醉着的马儿不由缰
京东零售平台高级总监于永利
以下为京东零售平台高级总监于永利演讲速记：
我们这边是一个供应链的研发部门，如何通过大数据在京东发挥供应链的体验和过程。
我要分享的是一个京东的好供应链，是京东的智慧供应链，是京东的好供应链的落地。另外简单解释一下，因为京东区别于阿里的地方是京东有自己的产销和库存，而阿里都是卖家了。我们京东对每一个商品都是要负责的，它的采、卖、补货都是京东自己来做的。
京东大概有几百个仓，有上千万的SKU，自营的SKU是几百万个。在几万的供应商，几百个仓，上千万的SKU，如何在这种环境下人为的帮助，慢慢被大数据所替代，或者是通过大数据的工具帮助我们的业务做好的+管理工作。
大家可以看到最右边的图，供应链有这么四个适时、适当的时刻、适当的价格，适当的商品，卖给适当的顾客。大数据都在发挥着好的国家。
我后面会有四个主题，京东自己定位是一个零售公司。在真正的管理过程当中有四个方面是零售也是零售供应链中最核心的部分。一个是好计划，一个是好商品，一个是好价格，还有好库存。我们看一下在四个当中如何打造供应链。
首先是共好计划。这张图有点烧脑。不管是京东的供应链还是现在大的品牌商的供应链，最重要的是计划。计划做好之后库存才能管好，你的计划好，你的运营、供应链、库存能做好。所以计划起着决定性的作用。随着大数据的发展，技术的发展，现在我们可以用京东大数据预测未来的计划。也就是说我们叫销量预测。可以用京东过去的一些数据，用大数据的数据，包括数据清洗，预测，应用一些季节性模型，还会用一些商品的模型，预测这个商品未来28天内的每一天在京东200多个仓里面，某一个仓应该储备多少货。也就是大家经常听到的，京东未来可以把用户还没有下单之前就把这个商品运到离他最近的仓库。这是用大数据在预测。也就是预测到未来的时候，这个纸尿裤，或者是矿泉水在北京的某一个仓里面备多少。这个过程中用大数据，用人工智能的方式预测未来，这是大数据驱动的一个好计划，这个好计划起到一个决定性的作用。
另外一个，整个计划过程，不单单是一个销量预测，我们通过一个好的预测去驱动好的库存，驱动补货，采购。这个作用是非常巨大的。好计划，我们可以预测我们的销量、销售、毛利、价格，后面我会逐步讲。对于一个零售商来讲，最主要的是商品，对商品一个是价格，一个是库存。我们用大数据挖掘好的商品，定义好的价格，管理好的库存。这个之前是一个好计划。
好计划介绍完之后，供应链某某意义是一个库存链，从我们的采购商放在京东的仓，又用物流把货发给用户。你会发现是物在流动，这是对我们来讲是一个库存链。如何管好库存是京东的命脉。因为库存周转和现货是最重要的指标。而在京东的过程中，有几百个仓，放了RDC、NDC、CDC等。在这些仓的当中把几百万的SKU放进去，我们用区域的消耗预测的过程中进行内配。所有的内部库存的平衡是通过大数据的预测来驱动过程中的平衡，我每天晚上会算，算完之后发现这个仓会滞销，那个仓不会卖，我会自动下一个单，把这个仓的放到那个仓，这发挥着更大的作用。京东有一个智能的调拨平台，还有一个智慧的处理平台。一个库存是入口，一个是入口。我们用销售预测控制入口还控制出的口。出口有滞销，有旺销。把滞销的做出去，把旺销的补进来，这个作用就实现了。
这是京东的网络布局的图。这是几百个仓在这里面，仓与仓之间是物的流动，体现在管理过程中是库存的周转和指标的变化。如何保持一个90%的现货率呢？每一环节都很重要。
