近日，以“共生 共享 共贏 數(shù)字化供應(yīng)鏈”為主題的 2023 年第十九屆ECR大會在武漢盛大開幕，會上“ECR委員會2022- 2023 年度案例”重磅揭曉，觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)攜手聯(lián)合利華打造的“AI賦能品牌DTC場景下的快速補貨決策價值鏈”項目榮獲最 佳實踐獎。

中國ECR大會由中國物品編碼中心和中國ECR委員會聯(lián)合主辦，是國內(nèi)供應(yīng)鏈領(lǐng)域最 具影響力的大會之一，“最 佳實踐獎”作為ECR大會的重要獎項，旨在通過一系列效益突出、落地性強的成功案例，為更多中國企業(yè)的供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供助力。

大會期間，觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)售前總監(jiān)張磊受邀向與會嘉賓分享了獲獎項目“AI賦能品牌DTC場景下的快速補貨決策價值鏈”的具體實踐，從業(yè)務(wù)背景到解決方案，從項目愿景到落地成果，全方位展示了觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)與聯(lián)合利華在數(shù)字化供應(yīng)鏈領(lǐng)域的創(chuàng)新探索與共創(chuàng)價值。

觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)攜手聯(lián)合利華通過協(xié)力創(chuàng)新與實踐，以AI賦能共同為聯(lián)合利華打造起了全鏈路促銷管理、預(yù)測及C倉智能補貨平臺，實現(xiàn)更準(zhǔn)確的預(yù)測為企業(yè)生產(chǎn)及發(fā)運提供了更合理的信號，以數(shù)據(jù)賦能流程效率大幅提升，通過智能補貨推薦、指標(biāo)模擬仿真等推動庫存天數(shù)&跨倉率降低。同時，通過雙方不斷深化戰(zhàn)略合作，沉淀方法論，該實踐項目在實際場景中落地的能力被快速復(fù)制到聯(lián)合利華更多的業(yè)務(wù)場景中，實現(xiàn)了全盤供應(yīng)鏈業(yè)務(wù)指標(biāo)的優(yōu)化，為企業(yè)長遠(yuǎn)發(fā)展帶來更多商業(yè)價值。

目前，聯(lián)合利華×觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)“AI賦能品牌DTC場景下的快速補貨決策價值鏈”項目已作為“最 佳實踐項目”收錄于《2022- 2023 年度ECR案例集》并正式發(fā)布。以下為所收錄案例具體內(nèi)容，期望能為更多企業(yè)實現(xiàn)供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型、提升供應(yīng)鏈效率提供富有價值的參考:

AI賦能品牌DTC場景下的快速補貨決策價值鏈

一、案例參與企業(yè)

聯(lián)合利華

聯(lián)合利華是全球領(lǐng)先的美妝與健康用品、個人護(hù)理用品、家庭護(hù)理用品、食品營養(yǎng)品以及冰淇淋的提供商之一，產(chǎn)品暢銷 190 多個國家和地區(qū)。每天有 34 億消費者在世界各地使用我們的產(chǎn)品。聯(lián)合利華在全球擁有127， 000 名員工， 2022 年銷售額達(dá) 601 億歐元。

聯(lián)合利華的愿景是成為可持續(xù)商業(yè)全球領(lǐng)跑者，并通過“使命驅(qū)動、契合未來”的商業(yè)模式打造卓越業(yè)績。聯(lián)合利華一直以來都是一家不斷進(jìn)步且負(fù)責(zé)任的企業(yè)。

聯(lián)合利華的指南針即可持續(xù)商業(yè)戰(zhàn)略，旨在幫助公司實現(xiàn)卓越的業(yè)績，推動可持續(xù)和負(fù)責(zé)任的增長，同時:

-改善地球健康;

-提升人們的健康、自信和幸福感;

-打造更公平、更包容的世界。

觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)

觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)創(chuàng)立于 2016 年，以“讓業(yè)務(wù)用起來 讓決策更智能”為使命，致力于為零售、消費、金融、高科技、制造、互聯(lián)網(wǎng)等行業(yè)的領(lǐng)先企業(yè)提供一站式數(shù)據(jù)分析與智能決策產(chǎn)品及解決方案，助力企業(yè)在廣泛業(yè)務(wù)場景下用數(shù)據(jù)做決策，持續(xù)產(chǎn)生業(yè)務(wù)價值，構(gòu)建數(shù)據(jù)分析競爭力。

二、案例背景

1.?行業(yè)背景

當(dāng)今，數(shù)字化產(chǎn)業(yè)飛速發(fā)展，同時持續(xù)的疫情影響之下，消費者線上購物占比持續(xù)增長，也促進(jìn)了傳統(tǒng)品牌企業(yè)更多的考慮面向消費者的需求直接進(jìn)行滿足的趨勢。

