2022年11月26日晚，亚马逊云科技消费零售业行业方案总监沈倩女士做客四川大学商学院MBA望江廿九言，在云端课堂与同学们分享了“科技助力生鲜零售降本增效”。

沈倩女士首先从生鲜行业消费趋势入手，对2022年中国生鲜电商消费进行分析。目前我国生鲜市场规模超5万亿，预计2024年电商生鲜行业规模超万亿，而目前国内生鲜电商渗透率为14.6%。

起势靠流量，生死供应链。波动的需求、复杂的产品组合及供应链网络和有竞争力的COGS都是目前生鲜供应链遇到的难题。沈倩女士认为有效的供应链策略必须满足需求供应快速同步，增加可视性和协作以及卓越执行。她介绍了供应链从计划端到执行端的各个模块和供应链需求信息放大效应——长鞭效应。毫无疑问，在大数据时代，我们可以在大量历史数据的基础上，利用机器学习预测未来，也就是通过之前的数据预测销售。通过价格弹性，用回归分析获得销量和价格之间的关系曲线，便于企业更好地定价。对于供应链网络计划的需求端，企业可以基于预测动态补货，即保持库存最低，同时避免缺货。反观供应端，可以计算将要生产并运往各个地点的货物数量，满足客户需求并保持理想的服务水平。由此可见供应链的管理不仅要兼顾客户更要兼顾厂商，按月或周滚动的供应链网络计划把需求和供应连接起来。提到生产计划，沈倩女士表示生产必须以需求为导向，即MRP逻辑。她强调，面对生鲜这种保存周期短、易腐败的商品，企业更应该做到质量追溯和控制，做到全流程质量信息打通。供应商协同平台也可以扩充到整个供应链的协同，包括企业与供应商、委托加工商和客户三方协同，形成供应链端到端的协同业务流程管理。

随后，沈倩女士介绍了零售终端供应链——订货优化。生鲜零售的“万恶之源”是什么呢？是订货。缺货和损耗是自动订货的头号难题。经调研，平均产品的缺货率达到7.6%，会导致企业失去至少3%的销售额。影响订货的因素包括订货系统、基础数据、库存管理和销售业绩。企业在订货过程中将商品分层订货，将商品分为S、A、B、C四类，订货时对应不同的关注点。同时在订货过程中要注意分工与协同，包括采购、运营、营运和库控。沈倩女士特别谈到了自动补货系统架构。至于销售预测数据的处理，则是一个从数据源选择到基础数据加工、数据业务处理、数据异常处理、通用特征提取的过程。沈倩女士指出，订货是一项管理过程，全链路各个环节都会影响订货准确性。可以通过四大步骤提升订货准确性：1.商品分层筛选；2.活动档期检查；3.异常问题处理；4.订货参数优化、系统优化。沈倩女士还对陈列量、临时安全保留量等订货参数原因进行了分析。她总结，订货系统的准确是建立在参数、流程、执行的准确基础之上。虽然有系统，但订货人的专业性、门店和中台的协同都非常重要。

最后，沈倩女士指出商业模式正在发生转变，数据驱动运营。演讲结束后，同学们与沈倩女士进行了深入地交流和讨论。对于同学们提出的问题，如长鞭效应的适用条件和传导机制、建立需求预测模型要考虑的因素及各个因素的占比、销售数据的预测及人工干预等，沈倩女士都表达了自己独特的见解，讲座在大家的掌声中落下帷幕。