中國連鎖經營協會：2021年度中國零售業供應鏈優秀案例集（48頁）.pdf

1、數字化浪潮下，供應鏈數字化升級成為傳統零售企業勢在必行的方向。補貨作為零售供應鏈核心環節，效率和質量至關重要，過去采取傳統人工補貨，存在諸多弊端：一是暢銷品缺貨、滯銷品高庫存問題并行。損失潛在銷售機會、嚴重影響庫存和資金周轉，導致線下坪效低下，線上營銷資源浪費。二是補貨不準確、人效低。不同門店在規模、客群和銷售策略上存在差異，補貨影響因素多、業務鏈條長、高度依賴補貨員個人經驗，人員經驗參差不齊，造成決策質量差、效率低。三是組織管理難度大。權限下放到門店自采時易出現管理盲區，亟需改變“人治”亂象。針對上述痛點，多點 Dmall 通過信息化技術與數字能力，為商超提供自動補貨解決方案，重塑了補貨業務

2、環節，顯著增強供應鏈競爭力。多點 Dmall 的合作伙伴物美，在全國擁有超過 1800 家門店，覆蓋大賣場、標超、便利店等多業態，年收入超千億，經營店品數千萬級，本案例以服務物美為例加以說明。多點 Dmall 集中優勢力量自主研發基于 AI 銷量預測的自動補貨系統，打造 “智能預測-智能補貨-訂單可視-零供協同”的完整解決方案，徹底顛覆物美傳統手工補貨方式，大幅提升了補貨效率與質量，在降低缺貨率、減少高庫存的同時實現了庫存的快速周轉?！芭１扌笔枪溣媱澋墓J難題，直接決定整體供應鏈的效率和成本，“銷售預測”受多重因素綜合影響，一直是個備受行業關注的復雜難題。多點使用物美超 2 年千萬級店

3、品的綜合銷售數據表現，基于大數據分析平臺，建設了人工智能模型、簡單預測模型、綜合預測模型等方案，運用全球先進技術和完善的數據加工流程，全面考慮銷售的周期性、定價和促銷、天氣等外部環境因素等，實現精準預測。構建了暢銷品模型、長尾品模型、新品模型、促銷品模型等，并能夠靈活適配大賣場、標超、便利店等多業態多場景的銷量預測平臺。整體而言，多點銷售預測將天粒度的店品銷量預測相對誤差平均控制在 25%以內，較純人工判斷或簡單計算實現了大幅提升，并實現對未來 3 周的預測輸出，滿足日常補貨工作場景。在收到銷量預測需求后，補貨系統會結合當前商品庫存、未來到貨情況、商品陳列、損耗、安全庫存、備貨周期等，自動計算

4、補貨量。參數無需補貨人員手工配置，最大化釋放人效，也充分體現多點一體化、數字化的基因優勢。針對補貨失敗和補貨量過高的兩類常見問題，多點配備了嚴密的風控策略。系統對供應商是否可下單、供應商行程異常等問題自動校驗，通過統計規則和業務經驗模型對異常值進行預警，再進一步結合人工審核和修改，為自動補貨提供堅實的安全保障。此外，多點提供專家干預流程，支持基于數據結果加上人工對未來的判斷，綜合智能補貨系統和專家經驗的優勢，得到更高質量的補貨決策。最后，系統會進行多維度訂單匯總，保證同類訂單高效聚合（例如同供應商同品類）、減少訂單數量，提升線下物流的作業效率。3）訂單可視多點提供自動補貨計算日志使計算過程可見、可追溯，并提供歷史銷售、季節性、周期性等決定銷量的核心因素作為參考，輔助人工判斷補貨決策是否合理。同時，每日計算缺貨率、高庫存等核心業績指標，報警高庫存、售罄等急需人工關注的重點商品，幫助快速了解業務變化、快速做出業務決策，實現“業務數據化、數據業務化”的閉環。4）零供協同多點配套提供零供協同工具，面向供應商展示全鏈路庫存情況、提供全鏈路庫存計劃和管控，幫助零供充分實現信息共享、流程在線，提升訂貨效率、降低訂貨成本。