年以来，线上消费的爆炸式增长和疫情的供应链扰断给传统零售商带来了颠覆性的挑战。同时，需求迅速变化的消费市场为零售企业带来庞大的滞销 SKU 数量和呆滞库存。过剩的库存不仅造成了资金占用，持续产生的仓储物流成本和销毁处置费用都成了零售企业的重要痛点。 通过阅读了大量的国际国内的零售行业报告，细分对比中国与欧美零售企业的库存周转水平，发现以食品饮料企业为主的中国品牌商企业样本组的平均库存周转天数为 70.8 天，约为欧美同类型品牌商的二倍。而中国零售商的库存周转速度已领先欧美，新零售使企业机遇与挑战并存，中国零售商的整体库存周转速率要快于欧美同类型企业。研究分析发现，中国的综合商超、便利店等零售企业的平均库存周转天数为 34.7 天，而欧美的百货商店、食品店等零售企业的这一指标比中国要慢上 2.3 天。中国零售商的优异表现得益于新零售的蓬勃发展，和“线上线下一盘货”的实战经验。 然而，新零售为中国零售商带来销量高、出货快等红利的同时，也为企业供应链带来了新的挑战。大型促销活动的销量通常是指数级暴增，仅靠历史基线已经无法把握的消费者需求，这让企业备货的时候常常一筹莫展，需求预测难度倍增。深度互联网化的千禧一代消费者口味更迭迅速，消费粘性和忠诚度偏低，且需求灵活、不固定，这让企业不得不持续推出新品，品类管理的迟迟无法削减品规，为品类管理也带来了极大挑战。而具有预测未来销售的能力且能够快速响应需求变化，是影响供应链卓越性的最重要特征。近年供应链领域已经涌现出了不少提升预测准确度的科技手段，例如：通过人工智能和机器学习，来帮助零售商应对不断增长的供应链需求波动及其带来的复杂性。通过深度学习和分析实时数字信号，来实现自主式供应链。对这些信号或数据源（包括特殊事件、天气、社会趋势和局部需求）的认知分析，使企业计划人员能够根据其可持续发展目标做出明智的决策等。通过这些技术手段辅助人工市场研判，对未来销售进行更前瞻性的精准把控，避免企业盲目生产造成库存积压。 鉴于此，中国连锁经营协会（CCFA）携手 IBM 国际商用机器（中国）有限公司及国际知名供应链解决方案提供商 Blue Yonder 科技集团，联手调研走访多家行业头部企业，进行了中国零售消费品行业供应链专项研究，并撰写本手册，力求满足品牌商和零售商的共同愿景--打造以消费者为中心的精准需求预测。 打造以消费者为中心的精准需求预测 6 报告摘要 1 打造以消费者为中心的精准需求预测 7 1 报告摘要 1.1 中国零售消费品行业供应链管理现状 值得一提的是，零售环境在过去的 12 个月也发生了巨大的变化，疫情因素以及新一代的消费者独立自主地决定未来的趋势和更加个性化的消费需求给零售商的运营带来了巨大的压力。而这只是大规模零售转型的开始。如何充分利用数字化技术，使供应链运营无缝化，并基于预测和预防不可预测因素来驱动供应链精益运营。 目前零售行业数字化管理的趋势和方向： 数据是待开发的金矿：零售商都坐拥一座数据金矿，发掘这座金矿是当前关键课题 多余空间是额外的成本费用：租金增长、工资与运营成本同时也在增长。在线专业零售商与特定品类的专业零售商占据更大的市场份额，大面积的门店的产出率呈现出下降的趋势。 围绕消费者为中心：缺乏本地购物者的洞察力是大多数供应商和零售商面临的一个挑战。亚洲购物者的购物喜好也正在发生迅速改变，零售商需要制定本地化的选品策略以满足本