新零售时代下的智慧供应链：不仅仅是供应链

身处“新零售”的时代，“智慧供应链”的概念也应运而生。但究其本质来看，最终目的都在于更完美地满足消费者的需求。

然而在新零售时代中，智慧供应链管理不仅仅只是供应链，它依托大数据和信息系统把客户综合感知、智慧指挥协同、客户精准服务、职能全维协同、重点聚焦保障等要素集成于一体，使各个系统在信息主导下协调一致的行动，最大限度的凝聚服务能量、有序释放服务能力，这样最终会使服务变得精准，使供应链变得透明、柔性和敏捷，使各个职能更加协同。

新零售时代下智慧供应链融合了“商品、供应链、大数据”三个方面。它不仅将“供应链”与商品、消费者之间的关系越拉越近，而且让“大数据”在“供应链”及“营销”的多种场景下得以应用，给企业带来了“自动化”及“精准”的效果。对于这样的“融合”，需要的是对业务深度的理解及对“大数据”分析挖掘的双重能力。对于这样的“精准”，离不开对用户需求的全面感知。

其实无论是“旧零售”还是“新零售”，本质来看不变的是着力于“人、货、场”，新零售的成功与否 ，核心在于围绕这三个核心的商业元素重构是否有效。在新零售时代下，消费者都对价格、商品备货情况和差异化服务提出了更高的要求。对于价格和库存的管理，则是建立在合理的商品结构与智能选品方法之上的。也就是说，要先对商品进行科学地分类与定位，然后再对不同类别的商品采取相应的定价与库存策略。

因此，商品分类、动态定价与库存管理是智慧供应链的三大重要板块。

首先是商品分类。大多数和智能有点关系的问题，都可以归结一个在多维空间进行模式分布的问题。对于每个品牌而言，均有其自身的战略计划，尤其是品类战略，然后会在符合自身战略的前提下，制定完善合理的品类与价格规划，之后再借用类似于“用户画像”的思想逻辑，针对各品类中的每个商品贴上各种维度的标签，塑造出其自身的“商品画像”。

拿一款跑鞋为例，你可以从各种维度来进行贴标如出自某个设计师之手、特殊的运动功能、颜色面料款式、应季新款、畅销款、毛利率低、收藏量高等等不同的标签。这样一来，每一个商品都可以在每一类标签中找到自己所属类别，然后通过每个类别的交叉组合，找到自身的精准定位。而这些标签不是仅仅定性的标签，全是可以进行定量计算的标签，即这些标签对销售最终的影响是多少，消费这对这些标签或者标签组合的喜欢程度是怎样，都可以用模型的方式表现出来。

商品分类其实也就是对零售三核心“人、货、场”的中的“货”进行了深度的解读，并且这个分析是和对“人”的画像紧密相关的。商品精准的定位为后续的需求预测、促销定价、补货翻单、采购计划、研发计划均提供了基础。从另外一个角度来讲，商品分类为的“严选商品”奠定了技术基础，即通过分类来从商品的角度定量确定是什么原因决定一个商品为什么好卖和不好卖，这样为未来商品的选择构建了强大的模型。需要注意的是，依据实时的数据更新，商品所贴标签也是持续更新的，因此商品的定位及相应决策也是处于动态变化中的。

而对于产品定价来说，人工进行定价决策效率很低，且定价的精准度很难去考量。 比如针对一件商品究竟该卖88元还是66元的定价决策，即便是将影响定价的数据信息全都丢给你，包括它的利润指标、销售指标、连带率、售罄率、浏览量、所处生命周期阶段、目标存销比等等，依然很难人为进行科学的定价决策。再考虑到商品SKU种类之多、之繁，尤其是那些长尾商品，若对他们一一进行人工定价，显然是对企业资源成本的严重浪费，而且也是不现实的。

那智慧供应链如何做到呢？ 对于智慧供应链来说，不同类别的商品与之对应的定价策略是不同的。

比如有的商品本身是畅销品但是存在其他竞品与它抗衡，那么竞品的实时价格动态对这类商品的定价来说就显得格外重要，它们的定价策略是以价格优势为导向的；有的商品不仅畅销而且在市面上暂时还没有类似产品可以替代，那么消费者对于这类产品的价格感知程度就会较低，定价策略则可以以利润最大为导向，可能还可以进行试验性地涨价；有的商品本身就是滞销品，要对其进行降价处理，这类商品的定价策略可能只是为了控制成本；当然还有新品，可能在某一个新品刚推出的时候，更大的目的在于最大化销量。所以这时候的定价是需要分析在不同价格下的流量及销量分布情况，来对其进行试验性定价的。