大數據對零售業采購與供應鏈管理的影響

閆志鑫

[摘 要]隨著信息技術的不斷發展，企業在信息化過程中積累了大量的結構化和非結構化數據。目前，大數據正在逐漸為各行業創造價值，其所積蓄的價值將驅動經營和決策的管理變革、商業模式變革等；與此同時，大數據也對零售業的采購與供應鏈管理產生著重大影響，引發著深刻地變革。本文通過案例分析大數據對當前零售企業的采購與供應鏈管理發展變化產生的影響，得出大數據分析方法與技術的應用能夠推進零售企業的采購與供應鏈的轉型、能夠優化其采購與供應鏈管理中的成本結構、能夠有效配置供應鏈上有限的資源。

[關鍵詞]大數據；零售業；采購與供應鏈；供應商

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2015.46.085

大數據正在逐漸為各行業創造價值，其所積蓄的價值將驅動經營和決策的管理變革、商業模式變革等，它將是創新、競爭和提高生產率的下一個領域，同時也蘊含著經營創新的新市場機會和新利潤空間。在各種數據技術越來越成熟的情況下，數據的分析與應用越來越全面，其價值對于各行各業都凸顯了出來。那么大數據在零售業的發展中究竟有什么價值，對零售業的采購與供應鏈管理產生了什么樣的影響呢？下面從五個方面來分析這些影響。

1 采購業務流程方面

近年來，越來越多的零售企業運用大數據技術優化其采購流程、變革其采購業務模式，且成效顯著。未來零售企業在商業模式轉型過程中都將因受到大數據影響而引發零售業采購業務流程的深刻變革，新的采購業務流程將能夠為企業降低采購成本、減少采購環節、提高采購效率，還能提供更為準確的預測性采購信息，避免采購中的黑洞，使采購更透明、更規范。

上品折扣曾是一家實體零售運營商，在電商和大數據的合力驅動下，上品開始了“O2O”的旅程，并全力打造它的全渠道運營模式，先進的物聯網和移動互聯網技術的支撐使這些活動順利開展開來，由此產生的大量的數據信息可以用來預測客戶需求，從而能夠更精準地預測庫存和采購需求信息，這在很大程度上改變了傳統的采購業務流程。

首先，傳統采購模式下的采購業務流程如下圖所示。該流程主要缺點是：缺乏必要的監督和控制機制；容易帶來不必要的庫存積壓和增加大量的應付賬款。其次，傳統采購模式下，業務信息共享程度弱、業務的可追溯性弱，出了問題難以調查；人員的崗位變動對業務的影響很大。最后，傳統采購模式下，對采購環節的控制往往是事后控制，會給企業造成不必要的損失。

傳統模式下的采購業務流程圖

大數據帶動企業商業模式的轉變，使采購業務活動變成了電子采購。而電子采購有以下優勢：第一，采購信息準確全面，方便管理層決策；第二，采購過程公平公正，提高采購透明度；第三，采購業務流程精簡，節約時間成本。

2 采購管理決策方面

大數據作為繼云計算、物聯網之后IT 產業又一次顛覆性的技術變革，對當前的零售企業的管理運作理念、組織業務流程以及營銷決策等產生巨大影響，使得零售企業的采購管理決策越來越依賴于數據分析而非經驗甚至直覺。傳統的零售業的采購活動往往更多地依賴經驗，而在有多種技術為支撐的大數據時代，作為企業運作始端的采購活動，其傳統決策理念也受到了沖擊。

2.1 決策主體由“精英式”過渡到“大眾化”

傳統采購決策的核心是精英式的企業管理層，而非員工和社會公眾。這些決策的依據均是相對靜止的、確定的結構化數據。而隨著社會化媒體和大數據應用的深入，廣大社會公眾和終端用戶都是數據的創造者和使用者，信息傳播的范圍和效力更加深遠，知識的共享和信息的交互更加廣泛，通過意見的表達、信息的傳遞，迅速形成信息共同體和利益共同體，他們成為企業決策的中堅力量，企業決策主體也從“精英式”轉向“大眾化”。

2.2 決策方式由“業務驅動”轉向“數據驅動”

