今年上半年,雀巢交出了十多年來(lái)最好的半年報(bào),中國(guó)咖啡、專業(yè)餐飲、乳品和寵物食品均實(shí)現(xiàn)兩位數(shù)增長(zhǎng),其中電商銷售額增長(zhǎng)19.2%,占集團(tuán)總銷售額的14.6%。今年618期間,雀巢更是憑借新品爆發(fā),在飲品行業(yè)銷售中表現(xiàn)強(qiáng)勢(shì),穩(wěn)居行業(yè)領(lǐng)先地位。雀巢電商的不斷高速成長(zhǎng),給雀巢集團(tuán)帶來(lái)了業(yè)績(jī)的增長(zhǎng)。然而快速增長(zhǎng)的背后,其傳統(tǒng)的成熟供應(yīng)鏈體系卻迎來(lái)了敏捷性上的巨大“考驗(yàn)”。

　　需求高速增長(zhǎng)背后的供應(yīng)鏈煩惱

　　企業(yè)的供應(yīng)能力不是無(wú)限的,面對(duì)電商的迅猛發(fā)展,雀巢的供應(yīng)鏈的需求計(jì)劃、庫(kù)存計(jì)劃、履約計(jì)劃都倍感壓力,尤其是需求計(jì)劃,在雙11、618等大促的新玩法層出不窮,外加越來(lái)越多的非計(jì)劃性促銷(如直播帶貨等),計(jì)劃管理者該如何科學(xué)制定需求計(jì)劃,以提供基準(zhǔn)預(yù)測(cè)、做好需求端判斷、并綜合考慮供應(yīng)端能力,是非常困擾的難題。拿直播帶貨來(lái)說(shuō),雀巢通常需要提前一個(gè)月向平臺(tái)申請(qǐng)直播,直到直播前2～3天才知道是否能夠獲得直播資源。這讓供應(yīng)鏈部門(mén)非常被動(dòng),過(guò)早備貨可能出現(xiàn)堆貨的情況,若等到直播確定后再備貨,又可能由于時(shí)間太趕而無(wú)法提供足夠的貨物,影響到訂單服務(wù)水平。

　　雀巢的總體目標(biāo)并不能對(duì)各部門(mén)起到很好的指導(dǎo)作用,不能有效被執(zhí)行。雀巢電商SKU數(shù)量繁多,達(dá)到成百上千的級(jí)別(不同包裝視為不同SKU)。雀巢的總體業(yè)務(wù)目標(biāo)往往依靠管理層集體決策,而在實(shí)際工作中,雀巢的整體需求計(jì)劃會(huì)被拆分到SKU層級(jí)去執(zhí)行,這就出現(xiàn)了整體需求計(jì)劃與執(zhí)行層面的顆粒度不一致的情況。整體需求計(jì)劃落到具體SKU層級(jí)時(shí),需求計(jì)劃的準(zhǔn)確度往往會(huì)出現(xiàn)很大的偏差。

　　此外,在雀巢銷售額占比中,新電商渠道(如拼多多、私域流量)與新品發(fā)展勢(shì)頭強(qiáng)勁,但是由于新渠道與新品沒(méi)有歷史數(shù)據(jù)作為參考,也未形成成熟的運(yùn)營(yíng)體系,需求波動(dòng)較大。如何在缺乏歷史數(shù)據(jù)參考的情況下制定需求計(jì)劃,也給雀巢帶來(lái)了挑戰(zhàn)。

　　面對(duì)以上問(wèn)題,作為Gartner供應(yīng)鏈Top5的雀巢發(fā)現(xiàn)其供應(yīng)鏈計(jì)劃存在諸多局限性,根本無(wú)法滿足中國(guó)電商市場(chǎng)的獨(dú)特需求,亟需一個(gè)更智能的線上需求計(jì)劃協(xié)同平臺(tái)。

　　新一代需求計(jì)劃平臺(tái)探索之路

　　面對(duì)電商計(jì)劃難題,雀巢希望能夠盡快找到一個(gè)專業(yè)的供應(yīng)鏈合作伙伴,搭建敏捷高效的需求計(jì)劃協(xié)同平臺(tái)。然而進(jìn)展并沒(méi)有那么順利,雀巢發(fā)現(xiàn)很少有系統(tǒng)開(kāi)發(fā)商能夠了解其整體業(yè)務(wù),無(wú)法從全局考慮需求計(jì)劃前后端各部門(mén)的業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián),通常是單純將數(shù)據(jù)按照一定規(guī)則抽取和分析,缺乏完整的業(yè)務(wù)邏輯與處理,方案在設(shè)計(jì)上存在很大局限性,并不能實(shí)質(zhì)性解決各個(gè)部門(mén)間的協(xié)同、分析、提報(bào)等問(wèn)題,無(wú)法滿足雀巢電商需求計(jì)劃協(xié)同管理的要求。雀巢新的需求計(jì)劃協(xié)同平臺(tái)遲遲無(wú)法落地。