隨著電商行業(yè)從增量市場逐步成長到了存量市場，不少店家的規(guī)模已經(jīng)達(dá)到一定水平，營收的增長也開始放緩，這時電商渠道的供應(yīng)鏈管理和精益就開始受到關(guān)注。供應(yīng)鏈就像古代戰(zhàn)爭供應(yīng)糧草的軍需官，一兩場閃電戰(zhàn)或許看不到糧草供應(yīng)的重要性，但只要涉及持久、大型戰(zhàn)役，那必是三軍未動，糧草先行?，F(xiàn)在的商場也是一樣，在企業(yè)規(guī)模較小，處于高速增長、占領(lǐng)市場的階段，供應(yīng)鏈不一定被關(guān)注到;但只要規(guī)模達(dá)到一定程度，供應(yīng)鏈將會像企業(yè)的心臟一樣，用更少的資金流，以更高的效率和敏捷性，為企業(yè)的業(yè)務(wù)運轉(zhuǎn)提供更穩(wěn)定的商流，成為企業(yè)“先為不可勝”的條件之一 。

2.?痛點與挑戰(zhàn)

隨著電商開始成為聯(lián)合利華增長最為迅猛的渠道，為了能更直接地迎接消費者的訂單，做到更快、更敏捷與端到端的消費者履約，聯(lián)合利華建立了從促銷經(jīng)營、貨權(quán)管理到供應(yīng)鏈履約的直面消費者的 DTC ( direct to consumer ) 供應(yīng)鏈模式 。新模式運行后，挑戰(zhàn)也隨之而來。

●?線上平臺活動營銷計劃管理效率低下

線上平臺活動營銷策略隨著平臺計劃的調(diào)整，消費者需求的變化，在實際的運營中需要不斷的進(jìn)行調(diào)整和版本更新。而企業(yè)的運作在基于數(shù)據(jù)表格和郵件的形式做記錄，調(diào)整與分發(fā)的方式出現(xiàn)了修改難追蹤，版本難管理，對于供應(yīng)鏈側(cè)的敏捷化管理提出了更高的要求和挑戰(zhàn)。

●?消費者需求預(yù)測準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性低下

在線上平臺消費者需求波動，變化飛速，是人工預(yù)測消費者需求的一大難題，在各式各樣促銷營銷計劃的變動下，如何能夠快速并準(zhǔn)確地提供消費者需求預(yù)測成為非常嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。

●?傳統(tǒng)供應(yīng)鏈方式難以更低的成本實現(xiàn)消費者的履約

供應(yīng)鏈想要實現(xiàn)對消費者需求的有效履約，同時又能更加敏捷、低成本地完成供應(yīng)鏈路，對人工通過傳統(tǒng)數(shù)據(jù)表格，人為盯守的方式提出了很高的要求和挑戰(zhàn)。

三、解決方案簡述

為了在 DTC 新模式上更有效、更低成本地運作，同時對消費者美好履約，聯(lián)合利華與觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)合作，通過經(jīng)營方式梳理，流程梳理與數(shù)據(jù)情況整理后提出了通過線上產(chǎn)品與AI賦能的形式，實現(xiàn)從促銷經(jīng)營計劃與預(yù)測到智能補貨的形式，搭建一套端到端的解決方案，即“DTC 促銷管理系統(tǒng) -> AI 需求預(yù)測 (預(yù)測模型) -> 智能補貨推薦 ( 決策模型 ) ?-> 供應(yīng)鏈指標(biāo)仿真模擬與上線準(zhǔn)入機制 ( 仿真模型 )”，從端到端實現(xiàn)部門之間有效的串聯(lián)與執(zhí)行，并在保證對消費者穩(wěn)定履約的同時，有效降低倉庫庫存壓力。

解決方案亮點:

1. DTC?促銷管理系統(tǒng)

基于聯(lián)合利華運營層面的端到端流程設(shè)計，從初始的銷售側(cè)的促銷計劃 -> 人工預(yù)測的需求 -> 供應(yīng)鏈與銷售間的目標(biāo)一致 -> 供應(yīng)鏈側(cè)生產(chǎn)與發(fā)運計劃 -> 工廠與倉庫的執(zhí)行，從原本的電子表格和郵件結(jié)合的形式，通過觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)計劃助手進(jìn)行改進(jìn)，實現(xiàn)可以完全放棄電子表格形式的線上促銷管理系統(tǒng)。設(shè)計了包括但不限于促銷日歷建立、促銷計劃的錄入與調(diào)整、庫存實時聯(lián)動、填報審批等模塊與功能，實現(xiàn)多部門全流程的線上化協(xié)作，極大地降低了溝通、查缺補漏、調(diào)整追溯等效率。

2. AI DTC?需求預(yù)測

基于線上平臺方的后臺玩法，與品牌方在平臺規(guī)則范圍內(nèi)的調(diào)整機動性，同時結(jié)合觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)在電商平臺的分析能力，搭建符合該平臺下的“促銷與非促銷”AI 需求預(yù)測模型。通過對商品分類、活動與月份的分級、促銷與流量計劃的引入和平臺券等信息的引入，成功實現(xiàn) AI 模型預(yù)測在不同活動與環(huán)境下的穩(wěn)定且準(zhǔn)確的預(yù)測輸出。以確保銷售側(cè)對市場的把控，指標(biāo)的合理設(shè)定與供應(yīng)鏈側(cè)穩(wěn)定且準(zhǔn)確的需求信號，保證生產(chǎn)與發(fā)運的合理與正確性。