好的库存大家一直来做的过程中，我们仍然在跟随着比如说库存的供应链的可视，库存的整体预测，大数据过程中也会未来京东的库存的周转。也就是一个出一个入，库存的变化，未来一周是什么样的变化，我们会有一个大数据的模拟平台。我们通过京东数据的往来，预测到未来进了一万件货和处理滞销一万件货之后，你的库存周转是如何的。大家离不开库存周转的关键指标，整个来看，我们因为大数据在好库存的过程中，应用的领域也是比较广泛的。
另外，好库存说好了之后，库存讲得蛮多的，时间关系我就先介绍一下，会后有问题，再详细介绍。
另外一个是好价格。刚才陈总讲到了京东推进在京东的动态定价。做一个好的价格，以前是一个进价，一个售价，这是最原始的定价。电子商务来看，我们手里有几百万的SKU，还要考虑毛利，还有考虑库存的变化，还有商品的生命周期，还要考虑竞争对手。这么多因素的过程中，作为一个人脑怎么找到一个最佳值，到底是102还是100，差两块，什么是最佳的呢？我们用了大数据的一些过程。我举个例子，我们做了商品的弹性系数。弹性系数是一个商品调一块钱带来GNV的变化是什么，调十块带来的GNV的变化是多少。有一个大数据的工具。我要保证毛利，保证我的GNV在一定的值，又有一定的竞争性，这三个因素下，如何找到价格的最佳值，这是数学还有大数据在里面去做一个非常重要的位置。
我们还要洞察顾客的心理。针对于区域不同，现在来看，电子商务看似平的，包括一些电器还要考虑区域价格的。还要考虑区域的季节性因素，顾客因素去确定价格。另外京东也是要赚钱的，我们如何保证GNV增长，还要保证毛利呢，这是里面是大数据的好的作用。
这是一个例子，我们会根据过程中的商品的购物车的拉动，也会考虑整个过程中的商品的分类，一个好的商品分类，好的商品的定价，好的商品的库存，就是好的供应链的形成。
京东的好价格是多因素，多目标，动态定价的解决方案。动态定价不是定完之后一周不变了，好的价格是实时变的，随着库存变化。我们现在在努力，因为价格会有一个曲线，好的商品也会有一个生命周期的曲线，包括Iphone6也有商品周期的终结。库存也会下去，你会发现有三个波段曲线，如果你能找到，就能做好的商品，好的库存，这在大数据中起到非常好的作用，能帮助你的商品在适当的时候卖适当的价格。而不是形成滞销了就降价，而是在即将滞销之前，这个商品提前降价。还有保证生命周期在完结之前就进行，你会发现对零售商的关联，对大盘的供应链的关联是起到一个决定性的命脉的作用。
好价格的前提，还有好库存的前提是一个好商品。我指的好商品，也是好品质，一个好的商品分类。大家看到一个好的商品分类过程中，怎样找到京东最赚钱的商品，找到京东最赚毛利的商品，好的商品分类是非常好的作用。这个过程中京东也做了一些大数据的探索，商品的选品，包括商品的舆情的处理，包括商品的价值模型，品类模型，这些都是大前提和前提的落地。好商品，你会发现京东的品类结构一直在变化，好的商品的品类结构，品类驱动，现在大家在谈，现在的零售是一个品类驱动。你谈战略，是品类战略，不会谈商品战略，大家还会有一个聚焦。
整个京东的好的供应链，在好的计划的驱动下，找到好的商品，定一个好的价格，保障一个好的库存，这就是京东好的供应链，也是最智慧的供应链。我们的路刚开始，未来在大数据的方式下做好的沉淀，未来也会把好的经验贡献给在座的各位和行业，京东的好供应链只为品质生活，我的分享到这儿，15分钟。OK。
京东于永利：用大数据做全球最卓越的零售供应链
电商平台的最大优势在于随时随地、持续大量地收集内外部数据，京东通过对这些数据的收集、加工为业务提供及时的、可视化供应链数据，提升各流程环节绩效，从而提升整体供应链效率。同时，京东零售供应链系统依托大数据平台基础，应用人工智能的深度学习算法驱动在选品、定价、采购、结算各个供应链环节，为业务提供全供应链的智能解决方案，成为集创新和最佳实践。
