科技手段提升貨架有貨率

楊帆 金佰利（中國）有限公司賴月鳳 沃爾瑪（中國）投資有限公司

科技手段提升貨架有貨率

Improving On-Shelf Availability by Technology

楊帆 金佰利（中國）有限公司
賴月鳳 沃爾瑪（中國）投資有限公司

編者按：“科技手段提升貨架有貨率(OSA)”項(xiàng)目獲得2013年中國ECR案例評(píng)選消費(fèi)者方向白金獎(jiǎng)，該案例的參與方——金佰利（中國）、沃爾瑪（中國）以及技術(shù)服務(wù)商瑞易（RSi）以創(chuàng)造消費(fèi)者價(jià)值為核心指導(dǎo)，以持續(xù)提高供應(yīng)鏈效率、促進(jìn)消費(fèi)品行業(yè)的快速健康發(fā)展為最終目標(biāo)而得到了評(píng)委們的一致認(rèn)可。本文從項(xiàng)目背景、解決方案與項(xiàng)目要點(diǎn)和成果三方面分別進(jìn)行詳盡介紹，供讀者借鑒。

把正確的產(chǎn)品品項(xiàng)，在正確的時(shí)間放在正確的地點(diǎn)，是零售業(yè)的一條真理。近年來，越來越多的零售商和制造商認(rèn)識(shí)到提升貨架有貨率（On-Shelf Availability，簡(jiǎn)稱OSA）的價(jià)值和重要性，OSA一躍成為快消品行業(yè)的新關(guān)鍵詞。

貨架上的缺貨標(biāo)簽代表著供應(yīng)鏈的某個(gè)環(huán)節(jié)出現(xiàn)了偏差，而缺貨將導(dǎo)致生意機(jī)會(huì)的損失，消費(fèi)者滿意度、忠誠度的下降以及客戶服務(wù)水平的降低。根據(jù)ECR亞太地區(qū)OSA報(bào)告，貨架有貨率每提升2％，能夠帶來1％的生意增長(zhǎng)。沃爾瑪和金佰利致力于通過更高效的零供協(xié)同，打造完美的零售商與供應(yīng)商合作體系，提升貨架有貨率。然而傳統(tǒng)的貨架有貨率高度依賴于人在貨架前對(duì)商品進(jìn)行普查發(fā)現(xiàn)問題，在如今競(jìng)爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)環(huán)境中，能否搶先應(yīng)用先進(jìn)技術(shù)來優(yōu)化銷售流程、改善顧客購物體驗(yàn)成為商業(yè)成敗的關(guān)鍵，金佰利通過和全球零售行業(yè)最大的商業(yè)智能和數(shù)據(jù)分析服務(wù)商瑞易（RSi）的戰(zhàn)略合作，成功地解決了這些問題，并帶來了良好的收益。借助瑞易（RSi）針對(duì)快速消費(fèi)品的零售渠道業(yè)務(wù)研發(fā)的貨架缺貨警報(bào)、虛庫存警報(bào)、促銷建議訂單自動(dòng)生成等解決方案，在深度細(xì)化分析數(shù)據(jù)、挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值、及時(shí)提供可執(zhí)行性方案以及科技化管理等方面，為金佰利提供了強(qiáng)大的后盾和技術(shù)支持。

項(xiàng)目背景

提升OSA有利于提升零供雙方的銷售業(yè)績(jī)已是不爭(zhēng)的事實(shí)，然而業(yè)界還沒有找到一種完美解決方案，以實(shí)時(shí)、自動(dòng)、低成本、高效率地反饋OSA的情況。

金佰利的產(chǎn)品在沃爾瑪?shù)拈T店有貨率表現(xiàn)很不錯(cuò)，長(zhǎng)期高達(dá)98％～99％。然而通過對(duì)門店的一線銷售代表走訪了解到，真實(shí)情況并不樂觀，貨架缺貨的比例粗略估算不低于7.5％。如何才能發(fā)現(xiàn)真實(shí)的貨架缺貨及門店執(zhí)行問題，并及時(shí)采取措施，是零供雙方必須面對(duì)的問題。

解決方案

在項(xiàng)目開始前期，參與項(xiàng)目的三方經(jīng)過討論，確定了瑞易（RSi）在提升貨架有貨率項(xiàng)目中可以提供的兩方面技術(shù)支持，如圖1所示：

（1）基于對(duì)門店——商品一天的海量精細(xì)化數(shù)據(jù)在云端進(jìn)行數(shù)學(xué)模型分析計(jì)算，自動(dòng)監(jiān)測(cè)OSA情況，對(duì)于貨架缺貨或門店執(zhí)行問題導(dǎo)致的銷售異常及虛庫存等情況，發(fā)送警報(bào)至金佰利銷售團(tuán)隊(duì)，以便他們?cè)谘驳陼r(shí)有針對(duì)性地及時(shí)修正，并進(jìn)行投入產(chǎn)出跟蹤分析，幫助客戶了解OSA提升在銷售業(yè)績(jī)提升中的價(jià)值。

（2）應(yīng)用自動(dòng)促銷建議訂單工具，優(yōu)化促銷預(yù)測(cè)，確保促銷商品的貨架有貨率水平。

圖1　項(xiàng)目需求分析

項(xiàng)目要點(diǎn)和成果

OSA監(jiān)測(cè)

