時間：2017-06-27 09:17:20 點擊：次
來源：億歐 作者：高峻峻

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那智慧供應(yīng)鏈如何做到呢？對于智慧供應(yīng)鏈來說,，不同類別的商品與之對應(yīng)的定價策略是不同的,。

比如有的商品本身是暢銷品但是存在其他競品與它抗衡,，那么競品的實時價格動態(tài)對這類商品的定價來說就顯得格外重要,，它們的定價策略是以價格優(yōu)勢為導(dǎo)向的,；有的商品不僅暢銷而且在市面上暫時還沒有類似產(chǎn)品可以替代,，那么消費者對于這類產(chǎn)品的價格感知程度就會較低,，定價策略則可以以利潤最大為導(dǎo)向,，可能還可以進(jìn)行試驗性地漲價,；有的商品本身就是滯銷品，要對其進(jìn)行降價處理,，這類商品的定價策略可能只是為了控制成本,；當(dāng)然還有新品，可能在某一個新品剛推出的時候,，更大的目的在于最大化銷量,。所以這時候的定價是需要分析在不同價格下的流量及銷量分布情況，來對其進(jìn)行試驗性定價的,。

　　可以看出,，商品定價是需要基于商品的不同劃分對應(yīng)到合適的定價目標(biāo)的，從而確定對應(yīng)的模型約束條件,，將該商品相關(guān)的定價信息均輸入至相應(yīng)的模型中,，從而得到相應(yīng)的輸出結(jié)果。然后在進(jìn)行決策完之后,，對于其效果關(guān)鍵指標(biāo)持續(xù)進(jìn)行追蹤監(jiān)測,，從而作為下一次定價模型的輸入，使得定價能夠持續(xù)優(yōu)化,。

第三個方面,，庫存管理。智能補貨可以稱得上是庫存管理的龍頭了,，將自動補貨模型應(yīng)用到特定的場景去優(yōu)化庫存結(jié)構(gòu),，使庫存持續(xù)保持健康水平，那么就需要從出庫,、入庫兩方面著手,。在入庫情況下，定位到滿足此次補貨條件的所有SKU,，依據(jù)補貨任務(wù)跑模型得出補貨量的建議,，最終生成補貨決策給到生產(chǎn)。

在出庫情況下,，定位到滯銷高庫存的SKU,，基于商品的滯銷分級跑模型得到相應(yīng)的促銷降庫存處理方案。不同類商品應(yīng)采取差異化的庫存控制策略，應(yīng)用不同的庫存模型,，配置不同的模型參數(shù),。

談完這三個部分后，整個智慧供應(yīng)鏈還有一個不可不談的東西,，那就是商品數(shù)量的驅(qū)動——銷售預(yù)測了,。且不說每提升1%的預(yù)測準(zhǔn)確率可以帶來數(shù)倍運營成本的降低，以銷售預(yù)測為核心的需求計劃本身就要起到支持各個環(huán)節(jié)計劃制定的作用,。同時零售商可以通過需求預(yù)測合理安排門店工作人員,，高效地為消費者服務(wù)。

成功門店的排班計劃總是能在合適的時間將合適數(shù)量的資源配置到合適的崗位,。零售商不僅要能預(yù)測出每天顧客消費的高峰時間,，還應(yīng)預(yù)測出消費者光顧哪家門店，這些都是建立在精準(zhǔn)銷售預(yù)測的基礎(chǔ)之上,。而對于銷售預(yù)測,，為了達(dá)到“新零售”時代的“精準(zhǔn)”，要靠全渠道多觸點的實時數(shù)據(jù)積累,。模型自身要能夠?qū)@些源源不斷輸入的數(shù)據(jù)進(jìn)行價值權(quán)重的判斷并有效運用到模型中,，還要能通過對預(yù)測效果的自學(xué)習(xí)實現(xiàn)參數(shù)的優(yōu)化調(diào)整。

顯然,，簡單的時間序列模型,、季節(jié)性模型等都很難獨立地成為銷售預(yù)測的主力了。

銷售渠道的分類其實在需求預(yù)測中也是很有必要的,，畢竟不同的線下門店或線上店鋪,，店鋪所貼屬性標(biāo)簽也是不同的，在不同類型店鋪中銷售的同一個商品的銷售預(yù)測模型也可能存在差異,。據(jù)此也可以看出,，供應(yīng)鏈集成計劃的“智慧”不僅僅是銷售運營間的計劃整合，還包括需求計劃與品類管理,、渠道管理間的協(xié)同,。

新零售時代下的“供應(yīng)鏈”加上“智慧”，并不會因為新的技術(shù)注入而使其變的高不可攀,，反之,，因為“智慧”，我們更好地服務(wù)到了客戶,，品牌更加貼近了客戶,。“供應(yīng)鏈”，因為有了“智慧”,，因為和消費者和商品有了更加緊密的鏈接，而有了溫度,，有了激情,，而不只是一條冷冰冰的鏈條,，這樣才能讓消費者有了更好的體驗。 

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