快消品供應中大數據決策的研究

榮希白

（江南影視藝術職業學院，江蘇 無錫 214000）

0 引 言

現階段，信息在全球范圍內成倍增長并廣泛共享，為大數據的高級分析奠定了基礎，使人們能夠開發新的應用程序，例如智能手機應用程序可以告訴通勤者下一輛公交車何時到達。從近年來的市場競爭模式看，從線上到線下，在線上電商戰場硝煙未盡之時，一場變革已經悄然來臨，這意味著新零售時代已經來臨。互聯網快節奏的生活方式使人們越來越傾向于便捷的線上消費模式，但是無論是傳統商超的沒落，還是消費群體對實體經營的偏見，現階段電商依然無法全部取代線下經營。所以，一種線上引流量、線下實體銷售的互補銷售模式由此誕生，且線上電商與線下商超的功能互補性也隨著發展越來越強。隨著這種新零售模式的發展，我國開始將互聯網更多地運用到了生活的方方面面，例如就診模式，已經開始采用“互聯網+”的“線上+線下”模式，這種趨勢對公司、政府和個人都有深遠的意義。

1 研究背景

從滲透率統計來看，快消品的滲透率僅有7%。快消品與食品類是傳統線下商場、超市及大賣場的主力品類，由于品類的即時性需求較強導致過去滲透率較低。然而近年來行業中出現的新變化正促使快消品等行業滲透率加速提升。天貓超市和京東超市與現代渠道，像高鑫零售、永輝、步步高相比，他們崛起得很快。現代渠道與他們的規模無法相比，且他們反向從線上走到線下。當所有大型企業渠道整合起來以后，小且散的渠道商難以形成規模優勢，會形成指數級別的上壓倒性優勢。同時，全新的互聯網新消費的場景越來越多，像生鮮的新零售、盒馬、小象、拼多多、小紅書和考拉精選等，他們都有自己的獨立品牌生態。這些新的消費場景發展速度很快，占的比例不斷擴大，整體上來講，不同的品牌，在互聯網電商細分市場上的表現是非常搶眼的。這些新的互聯網消費場景包括傳統渠道、現代渠道、傳統電商、新型電商，它們交錯在一起，對應的不同品類的供應鏈所產生的履約、交付、物流是不同的。從不同的渠道來看，優劣勢差異非常大。從整體出貨上來講，傳統經銷商渠道趨勢下降，現代KA渠道穩定，電商新型渠道以更快的速度上升。手機支付場景的比率會越來越高，對物流帶來的履約和交付影響也會更大。新型電商的發展使快消品供應決策的經營管理每天都在發生著劇烈變革，隨著企業獲取、存儲、搜索、共享和分析海量數據，激進的定制化和新穎的商業模式將成為競爭的新標志。可以看到，大數據在快消品中的應用越來越受到關注。

2 大數據開發決策概述

大數據是開發一種更同步的方法來分析快消品的需求和活動的先決條件。大數據分析依靠納米改性、納米添加劑等大規模定制化快消品生產的關鍵支撐技術。快消品中的數據共享將提高快消品質量和安全性。因此，大數據對快消品的重要性是不容否認的。企業不僅需要技能，還需要利用大數據幫助解決由于數據爆炸導致的快消品問題提供新的視角。本文旨在提出一個快消品的大數據獲取模型，目的是開發一種決策支持工具，將數據轉換成情景，從而做出更明智的戰略決策。因此首先描述大數據在快消品網絡中的價值，并建立大數據收獲模型。隨后用一個案例對模型進行測試。最后，討論并總結發現。快消品是一個不斷變化的系統，包括組織、人員、活動、信息和資源，從事生產、加工、分配和處置快消品，將產品從工廠到消費者手中。每年，通過供應商、零售商和顧客之間的一系列交易全世界生產、包裝和銷售價值14萬億美元的快消品。據估計，通過在快消品消費中使用大數據，每年可以實現價值1 200億～1 500億美元的價值。大數據應用于快消品的生產、包裝、銷售和使用。供應商跟蹤大量有用的數據，以更好地了解客戶如何評價快消品，并將這些信息反饋到快消品設計過程中。零售商可以充分利用大數據來細分消費者類型，進行精準營銷，培養顧客忠誠度。同時，消費者可以更廣泛地獲取大量的快消品信息，做出更明智的決定。更重要的是，在快消品物流中由政府、交通運營商、個人和第三方數據提供商獲取使用大數據每年可以創造數千億元的價值。通過使用大數據來增強實時交付和適應客戶的能力，可以獲得最大的潛在收益。與此同時，公司可以通過發現隱藏在數據中的新的需求或模式來優化從采購到生產及營銷的每一步流程。

