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盒马鲜生深陷“浪费”风波,零售企业如何从源头止损

 2019-09-18 13:37  来源:A5专栏  我来投稿   观远数据的个人主页 撤稿纠错

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近日,一条有关盒马鲜生九点半之后扔掉大量海鲜、饭菜等临期商品的微博引发热议。很多网友指责,中国仍然不富裕,这种行为未免太浪费。

临期商品,扔还是不扔

据有关数据显示:中国每年丢弃和浪费的食物达1700-1800万吨,大约是全国食物总产量的6%。而到2018年末,全国农村贫困人口依然有1660万人。

一边是还没有解决温饱问题的贫困人口,一边是被扔掉的临期商品。很多网友表示,超市这种处理临期商品的行为太粗暴,为什么不捐给福利院,免费发给员工做福利或者打折销售?这样就会减少社会资源的浪费,也会增加企业的美誉度。

面对网友的建议,企业为什么都不这么做?首先,关于打折,很多企业都有完善的折扣机制,但依然很难避免剩余和损耗。不捐给福利院,主要考虑到可能会有食品安全隐患,并且还要承担包装、冷链、运输等一系列费用。 免费送给员工,就更会出现员工隐藏商品或者不卖力推销商品的情况,这就和资本家在生产过剩时,把牛奶倒入河里也不免费救济难民或给员工的原因一样。综合比较,“扔掉”应该是成本最低的做法,也是目前大部分超市的常规操作。

需求预测,从源头止损

库存浪费是零售企业尤其是食品为主类的零售企业的共性,除了我们能看到的在末端销售环节产生大量临期过期商品,在层层的供应链采购和物流环节同样会浪费很多商品。

在利润和食品安全高压线面前,企业难道只有“扔掉”这一条选择吗?过去可能是,而现在已经有了更好的方法。

除了把剩余商品赠送给有需要的人,还可以从源头止损 。企业需要精准地判断未来需求量,提前指导生产或采购。以前都是靠经验,而现在可以通过大数据分析和AI预测追踪用户消费行为,精准预测市场需求,控制进货量,实现产销平衡或购销平衡。

观远数据AI预测

根据预测销量提前向产地订货,保证到期充足的供应,提前布局仓储物流,缩短商品从采购至到达用户所需的时间,在及时满足现货率的前提下最大限度减少报废损失。

 

盒马鲜生在这次风波后也提到,未来,“将根据门店情况进行数据分析,保证日日新鲜,严控订货量尽量接近实际购买量。”

 

做公益,我们有自己的方式

 

随着大数据、云计算、人工智能的发展,AI预测已经成功在部分零售品牌身上落地开花,数据量越大,精准度将越高。

在和某鞋服巨头的合作中,观远数据通过AI成功预测出其门店国庆期间每天的人流量,帮助提前优化排班,较之历史同期,门店人效提升了33%以上

某连锁巨头也将观远数据的AI产品应用到单店生鲜水果的销量预测中,较之前已有的模型,准确率得到了大幅提升。

通过帮某连锁便利店品牌做鲜食销售预测,使其人工报废率下降了10%。

... ...

不能用临期商品被动去做慈善,但是,企业可以通过AI预测减少报损率,降低成本,提高营业额,把增加的收入投入到更多的社会公益中。 提高整个社会的资源利用率,减少浪费,促进供需平衡,实现利益最大化。

由于在智能订货上的出色表现,9月26日,观远算法团队成员将接受沃尔玛中国总部邀请 ,远赴英国利兹,去参加他们的全球CMO/COO峰会 ,现场分享与沃尔玛通过智能订货,提升销售,降低报废的合作案例。

活动结束后,我们将持续报道,AI预测在国际上更多零售企业中的落地应用案例。

作者: 观远数据    /    文章:40篇

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