需求链优化——助你重回增长之路（一）

1.什么是优化？－零售商如何做得更好 作者：马克 R. 弗兰茨（Mark R. Frantz），《零售主管文摘》（Retail Executive Digest）编辑 　　零售就是细节。事实上，它是一大堆多得令人难以忍受的琐碎小事的集合，要处理好这些事情，需要同时运用科学和零售的艺术。在过去，具有杰出天赋的零售主管们已经成功地处理了堆积成山的琐碎小事，他们靠的是各种高水平的零售艺术和个人天才。在过去的十年，诸如沃尔玛和戴尔之类的零售商通过提高零售应用科学水平，在处理大部分零售细节问题时，获得了比人工处理更高的效率。 　　现在，许多零售商运用科学来拓展零售主管们关于商品品种分类、定价、促销、供应链和客户服务等各方面的战略性思维艺术。更有甚者，一些零售商在运用科学的同时，获得了高投资回报率，投资回收也很快。 　　优化就是用于拓展零售艺术、提高零售细节问题处理水平、投资回收快的一个先进的科学领域。 　　许多人认为，优化充分利用了零售商们收集多年的详尽资料，是一个收益快、投资回收快的创新。一些零售商谋求通过优化来提升店铺业绩。他们发现，优化具有极大的价值，与过去的方法相比，它能够为华尔街提供更精确、更可靠的月度或季度销售及盈亏预测，便于股票分析师和股东做出更好的评价。 优化如何运作？ 　　优化运用零售管理规则、策略和哲学来平衡各目标之间的冲突，如减少库存的同时提高现货供应水平、在不提价或不降低成本的前提下获得更高的毛利率等等。 　　作为八类初级优化中的一类，价格及促销优化就是一个很好的例子。运用这类优化时 第一步，经理们要做出的决定是，对于一个既定的商品品类、部门、品牌或商品单元，需要采取哪一种策略组合。在维持一个对消费者有吸引力的价格形象的前提下，这种策略组合有可能实现以下目标：增加收益、提高货品流通速度或增加净利润。 　　第二步，经理们必须输入对每一个品类、部门、品牌等等的各种约束条件，以做出决策。可能的约束条件有，店铺的平均价格不上扬，主要商品的定价不超过竞争对手定价的百分之多少等等。 　　然后，一个优化程序对POS机上的销售历史记录进行分析，确认某个商品单元的价格变化如何影响其他商品单元的销售额及利润，以及顾客对不同的价格点做出怎样的反应。在对所有的合理组合进行搜索之后，这个优化系统找出最能满足既定策略要求的组合。 八类优化 　　至少存在着八类初级优化。而优化软件及服务提供商给各类初级优化取的名字林林总总，五花八门，以表明他们提供的东西与众不同。作为《零售主管文摘》创刊号的开篇，我们分别有五篇专题文章，讨论其中的5类初级优化。 　　最近出现的两种类型的优化，运用复杂的运算法则来为商品定价，以平衡价格、销售量和总利润之间的关系，同时又符合所选定的策略的要求。它们引起了一些零售高级主管的兴趣，而且在试用过程中，产生了极好的投资回报率。 　　另一种优化，即企业优化，是所有优化的“母亲”。它对整个企业内所有其它各种优化所产生的冲突进行优化和平衡。然而，与生物学的顺序不同，在它的孩子们强壮之后，母亲才应运而生。企业优化的投资回报前景是巨大的，但是目前，零售业还没有一家企业实现了企业优化。戴尔计算机公司是最接近实现企业优化的一家企业，但是戴尔的商业模式并不适用于大多数零售商。D’Agostinos（纽约地区的一家超市连锁，首批实行需求管理DBM-Demand Based Management的零售商之一）和Staples（美国一家供应办公用品的零售商，曾和IBM合作开发B-to-B电子商务在线方案）正在着手对其“需求创造定价/促销策略（demand creation price/promo）”和“需求满足供应链管理（demand fulfillment supply chain）”同时进行优化。 优化的高投资回报率 　　参照一些优化软件公司所言，《零售主管文摘》杂志在零售主管中进行的抽样调查表明，大多数的优化都起到了作用，而无需多费多少功夫。 一些软件商经常吹嘘极短的投资回收期，但是现在看来，在投入使用之后12个月内收回投资是很普遍的。根据《零售信息系统新闻》（RIS News）及《高德纳零售技术趋势》（Gartner Retail Technology Trends）的研究结果，价格及促销优化，或降价优化的投资回收速度排在第二位，接受调查的零售商中，有49％在12个月之内收回了投资，15％在12个月到24个月之间收回了投资。我们没有询问其它类型优化的投资回收情况。 　　如果使用电子货架标签（ESL：electronic shelf labels），价格及促销优化的效果更好。目前，频繁改变价格的成本（或麻烦程度），在很大程度上取决于货架上价格更改的流程，因为这种流程是很费人力的。但是，运用电子货架标签，就没有这种麻烦了。电子货架标签与价格及促销优化结合使用，就可以在一天中不同的时段，针对不同类型的消费者，更改商品单元的价格。日本的7-11公司就通过每日分三次采取不同的促销和定价策略，获得了极佳的销售额和利润。 要避开的陷阱 　　在实施优化的过程中，要避开一些陷阱，以提高优化的效果。除了任何一种企业创新中普遍存在的那些陷阱外，如管理高层不够热心、项目管理不够强大、投入的技术资源不足、期望值设定不对、教育培训不足、试验不充分等等，优化还有以下十个方面的问题要特别注意，一旦忽略它们，有可能导致最后的失败。 