零售商正試圖改進其供應鏈預測——《華爾街日報》

梅西百貨近年來持續通過新技術提升預測能力。圖片來源：Young Kwak/Associated Press零售商們正藉助新技術並加強供應鏈各環節的數據運用，以修復在新冠疫情期間嚴重失效的需求預測工具。

這些舉措旨在彌補過去三年間，在消費者市場急劇變化下，商家頻繁遭遇產品短缺與庫存積壓交替出現的困境。如今，儘管這些壓力已大幅緩解，企業仍在尋求更靈活的貨品動態管理方法，確保商品能精準投放至需求區域，從而提升銷量並維持利潤空間。

供應鏈軟件供應商o9 Solutions首席執行官查克里·戈特穆卡拉表示：“零售商意識到未來的世界本質就是複雜多變，這種狀態將持續存在。因此企業對真正掌握並擅長應對這種局面的認知要求已顯著提高。”

百貨連鎖企業梅西百貨與鞋履品牌Dr. Martens等公司已引入新技術，以確保在正確的時間、正確的位置配置合適的商品。

梅西百貨近年來持續通過新技術升級預測能力。該公司表示，數據驅動決策的應用使其更清晰地洞察消費習慣變化，並增強了快速響應市場變化的靈活性。

一位發言人表示，這項努力幫助梅西百貨在去年成功減少了過剩庫存——當時消費者需求轉向工作服等商品而非休閒服裝，導致其許多競爭對手庫存積壓。

以厚底黑皮靴聞名的倫敦鞋履零售商Dr. Martens今年正在實施全新的供需預測系統。

首席執行官肯尼·威爾遜在6月1日的財報電話會議上表示，公司正在推出專注於提升線上線下銷售能力的新訂單管理系統，以及用於更深入洞察消費者支出的客户數據平台。

“我們需要持續投資業務，才能實現從13億美元品牌成長為20億美元品牌的新使命，同時增強業務韌性。“威爾遜説道。

過去三年間，消費者需求已多次突變：從2020年全球封鎖引發的網購狂潮，到2022年防疫限制解除後零售驟冷、消費從商品轉向旅遊等領域。

供應鏈專家指出，需求劇變疊加生產運輸中斷表明，預測必須比過去更敏捷——傳統預測主要基於相對可預測的季節性模式及宏觀經濟驅動因素。

“疫情教會我們反應必須更快，“軟件巨頭SAP零售業務全球副總裁克里斯汀·豪厄爾表示，“數據快照只在採集瞬間有效，下一秒情況就已變化。”

豪厄爾表示，零售商們發現"當前競爭的核心在於敏捷性，對零售商而言敏捷性意味着速度、靈活的採購策略，以及快速響應消費者偏好變化甚至市場競爭格局變化的能力。”

隨着企業加強技術應用和數據分析工具，供應鏈人才結構正因此發生變革。專家指出，這需要更多具備數據科學背景的員工，突破傳統依賴歷史銷售數據預測需求的模式。

“零售商開始意識到，生成預測的算法能深度揭示消費者行為，“豪厄爾解釋道，“它能解析需求曲線中的趨勢，這些洞察是單一銷售數字無法呈現的。因此我們的客户正致力於破解這個’黑匣子’，探索算法中藴藏的更多信息。”

專家表示，隨着供應鏈問題緩解和過剩商品消化完畢，企業現在得以實施這些變革。

供應鏈軟件公司SPS Commerce客户成功副總裁布蘭登·皮埃爾指出：“在消費趨勢趨於穩定後，零售商能更清晰識別流程漏洞——這些漏洞因新興購物方式暴露，同時供應商大多已能匹配我們的需求。”

行業專家稱，零售商正加強與供應商的協作，不僅限於基礎訂單處理，而是儘早共享需求預測數據。

“這使得他們的供應商能夠查看實際消費情況，並能夠根據市場變化更快地調整和轉向，”北卡羅來納州立大學供應鏈管理教授羅布·漢菲爾德表示。

疫情期間電子商務的快速增長給預測工作增添了另一層複雜性。專家表示，零售商現在必須超越基本需求分析，預測商品將在實體店還是網上銷售，並弄清楚銷售預測如何與公司的履行策略相匹配。

“波動性大幅上升，對於零售商來説，傳統的預測方法和試圖在這一範圍內猜測的做法現在充滿了危險，”o9 Solutions的戈特穆卡拉説。

請致信莉茲·楊，郵箱：[email protected]

本文發表於2023年6月17日的印刷版，標題為《零售商採取措施改進商品供應預測》。