域名預(yù)訂/競(jìng)價(jià)，好“米”不錯(cuò)過(guò)

近日，一條有關(guān)盒馬鮮生九點(diǎn)半之后扔掉大量海鮮、飯菜等臨期商品的微博引發(fā)熱議。很多網(wǎng)友指責(zé)，中國(guó)仍然不富裕，這種行為未免太浪費(fèi)。

臨期商品，扔還是不扔

據(jù)有關(guān)數(shù)據(jù)顯示：中國(guó)每年丟棄和浪費(fèi)的食物達(dá)1700-1800萬(wàn)噸，大約是全國(guó)食物總產(chǎn)量的6%。而到2018年末，全國(guó)農(nóng)村貧困人口依然有1660萬(wàn)人。

一邊是還沒(méi)有解決溫飽問(wèn)題的貧困人口，一邊是被扔掉的臨期商品。很多網(wǎng)友表示，超市這種處理臨期商品的行為太粗暴，為什么不捐給福利院，免費(fèi)發(fā)給員工做福利或者打折銷售?這樣就會(huì)減少社會(huì)資源的浪費(fèi)，也會(huì)增加企業(yè)的美譽(yù)度。

面對(duì)網(wǎng)友的建議，企業(yè)為什么都不這么做?首先，關(guān)于打折，很多企業(yè)都有完善的折扣機(jī)制，但依然很難避免剩余和損耗。不捐給福利院，主要考慮到可能會(huì)有食品安全隱患，并且還要承擔(dān)包裝、冷鏈、運(yùn)輸?shù)纫幌盗匈M(fèi)用。 免費(fèi)送給員工，就更會(huì)出現(xiàn)員工隱藏商品或者不賣力推銷商品的情況，這就和資本家在生產(chǎn)過(guò)剩時(shí)，把牛奶倒入河里也不免費(fèi)救濟(jì)難民或給員工的原因一樣。綜合比較，“扔掉”應(yīng)該是成本最低的做法，也是目前大部分超市的常規(guī)操作。

需求預(yù)測(cè)，從源頭止損

庫(kù)存浪費(fèi)是零售企業(yè)尤其是食品為主類的零售企業(yè)的共性，除了我們能看到的在末端銷售環(huán)節(jié)產(chǎn)生大量臨期過(guò)期商品，在層層的供應(yīng)鏈采購(gòu)和物流環(huán)節(jié)同樣會(huì)浪費(fèi)很多商品。

在利潤(rùn)和食品安全高壓線面前，企業(yè)難道只有“扔掉”這一條選擇嗎?過(guò)去可能是，而現(xiàn)在已經(jīng)有了更好的方法。

除了把剩余商品贈(zèng)送給有需要的人，還可以從源頭止損 。企業(yè)需要精準(zhǔn)地判斷未來(lái)需求量，提前指導(dǎo)生產(chǎn)或采購(gòu)。以前都是靠經(jīng)驗(yàn)，而現(xiàn)在可以通過(guò)大數(shù)據(jù)分析和AI預(yù)測(cè)追蹤用戶消費(fèi)行為，精準(zhǔn)預(yù)測(cè)市場(chǎng)需求，控制進(jìn)貨量，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)銷平衡或購(gòu)銷平衡。

觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)AI預(yù)測(cè)

根據(jù)預(yù)測(cè)銷量提前向產(chǎn)地訂貨，保證到期充足的供應(yīng)，提前布局倉(cāng)儲(chǔ)物流，縮短商品從采購(gòu)至到達(dá)用戶所需的時(shí)間，在及時(shí)滿足現(xiàn)貨率的前提下最大限度減少報(bào)廢損失。

盒馬鮮生在這次風(fēng)波后也提到，未來(lái)，“將根據(jù)門店情況進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，保證日日新鮮，嚴(yán)控訂貨量盡量接近實(shí)際購(gòu)買量。”

做公益，我們有自己的方式

隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能的發(fā)展，AI預(yù)測(cè)已經(jīng)成功在部分零售品牌身上落地開(kāi)花，數(shù)據(jù)量越大，精準(zhǔn)度將越高。

在和某鞋服巨頭的合作中，觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)通過(guò)AI成功預(yù)測(cè)出其門店國(guó)慶期間每天的人流量，幫助提前優(yōu)化排班，較之歷史同期，門店人效提升了33%以上 。

某連鎖巨頭也將觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)的AI產(chǎn)品應(yīng)用到單店生鮮水果的銷量預(yù)測(cè)中，較之前已有的模型，準(zhǔn)確率得到了大幅提升。

通過(guò)幫某連鎖便利店品牌做鮮食銷售預(yù)測(cè)，使其人工報(bào)廢率下降了10%。

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不能用臨期商品被動(dòng)去做慈善，但是，企業(yè)可以通過(guò)AI預(yù)測(cè)減少報(bào)損率，降低成本，提高營(yíng)業(yè)額，把增加的收入投入到更多的社會(huì)公益中。 提高整個(gè)社會(huì)的資源利用率，減少浪費(fèi)，促進(jìn)供需平衡，實(shí)現(xiàn)利益最大化。

由于在智能訂貨上的出色表現(xiàn)，9月26日，觀遠(yuǎn)算法團(tuán)隊(duì)成員將接受沃爾瑪中國(guó)總部邀請(qǐng) ，遠(yuǎn)赴英國(guó)利茲，去參加他們的全球CMO/COO峰會(huì) ，現(xiàn)場(chǎng)分享與沃爾瑪通過(guò)智能訂貨，提升銷售，降低報(bào)廢的合作案例。

活動(dòng)結(jié)束后，我們將持續(xù)報(bào)道，AI預(yù)測(cè)在國(guó)際上更多零售企業(yè)中的落地應(yīng)用案例。

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