沃爾瑪經典數據案例：啤酒與尿布

沃爾瑪從上個世紀 90 年代嘗試將 Aprior 算 法引入到 POS機數據分析中，并獲得了成功，于是產生了“啤酒與尿布”的故事：20世紀90年代的美國沃爾瑪超市中，沃爾瑪分析銷售數據時發(fā)現了一個令人難于理解的現象：在某些特定的情況下，“啤酒”與“尿布”兩件看上去毫無關系的商品會經常出現在同一個購物籃中，這種獨特的銷售現象引起了管理人員的注意，經過后續(xù)調查發(fā)現，這種現象出現在年輕的父親身上。因為父親在購買尿布的同時，往往會順便為自己購買啤酒，這樣就會出現兩件看上去不相干的商品經常會出現在同一個購物籃的現象。于是在沃爾瑪貨架上將兩樣商品擺在附近促進銷售，從而也觸發(fā)了數據分析對銷售與采購供應鏈管理的實踐應用。

亞伯拉罕林肯曾說過：“給我六個小時砍倒一棵樹，我會先花四小時磨斧頭。磨斧頭就是各種數據整理。一個職業(yè)的采購”磨斧頭”是通過分析在執(zhí)行前各種信息數據找出能提高業(yè)績的最大機會。如通過年度支出分析清楚大額采購成本管理重點，采購流程審批時間過長可以提出流程優(yōu)化機會。不幸的是，大多數采購團隊抱著“只是把它做了”的心態(tài), 僅僅做了”表面分析”的統(tǒng)計。

經濟不確定性的增長，決策難度愈加困難，采購成本可能會成為許多組織的焦點。因此，數據管理顯得尤為重要。但隨著當數據剛取得時，可能雜亂無章，看不出規(guī)律，通過作圖、造表、用各種形式的方程擬合，計算某些特征量等手段探索規(guī)律性的可能形式，即往什么方向和用何種方式去尋找和揭示隱含在數據中的規(guī)律性。這意味著：

采購周期財務分析發(fā)現成本大戶，通過替代品或設計優(yōu)化，降低成本；

供應商訂單數據分析發(fā)現供應商布局的不合理性，優(yōu)化供應商策略； 

供應商工程師交流活動采購數據優(yōu)化；

大量時間將花在從大量數據中篩選出可互換零件，SKU品種可以降低；

BOM產品工藝數據對訂單交貨期優(yōu)化；

管理者急于降低公司的成本風險，如何設置合理改善指標；

管理者們會作出的反應是快速地開始工作并通過一個一個地挖掘分類支出,直到達到他們的目標......

供應鏈管理者應該問數據如何來識別機會并排出優(yōu)先級，而不是滿足于指標的實現。新技術正在使我們比以往任何時候都更容易訪問數據并得到支出數據分析。為了讓企業(yè)從這些工具中獲益最大，管理者們必須開始學會依靠數據來進行決策。

只有當供應鏈管理者要求采購團隊對數據有深入的了解時，一個組織的分析能力才能提高。分析做的不僅僅是測量結果，還包括提升結果。

技術上的突破使我們能夠自動識別和清洗和冗余數據,并識別出機會, 比如降低成本系數。而不用等待IT龐大的分析策略并逐級落實下來，采購應該開始利用新技術，幫助解實時解決緊急的業(yè)務問題，提高他們的分析能力。

各位供應鏈管理者，您是否經常磨斧頭呢？