1．教育采购员：科学不能取代采购员。优化没有预测流行趋势的本事。优化增强了采购员的能力，使他们有更多的时间去采购。然而，要做到这一点，零售主管们必须要花一笔投资，对采购员进行教育，使他们了解优化，预先想好如何最佳地利用多出来的时间，学习掌握使用复杂软件的技能。 2．贯彻执行：关键是要具备快速而准确地实施优化决策的能力和信心。如果店铺经营人员没有灵活改变商品种类和价格的能力，抑或物流不能应付经常变动的产品流（如运输次数更频繁、而货运量更小），那么，采购优化就只能是一纸空谈，不会产生任何财务收益。 3．数据提炼计划和数据改进原则：对POS机的数据进行提炼并重新进行格式编排是至关重要的。典型做法是，剔除POS机中那些来源不正的数据。不正的数据来源包括：漏掉了几天，漏掉了几笔，重复的商品单元，收银员没有扫描每一件商品（对相同的商品仅扫描其中的一件，然后使用次数键），收银员使用了万用商品单元键（条码不能扫描或条码缺失时）等等。如何清除那些陈年的来源不正的数据，也是一门艺术，需要有丰富的零售经验。 　　POS机的数据还必须和产品的其它有关特征（如尺寸、品牌、风味、颜色等等）结合起来研究，在过去，很少有零售商做到了这一点。 4．收集店铺历史营运记录：许多零售商有详细的POS机记录，但保留精确的促销历史记录的零售商很少。对于某些类型的优化而言，促销历史特别有价值，因为它有助于更精确地预测促销效果。促销历史记录了在什么时候哪些商品单元在促销；以及每一天，在每一个店铺，对每一个商品单元而言，采取了什么样的降价组合，在广告或周刊中的版面布置、店内促销标识、竞争性定价、天气情况和其它相关商品的促销信息等等。 　　最理想的状态是，一个零售连锁精确记录了旗下所有店铺实际实施了的促销数据，而不仅仅是计划实施的促销数据，因为有一大部分店铺经常不能按计划实施所有的促销措施。 5．研究相关商品和分流作用。实行价格/促销和降价优化时，必须考虑的远不只是对销售量的影响。一个商品售价的改变，会影响到其它商品。优化系统作出分析和预测时，不能单纯考虑某一个价格下的销售量，也必须考虑到该商品单元对其它商品单元销售量的分流作用；还要预测，如果删除某个商品单元，消费者是购买另一个商品单元，还是去竞争对手那里去购买。 　　分流作用、与竞争对手在主要商品上的比价、相关商品的一篮子市场效应、消费者心理极限（如1.99美元与2.00美元之间的区别）等因素均应纳入优化方案中。在应用优化软件之前，零售商首先应明确，要给自己树立一个什么样的、有竞争力的长期价格形象。 6．首先在一组试点店铺及比照店铺和/或一组商品单元中进行试验，还有很有意义的。在零售业，许多实施优化的先行者，特别是在实施价格/促销、降价和新产品优化方面，都是先试验，然后在连锁范围内全面铺开。他们先在一些店铺中对一些商品品类尝试使用优化软件/服务，选取与这些试点店铺基本相同的、但是使用传统方式的店铺作为比照店铺，对比这两种店铺的营运结果。如果结果表明，优化投资物有所值，则推而广之。 　　一般说来，实际推广之后的效果，比试点的结果要差一些。这是因为，试点有霍索恩效应（Hawthorn effect）－如果在某一个行业领域投入特别多的物力、人力及智力，该领域会因此而进步，但这种进步仅仅是因为受到特别的关注。 7．不要试探消费者的耐受力：一旦进入推广阶段，在效果产生并被测量出来之前，要克制住经常改变商品种类或价格的冲动。至少要等待8个星期，才能获得可靠的效果数据。一些零售主管企图通过变换价格，才试探消费者的忍受极限，殊不知，这样的做法，尽管暂时提高点利润，反而会带来更多的问题。 8．获取作业成本（ABC Costs）数据：为了完全精确地计算出净利润，零售商必须有供应链的作业成本（activity-based costs）数据，这些数据可以是测量出来的，也可以是估计值。举例来说，提高某一商品的补货频率，可能会降低存货需要，节省存货空间，但也可能会提高物流及运输成本。对这些成本也要进行优化处理，以获取最大限度的净利润。但是确定作业成本很困难，也很费钱。有一些优化系统设置了零售业平均作业成本的缺省值，以便在确定更为精确的作业成本数据之前使用，这样能加快优化实施的速度并得出行之有效的方案。 9．大容量内存：执行日常优化程序的计算机往往需要极大容量的RAM（随机存储）内存，这样才能保证程序运行速度快。12年前的一些早期的日常优化程序往往要运行好几天时间，才得出解答方案。等到方案出来，早已经错过了实施该方案的时机。借助于尖端的技术和发达的硬盘，以前要花上一天甚至更多的时间来完成的计算，现在只需要几分钟时间。由于对内存的超大容量要求，许多企业选择将它们的优化系统装在软件提供商或服务提供商的大型主机上。 10．多渠道优化计划：消费者－对许多零售商来说，尤其是他们最好的、最有利可图的那一批顾客－购物往往是通过多个渠道（如逛商店、网上购物、邮购等等）。因此，优化应该是多渠道的。这提高了优化的复杂性，也提高了对数据收集及软件日常运行的要求。 　　零售就是细节，这些堆积成山的繁琐小事经过各个有效的系统优化之后，零售也就变得容易管理了。如果经理们能够看到并避免落入这些陷阱，优化就会起到作用，并带来高投资回报率和快速的投资回收。