隨著新一代信息技術的創新和應用普及，各種統計數據、交易數據、交互數據和傳感數據源源不斷地從各行各業迅速生成，種類廣泛、數量龐大、產生和更新速度加劇的大數據，蘊含著前所未有的社會價值和商業價值，數據越來越成為零售企業的戰略資產和創新的核心驅動力。在大數據時代，零售企業能夠通過收集和分析大量內部和外部的數據，獲取有價值的信息；通過挖掘這些信息，可以預測市場需求；最終企業將信息轉為洞察，從而進行更加智能化的決策分析和判斷。

2.3 決策過程由“被動式”演變成“預判式”

在大數據和互聯網共同發力的時代，當前科技正走向跨領域融合，產業界限正在模糊，市場環境瞬息萬變，各行業間充斥著大量的結構化與非結構化數據，如何保持競爭力？這要求企業不斷調整和完善自己的商業戰略，充分對當前數據進行分析和挖掘，對企業的業務發展、客戶需求、商業機會進行預判，制定出面向未來的決策。在社會化媒體中發掘消費者的真正需求，在大數據中挖掘員工和社會公眾的創造性，為企業的采購活動提供決策依據，推動企業決策模式從“被動式”向“預判式”演變。

3 供應商管理方面

零售企業應與供應商密切合作，建立長期穩定的交易關系，利益共享，風險共擔，把供應商作為企業資源的一部分進行管理，才能實現供應鏈整體的成本最低、收益最大，并使二者優勢互補產生1+1>2 的雙贏效果，從而提高整個供應鏈的效率。在大數據時代，大數據技術的出現和使用使得零售企業對供應商的管理和與供應商的合作變得更為容易、自然且密切，那么應用大數據技術實現這樣的供應商管理思想，最重要的是提高供應商服務水平，并與供應商建立長期的戰略伙伴關系。

3.1 提高供應商服務水平

需求預測是整個供應鏈的源頭，顧客偏好是顧客滿意度的一個重要影響因素，因此，基于客戶端產生的大量數據信息，通過大數據分析技術、預測模型可以得知顧客對商品的偏好及該商品的需求量，從而根據商品來自于哪家供應商即可確定企業采購部門應當選擇的供應商，并根據實際情況，注重對供應商質量、價格、服務等方面進行事前審核和監控，憑借大量的數據信息確立更為合理的供應商評價指標體系，對供應商各方面情況進行綜合調查，進而選擇質量可靠、價格合理、服務優良、信譽良好的供應商，確立其名錄，以便之后進行供應商管理，從而達到擇優而錄的同時提高供應商的服務水平。這樣，不僅可以避免傳統采購方式的主觀因素、降低采購風險，還能給顧客帶來更佳的用戶體驗。

3.2 與供應商建立長期的戰略伙伴關系

企業采購部門通過數據平臺給供應商提供需求信息、反饋物資使用情況，與供應商共享更多的信息，從而與供應商建立良好的合作關系，并利用供應商評價體系幫助供應商建立起促進和保證質量的機制，以提高產品質量和性能，降低采購風險，真正實現以“雙贏”為目的的戰略聯盟。

好生活零售超市是一家綜合性的超市，最初幾年其糧油商品的供貨主要由樂萬家供貨，但由于好生活超市的商品結構與市場需求脫節，一直銷售不佳，僅僅依靠供應商的入場費、陳列費等來彌補經營上的不足，導致樂萬家等廠商對好生活超市普遍存在敵對情緒，而且供應商對好生活提出的每一次促銷策劃都只是被動的應付，缺乏與供應商的合作意識。而在近幾年由于各種技術的應用，尤其是通過大數據技術的分析預測，另外加之一些其他因素，好生活超市開始主動尋求適合合作的供應商，并通過信息共享以達到信息對稱，從而與樂萬家等供應商建立長期的合作伙伴關系。

4 供應鏈管理模式方面

隨著人工智能的快速發展，大量內外部數據信息進行深度計算分析后，能夠驅動各類智能系統覆蓋零售平臺，為業務提供及時的、可視化的供應鏈數據，提出全供應鏈的智能解決方案，從而提升整體供應鏈管理的效率。

