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零售自动化:一个自力更生的故事

想想你所知道的成功的零售商和他们的共同点。不管它是Costco(每平方英尺的租金约为1540美元——这是沃尔玛的两倍多——尽管它的价格很低)，还是Trader Joe 's(出售你在其他任何地方都找不到的商品)，还是亚马逊(其优点不需要详述)，咒语总是存在的低成本，极大的便利，快速的响应，难忘的体验。

虽然这在理论上看起来很简单，但正如众多倒下的零售商告诉你的那样，实施起来非常困难。科技在拯救世界方面发挥了重要作用。关键是技术——尤其是像人工智能和人工智能这样的下一代技术——驱动核心业务功能，在深层次的业务- It融合的文化中，这是创造和采用新经验的沃土，甚至是新业务模式的创建和采用。一个简单但强大的第一步是跨业务流程的普遍自动化，它可以极大地增加成功的几率。

说到过程，在零售消费的世界里，一个(实物)产品或服务从生产者到消费者的过程分为五个阶段:计划、采购、生产、分销和销售。随着原材料转化为实物商品，实物商品从工厂到仓库，到货架，再到家庭，它们在每个阶段都会留下数据痕迹。零售业在很大程度上优化了商品和服务的后续流动，并学会了利用数据来改善业务。与此同时，也有反向的信息流，通过中间商从消费者到生产者。如今，零售生态系统在寻找收集、处理和分析这些数据的方法上投入了大量资金，以获得对产品在现实生活中的性能、用户反馈和购买后行为、生态系统瓶颈、未说明的需求、竞争反应等方面的额外洞见。零售商特别关注获取购买点信息，分析消费者行为和产品反馈。通过人工智能和机器学习，实现这种洞察生成的自动化还有很大的空间，可以让行业更接近其最终目标，即“低成本、极大的便利性、响应需求的敏捷性或令人难忘的体验”。

在此背景下，一个全面的零售自动化计划将会是这样的:

使货物和服务的实物流动自动化

以下是一些例子，说明了重复的、事务性的供应链流程自动化是如何改善与成本相关的参数的，例如各种零售组织中的生产率、库存水平和周转时间。

除了在仓库中使用机器人和无人机送货外，作为供应链自动化的黄金标准，亚马逊还在使用自动卡车和叉车来降低送货成本。与此同时，阿里巴巴正在与一个财团合作建立一个基于区块链的新食品供应链，以减少欺诈。

此外，阿迪达斯在机器人技术和自动化方面的进步意味着，他们现在可以把生产地点重新搬回离客户更近的地方，以便更快地交付新款，而不用担心漫长的运输时间。他们还在虚拟化产品抽样方面投入了大量资金，以便在大规模使用虚拟产品之前创建足够准确的虚拟产品，以便做出决策。事实上，阿迪达斯的这一波自动化浪潮直接进入了他们的门店。想象一下，走进一家阿迪达斯商店，在跑步机上短暂地跑步，然后立即得到一只非常适合你的3d打印跑鞋!这种灵活的、完全可呼吸的、与运动员自己的足迹完全匹配的、精确的轮廓和压力点的复制品，在今天是很有可能实现的。

虽然与这些电子商务巨头的水平不太一样，但传统零售业多年来也在其高度复杂的业务中实现了部分自动化。自动化的强度因市场、产品类别和商店形式的不同而存在巨大差异。消费品(CPG)公司已经迅速采取行动，因为他们需要一个无情高效的供应链来弥补微薄的利润。宝洁就是一个很好的例子，它现在是高德纳公司(Gartner)供应链领导者“大师”名单的一部分，它拥有自动化的工作流程，以最小化异常和执行端到端的计划。例如，在美国第二大折扣店零售商塔吉特(Target)，“货到人”(goods-to-person)自动执行系统使员工能够同时从他们的工作站为几家商店挑选库存。

自动化数据流和决策

糟糕的客户服务通常是未履行承诺(例如，关于交货期)、缺货、错误或不一致的沟通，以及不可靠的交付的结果。通过利用供应链中的知识，可以显著提高服务水平。

在沃尔玛，供应链成功的秘诀是一个协作计划、预测和补充系统，它使供应商、分销商和其他人能够同步预测的销售。商店、仓库和供应商之间的信息共享帮助该公司优化了供应链，并对库存做出更好的决定，以确保客户找到他们需要的东西。连锁奢侈品百货公司诺德斯特龙(Nordstrom)有一款软件，可以实现“配送”，也就是说，将商品从制造商直接运送到消费者手中。当零售商在其网站上收到订单时，该软件将订单发送给制造商，后者将产品包装并运送到客户的送货地址。这不仅帮助诺德斯特龙降低了库存持有成本和风险，而且通过数据和洞察力驱动的库存配置和分类，改善了客户服务，更不用说减少了缺货。

聪明的数字营销计划，创造了以创新方式与消费者接触的途径，有助于创造更好的结果。像米阿迪达斯和耐克这样受欢迎的例子已经证明，普通消费者现在有机会个性化他们的产品，并在互联网上散布数以百计独特设计的产品，以“吸引”其他粉丝。宝洁的直接面向消费者订阅业务是另一种努力，以创造更好的履行。Dollar Shave Club现在是联合利华(Unilever)旗下的一家公司，它就是一个很好的例子，说明数据货币化带来了很棒的体验。

随着大数据和分析技术的飞速发展，一些企业正在利用它们来自动化供应链规划和其他基于知识的流程。一些CPG公司使用预测分析来分析从天气到社会趋势的数百个变量，以建立一个明显更准确的需求预测。

从端到端的自动化生态系统

Trader Joe成功的关键在于它的独特性。从它的商品销售方式(微利基产品，深思熟虑但种类不多的商品)，到它活泼的氛围，到样品的味道，到讲故事的客户体验，一切都是独一无二的Trader Joe’s。

对于大多数品牌来说，它们对自己的顾客没有同样可靠的直觉真的在seek中，以数据为导向的洞察力可能是获得更好客户体验的门票。在这里，捕捉反向流动的售后数据(通过所有中间商从消费者到制造商)尤为重要。至少，这要求在单一供应链中所有实体的紧密集成，并最终在供应链甚至生态系统之间建立类似的连接，使实体商品和数据从端到端无缝流动。

在一些供应链协作的实例中，数据交换已经导致库存减少、周转时间缩短以及对危机和其他事件的更快响应。但要想了解整个生态系统的数据自动化如何提升体验，只需看看亚马逊(Amazon)就知道了。亚马逊多年前就为一项基于大数据和预测算法的概念申请了专利，名为“预期包装运输”(predictive package shipping)，它可以在货物被订购之前就发货。

到2020年，物联网的连接数量将达到500亿个左右，它将在更长的供应链之间建立更牢固的联系，最终形成巨大的生态系统。当时,完全有可能,一个厨师研究某种类型的有机谷物会发现交付无人机在门口之前放置一个订单,一起选择伴侣的配方的成分有神奇地发现了他的手机。货款将根据供应商之前订单的信用额进行调整，该客户没有退货，但在社交媒体上受到了负面评价。几天后，一名自动信使询问使用这些食材的体验，并在各种在线论坛上提供餐馆菜单上的新菜式，同时向老顾客发出提醒。

随着亚马逊(再次)通过收购全食超市(Whole Foods)明确了自己的未来计划，全球零售业再次面临压力。在营销方面，零售商需要竭尽全力为自己塑造一个形象，以留住顾客。在业务层面，他们必须提高效率、服务水平和体验质量。在自动化中，他们会找到很多答案。