　　一次偶然的機(jī)會(huì),雀巢結(jié)識(shí)了杉數(shù)科技。雀巢發(fā)現(xiàn)杉數(shù)科技對(duì)供應(yīng)鏈有著非常專業(yè)的理解,能夠?yàn)槠髽I(yè)解決需求預(yù)測(cè)、庫(kù)存管理、倉(cāng)儲(chǔ)優(yōu)化等一系列場(chǎng)景中的優(yōu)化問(wèn)題,幫助京東、好麗友、永輝超市諸多知名企業(yè)在需求計(jì)劃/供應(yīng)計(jì)劃/履約計(jì)劃方面取得了不錯(cuò)的落地成效。經(jīng)過(guò)深入溝通,雀巢非常認(rèn)可杉數(shù)科技的專業(yè)性,雙方達(dá)成合作,雙方攜手共同打造新一代電商智能計(jì)劃平臺(tái)。
       雀巢電商智能計(jì)劃實(shí)現(xiàn)快速升級(jí)

　　杉數(shù)科技團(tuán)隊(duì)在接到雀巢項(xiàng)目后,并沒(méi)有急于進(jìn)行系統(tǒng)開(kāi)發(fā),而是對(duì)雀巢整體業(yè)務(wù)情況進(jìn)行了全面調(diào)研。通過(guò)對(duì)雀巢電商全渠道進(jìn)行業(yè)務(wù)梳理,為雀巢構(gòu)建一個(gè)更加有效的電商計(jì)劃解決方案做好前期準(zhǔn)備。

　　結(jié)合全局業(yè)務(wù)洞察,杉數(shù)團(tuán)隊(duì)開(kāi)始著手進(jìn)行產(chǎn)品和算法方案設(shè)計(jì),考慮了不同角色用戶的需求、保持計(jì)劃顆粒度的一致性以及針對(duì)細(xì)分場(chǎng)景算法建模。杉數(shù)基于供應(yīng)鏈計(jì)劃平臺(tái)——需求計(jì)劃產(chǎn)品模塊(Demand.AI),以SaaS部署的方式為雀巢電商團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了電商智能計(jì)劃平臺(tái),全面接收各電商渠道銷售端的信息,形成信息的及時(shí)透?jìng)骱突ヂ?lián),同時(shí)納入雀巢市場(chǎng)營(yíng)銷活動(dòng)、市場(chǎng)占有率、公司銷售目標(biāo)與銷售提報(bào)數(shù)據(jù),輸出短周期協(xié)同需求計(jì)劃及長(zhǎng)周期需求計(jì)劃,并在平臺(tái)中內(nèi)嵌智能需求預(yù)測(cè)算法,為線上渠道銷售預(yù)測(cè)提供智能建議。。

圖為:杉數(shù)Demand AI需求計(jì)劃方案框架流程

　　考慮不同角色用戶的需求

　　杉數(shù)團(tuán)隊(duì)在進(jìn)行產(chǎn)品方案設(shè)計(jì)時(shí),考慮了不同模塊的視角需求:

　　針對(duì)計(jì)劃員,系統(tǒng)會(huì)提供不同情況下的需求預(yù)測(cè)結(jié)果,比如活動(dòng)、銷售目標(biāo)(反應(yīng)人為因素驅(qū)動(dòng)的銷售預(yù)期),不考慮銷售目標(biāo)(反應(yīng)真實(shí)的市場(chǎng)需求),銷售提報(bào)的結(jié)果等等;計(jì)劃員也可以通過(guò)事業(yè)部或者品類層級(jí)數(shù)字拆解到最小顆粒度,反復(fù)進(jìn)行不同假設(shè)下的測(cè)試;

　　針對(duì)銷售,杉數(shù)能夠提供在綜合考慮活動(dòng)計(jì)劃、歷史銷量、銷售目標(biāo)等因素后的預(yù)測(cè)結(jié)果。銷售基于該結(jié)果進(jìn)行細(xì)節(jié)判斷和修改,以此實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)出發(fā)到判斷結(jié)束的合理需求計(jì)劃流程,而不是提供一個(gè)空白表格,完全由銷售來(lái)輸入需求。