一方面，由于技術(shù)方案的支持，該項(xiàng)目摒棄了傳統(tǒng)的促銷員人力檢查貨架、清點(diǎn)庫存的做法。進(jìn)銷存數(shù)據(jù)通過數(shù)據(jù)模型運(yùn)算，即可自動(dòng)識(shí)別虛庫存，以及貨架缺貨或門店執(zhí)行問題導(dǎo)致的銷售異常，連同預(yù)計(jì)造成的銷售損失，指導(dǎo)金佰利銷售團(tuán)隊(duì)的門店工作。

另一方面，技術(shù)只是工具，金佰利和沃爾瑪?shù)耐ε浜希瑥?qiáng)力執(zhí)行對(duì)于項(xiàng)目的成功尤為重要，這一點(diǎn)在虛庫存問題上體現(xiàn)尤深。要修正虛庫存，涉及到采購、營(yíng)運(yùn)、補(bǔ)貨組等各團(tuán)隊(duì)，沃爾瑪與金佰利團(tuán)隊(duì)經(jīng)過仔細(xì)研究，充分協(xié)商，制定了專門的流程確保項(xiàng)目“落地”。如圖2所示，整個(gè)流程包含：校驗(yàn)（由金佰利主導(dǎo)，促銷員后倉實(shí)盤，沃爾瑪營(yíng)運(yùn)部配合），上報(bào)（金佰利把證實(shí)虛庫存提交沃爾瑪補(bǔ)貨組），協(xié)商（金佰利與沃爾瑪采購部確定修正虛庫存所需的成本分擔(dān)），修正（采購部把協(xié)商成果通知沃爾瑪營(yíng)運(yùn)部；補(bǔ)貨部進(jìn)行系統(tǒng)修正）。

圖2　OSA監(jiān)測(cè)流程

沃爾瑪著眼于門店管理水平的提升，在RSi的配合下，進(jìn)行了貨架缺貨和虛庫存的跨品類、跨供應(yīng)商門店分析，提煉出在貨架問題和虛庫存上存在普遍問題的門店，深層了解門店執(zhí)行管理上的缺漏，制定門店指導(dǎo)和管理能力提升方案，從根本上防微杜漸，正本清源。

在項(xiàng)目執(zhí)行的半年中，各項(xiàng)主要業(yè)績(jī)衡量指標(biāo)，包括銷售額、銷售量、門店有貨率（來自沃爾瑪Retail-Link系統(tǒng)）、貨架有貨率（來自RSi計(jì)算模型）均得到了顯著提升，如圖3所示。

圖3　門店缺貨率和貨架缺貨率的改善情況

在60％的警報(bào)得到執(zhí)行修正的情況下，警報(bào)商品的銷售額提升占金佰利全部商品總體銷售額的1.38％；如果警報(bào)執(zhí)行率達(dá)到80％，銷售額提升可達(dá)到1.83％。此結(jié)果得到了金佰利和沃爾瑪雙方的認(rèn)可，也堅(jiān)定了雙方繼續(xù)朝此方向努力的決心。

提升促銷商品的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性

沃爾瑪在聽取了金佰利和Rsi對(duì)歷史促銷效能和促銷商品預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的分析，并深入了解Rsi的預(yù)測(cè)模型邏輯后，采取了非常開明的態(tài)度，與金佰利和Rsi一起詳細(xì)梳理了沃爾瑪目前的預(yù)測(cè)思路和內(nèi)部操作流程，結(jié)合Rsi的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，共同優(yōu)化了促銷商品的預(yù)測(cè)模型。

優(yōu)化后的促銷預(yù)測(cè)模型，把指標(biāo)性預(yù)測(cè)納入?yún)⒖?，按分店?jí)別分配、陳列量、近期非促銷表現(xiàn)等因素全面考慮。分離歷史可得促銷中的團(tuán)購數(shù)據(jù)，在促銷預(yù)測(cè)中排除以減少誤差；監(jiān)測(cè)歷史可得促銷中的缺貨，在促銷預(yù)測(cè)中補(bǔ)回這部分銷售損失。全自動(dòng)的門店——商品一天級(jí)別的數(shù)據(jù)分析使得預(yù)測(cè)的科學(xué)性和精準(zhǔn)性大大提升。

采用了優(yōu)化的促銷預(yù)測(cè)模型，促銷期間的有貨率從原來的平均低于96.03％提升至98.36％，促銷后庫存可銷售周數(shù)從原來的平均4.4周下降到3.6周。

OSA不是一個(gè)短期項(xiàng)目，而是一個(gè)需要持續(xù)跟進(jìn)的流程。運(yùn)用技術(shù)手段從零售終端的數(shù)據(jù)挖掘中自動(dòng)發(fā)現(xiàn)OSA問題，讓人力釋放出來專注于決策和執(zhí)行改善，最終實(shí)現(xiàn)貨架有貨率的提升，這使得OSA的堅(jiān)持推行有了低成本，高效能的堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)和成功保障。

OSA警報(bào)和促銷預(yù)測(cè)模型的優(yōu)化只是一個(gè)良好的開端。從長(zhǎng)遠(yuǎn)來看，運(yùn)用高科技手段挖掘數(shù)據(jù)還有更深遠(yuǎn)的價(jià)值，例如銷售基線分離與銷售基線預(yù)測(cè)，優(yōu)化VMI訂貨預(yù)測(cè)（基于門店——商品一天的POS銷售、庫存、缺貨等實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行顧客需求驅(qū)動(dòng)的細(xì)化到天的補(bǔ)貨模型）等，將在未來陸續(xù)登場(chǎng)，助力于供應(yīng)鏈及門店運(yùn)營(yíng)的效能提升。

（摘編自《中國自動(dòng)識(shí)別技術(shù)》，2014年No.3）