洞察解析

關鍵報告:大數據時代如何從供應鏈海量資料中獵尋金雞母或害群之馬

勤業眾信聯合會計師事務所風險諮詢服務 / 張益紳副總經理、邱銳澤經理、林怡君顧問

優化供應商組合,降低成本

透過採購行為模型的模擬試算,配合運用大數據所得到的各項數據,可計算不同情境下供應商組合的成本。使企業能更全面地考量各種變數,選擇最佳的供應商組合,進而使產品的成本估算更為精準。

提升銷售預測準確度,最大化利潤

現今資訊的蒐集不再僅限於生產至銷售的數據,企業可自社群網路獲取顧客的滿意度與產品反應,甚至蒐集競爭對手的價格與消費者心得等,進而將這些質化與量化的資訊結合實際銷售資料,分析後回饋至產品設計與定價,並將資訊轉換成商品訂價模型,預測不同定價時的消費者需求。除事前的定價計算與銷售預測外,銷售資料亦可結合物聯網蒐集到的相關數據,協助企業研究消費者行為,進而辨識出最佳商品組合或是陳設。

有效優化庫存,實現供應鏈管理自動化

利用海量數據實現供應鏈管理自動化,有效降低執行成本。藉由綜合分析採購記錄、訂單數量、安全庫存量等資訊,得到精準的預測、應採購的時間與數量,讓過去須由人工判斷的採購決策,透過大數據的分析自動化生成,甚至分析各個倉別的存貨狀況,進行存貨分配以優化不同地區的庫存水位。

大數據使客製化變得更有可能

企業善加運用大量且快速的數據,能降低過去因為資訊不足或偏差導致的長鞭效應,使達到客製化目標的可能性更高也更為容易。

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