　　保持計(jì)劃顆粒度一致性

　　針對(duì)需求計(jì)劃顆粒度不一致的問(wèn)題,杉數(shù)團(tuán)隊(duì)通過(guò)將電商智能計(jì)劃平臺(tái)底層設(shè)計(jì)保持統(tǒng)一產(chǎn)品顆粒度,保證時(shí)間顆粒度可轉(zhuǎn)化,實(shí)現(xiàn)從金額到數(shù)量的轉(zhuǎn)換、產(chǎn)品層級(jí)之間的數(shù)據(jù)聚合與拆分、時(shí)間顆粒度上的拆解等功能,各個(gè)模塊之間也有參考銜接的過(guò)程,保證了需求計(jì)劃與客戶運(yùn)營(yíng)、供應(yīng)計(jì)劃的數(shù)據(jù)銜接,為全鏈路精細(xì)化管理提供了協(xié)作基礎(chǔ)。

　　針對(duì)細(xì)分場(chǎng)景算法建模

　　尤其值得一提的是,需求計(jì)劃的制定符合業(yè)務(wù)場(chǎng)景細(xì)分,通過(guò)大量的數(shù)據(jù)信息找出具有同一類需求變化特點(diǎn)(時(shí)間、空間、產(chǎn)品、需求群體)的組合,進(jìn)行針對(duì)性的建模。例如同樣的SKU單品在不同季節(jié)或地域的銷售特征可能差異很大,因此在分類時(shí)“SKU單品+季節(jié)(春/夏/秋/冬)+地域(黑龍江/上海/廣州....)”形成的每一個(gè)組合都是需要單獨(dú)分析的對(duì)象。

　　此外,對(duì)于新渠道與新品等這類缺乏歷史數(shù)據(jù)參考的渠道產(chǎn)品,杉數(shù)科技采用了特殊化的處理邏輯。以新品銷售預(yù)測(cè)為例,雀巢新品推出的速度很快,但新品的銷售預(yù)測(cè)缺少歷史銷售數(shù)據(jù),常規(guī)算法可能無(wú)法計(jì)算預(yù)測(cè)結(jié)果;如果等新品銷售一段時(shí)間后再進(jìn)行預(yù)測(cè),可能又會(huì)出現(xiàn)由于新品剛推出時(shí)推廣投入較多,銷售量很大,導(dǎo)致計(jì)劃員調(diào)高了后期的銷售預(yù)測(cè)值。對(duì)于這類場(chǎng)景,杉數(shù)科技實(shí)行與常規(guī)品不一樣的處理邏輯,前期業(yè)務(wù)邏輯主導(dǎo),中期算法輔助決策,后期轉(zhuǎn)常規(guī)品,增加系統(tǒng)對(duì)新品計(jì)劃的靈活性,讓企業(yè)在面對(duì)無(wú)法用常規(guī)算法處理的場(chǎng)景可以做后處理。

　　電商智能計(jì)劃平臺(tái)的實(shí)施大大幫助雀巢提升了線上全渠道的需求管理能力,電商需求計(jì)劃準(zhǔn)確度得到大幅提升,極大地減少了因銷售預(yù)測(cè)不準(zhǔn)導(dǎo)致的斷貨、堆貨的情況;實(shí)現(xiàn)了需求管理的精細(xì)化、自動(dòng)化、智能化。

　　杉數(shù)科技對(duì)智能決策技術(shù)、供應(yīng)鏈原理、各個(gè)行業(yè)生意本質(zhì)的理解并非一日達(dá)成。在過(guò)去5年,杉數(shù)科技與20多個(gè)細(xì)分行業(yè)100多家標(biāo)桿客戶合作、團(tuán)隊(duì)內(nèi)部行業(yè)經(jīng)驗(yàn)沉淀、產(chǎn)品研發(fā)打磨、算法多次迭代形成,在銷量預(yù)測(cè)、收益管理、網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化、需求計(jì)劃、自動(dòng)補(bǔ)貨等業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)中的核心決策問(wèn)題上,幫助企業(yè)業(yè)務(wù)管理人員快速響應(yīng)最為復(fù)雜多變的產(chǎn)業(yè)及市場(chǎng)挑戰(zhàn),實(shí)現(xiàn)顯著超越傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)的決策效率和效果,同時(shí)有著一套從業(yè)務(wù)梳理、方案設(shè)計(jì)到產(chǎn)品和算法實(shí)施的完整方法論和落地經(jīng)驗(yàn)。未來(lái),杉數(shù)科技將利用智能決策技術(shù)為更多以食品飲料、美妝、醫(yī)藥為代表的快消企業(yè)在端到端供應(yīng)鏈上創(chuàng)造更多實(shí)際價(jià)值,推動(dòng)行業(yè)供應(yīng)鏈數(shù)智化升級(jí)。

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