食品零售商背后有只看不見的手

劉偉

如今，在食品零售行業從事采購計劃已經不是一份值得羨慕的工作。客戶對食品的豐富度和新鮮度提出了前所未有的高要求，而你必須一一滿足。競爭是殘酷無情的，在客戶需求的倒逼下，所有市場參與者不得不尋求改進。那些還在固守傳統業務流程的企業，只有不斷增加庫存、損耗和供應鏈的復雜程度，才能勉強滿足客戶的需求。在企業內部，采購計劃人員必須忍受落后的IT系統。這些系統彼此隔離，系統里的數據很多情況下是人工輸入且沒有經過整理的，可靠度非常低。導致的結果就是對需求的預測非常不準確，人工成本也隨之飆升。外部來看，數字化服務商提供的服務越來越豐富和難以理解，這給企業的決策者帶來了不小的挑戰。盡管前者的解決方案可以處理大量數據，但只要零售的運營模式不發生改變，它就不可能產生真正的價值。不過，未來情況也許會有很大不同。如果你仔細觀察那些優秀的電商企業，就能窺見一些趨勢：行業領先的零售企業正在開發高度集成的規劃系統，我們可以稱之為智能規劃系統。它們采用了當下最先進的機器學習解決方案，將引領未來食品零售行業的發展走勢。這些系統可以幫助零售企業充分挖掘交易數據和第三方數據的價值，但也要求它必須具備全新的業務流程和IT功能以及更強的算力和算法。可以預見，那些率先開發智能規劃系統的企業將收獲豐厚的回報。這類系統就像一只看不見的手，可以自主、高效地運行，采購計劃人員只需在特殊情況下進行干預、檢查和糾正錯誤即可。它們擁有更高的預測準確性，因為它引進了多個數據源，并用人工智能和機器學習的方式進行了融合。它們可以將庫存管理、采購、物流、營銷和銷售更加緊密地結合在一起，帶來效率提升和銷售增長。系統間的手動傳輸將成為歷史，新的方法使得流程鏈不再中斷，數據也擁有更好的一致性。

智能規劃系統的三重價值

智能規劃系統幾乎可以應用在食品零售價值鏈中的每一個環節，重點是改進需求預測，更好地規劃門店業務流程，改善生鮮產品的質量減少損耗。首先是更加精準的需求預測。領先的零售商已經開發出了一種算法，可以讓軟件從數據中“學習”，實現補貨訂單的自動化，整個過程無須借助預先制定的規則。企業只需要在商品和門店層面確定和優化影響補貨管理的參數即可。一般來說，自動補貨模型會考慮50多個參數，包括價格、促銷活動（甚至競爭對手的促銷活動）、品牌替換效應、當地天氣狀況、開店時間和假期等，其詳細程度遠超傳統系統。新系統使得需求預測更加精準，補貨更加經濟劃算。據已經上線智能規劃系統的零售商介紹，平均而言，生鮮產品缺貨的情況減少了25%，損耗至少降低了10%，毛利率最高提升了9%，同時庫存的SKU也更加豐富了。此外，受益于自動化水平提高，庫存的規劃和管理成本降低了30%。其次是更加高效的門店管理。智能規劃系統還優化了門店的人力調度，它可以顯示各個門店的收銀臺或貨架在某個特定時間段需要多少人力。更重要的是，精準的預測有助于從根本上降低庫存，減少人員在貨架和倉庫之間的移動。當每件商品的陳列都能根據需求預測進行調整時，這種效應還將被進一步放大，顯著提高了貨架的利用率。最后是更高的產品質量。有了精準的需求預測，零售商就可以更早、更準確地從供應商那里訂購商品。這樣一來，就能減少未及時售出的生鮮產品。供應商也能根據需求預測更好地規劃農產品的采摘時機，縮短農產品從田間地頭到貨架之間的周期，提高產品的新鮮程度，減少30%的損耗。

