数字供应链管理实务13--任务3-4 新经济浪潮迭起供应链变革电子课件 .ppt

数字供应链管理实务13-任务3-4 新经济浪潮迭起供应链变革电子课件 新经济下全球产业供应链项目一教学教学单元元任务3-4：新经济浪潮迭起供应链变革传统供应链向新型供应链转型策略传统供应链向新型供应链转型策略目目 录录CONTENTS利用大数据预测消费者需求一协作共赢带动上下游合作伙伴打通数据信息二利用现代新型信息技术设计合理化流程三思政目标思政目标壹壹贰贰u传统供应链向新型供应链求变转型并非只是简单的在企业内部引入智能化、数字化的高新技术、信息系统。u而是需要企业从供应链的各个环节，以及企业管理、员工管理、客户管理、市场管理等各个方面进行全方位的转型，最终实现整个商业模式的创新。一、利用大数据预测消费者需求u数字化时代，整个消费模式已经发生了颠覆性的改变，消费者不知道自己需要什么。u如何预测和感知消费者需求，成为传统供应链向数字化供应链转型的首要解决问题。u只有比竞争对手更加了解、更能满足消费者需求，企业供应链才能获得竞争优势。如何解决这类问题是研究的重点。1.以消费者为中心大量收集数据并进行综合处理分析u在传统零售行业中，一直存在着“产品为王”还是“渠道为王”的争论，但是进入新零售时代，随着消费的升级，消费者的需求日益重要，“用户为王”成为了大家所普遍公认的新零售思维。如何去掌握用户的需求?u如何了解用户千人千面的个性化需求?u以消费者为中心大量收集消费者数据并应用大数据技术进行综合处理分析，为解决这类问题提供了可能。2.线上与线下的融合挖掘消费者的需求u在新零售时代，有一个最大的特征就是线上与线下的融合，而在这个融合的过程中，会释放出庞大的数据能量。u传统的线下门店多拥有成熟的会员体系，而线上商城对于用户的消费轨迹都会有清晰的数据痕迹，通过大数据技术将线上与线下的数据打通，建立一个多维度的用户画像，才能够做到“大数据比你自己更了解你自己”。案例：大数据公司的挖掘价值的典型案例eBay的分析平台的分析平台谷歌的意谷歌的意图塔吉特的塔吉特的“数据关数据关联挖掘挖掘”亚马逊的的“信息公司信息公司”u比如，利用消费者浏览历史、历史消费数据以及售后反馈数据等进行分析，准确把握消费者需求范围中的种类、价位、偏好、关注点等，从而去挖掘消费者的需求。3.用户画像标签化洞察用户的个性化需求u在用户画像的建立过程中，主要是利用标签化对用户进行分群、建模。u从人口统计学、资产情况、设备属性、地理位置特征、人生阶段、兴趣特征六个基础标签出发，延伸出兴趣偏好、人群组合、职业状况、出没轨迹、性别年龄等更为广泛的特征属性u并根据不同的标签再次进行细分，建立起多维度的人群画像标签，从而去洞察用户的个性化需求。4.建立大数据模型预测用户的需求u通过对现有海量数据的收集、清洗处理，建立用户需求预测模型，对未来进行预测。虽不能保证大数据能够准确预测未来，但能够让大数据准确的分析预测到消费者的大致需要。u近年来C2B、C2M、S2B等等这些概念很火，可看到的一个大趋势是产品生产重心正在从商家转向用户，但C2M也好，C2B也好，都是根据已有的用户需求去提供服务，对生产而言是滞后的而且还会有库存压力。u如果能够运用大数据，根据已有的用户模型去预测用户的需求，就能够在市场上抢到先机。二、协作共赢带动上下游合作伙伴打通数据信息u建设数字化供应链需要获取供应链中不同参与者的数据，仅靠自身供应链的运作是无法向数字化供应链转型。1.实现供应链数据共享u在供应链上下游的各个环节，不同企业的信息技术系统正在产生大量复杂的数据，而这些数据目前却只能存在于各个企业的信息技术系统中，致使上下游的每个企业都积累了巨大的数据量u比如制造环节的数据、销售数据、促销数据，却无法充分合理利用并挖掘。u企业若想获益，必须将这些数据放在供应链中实现数据共享，与运营数据结合起来促进企业决策。2.协作共赢打通整个供应链数字u精准的需求规划需要来自于零售商关于消费者的数据，但是很多消费数据被零售商据为己有，造成数据链断裂，单靠制造商和供应商两方的数据，无法打通供应链的上下游，数字化供应链也就无从谈起。u因此企业需要依靠供应链中其他参与者的协同，转变思维，打通整个供应链，协调各个环节，共享数据，共担风险，持续发展，协作共赢。3.合理利用市场客户数据u虽然数据只是过去或者当下的情况，但可以通过对这些数据的分析去挖掘出用户的潜在需求，比如消费者开始购买奶粉了，就可以根据关联向他推荐尿不湿等更多的母婴用品。u市场是不能靠等的，通过大数据去预测、挖掘用户的潜在需求，能够为其提供合理建议、贴心服务和优质的体验，实现消费者价值的最大化。三、利用现代新型信息技术设计合理化流程u随着互联网技术的诞生，全球都进入了信息化时代，个人电脑和智能手机等无线网络及移动通讯都得到了飞速的发展，带来了一种全新的电子商务模式，并且这种新型服务平台正逐渐成为主流消费模式。u因此，企业需要根据现有的新型信息化技术开发建设信息系统，运用大数据分析来改善库存管理、质量管理和员工管理这三个供应链制造流程中的环节。1.改善库存管理u利用数字化技术结合大数据分析法进行库存管理，例如将射频识别标签贴在水果上以跟踪检测库存量、货物所在位置情况、运送货物情况，再结合销售记录、销售网点数据、顾客反馈、天气预报、季节性销售周期等不同数据，提高预测准确性，最后将这些预测与当前库存量联系起来，不断优化库存水平。u较低的库存水平可以提高对消费者的服务质量，实时货物检测能够匹配供求关系，这些精确的信息会反馈到库存计算的各个关节，包括计划生产、库存水平与订单量。2.改善质量管理u企业可以在产品上安装传感器等方式来实时监测产品性能。u例如：丰田公司是利用数字化手段进行质量管理的典范，通过安装预警系统及时发现车辆故障，避免造成巨大损失，又通过分析软件分析保修服务分类记录的汽车故障、技工的记录、客户服务中心的通话记录，通过分析多方数据来掌握规律，及时发现故障，后台系统掌握一旦发现问题，就会发出风险管理的警告。3.改善员工管理u员工调度是非常重要的问题，通过合适的方式进行员工调度，不但能够缩短管理时间，还能够更好地根据员工技能匹配岗位，从而在顾客到达指定地点时提供优质服务。u结合大数据分析技术，信息系统可以根据即将进行的促销活动、即将到仓的库存以及当地宏观经济数据精确预测消费者需求变化，系统自动选择生产力最高的员工，在销售高峰期调度这些员工，提高企业效率，节省成本。u虽然国外很多大型的企业已经成功建立了数字化供应链，国内传统供应链向数字化供应链的转型也已成为大势所趋。u但是我们在构建数字化供应链的过程中不能简单的照搬国外企业供应链数字化的经验，而要结合企业发展现状和核心优势。u共同提高自身与合作伙伴供应链的管理能力，这样才可能实现传统供应链向数字化供应链的转型。谢谢聆听聆听“北斗北斗”+智慧物流传播工作室智慧物流传播工作室再再见