“京东现在有接近200个仓，上千万SKU，这些商品放在仓里，还要保证在比较低的库存周转的同时随时补货，现在我们基本上用大数据算，系统用人工智能一些算法与大数据结合，已经可以算出来未来28天内，这个SKU在某一天在某个仓大概备多少货。”京东零售平台高级总监于永利介绍道。正是他所带领这样一支团队，通过人工智能算法与大数据相结合，将销售预测的精准度达到70%-80%。这也一度让京东CEO刘强东在演讲时说京东可以做到用户还没有下单，就能把用户想要的货配置到离他最近的仓库。
销售预测与补货：预知市场，保证现货率
供应链管理最难突破的就是计划管理，这是供应链的源头，善用数据，预测消费者动向，直接关系到供应链的反应速度。一份好的供应链计划需要丰富经验的采销管理人员，根据自己的对历史数据和未来数据的理解确定结果。当有上百个SKU、几十个仓库甚至上百个仓库的维度做SKU维度的采购计划时，真正的挑战就开始了……
这时电商企业的供应链系统需要根据以往大量的用户数据、销售数据、采购数据、补货数据等，经过软件的数据清洗、数据建模等过程，并采用人工智能的相关算法，进行未来销量预测，并依此预测进行全国仓库的自动补货，并全自动地驱动仓间调拨和转运，系统能够在消费者还没有下单前就提前将商品从供应商那里完成采购，并第一时间调拨到离消费者最近的仓库。
京东仓分为LDC和FDC，包括这些仓的自动采购、补货以及仓之间的互相调拨。而就仓与仓之间的区域跨度来讲，于永利介绍：“北京作为直辖市为一个，其次以省为单位，大的省为一个区，小的把两个省和三个省加一起算作一个区，每个省有相关的FDC。”FDC比较简单，分为前置仓和中心仓，前置仓就是离用户最近的仓，所有效率最高的都是由FDC直接发到用户，LDC按照正常标准是直接补给FDC，通常把货送到LDC，LDC做内配，配到FDC。而在京东近200个仓库， 差不多三分之二的FDC，三分之一的LDC。
据于永利介绍，现在也有一些品类从LDC直接发货，为了保证效率，下单以后直接分，叫平行仓，异地发全国，比如北京的仓，基本上LDC的作用是相当于“LDC+FDC”兼顾，同时也给其他仓补，也接订单、也生产，生产完直接发，所以更多样化，效率更高。
京东零售平台通过对未来销量的预测，在业务干预下进而实现全自动化补货。种子用户通过智能补货的下单数量占比为55%，最高用户下单率达99%。使用智能补货系统之后，超过9成的采销人员对操作体验的便利性以及补货建议的准确性表示高度认同:“计算准确、方便快捷，再也不用担心下错单。释放了大量采购所需要耗费的时间，并且对突然暴增的非正常销量也做了平滑。” 同时支持全品类383万自营SKU(包括图书)，预测准确率提升了15%，准确度高达63%（行业准确率：50%），重点提升长期/促销/季节品预测准确度。
库存健康：优化库存，处理滞销品
京东零售平台借助大数据优化库存结构和降低库存持有成本，通过“全库存模拟平台”模拟近半年的库存状态，并根据一些最优的算法进行数据“纠察”，通过大数据分析查找不健康的库存商品，并自动发起退货、促销建议给采销；智能地监控库存健康状态，提前预测滞销库存、预测未来某个时间点的库存周转和现货率，提前预测风险、提前预测收益。库存健康技术覆盖多个系统，是以提升库存周转率为核心目标的智能系统群。
智慧选品与定价：合理定价，收益最大化