面對如此巨大的價值，許多食品零售商都對智能規劃系統表現出了濃厚的興趣，但在推進企業轉型的過程中，它們卻表現得非常掙扎。最常見的問題就是，它們只能用在某個單一的環節，比如IT、物流或采購。實現智能化，而無法將新的方法嵌入到組織流程當中，實現所有環節的智能化。通常，其他職能部門也無法提供相應的支持。就目前而言，他們更多地認為智能化是對現有業務流程的干擾。凡此種種，使得零售商在進行構建智能規劃系統時步履維艱。擺在零售商面前的另一個難題是到底該自主研發還是向第三方企業采購。許多零售商都缺少自主研發智能規劃

系統的能力。但即使選擇外部解決方案，它們也面臨著艱難的抉擇，究竟是該選擇一個更小但更具創新力的解決方案提供商，還是選擇一個大型、成熟的供應商。事實上，許多零售商甚至無法對供應商做出切實可行的評估。

構建智能規劃系統的四大要素

既然智能規劃系統擁有如此巨大的潛在價值，為它克服一些問題必然是值得的。先行者的經驗表明，在食品零售領域，如果企業能夠滿足4個先決條件，那么智能規劃系統就能為它帶來巨大的成功。一是清晰、完整的路線。優化規劃必須成為公司的首要目標之一，并具有相應的戰略內涵。戰略轉型必須依靠技術，這需要企業高管和所有職能部門的堅定支持。尤其是在轉型初期遇到一些挫折時，這一點尤為重要。二是最先進的技術。選擇合適的規劃軟件以及它在所有組織單元之間的集成，是成功的核心決定因素之一。為此零售商應該首先結合自身情況，起草一份需求概要，根據試點項目和其他門店的經驗簡化選擇的過程。總而言之，軟件應該處于這個過程的末尾，而不是開始。三是嚴格適應經營模式。只有在流程、組織結構和員工技能得到根本性轉變時，才能釋放出其全部潛力。為了將規劃系統提升到更高的層次，必須重新設計流程、編寫度量標準、調整目標和員工績效、創建新角色、重新分配流程中的職責、建立所需的功能以及招聘專家。四是密集的變更管理。全面的智能規劃轉型勢必會波及很多人，這些受影響的人往往會報以懷疑甚至公開拒絕的態度。因此，企業管理層必須向所有相關人員解釋清楚轉型的好處，贏得他們對新體系的熱情，并以明顯的方式慶祝早期的成功，這一點尤為重要。只有兼具以上4個決定性要素，零售商才能充分釋放出智能規劃系統的全部潛力和價值。

智能規劃轉型的三部曲

那么，零售商應該從哪里著手呢？實踐證明，三步走的方法是成功的。第一步是詳細分析當前的規劃過程：誰參與了這個過程？他們在使用什么工具？自動化程度有多高？哪里存在質量問題，比如可用性和庫存數量？一旦這些問題得到了回答，就可以針對特定的業務場景開發用例。這個階段需要重點關注引入新技術對業務和各種流程、組織架構以及員工的影響。第二步是從收入、利潤率、成本和庫存的改善潛力等維度來評估用例的效果，并估算其實現的成本。根據初步試點，公司需要勾勒出其智能規劃系統的愿景。然后借助一個穩定的業務案例來確保系統的可持續性，并在快速成功和長期改進之間尋找平衡。第三步是將新的規劃方法在一兩個場景中實驗，比如水果和蔬菜的智能規劃和補貨，目的是測試智能規劃系統在實操中的改進潛力。在設計試點試驗時，推薦一種實用的、測試和學習的方法。畢竟，我們的目標并不是在第一天就提出一個完美的設計，而是隨著經驗的積累，快速不斷地重復和改進的過程。同時，應根據新的要求調整業務模式，并建立所需的數字技術。最后一點常常被忽略，最近的研究表明，企業數字化轉型失敗的最主要原因不是技術或數據質量方面的缺陷，而恰恰是因為這些軟因素。一旦試點項目完成，企業就可以準備進行更廣泛地推廣了。為此，需要根據試點中獲得的經驗對轉型路線圖進行調整，將新的規劃機制應用在企業的各個業務流程中。然后，我們就可以期待最快在12個月內看到明顯的成效了。