数字和分析改变供应链格局的五种方式

Posted by Philip Driver on 2019-4-30 8:37:22
Philip Driver

您的供应链正在生成大数据。但你必须知道如何将这些数据转化为深刻洞察(insight)可以使这些数据有意义,并改变您的组织。

 

 

每天由各种规模的企业生成的数据量已经可用百万的五次方来衡量,目前存储的所有数据几乎都是在去年创建的。这种数字化的转变正在影响许多商务领域,供应链也也不例外。

 

许多公司现在把管理、分析以及从大数据中找出洞察(insight)视为首要挑战。这个转变的速度是前所未有的。许多供应链和以物流为中心的公司都在努力跟上步伐,利用这些宝贵的资源来研拟解决方案和流程。如果你做对了,那竞争优势就显而易见了。

 

供应链管理通常着重在处理效率和节约成本。随着物联网和更多数据驱动方法的出现,投资于分析和数据的公司可在提高效率和速度方面节省数百万美元。

 

事实上,许多公司目前已经朝着数字化的实时供应链模型迈进,现在可以大规模利用数据来推动边际收益,从而节省大量成本。

 

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数据在供应链中的位置是什么?

 

数据可以帮助整个供应链布局的关键领域包括:

  • 供应链

几乎整个流程都可以受益于利用数据提供深刻理解(insight),从而提高整个采购、制造、分销、仓储和履行流程的效率。

  • 营销

我们正进入一个实时反馈的时代。这可从企业越来越需要以客户为本看出来。在供应链决策中,从定价到亲和力分析及预测都会用到客户的数据。

  • 物流

长期以来,物流公司一直专注于利用数据来提高效率。例如,20多年来,UPS一直使用跟踪数据来监测极端天气等影响重大的事件,以制定优化的路线计划,物流公司已能熟练运用以位置为准的RFID技术来为最终用户提供实时跟踪。

  • 运营

自古至今,由成本效率驱动的另一个领域是运营,包括库存管理还有劳动力利用。为了提高效率,企业现在必须监控性能并做出几乎实时的调整——如果没有高水平支持洞察的数据,这些是不可能的。 

  • 采购

采购是许多公司的最大类别支出,其相关的风险可能会影响公司整体运营的成功或失败。利用数据来改进采购决策可以节省大量成本。

 

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供应链数据与分析

 

商业街时装零售商Zara就是一个很好的例子,它利用数据和洞察(insight)创建了一个灵活高效的供应链机器。Zara已经建立了一流的基础设施、流程和数据驱动的方法,这让他们的竞争对手望尘莫及。他们不断地整理和分析93个市场的消费者需求,他们的产品周期只有21天。

 

必须注意的是,这些领域的领头羊与大多数一般企业之间的差距正持续拉大。许多公司缺乏内部判断能力、数据运用知识和人员的培训而失去优势。

 

许多企业要么仍然依赖以电子表格形式所做出的旧式计划,要么就是处理不来这么大量的数据,因而无法找出任何商业上相关的洞察(insight)

 

无法追踪消费者足迹的问题仍然存在,加上知识缺口导致效率低下,由此而生的僵化流程会让业务更受局限。

 

  

数据处理的难处

 

公司在考虑供应链数据时面临的主要问题是:

  • 数据迷失

如前所述,可使用的数据量不断增加。而公司所需做的是是从中组织、理解并启发洞察(insight)。因为在数据之中很容易就迷失方向导致许多公司在不相关的信息上花太多时间。有些数据拥有时效性,倘若公司花过长的时间在钻研,过高的期望值,反而以至于在他们意识到这一点之前,行动的机会已经不复存在了。

  • 类型错误或者过多的关键绩效指标(KPI)

可量化的数字不代表就对你有益处。许多公司试着去追踪数百个绩效指标,其中许多指标与业务目标无关,或者有些是不切实的数字,而无法实际应用。花点时间结合您的关键绩效指标与公司的战略目标,可以节省时间和资源。

  • 缺少明确的战略

我们看到许多公司在急于成为数据驱动型企业的流程中,急于编列团队或数据分析师,或者购买企业级的数据平台,而没有任何明确的战略。造成的结果是成本总是不断上升,成果却不如预期。许多企业最终都为忙而忙,试图寻求深刻见解(insight)却白忙一场。在许多情况下,他们做出错误的决定,把许多数据的相关性(correlation)错误解读为因果关系(causation)

 

 

新手上路

 

对于大多数以供应链为中心的公司来说,运用数据最大的问题就是不知道从何何下手。

 

CommerceCentric所进行的每一个数据和分析项目,我们总是遵循四个简单的步骤。

  1. 目标:定义业务目标和相关的关键绩效指标(KPI)

要理解组织努力实现的目标以及是否有正确衡量自己,这些项目就是至关重要的。

  1. 策略:定义数据策略

我们会评估目前您的数字成熟度,并推估您未来想达到的层次。我们会帮您规划数据团队、工具和相关流程。并且连结数据策略以及您的公司目标,透过可跟踪而有效的关键绩效指标(KPI)来创建清晰而可度量的目标。

  1. 可寻址数据:找出数据

我们会在允许的情况下找出匹配您的所有数据源,并识别、目录化您欲寻址的数据,再根据战略和资源进行检索、合并和分析。

  1. 深刻洞察:创建适合业务所用的信息

不只是为了做而做。我们从小有需求开始,再随着时间的推移增加其复杂性。我们通过视觉化和公司培训使您的数据亲民化。

 

Data and Analytics in Logstics and Supply Chain

 

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