一、目的
本文旨在介绍“以零售门店为中心”的供应链管理，简要介绍此框架下供应链管理的具体内容及行业痛点。
二、供应链是什么？
供应链
所谓供应链，是指由涉及将产品或服务提供给最终消费者的整个活动过程的上游、中游和下游企业所构成的网络。包括从原材料采购开始，历经供应商、制造商、分销商、零售商，直至最终消费者的整个运作过程。
供应链管理
供应链管理，指的是围绕核心企业，对供应链中的物流、信息流、资金流以及贸易伙伴关系等进行组织、计划、协调、控制和优化的一系列现代化管理。
它将企业内部经营所有的业务单元如订单、采购、库存、计划、生产、质量、运输、市场、销售、服务等以及相应的财务活动、人事管理均纳入一条供应链内进行统筹管理。
在传统零售或者传统行业中，供应链主要局限在供应链的后端，即采购、生产、物流等职能，与消费者、销售渠道的协同整合严重不足，导致牛鞭效应、孤岛现象、的出现，让供应链的反应总是很滞后。
三、“以零售门店为中心”的供应链管理
供应链网络
“以零售门店为中心”的供应链网络（见下图），即以满足门店销售及运营核心、销售利润最大化的供应链管理。
在此分析框架上，核心目标是最大条件满足消费者需求，即管理缺货、减少缺货，管理滞销、处理滞销。此框架下供应链管理的内容为：门店补货、门店调拨、缺货管理管理、滞销管理、促销管理等。
供应链管理
需求预测
需求预测是所有供应链规划的基础；供应链中所有的流程都是根据对顾客需求的预测来进行的。因此，供应链管理的首要工作是对未来顾客的需求进行预测。
1. 预测需要考虑的影响因素
需求预测需要考虑的重要影响因素：
历史需求
产品补货提前期
节假日
广告或其他营销活动的力度
竞争对手采取的行动
价格及促销计划
经济状况
2. 预测方法
定性预测法
主要依赖于人的主观判断。当可供参考的历史数据很少或专家拥有影响预测的需求市场信息时，采用定性预测方法最合适。
时间序列预测法
运用历史需求数据对未来需求进行预测，它尤其适用于每年基本需求模式变化不大的场景。
因果关系预测法
假定需求预测与某些环境因素(经济状况、税率等)调度相关，因果关系预测法可以找到这些环境因素与需求的关联性，通过预测这些外界因素的变化来预测未来需求。
仿真法
通过模拟消费者的选择来预测需求。如价格促销将会带来什么样的影响？竞争对手在附近开设一家新店会带来什么样的影响？
门店补货
1. 什么时候补货？
什么时候补货？它是时间与频次的问题，即补货的触发点问题。
通常有两种策略：
策略一、设置库存阀值，若库存低于阀值则补货。通过连续检查的方法，判断某个时刻是否需要补货。
策略二、设置固定的补货周期，零售门店通常按周来设置补货频次，即一周设置多次补货频次，并固定在某几天，如某门店在周一、周三、周五补货。
连锁零售企业一般采用第二种策略，主要是因为零售企业经营的SKU数量众多；另一方面，策略一的物流及仓库排班及排车不确定高，不适合物流及仓库的管理及运营。
本文的供应链链管理以策略二为基础，并依此展开分析及研究。
2. 补什么商品？
季节性的品类调整
门店必须根据季节的变化，对商品陈列位置、商品结构、店铺氛围进行调整。一般来讲，门店应该每年进行两次大的调整，即：每年3-4月份针对春夏季的调整，每年国庆节过后的10-11月份期间的针对秋冬季节的调整; 每个季度针对本季度特殊季节、节日的变化进行的小调整，或临时调整。
调整商品结构
商品结构必须根据季节变化进行调整。季节变化对商品结构的影响是非常大的，必须在季节变化到来之前，及时调整品类结构，压缩过季商品品类，扩大应季商品的品类。