京东电商管理平台自动抓取全网的商品数据，以此监控本平台商品价格有效性，跟进毛利要求和库存要求，提供自动调价功能和建议；还可以提供动态定价的工具，同时也会实时提供价格的预期收益、价格的风险控制等强大功能。
于永利讲道：“零售也好，京东的电子商务也好，它是“二八法则”，20%的商品占80%的销售，但是这20%有可能是不赚钱的，也可能也赚钱，但是毛利比较低，这个叫常规理论。现在80%是长尾，看似只占20%的销售，但是实际上是毛利的主要来源，SKU的量是极多的。所以大数据最佳重点在长尾的范围内，基本上把80%那部分交给系统，系统自动补货，系统定价等，出现异常报警给人，人再去干预。”
电子商务的长尾理论一直在发挥效应，处于长尾的商品才是电子商务的竞争的核心，尤其是长尾商品定价策略是成败的关键。京东动态定价产品（“慧定价”系统）会根据流量、位置、商品、竞品等信息实时提供某个时刻的商品价格，并监控商品价格所带来的流量、销量的变化，动态地调整价格，以保障给消费者提供好的价格与服务，同时使公司的收益最大化。
从今年开始，这个算法每天也在变，于永利说：“以前是专门后端数据，所以在零售的时候强调消费者驱动，现在属于用户驱动了，大部分会拿用户的数据，比如说消费者的购物数据、消费者特征数据等拿来以后根据预测做定位，预测这个商品的未来的量。所谓用户驱动就是得拿到消费者数据，然后看这些消费者数据能够干预我的某些决策点的数据，把这些数据嵌入进去，这些数据对以前没有经过数据预测分析的结果产生影响，这是落地型的用户驱动的库存管理。”所以算法一直在变化，从采到卖、到定价、到供应商的工作协同，是一条链的，这是京东大数据驱动供应链主要的核心领域。
供应商协同：深度整合，打通产业链
电商供应链有着强大的整合能力，大数据下的供应商协同更加高效。电商平台可与供应商进行全方位地协同与配合，在计划、协同与补货方面全面合作，形成产业链发展共同体，打通供应链上下游。如京东供应商协同平台及京东EDI系统，销量预测与自动补货结果已经可以直接提供给供应商作为补货参考，下一步将实现AUTO-PO的自动补货下单，完全由系统来确定补货量并自动下采购单到供应商系统；通过与供应商系统的全线打通，目前可以全面共享供应商的库存并实现自营层面的“线上线下”的库存一体化。2015年京东还将重点打造供应商协同云，包括：与供应商在计划、订单、采购、发货、结算、补货等全流程协同；开放自营供应商API,与ISV（独立软件开发商）一起打造供应商协同云，建立供应商协同云生态；正式开放给供应商自营数据，与供应商在数据层面真正协同，帮助各行业供应商完善产品、生产、采购等。
为与供应商数据协同，“京东罗盘-供应商版”面向自营供应商，提供行业走势、市场的需求、自身的定位、对手的威胁等方面的主题分析，不仅能为决策层提供支持，也能服务于普通的业务人员；不仅能从整个战略层面进行综合分析，还能在具体的战术层面进行详细指导。除此以外，功能涵盖了行业分析、品牌分析、商品分析、属性分析、用户分析、促销分析、专题模型，可为供应商的产品完善及市场定位提供有力的大数据参考，驱动行业的健康有序的发展。
例如，京东和美的“协同计划、预测及补货”项目上线，实现从销售计划到订单预测、到订单补货的深度对接。8月15日京东首次备货计划订单下发美的。这标志双方已经实现战略合作的重要内容--供应链深度协同。
“我们要做全球最卓越的供应链系统，这是我们的目标。”于永利最后强调。京东零售供应链目前在国内领先，国外像亚马逊、沃尔玛，在大数据驱动供应链，销售预测方面还逊于京东，所以不管在中国还是在全球，京东都是很卓越的。