AI DTC 需求預(yù)測趨勢圖

3.?快速智能補貨推薦

電商業(yè)發(fā)展到現(xiàn)在，消費者幾乎都能感受到，每一天似乎都在做活動，每一天好像都可以領(lǐng)優(yōu)惠券，從數(shù)據(jù)上來看不難發(fā)現(xiàn)以下特點:

a.?促銷活動頻繁。除去平臺合作類的聚劃算、百億補貼等，自身促銷頻繁，平均每月 4 次，每次持續(xù)3~ 4 天。

b.?促銷刺激顯著。不論促銷多頻繁，促銷力度如何，相比于非促銷日，銷量都有一定增長;特殊日期的促銷相比平常促銷又有顯著增長，如38、88、 99 大促、七夕、年貨節(jié)等等;而待促銷結(jié)束后，銷量基本就立刻回到了日銷水平。

c.?促銷存在相似性。不論是周期性的頻繁促銷，還是特殊節(jié)日的促銷，從總量、促銷期間每日銷量占比、不同商品的銷量占比等方面都存在相似性，同一個模型的準(zhǔn)確率、誤差分布表現(xiàn)，也存在一定相似性。、

因為上述特性，不存在一個大一統(tǒng)的預(yù)測模型能使得每天的預(yù)測誤差服從同一個分布，供安全庫存理論來補貨。因此觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)建立了基于聯(lián)合誤差分布的安全庫存計算，以此搭建了相應(yīng)的補貨體系，做到快速、高頻以及比較準(zhǔn)確的補貨建議。

AI DTC 補貨策略方法論

4.?供應(yīng)鏈指標(biāo)仿真模擬與上線準(zhǔn)入機制(仿真模型)

理論上有了更準(zhǔn)確且穩(wěn)定的預(yù)測，與更合理和智能的補貨推薦，可以賦能業(yè)務(wù)運行。然而在實際運作中，需要運營人員能基于市場上快速的變化進(jìn)行更合理的調(diào)整，完整實現(xiàn)人機結(jié)合，才能給供應(yīng)鏈帶來更比較準(zhǔn)確、更穩(wěn)定的價值。因此觀遠(yuǎn)搭建了一套供應(yīng)鏈指標(biāo)仿真模擬體系與上線準(zhǔn)入機制，通過串聯(lián)預(yù)測和補貨與指標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)，進(jìn)行基于預(yù)測的指標(biāo)模擬，并提供建議運營人員的操作方案，以確保智能補貨的決策能真正為供應(yīng)鏈帶來業(yè)務(wù)指標(biāo)的提升，提有效率降低成本。

四、應(yīng)用效果評估

1.?準(zhǔn)確性與穩(wěn)定性的提升

通過AI 模型所得的需求預(yù)測，相較于以往人工的預(yù)測在鏈接 × 活動 × 倉庫層級提升絕 對值 43%，并能穩(wěn)定在一定小范圍內(nèi)的波動水準(zhǔn)，為生產(chǎn)與發(fā)運提供了更加合理的信號。

2.?倉庫庫存天數(shù)降低

隨著AI 預(yù)測與智能補貨的上線，并輔以指標(biāo)模擬仿真，實際應(yīng)用中，在維持消費者訂單滿足率的高標(biāo)準(zhǔn)下，成功降低月均倉庫庫存。

3.?跨倉率降低

有了更加準(zhǔn)確的預(yù)測與智能補貨，輔助在分倉方面有了更加合理的計劃，在應(yīng)用范圍內(nèi)跨倉率得到了的下降。

4.?時間與溝通成本節(jié)約

除了AI 與智能補貨帶來的效益外，全流程的線上化將每日的溝通實現(xiàn)周度會議 30 分鐘內(nèi)結(jié)束，真正實現(xiàn)效率的提升。

5.?可擴展性提升

對于 AI 賦能品牌 DTC 場景下的快速補貨決策價值鏈，通過“DTC 促銷管理系統(tǒng) -> AI 需求預(yù)測 (預(yù)測模型) -> 智能補貨推薦 ( 決策模型) ?-> 供應(yīng)鏈指標(biāo)仿真模擬與上線準(zhǔn)入機制 (仿真模型)”的方法論以及實際落地場景的復(fù)制，可快速復(fù)制到聯(lián)合利華 DTC 以及 B2C 電商的其它場景，實現(xiàn)從計劃效率到消費者履約的有效的可落的驗證性的提升，進(jìn)而優(yōu)化全盤供應(yīng)鏈的業(yè)務(wù)指標(biāo)，帶來商業(yè)價值。此外從方法論層面可被復(fù)制到線下的場景，進(jìn)而真正做到科技賦能決策的價值實現(xiàn)。

（推廣）