目前，大數據技術的使用使得供應鏈管理能夠達到以下幾個目的。

4.1 更好地預測需求、監測客流

在競爭激烈的零售業中，產品的同質化已成為普遍現象。瞄準特定的顧客群體來進行營銷和服務是商家一直以來的追求。零售企業通過大數據分析每個顧客的購物記錄為其提供個性化的購物體驗，分析出顧客的消費習慣、消費偏好，以此調整正在進行的各種市場營銷活動。同時大數據系統的出現可以將海量的數據集成組合或切割分解，讓原本需要人力花費無窮無盡時間整理的數據亂麻變得有條有理，再通過大數據技術對這些分析整理好的數據預測客戶的各類不同的需求，同時監測客流的變化情況，有針對性地調整商品的采購量。為零售企業和消費者之間提供真正互動的交流平臺，從而更有利于深度了解并吸引消費者參與。

4.2 更快地優化庫存、適時促銷

大數據時代的采購管理是根據銷售需求及預測安排采購運營的，利用大數據技術和平臺可以與供應商實時共享信息和數據，供應商通過實時掌握零售企業的庫存、銷售預測及采購需求，而合理安排生產及供應，這樣可以大大降低庫存量、庫存成本，提高庫存周轉率。另外，在此基礎上，企業還可以根據實時庫存信息來合理、適時地安排促銷活動，從而達到減少庫存量、提高庫存周轉率的目的。

4.3 更優地定價、最大化收益

在對客戶需求預測基礎上，應用大數據技術還可以分析顧客對于質量與價格之間的偏好，分析其中的關系就可以進行合理的定價。

樂購（TESCO）已成為英國領先的零售商，并躋身全球三大零售企業之一。樂購不斷發展壯大，抓住各種有利商機，在諸多領域引領創新潮流。樂購目前已經開始運用大數據技術采集并分析其客戶行為。樂購首先在大數據系統內給每個顧客確定一個編號，然后通過顧客的消費金額、消費商品、售后服務等行為采集他們的相關數據，再用大數據系統建立特定模型，對每個顧客的海量數據進行分析，分析出每個顧客的消費習慣、近期可能需要的商品、對商品價格的偏好等，并用商品知識庫的數據分析與其他商品是互補還是替代關系，以此合理地制定商品價格并且有針對性地及時調整促銷計劃。從而在合理定價的基礎上，提高銷量、降低庫存，最終達到收益最大化。

4.4 更深地整合、打通供應鏈各環節

發揮行業協會、產業聯盟等中介組織的力量，以大數據應用為牽引，能夠加強數據采集、存儲、應用等供應鏈上下游企業間交流合作，能夠共享信息、整合資源，能夠優化采購與供應鏈管理中的成本和資源結構，還能夠打通供應鏈上的各環節，讓每一環節都能更有效的運行。

物流也是零售企業供應鏈的一個環節，而如今的物流雖然快速發展著，但是物流成本的問題仍未得到很好的解決。但是，目前已經成功轉型的蘇寧的物流系統在大數據的支撐下已經提高到一個非常有競爭力的水平。蘇寧IT總部相關負責人指出“如何在商品調撥、班車路線的排程以及整個路線的規劃上做到更高效，一方面讓用戶有很好的購物體驗，另一方面在成本上能進行有效的控制”，這是物流配送的關鍵點。蘇寧正是基于這兩方面，進行相關數據挖掘，并基于算法和模型進行優化。

由此可見，大數據在零售企業后臺的應用，能夠對整個供應鏈進行深度整合，令供應鏈各環節都能更為高效地運轉，同時也為各環節存在的問題帶來了更好的解決的可能性。

綜上所述，大數據分析方法與技術的應用，能夠推進零售企業的采購與供應鏈的轉型，能夠優化其采購與供應鏈管理中的成本結構，能夠有效配置供應鏈上有限的資源，能夠做到人財物最大化利用，對零售業產生了深刻地影響。雖然大數據的應用才剛剛起步，在應用過程中存在著一些問題，但不可否認的是，大數據分析與應用必將對零售業采購與供應鏈管理的可持續化、規模化發展起到核心的驅動作用。

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