调整陈列位置和陈列资源
门店的陈列位置、陈列资源，对商品销售产出的贡献非常巨大，不同的陈列位置商品销售会有几倍甚至几十倍的差距。门店的重点陈列位置、陈列资源必须随季节变化而调整。一是季节商品是产生销售贡献*大的商品，二是季节商品是*能体现门店经营特色的商品，三是季节商品是*能提示消费者购物的商品。
重大节庆的品类调整
在快时尚、轻奢的品类中，很容易出现春节、妇女节(女王节)、情人节、开学季、圣诞节、双十一等的节庆影响，表现出销量井喷。零售企业需要根据节庆来完善丰富的品类结构，满足顾客在特定节庆时期的消费需求。
市场变化导致的品类调整
禁配策略
地理环境因素，如西北地区处于内陆、远离海洋，夏天不适合配沙滩游玩类用品。风俗、宗教类因素，穆斯林地区禁止配送猪肉类食品。
新品策略
若零售公司准备投放一批新品，零售门店则需要为新品调整货架，增加新品的曝光度，引导消费者产生首次购买、重复购买。
3. 补多少量？
补货量 = 需求量 – 门店库存
计算门店需求时以需求预测为基础，同时考虑下述影响需求及供给的约束条件：
仓库容量
门店货架容量
过去需求
产品补货提前期
广告计划或其他营销活动的力度
价格促销计划
竞争企业采取的行动
4. 缺货场景的库存分配策略
缺货管理
连锁零售企业商品缺货状况会引发消费者的各种反应， 最终导致零售企业的销售损失，48%的人会购买同一品种的替代品，15％的消费者不再购买，31％的顾客会到另一家店购买时再实施消费行为，顾客的转店率是37％。
根据罗兰.贝格的调研数据，周五、周六、周日、周一是每周内出现缺货频次最高的日期。
1. 缺货原因及应对策略
仓库缺货
渠道单一。单纯地依靠某一个供应商或过分依赖某些材料部件，一旦某个供应环节中断，将影响整个供应链的正常运作。缺乏预见能力。由于缺乏对供应链上的可预测性，不具有对供应商的供应能力和不确定性的前向洞察力，常常会面临种种不确定因素影响所带来的库存短缺。应对措施：替代商品
补货量不足
某商品销售出现显著增长，且明显大于预期、门店库存不足，但补货不及时。应对措施：门店调拨 在零售行业中，线上线下竞争如此激烈，谁能快速解决各个商圈内门店之间、商圈之间超密集的调拨需求，实现高效调拨、把握销售机会，实现销售业绩的新突破。
滞销管理
1.滞销危害
在陈列空间上，滞销商品大量陈列占据了门店的货架空间，迫使其他畅销品的陈列空间不够，新上市商品无法正常上货。
滞销商品占用大量的资金，使得零售门店的流动资金日益萎缩，严重的会影响到正常商品采购、甚至导致门店倒闭。
对于顾客来说，滞销商品大量陈列在货架上，这样既影响了顾客挑选自己需要的商品，浪费了消费者的注意力，甚至导致顾客无法找到正常的商品，损失了门店应该获取的利润。
从门店商圈来看，门店大量商品长期不做销售周转，消费可能会对门店失去信息，减少或改变原本的购物需求，转向其他门店进行消费。
2.滞销原因
季节因素
部分商品因地区差异存在明显的季节之分，该部分商品由于季末没有做特殊处理，导致在库时间高于规定的天数，形成滞销，体现在换季时门店任务按正常时段的销售量作为补货的依据产生。
补货模型不合理因素
行业中大多数公司会把门店库存管理权交给店长，由于公司的高速发展，门店会不断地有新店长上任，店长库存管理概念模糊，在补货时大多凭借个人经验确定补货数量，容易导致部分补货量较大的商品滞销。
价格因素滞销
部分商品会因为价格不合理而导致滞销，一种是低价格商品，由于门店所处的商圈消费水平较高，价格低廉的老药滞销；另一种则是因为门店商品售价明显高于竞争对手的售价导致滞销。
