科技信息--双11销量尽在掌握 京东智慧供应链让 “爆仓”“断货”去无踪

为备战今年双11，我们提前就开始积极准备，并通过厂家直送的方式将最新鲜的产品送到京东各地的仓库。11月7号，我们参加了京东王牌对王牌的系列活动，一天的销售额就达到平时的5倍，各款明星产品的销量均出现显著的飙升，如此集中销售的势态下，京东商城仍以极高的产品现货率满足了各地用户的订单，并通过优异的物流网络进行了快速配送，给予了消费者极致的电商购物体验。马上到要双11了，感觉今年京东的计划更精细，准备比往年更充分，我们不再担心陷入逢大促，易断货的窘境，更有信心在双11期间为消费者及时、充足地提供我们的高品质产品。雀巢电商供应链经理邹渝感慨道。

其实对于每年双11大促，和京东合作的各大品牌商和供应商们真是又爱又恨，爱的是通过大促可以提升整体的销量，获得较好的收益;但高收益往往与高风险并存，对于商品销量预测、库存把控，一旦经验预估量出现大的偏差，不仅会导致大促达不到预期，还会影响后续资金周转等，让企业经营陷入困局。

信息不流畅，市场动向预测不准，消费习惯多变，供应链源头信息阻塞导致的一系列牛鞭效应，一直在加剧着零售供应链各环节的库存储备难度，双11的大促更让这个矛盾进一步加剧知名的离婚律师。京东商城副总裁于永利表示，京东依靠流程再造和大数据驱动，通过好计划、好商品、好价格、好库存整体解决方案的打造和应用，提供品质商品、降低存货成本、提升现货率，以合适的价格给到消费者完美的购物体验，并借助好协同平台与合作伙伴一同构建并打造的一体化智慧供应链，将供应链各环节、各节点打通放到同一个平台，信息化共享规避牛鞭效应怎样写离婚协议书，降低各环节库存保有量，有效保障了商家的利益。

采购源头把控：销量预测保体验

近几年，一些品牌推出了预售、预付订金等传统的营销手段来应对大促的供应链难题，这样看起来可以保障商家的部分收益。但用户需求多变，这些手段并不能从本质上解决面临的困局。比如用户越来越排斥预付订金手段，提前十天甚至半个月将订金给到平台和商家，无形中掠夺了用户的利息并拉长用户收货时间;大促期间活动多样，用户购物过程中突然想买某些商品，会因为错过预售价格无保障或者买不到心仪商品。

这也是京东几年前面临的困境。随着京东的快速发展，现在已经有超过10万供应商，几百个仓，数千万级的商品品类，相较于品牌商和供应商而言京东是一个庞大的平台，要为上亿的用户提供服务，在这个大前提下如何保障用户体验?单靠人工手动操作选品和经验预测销量已经远远不能保证用户体验，保障品牌商和供应商的收益。

随着大数据、人工智能技术的发展，京东已经可以充分利用大数据和人工智能技术对商品的销量进行精准预测。通过多年积累的数据，京东利用多达15种的预测模型，建立了多种业务预测系统架构，提升系统计算性能，可以预测未来28天内的每一天，京东每一个仓库应该让供应商储备多少商品。甚至可以在用户尚未下单之前预测具体区域的销量，将商品运到离他最近的仓库，如9月16日iphone7首发时，就有北京的用户在京东体验到了下单后3分57秒就收到货的卓越配送体验。

存储中坚保障：调货补货更科学

供应链从某种意义上来说也是一个库存链，库存周转和现货是其中最重要的指标。如何保持高于90%的现货率呢?对京东来说，面对千万级的自营商品，仓储网络层级极其复杂，采销人员人均所需要负责的商品数量已高达万计。如何将几万个供应商提供的各种商品合理的布入各个仓库，通过物流配送将商品快速提供给用户?

对于内部库存来说，京东通过大数据预测对区域的消耗进行内配，综合商品的畅销等级、商品销售预测、公司经营战略等因素，并结合京东仓储布局情况，计算仓与仓之间的补货或回退建议，并根据这些建议自动生成生产内配单据，协助仓储管理人员管理实现补货和货物的回退，提升运营效率，降低运营成本。目前智能调拨系统已覆盖了京东全业务范围的仓储模式，仓间补货已实现全自动化，无须人工管理，完全依赖通过大数据建立的神经网络，每天处理数以万计的补货、调拨、回退等业务。

同时，对供应商来说，如何进行科学补货，在保证现货率同时拥有合理的周转一直是难题。京东通过大数据、机器学习等技术打造的智能补货，有效地解决了补货数量难确认、补货时间难找准、操作繁琐耗时间等难题。经过3年的用户行为数据和业务数据双积累，产品流程不断优化，并深入融合业务进行算法模型优化，创新出包括默认标准模型、安全库存模型、新品模型、季节品模型、长尾品模型、大家电模型、补货点百分比模型，以供定采模型、图书补货模型、图书不动销模型等10种算法模型。据透露，京东目前在已使用智能补货的重点品类中库存周转天数降低20%，重点商品现货率提高5%，并可使人效大大提升。

销售终端优化：动态定价提效率

在全球企业的供应链管理全面转型为需求驱动的大背景下，更好地理解消费者群体成为当前企业共同追求的目标。从日用百货这个品类消费的大规模线上迁移中，尼尔森发现消费者更为喜欢线上零售所具备的便利性、商品丰富度、更优惠的价格和卓越的客户体验。而麦肯锡公司则观察到越来越多的中国消费者从单纯关注低价格转变为追求高品质的商品。双11来临之际，如何为消费者提供更契合的优质商品，同时在促销活动中提供更有竞争力的价格呢?京东通过大数据算法，拟合供需关系和平衡效率，科学的分析商品销售历史和竞争数据，在保证基本收益的情况下，为商品在不同阶段的定价和动态实时调整提供科学决策依据，同时为用户营造卓越的购物体验。

动态定价不是一次定完就完全不变了，而是会根据商品生命周期、库存变化、竞争对手等综合因素实时变化。于永利说。京东通过大数据技术应用发现，一款商品的生命周期中常规有三个波段曲线，如何找到每款商品的这三个波段点，就可以帮忙商家把产品在适当的时候以适当的价格卖给适当的用户。在电商业务需快速周转以释放库存和提升现金流的需求下，京东通过智能滞销处理平台帮助商家，借助库存控制模型，设定预警库存点，每天对千万款商品进行数据运算，将降价期提前到商品滞销之前，有效地帮助商家实现良性的运营，这些都是建立在提升定价效率的指导思想下。

于永利表示：通过大数据应用和互联网技术的驱动，借助京东智慧供应链的强大力量，京东正在帮助供应商加深对用户了解北京离婚律师费，参与到新品研发、生产规划的决策过程中，不断缩短产品生产厂商与用户的距离，携手供给侧和需求侧，提升社会整体的供应链效率，实现多方共赢的零售新商业模式。