新零售不仅仅是终端消费场景简单的发生变化给消费者带来良好的体验，关键是如何支撑这些消费体验和消费内容，这就需要构建新零售时代和业态中的新型供应链。 

无论是“新零售”还是“传统零售”，究其本质来看，最终目的都在于围绕消费者，如何能够更完美地满足其需求。在新零售的时代下，零售业在沿着线上线下融合（O2O）、零售+体验式消费、零售+产业生态链的三大进化途径激烈演变。 

但零售的本质始终没有改变，还是关乎顾客、商品和店面，即“人、货、场”，只不过要对于这个本质所涉及到的各个元素进行重构和整合并产生互联网全新驱动的反应，最终的目的是提升商业经营效率。竞争的本质是效率和成本，老零售传统的数量型线性增长已无法持续，只有转型通过商业模式的创新，实现效率型的指数增长，才有活路和成长的空间。 

在新零售时代，供应链管理的本质其实并未发生改变，还是要集成和协同链条上的各个环节如供应商、各个销售渠道、仓库、门店，使消费者需要的商品以准确的数量，在最短的时间之内被送到消费者手中，从而实现在满足服务水平的同时使整个系统的成本最小化。 

新零售时代下的供应链不仅仅是供应链 

在传统零售或者传统行业中，供应链主要还是局限在供应链的后端，即采购、生产、物流等职能，和消费者、销售渠道的协同整合严重不足，导致孤岛现象、牛鞭效应、门户之见的出现，这让供应链的反应总是很滞后。 

而在新零售中，一切都围绕着消费者的需求，商品、价格、消费者、竞争对手等信息瞬息万变，各个职能必须高度协同，同时去服务于消费者，而不是之前的“纵向一体”模式，供应链所扮演的角色不再是被动的等待前端信息的传递，不再是“铁路警察，只管自己一段”，而是要主动的参与到更加前端的服务消费者的工作中去。 

例如商品选择、销售预测、动态定价、自动补货、采购计划等职能，涉及到日常运营的工作都可以由一个整合的职能来统一操作，强调的是“全位一体”，供应链成为了“供应链＋营销＋大数据”，这也要求供应链职能要强化自己的群体意识，将联合协同运营的思维方式形成自觉的思维方式。进一步讲，这其实也是新零售企业所要考虑的组织流程重构的问题。 

新零售时代下的供应链是数据和技术驱动的  

沃尔玛成功的关键之一是通过发射自己的私人卫星，建立了仅次于美国中央情报局的民用中央数据处理系统，让其可以对全球的4000多家门店的在一小时之内对各种商品的库存、销售、订单等情况盘点一遍，全程供应链从订单到商店的时间控制在3天之内。 

在亚马逊创业之初，创始人贝佐斯就没把亚马逊当作一家电商企业，而是一家碰巧在电商领域的技术公司，这家技术公司后来又在云计算、智能硬件、人工智能等领域大力拓展，并在其供应链管理中深入的应用。马云先生在今年5月的全球智慧物流峰会上指出，新零售时代，物流必须要靠数据，未来的物流公司要成长，要靠数据，靠技术，靠人才，高度投入技术研发。

1、供应链可视化 

盒马鲜生作为目前新零售最典型的案例，在其运营中对商品广泛使用了电子标签，将线上线下数据同步，如SKU同步、库存同步、价格同步、促销同步；实现线上下单，线下有货，后台统一促销和价格，这些都为供应链可视化的构建打下了基础。

供应链可视化以后，未来所有业务职能包括销售、市场、财务、研发、采购和物流等进行有机的集成和协同就有了可能，可以对消费者需求、门店或网上库存、销售趋势、物流信息、原产地信息等进行可视化展示，供应链敏捷和迅速的反应就有了基础。 

新零售时代下的供应链可视化未来将持续向消费者、SKU、店员延伸，并且由传统网络向云计算系统转进。通过可视化集成平台，战略计划与业务紧密链接，需求与供应的平衡，订单履行策略的实施，库存与服务水平的调整等具体策略将得到高效的执行。 

2、供应链人工智能化 

在新零售的业态中，大量零售运营数据包括消费者、商品、销售、库存、订单等在不同的应用场景中海量产生，结合在不同业务场景和业务目标，如商品品类管理、销售预测、动态定价、促销安排、自动补货、安全库存设定、仓店和店店之间的调拨、供应计划排程、物流计划制定等，再匹配上合适的算法，即可对这些应用场景进行数字建模，逻辑简单来说就是“获取数据—分析数据—建立模型—预测未来—支持决策”。 

本质上说，人工智能是一项预测科技，而预测的目的不是为预测而预测，而是用来指导人类的各项行为决策，以免人在决策时因为未知和不确定而焦虑。就人工智能在新零售业态中供应链应用而言，其有两大类核心模型，一是预测模型，二是决策模型。 

预测模型主要是通过回归、分类、时间序列等算法在大量历史数据的基础建立统计模型上对未来的销售进行预测，而决策模型则通过启发算法、整数规划、解析求解等算法建立运筹模型来对以上具体业务场景应用进行决策。 

3、供应链指挥智慧化 

新零售企业的运营指挥控制系统是企业的“大脑”和“中枢”，新零售企业应该建立起由不同业务应用模块所组成的运营指挥系统。这些应用模块各自管理一个领域的功能，显示实时的运营动态，如货龄、售罄率、缺货率、畅平滞销售占比、退货率、订单满足率、库存周转率、目标完成比率等。 

同时又相互链接和协同，根据以上所建立起的数学模型，最终拟合形成通用运营决策建议，如智能选品、智能定价、自动预测、自动促销、自动补货和下单等。相信在未来的新零售中，可以做到各种决策自动化的SKU将超过90%以上。 

在此基础之上，供应链管理人员所做的事情就是搜集信息、判断需求、和客户沟通、协同各种资源、寻找创新机会等。 

新零售时代下的供应链是消费者驱动的 

根据普华永道所编著的《CEO观点2017：中国零售业转型之旅》显示：中国CEO表示高缺货率和订单交付过程的低效服务是他们目前面临的两大问题。而在强调消费体验的新零售业态中，这两个问题仍然是体验的最大杀手，试想在产品爆款频出、迭代迅速、竞争激烈的时代中，有谁能够忍受不确定的等待。 

这就造就了在新零售对于库存管理杜绝缺货的严苛标准，阿里对于新零售库存的解读是朝着“企业库存降到零”的方向转变，这给供应链带来了更大的挑战，也要求供应链朝着“精准”服务方向前行，精就是精细，个性化的服务到每一个消费者，同时还很准确，通过精准预测、捕捉到消费者需求，实现实时联动，从而达到既能让消费者满意，同时又把库存降到最低。 

该报告还显示88%的中国受访CEO表示，退货处理仍是中国零售商需要倾注大量精力的领域，中国零售企业的利润最容易受到顾客退货的影响。消费者既然退货了，客户体验肯定不是很好，通过合理的商品品类结构、智能严选策略、提升计划制定和门店执行的效果和效率，这样将退货由商品本身所造成的原因降到最低，并将退货无缝集成到销售流程，可有效增加零售企业的盈利能力并且真正的给消费者带来价值。