Page 122 - {PDF FileName}

BáO CáO VIETNAM CEO INSIGHT 2019 CHUyểN đổI số và Cơ HộI CủA CáC DOANH NGHIỆP vIỆT NAm

2. BÁN lẻ THực PHẩM: Sự KHÁc BIỆT TRONG 2. FOOD RETAIlING: DISTINcTIVENESS IN THE
cHUỗI cUNG ứNG SUPPlY cHAIN

Thực phẩm tươi sống đang trở thành một thị Fresh food is becoming a challenging battleground
trường đầy thách thức trong lĩnh vực bán lẻ tạp hóa in grocery retail as discounters, convenience-store
khi các cửa hàng giảm giá, chuỗi cửa hàng tiện lợi và chains, and online players recognize the power of
người tham gia trực tuyến nhận ra “sức mạnh” của fresh-food categories to drive store visits, basket size,
các loại thực phẩm tươi sống trong việc thu hút lượt and customer loyalty. Retailers constantly have to
ghé thăm cửa hàng, tăng sức mua và lòng trung make difficult trade-offs in the supply chain: order too
thành của khách hàng. Các nhà bán lẻ liên tục phải much, and the food goes to waste; order too little, and
chấp nhận sự đánh đổi đầy khó khăn trong chuỗi they lose sales and erode customer loyalty. With
cung ứng: đặt hàng quá nhiều, thực phẩm bị lãng phí; demand fluctuating daily, how can they know the right
đặt hàng quá ít, họ đánh mất doanh số và dần dần là amount to order?
sự trung thành của khách hàng. Với nhu cầu luôn thay
đổi hàng ngày, làm thế nào họ có thể đặt hàng theo A number of leading players are now revolution-
đúng số lượng? izing their planning through machine learning. Based
on algorithms that allow computers to “learn” from
Một số nhà bán lẻ dẫn đầu hiện đang cách mạng data even without rules-based programming,
hóa kế hoạch của mình thông qua máy học (machine machine learning allows retailers to automate for-
learning). Dựa trên các thuật toán cho phép máy tính merly manual processes and dramatically improve
có thể “học được” từ dữ liệu ngay cả khi không có lập the accuracy of forecasts and orders. Retailers that
trình theo quy tắc, máy học cho phép nhà bán lẻ tự use machine-learning technology for replenishment
động hóa các quy trình thủ công trước đây và cải thiện have seen its impact in many ways—for instance,
đáng kể độ chính xác của các dự báo hay đơn đặt reductions of up to 80 percent in out-of-stock rates,
hàng. Chẳng hạn, các nhà bán lẻ sử dụng công nghệ declines of more than 10 percent in write-offs and
máy học để bổ sung hàng hóa đã thấy tác động của days of inventory on hand, and gross-margin increas-
công nghệ này theo nhiều cách như: giảm tới 80% tỉ es of up to 9 percent.
lệ hết hàng, giảm hơn 10% hàng hóa bị hư hỏng, ngày
tồn kho và tăng lãi gộp lên tới 9%. The histogram in Figure 19 shows the demand
probability for a specific SKU-store-date combination,
Biểu đồ trong Hình 19 cho thấy xác suất nhu cầu in this case, pineapples in Store #123 on June 10.
đối với kết hợp SKU - dự trữ - ngày tháng cụ thể; trong The vertical bars show that stocking four pineapples
trường hợp này, đó là các quả dứa trong Cửa hàng in that store on that day will probably be enough to
#123 vào ngày 10/06. Các thanh đứng cho thấy, bốn meet demand; the store will likely sell most or all of
quả dứa trong cửa hàng vào ngày đó dường như là them, so the risk of having rotten pineapples in the
đáp ứng đủ nhu cầu; cửa hàng có thể sẽ bán gần hết store is small. But what if a customer wants to buy a
hoặc bán hết tất cả số dứa, vì vậy nguy cơ có dứa thối/ fifth or sixth pineapple that day? The store would
hỏng tại cửa hàng là thấp. Nhưng nếu khách hàng lose out on revenue because pineapples would be out
muốn mua một quả dứa thứ năm hoặc thứ sáu vào of stock. The red curve represents the expected
ngày hôm đó thì sao? Cửa hàng sẽ đánh mất doanh value of costs for each stock level, taking into
thu vì hết dứa để bán. Đường cong màu đỏ thể hiện account potential loss of revenue due to out-of-
giá trị chi phí dự kiến cho từng mức dự trữ, có tính đến stocks, as well as potential markdowns and waste. In
khả năng mất doanh thu do hết hàng cũng như các this case, the algorithm identifies a stock level of nine
khoản giảm giá và lãng phí tiềm năng. Trong trường units as optimal.
hợp này, thuật toán xác định mức dự trữ ở chín quả
dứa là tối ưu. The system can align individual ordering deci-

140