贝恩公司：零售新变革下的数字化供应链（19页）.pdf

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基于大数据来建立新型销售预测系统的效果针对需求预测难，行业内先进的企业也在综合采取数据系统建设、预测算法优化、分析能力提升及定制化生产等方式解决。在数据系统建设方面，企业通过数据标准化和系统整合对接，保障企业内部数据流通并提升不同企业实体间的数据协同度。另一方面也在终端通过先进设备加强数据沉淀，更多地了解消费者的购买行为及购买偏好。以全家便利店为例，其通过会员卡、POS数据结合人脸识别账户绑定等技术成功获取深度消费者洞察，并以此为基础，助力门店选址及店内选品，大幅度提升预测准确度并降低店内商品报废率。除提升数据完整行性、打通端到端数据外，引入大数据、机器学习等先进的预测方式也可大幅度提升预测的准确度。以国外领先的数据预测独角兽机构Prevedere为例，其综合内部销售、库存信息与外部气候、经济指数、价格指数等信息，运用大数据及云平台挖掘相关性，协助数家领先零售及消费品企业大幅度提升预测准确性。此外，企业还需要持续培养专业化供应链分析预测团队，并通过持续学习构建系统的预测方法论，从根本的能力建设上进行提升。线上线下仓配一体化服务随着大量消费品企业线上销售比例的迅速提高，部分线下零售通路与B2C物流解决方案有显著的协同作用，尤其是在品牌企业拥有或掌控较大比例的线下通路的库存及物流的时候更加明显。

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