【供应链案例】联合利华的供应链内幕
事实上,联合利华并不直接和超市货架前的你产生联系,普通消费者和联合利华的中间隔着
诸如乐购、沃尔玛这样的大型连锁超商。因此,为了让客户更愿意帮助自己卖出产品,联合
利华的做法是把供应链一直延伸到货架前,站在客户的角度提供服务。
你从超市货架上取走一瓶清扬洗发水时意味着什么?对联合利华中国来说,答案是 1500 家供
应商、25.3 万平方米的生产基地、9 个区域分仓、300 个超商和经销商都因此而受到牵动。
这是构成这家公司供应链体系的一些基本节点。如果让它的全貌更明晰一些,你将会看到它
的一头连接着来自全球的 1500 家供应商,另一头则是包括沃尔玛、乐购、屈臣氏和麦德龙
等在内的总共约 300 个零售商与经销商所提供的超过 8 万个销售终端。但仅凭这条单一的纵
贯线,还不足以支撑起它复杂和庞大的体系—另外两个维度的填充物是:清扬洗发水、力士
香皂、中华牙膏、奥妙洗衣粉等 16 个品牌将近 3000 多种规格(SKU)的产品,以及这家公司
在中国超过 100 亿元人民币的年销售额。
如何让这个体量庞大的组织灵活运转起来?事实上,每当你从超市货架上取走一瓶清扬洗发
水时,这个极为平常的、每天每时都有可能发生的小行为便开始对联合利华整个供应链组织
的运转造成影响。
一、深度数据挖掘与需求分析
和家电、汽车等耐用消费品能够比较容易预测消费的趋势和周期性不同,快消行业的预测有
点麻烦,因为消费者的购买频次更高,消费结构也更为复杂,同时还充满许多不确定性—如
果让一个联合利华的销售人员列举他最头疼的情况,大客户采购一定是其中之一,因为超市
的现有库存可能顷刻间被耗尽,货架上随即贴出明黄色的“暂时无货”标签会在一堆价签牌
中发出一个不和谐的信号,告知推着购物车前来的顾客无需靠近,而他手头的工作内容会立
即变为去修复这个棘手的问题。
为了避免类似的手忙脚乱,或者说得更商业一些—如果不想产生多余的库存,继而带来更多
的成本,也不想丢掉生意,联合利华需要准确地预测出自己未来的销售情况。
这份工作的第一步看上去更像是一个需要精力和耐力的体力活:千方百计去捕捉消费者们随
时产生的购买行为,或者换种称呼方式—“历史销售数据”。
每一天,分散在全国各地的联合利华销售人员在巡店后会将数据输入一个类似手机的手持终
端,源源不断地把销售情况汇总到公司数据库中心的主机里,再加上直接对接着的诸如沃尔
玛 POS 机系统和经销商的库存系统等,联合利华的管理人员不管是在上海的中国总部办公
室还是在伦敦的全球总部办公室里,都可以了解到在中国超过 1 万家零售门店任何一天内的
销售情况。其余还有 7 万多个销售终端,数据更新以周为单位。
数理逻辑高强的计划经理们热爱这些在统计学上被视为大样本的数据来源,这可以保证对销
售预测的波动—所谓波动,便包括上面那位销售人员所头疼的难以预料的团购情况—将能被