陈列因素
与海量商品相比，门店的货架资源永远都是稀缺的，部分企业会给予部分商品特殊待遇，不能公平合理地分配货架资源，导致部分商品因陈列位置差、曝光率低，从而导致滞销。
淘汰商品不顺畅
商品都会存在生命周期，特别是一些广告商品，然而大多数公司更新商品都比较被动，不会主动去优化商品，会导致商品因同质化严重而引起滞销。
批量采购决策失误
供应链上游对市场需求及销售情况没有准确把握，商品采购数量过多，从而导致滞销。
突发因素
某些突发因素导致消费行为发生重大变化。如”非洲猪瘟”导致猪肉类食品无法销售出去，从而导致滞销。
痛点
供应链上游滞销引发的风险转稼
在零售连锁供应链网络中，供应链上游由于产品开发、采购失误等决策失误导致的库存积压，上游往往会将库存风险转稼到供应链末端(零售门店)，从而占用零售门店大量的流动资金及货架资源。
市场快速变化，难以准确预测和判断供货情况。
门店端某款产品突然爆发，致使供应链上下游仓库出现大面积缺货，此种情况供应链无法快速反应或供应周期过长，从而导致销售机会的浪费。
预期范围内、延迟或产能不足，导致销售机会的损失。
某些品类由于供应链上游(采购、供应商)等原因，如产能不足或机器故障等原因导致交付延迟，从而导致销售机会的浪费。
市场竞争加剧，线下实体店客流下滑
总结
四、供应链的发展趋势
全渠道趋势
移动互联网的迅猛发展催生了O2O、C2B、P2P等新业态，全球传统产业开始受冲击，受互联网思维与互联网、大数据、云计算等技术深度影响出现变革，全球传统行业将互联网化，拥抱O2O全渠道零售大时代。
供应链日趋可视化
在运营中对商品广泛使用了电子标签，将线上线下数据同步，如SKU同步、库存同步、价格同步、促销同步；实现线上下单，线下有货，后台统一促销和价格。
供应链可视化以后，未来所有业务职能包括销售、市场、财务、研发、采购和物流等进行有机的集成和协同就有了可能，可以对消费者需求、门店或网上库存、销售趋势、物流信息、原产地信息等进行可视化展示，实现供应链敏捷和迅速反应。
新时代下的供应链可视化未来将持续向消费者、SKU、店员延伸，通过可视化集成平台，战略计划与业务紧密链接，需求与供应的平衡，订单履行策略的实施，库存与服务水平的调整等具体策略将得到高效的执行。
供应链预测智能化
在新零售的业态中，大量零售运营数据包括消费者、商品、销售、库存、订单等在不同的应用场景中海量产生，结合在不同业务场景和业务目标，如商品品类管理、销售预测、动态定价、促销安排、自动补货、安全库存设定、仓店和店店之间的调拨、供应计划排程、物流计划制定等，再匹配上合适的算法，即可对这些应用场景进行数字建模，逻辑简单来说就是“获取数据—分析数据—建立模型—预测未来—支持决策”。
本质上说，智能算法是一项预测科技，而预测的目的不是为预测而预测，而是用来指导人类的各项行为决策，以免人在决策时因为未知和不确定而焦虑。
当全新的供应链体系，能够实时显示运营动态，如货龄、售罄率、缺货率、畅售滞销占比、退货率、订单满足率、库存周转率、目标完成比率等，同时又能相互链接和协同，那么将很容易形成通用运营决策建议，如智能选品、智能定价、自动预测、自动促销、自动补货和下单等。
在此基础之上，供应链管理人员所做的事情就是搜集信息、判断需求、和客户沟通、协同各种资源、寻找创新机会等。
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