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零售行业的供应链优化
随着客户需求的变化，零售行业也在加速变革。 高达 74% 的消费者表示，他们更有可能在收到当天交付的产品后从公司再次购买。 在商店中，如果某个产品未在货架上，客户可以通过移动电话从另一家零售商订购。
零售商必须进行供应链优化才能满足甚至超出客户预期。 在优化中，你可以了解存在于采购、物流和交付过程中的运营瓶颈。
供应链优化的业务成果
供应链优化取决于如何创建现代化数据环境，该环境会从孤立源收集信息、创建单一事实源，并桥接系统之间的差距，以提供全面的情况。 可以将此可见性用于以下活动：
改进需求预测：零售商可以通过实时分析优化劳动力和物流，并有效地预测需求。
推动运营变革并提升效率：可以通过业务的统一视图优化现有流程。 可以通过数据、分析和 AI 将运营数据转换为可操作的见解。
降低成本并改进客户体验：使用分析功能分析供应链数据有助于你为客户提供适当的产品。 在客户需要时为客户提供产品可减少不必要的库存。
提高货物和发货过程的安全性：现代化数据环境可优化物流。 它通过跟踪整个供应链的资产来减少损失。
供应链优化面临的最大挑战
零售组织可能有互不关联的业务流程和数据孤岛。 这种情况使得零售组织难以快速、自信、准确地进行决策。 供应链优化有三个主要挑战：
- 零售商缺少基础结构来改进库存管理和成本节约。
- 零售商对关键数据的可见性有限，很少进行数字反馈，因此缺乏敏捷性和响应速度。
- 零售商缺乏发现和识别供应链体验中的模式的能力。
这些挑战十分严峻。 使用适当的技术解决方案可以克服这些挑战。
Microsoft 如何帮助零售商优化供应链
Microsoft Azure 提供一流的分析和 IoT 服务。 使用这些产品/服务，你可以创建单个数据源，并通过连接数据孤岛获得供应链可见性。
我们的方法将实时 IoT 见解以分层方式置于统一的零售数据视图上。
收集和引入数据：使用 Azure IoT 中心和 Azure 事件中心从以下源收集和引入数据：
- 销售点交易
- 在线和移动购买
- 社交媒体
- 设备和 IoT 传感器
- 供应链或仓库运营
消除数据孤岛：使用 Azure Data Lake Storage 和 Azure Cosmos DB 存储数据。 此方法消除了数据孤岛，从而确保数据的安全性和可用性。 此方法还可以实现可伸缩性。
进行复杂的数据分析：使用 Azure Synapse Analytics 进行跨系统统一分析。 快速地对运营和事务工厂数据进行复杂的查询。
可视化分析输出：与 Power BI 集成，以提高运营效率、降低成本并优化性能。 可以可视化分析输出，例如以下信息：
- 合同周期优化
- 可承诺量
- 价格弹性分析
- 路线规划和计划
- 需求预测
供应链优化成功案例
了解 Anheuser-Busch InBev 如何使用 Microsoft Azure 来开发业务解决方案。
后续步骤
若要详细了解零售客户的另一战略驱动因素，请参阅构建管理优化。
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