不確定性成為常態，零售供應鏈為何必須走向即時預測？
隨著人工智慧不斷發展，零售產業也邁入全新轉折點，過往費時費力的管理與經營模式，逐步被機器學習、預測分析與 AI 等技術逐漸顛覆，尤其「數據驅動供應鏈」概念的出現，更將使企業從「被動」解決問題，轉向「主動」預測及規劃，重塑供應鏈營運的全新未來。
傳統供應鏈管理模式已經過時
根據 Gartner 的研究，超過 70% 的零售業領導者坦言，其組織由於缺乏即時供應鏈可視性，導致交貨延誤、成本超支與客戶體驗不佳。尤其到了 2026 年，全球化浪潮與日漸提升的客戶期望、電商加速發展及不可預測的市場環境，已使傳統供應鏈管理模式顯得過時。
因此，透過分析與自動化技術，驅動採購、倉儲、物流及配送等環節的決策，以智慧化數位互聯生態系統為基礎的「數據驅動供應鏈」，正是零售業者走向數位轉型的最佳方案之一。
利用數據分析帶來精準預判
有別於傳統供應鏈通常依賴試算表與延遲報告的模式，數據驅動供應鏈運用即時洞察，持續優化企業的營運流程，帶來預測能力、敏捷性與視覺性的提升，同時強調以客戶為中心，提高顧客忠誠度、滿意度的個人化體驗。
首先在預測能力方面，零售企業顯然不能再僅僅依賴歷史數據做出決策，而是得善加利用 AI 預測需求，以足夠的精準度預判消費者實際需要。
在 AI 模型的輔助下，企業可以透過分析銷售數據、促銷活動、天氣狀況，乃至於社群媒體的輿論模式等，提前數日甚至數週預測需求變化，有效避免庫存過剩問題，或者借助前瞻性洞察防止缺貨情境發生。
根據 McKinsey 先前的調查，使用先進方式預測需求變化的零售業者，最多可以將錯誤率降低 50%，甚至是把庫存持有成本降低最多 15%。
提高可視性、即時應對變動
然而，企業若想建立真正以數據為驅動力的供應鏈，其核心關鍵仍在於適應能力。舉例來說，透過結合預測性洞察與自動化技術，零售企業就能以近乎即時的速度，重新規劃貨運路線或重新分配庫存，以應對各種突發變動。
無論是供應短缺、電商訂單激增，或者是運輸環節的意外中斷，適應能力足夠強大的數據驅動供應鏈，不僅能夠減少停工時間、降低營運成本，更能持續維持客戶滿意度。
此外，供應鏈管理面臨的最大挑戰之一，在於缺乏端到端的透明度，但只要透過現代化的分析技術，企業就得以實現橫跨合作夥伴、供應商、倉儲及經銷商的即時供應鏈可視性。
換句話說，數據驅動供應鏈可以使企業領導者即時發現瓶頸，並追蹤產品自原產地到貨架的完整過程，將潛在風險主動化解。
提升配送品質，維持顧客忠誠
最後，零售企業應該要能夠理解，當代消費者總是期待快速、精準且個人化的配送體驗。
藉由將營運與數據驅動的策略互相結合，企業即可提供彈性配送時段、即時更新進度，甚至推出個人化促銷活動，這些舉措不僅能提升顧客滿意度，更可在競爭日益激烈的市場中，建立客戶的長期忠誠。
尤其 Deloitte 日前公開的報告指出，有超過 60% 的消費者，只要曾經歷兩次糟糕的配送體驗，便會主動轉換品牌進行購物，充分彰顯了數據分析已經成為驅動顧客忠誠度與營收的關鍵因素。
處理資訊、落實策略成最大挑戰
只不過，零售業邁向數據驅動供應鏈轉型，仍然具備多項系統性障礙與挑戰。
舉例來說，若企業的 IT 或 ERP 系統太過老舊，可能就無法處理即時數據；資訊分散於供應商、經銷商與物流服務商之間的「資訊孤島問題」，亦會影響數據驅動供應鏈的的整合成效。
另一方面，數據分析專家的短缺問題，將會嚴重影響企業的進階擴展能力，即便人力能夠補足，早已習慣傳統角色方式的員工，亦可能抗拒信任 AI 所驅動的資訊洞察。
對於多數企業而言，應用數據驅動供應鏈的真正挑戰，其實並不在於如何獲取數據，反而在於如何大規模實施相關策略，確保全公司範圍的政策落實。
兼顧永續發展，AI 將成全新標準
展望更遙遠的未來，到了 2030 年零售業供應鏈的樣貌將改變，許多正在發展中的技術，預期會成為全新標準，包含在數位孿生環境中進行模擬，使企業能夠在供應中斷或需求激增等情境發生前，預先做好相關測試及準備。
此外，AI 系統也會於極少的人工干預下，自主執行日常供應鏈決策；系統內建的分析系統亦會追蹤物流排放量、優化運輸路線，協助企業實現淨零排放目標，兼顧環境永續發展。
由大型語言模型所驅動的營運策略，將會成為 2030 年零售業供應鏈的日常場景，AI 代理將協助管理者以自然語言分析報表、模擬策略並提出行動建議，而願意率先採用數據驅動供應鏈策略的企業，將會掌握引領變革的主導權，不必在後頭苦苦追趕。
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＊本文開放合作夥伴轉載，參考資料：《Prolifics》、《x-hoppers》，首圖來源：GPT-4o
（責任編輯：鄒家彥）