3 快消品供應中大數據的利用方法

總的來說，快消品供應中大數據的利用方法主要有5種，對企業設計、組織和管理產生影響。①創建管理透明度。隨著快消品網絡中的大數據在各個部門之間變得更加可用，數據的透明度推動了變革，提高了生產率，并有助于企業做出明智的決策。②數據能夠識別異常、檢測欺詐，提高數據性能。大數據很多是非結構化或機器生成的，需要實時收集、集成和分析，以發現異常和欺詐，從而幫助組織改進操作和開發服務。③定制化行動。大數據通過各種客戶數據流，定義越來越細分的市場，并采取精準營銷來滿足客戶需求。④用自動化算法代替/支持決策制定和數據分析。大數據分析和自動化算法的可視化允許組織以一種高效和經濟的方式發現快消品網絡中出現的未知模式。⑤創造新的商業模式、產品和服務。使用大量數據提供了新的視角，可以推動快消品產品和服務創新，比如提供有關消費者行為的線索。

4 結 語

雖然大數據的潛在價值是巨大的，但現有的分析方法很難實時分析大量（和各種）數據并產生有用的信息。許多數據技術可能有助于管理人員生成大量信息，但缺乏重點，效率低下。基于此，本文提出了一個更好的分析基礎架構，利用現有的大數據，在快消品網絡管理中獲得競爭優勢。該架構將產品需求轉化為過程，并將過程分解為任務和資產，通過連鎖協調和持續評估來滿足市場需求。例如，某快消品公司熱衷于探索如何利用大數據獲取潛在價值，提升供應鏈績效。該公司利用貝葉斯網絡分析市場需求。第一步，數據收集。預測的來源和基礎來自購買行為、搜索記錄和社交網絡上的評論，“大數據”無疑會對客戶的偏好產生顯著影響。為了從快消品的大數據中選取合適的樣本數據，公司結合快消品市場的知識，在專家和決策者的建議下，識別和描述影響市場需求的因素。第二步，對樣本數據進行預處理。在建模之前，需要采用聚類算法或層次類別對因子值進行離散，以便在接下來的幾節中傳播和推斷算法。第三步，建立貝葉斯網絡。構建貝葉斯網絡包括兩個部分，一是識別網絡結構；二是確定條件概率表，可以用來學習貝葉斯網絡的搜索算法。第四步，預測市場需求。貝葉斯網絡是一種雙向推理方法，其中輸入可以預測輸出，反之亦然。因此，給定觀察到的節點的值，該公司計算目標節點的概率分布，以預測快消品需求或診斷完美產品的可能原因。然后，公司確定什么樣的食物可以滿足大多數顧客的偏好，并具有巨大的發展潛力。第五步，敏感性分析。敏感性分析是決策的重要依據，可以確定對消費者偏好影響最大的變量。這意味著如果消費者對該變量的滿意度較高，他們就更愿意購買。快消品網絡的大數據分析使發現需求和創造價值成為可能，對設計、組織和管理產生影響。因此，本文形成了一個大數據收集模型，該模型將大量數據聯系起來，以創建特定問題連貫圖形，從大數據中識別出能夠滿足未來市場需求的產品，然后識別出生產這些產品所需的生產流程。

與其他分析方法相比，貝葉斯網絡具有許多適合需求預測的特征。結果表明，貝葉斯網絡是一種很有價值的工具，可以用來表示快消品中的大數據和專業知識組合的一組變量之間的關系。通過貝葉斯網絡分析，快消品公司可以建立一個快消品偏好的貝葉斯網絡，找出一種快消品必須具備的類型和特征，從而決定生產什么。一旦公司確定了能夠滿足未來市場需求的快消品類型，下一步公司必須將產品需求轉化為生產流程，并將流程劃分為任務和資產。相關研究者開發了演繹圖模型，使其具有準確的分析能力，能夠幫助企業制定詳細的流程。結果表明，該模型能有效地幫助快消品公司選擇各部門生產的產品，并將各部門的生產過程相結合，使各部門的利潤最大化。本文提出了一個更好的分析基礎架構，利用現有的大數據，在快消品網絡管理中獲得競爭優勢。然后，將產品需求轉化為過程，并將過程分解為任務和資產，通過連鎖協調和持續評估來滿足市場需求。