目錄
一、零售新變革下供應鏈面臨的挑戰
二、數字化供應鏈的創新解決方案
三、行業建言
內容節選
一、零售新變革下供應鏈面臨的挑戰
自21世紀初電商興起以來，中國整體零售行業發生了巨大變化。在數字化變革的驅動下，零售行業全面重構和升級，各種零售新業態飛速發展，作為零售重要環節之一的供應鏈遭受到了全方位的衝擊。面對新業態下快速變化的客戶需求，傳統供應鏈體系正面臨著前所未有的挑戰。
在面對零售新變革時，傳統供應鏈各個物流環節均存在諸多挑戰：
• 需求預測難度高：訂單碎片化， SKU數顯著增加；約七成供應鏈參與者存在“預測難”問題；
• 線上線下分立：傳統經銷體系和線上分立的物流體系導致計劃難度增加，成本大幅上升；
• 倉儲管理複雜化：電商倉、前置倉等新模式應運而生，備貨及管理複雜性顯著提升；
• 運輸規劃複雜化：高頻小規模訂單及倉儲前置大幅增加了運輸規劃的複雜程度；
• 最後一公里配送成本高：最後一公里配送的成本高達8~15元/單，絕大多數企業無法盈利；
• B2B電商平臺物流成本高：物流成本比傳統經銷商高出~10%左右，制約了模式的推廣。
二、數字化供應鏈的創新解決方案
隨著大數據、智能化軟件及物聯網硬件的迅速成熟，應對零售新變革挑戰的過程也將給供應鏈的各個環節帶來巨大的變革機會。基於本次研究，我們發現以下方面都存在顯著的創新機遇：
• 基於大數據提升預測能力；
• 線上線下一體化的物流體系整合；
• 大數據驅動優化倉儲供應鏈佈局；
• 智能調度體系及自動駕駛技術優化運輸城配效率；
• 智能調度、眾包模式及前置自提綜合解決最後一公里配送成本；
• 提升區域濃度、共享倉配服務共同降低2B電商平臺成本。
三、行業建言
基於報告的關鍵結論，我們對構建數字化供應鏈以服務零售新變革的方向作出以下六項建議：
•• 基於大數據的預測能力提升： 提高數據收集能力和數據質量，結合算法優化手段提升需求預測準確度
•• 線上線下一體化的物流體系整合： 整合兩套分立的體系，提升庫存、倉儲及運輸的綜合利用效率及響應速度
•• 大數據驅動優化倉儲供應鏈佈局： 在數據驅動下優化倉儲點及物流路線佈局提升效率
•• 智能調度體系及自動駕駛技術優化運輸城配效率： 基於數據的自動調度、規劃及配載系統來提升複雜運輸體系的效率，中遠期積極利用自動駕駛等新一代技術的創新機遇
•• 智能調度、眾包模式及前置自提綜合解決最後一公里配送成本： 最後一公里配送在強調客戶高時效體驗的同時，需要結合智能調度技術及創新的物流模式來降本增效
•• 提升區域濃度、共享倉配服務共同降低2B電商平臺成本： 提升區域濃度，同時打造共享不同品牌、不同客戶之間的倉配服務，是降低平臺配送成本的有效途徑
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