从‘利拉德时间’看‘数字化供应链’原创
金蝶云社区-郭奇
郭奇
3人赞赏了该文章 314次浏览 未经作者许可,禁止转载编辑于2021年09月15日 14:47:44

‘利拉德时间’说的是达米恩·利拉德(Damian Lillard),一位美国职业篮球运动员,目前效力于NBA(美国职业篮球联赛)波特兰开拓者队(Portland Trail Blazers)。‘利拉德时间’来源于达米恩·利拉德的标志性动作‘点手腕’,看上去就好像有一块手表一样。达米恩·利拉德是‘关键球’(决定比赛输赢的球)大师,‘利拉德时间’是对他处理‘关键球’自信、稳定的赞誉。

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做为一个伪球迷,今天为什么要从达米恩·利拉德谈起呢?NBA(2018~2019赛季)季后赛(Playoffs)正在如火如荼进行中,第一轮赛程的一组对阵正是达米恩·利拉德所在的波特兰开拓者队(Portland Trail Blazers)和俄克拉荷马城雷霆队(Oklahoma City Thunder)。两支队伍在常规赛表现如何?(常规赛是30支球队之间进行的轮回赛,每支球队都需要参加82场比赛)

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(数据来源,NBA中国官方网站,仅供参考。)

波特兰开拓者队综合排名略胜一筹,但大家在赛前却统统不看好波特兰开拓者队。原因主要有两点:1、常规赛对阵俄克拉荷马城雷霆队被横扫(居然没有赢一场,就好像我上学时候平均分我们比得过别人,可单个科目就未必了。)2、波特兰开拓者队主力球员尤素夫·努尔基奇(Jusuf Nurkic)受伤,无法参赛。尤素夫·努尔基奇2018~2019赛季场均得分15.6,场均篮板10.4,这让情势对波特兰开拓者队更加不利。(就好像本来化学就学得相对不好,结果去考化学那天还发烧了)我们来参照一下美国赌城博彩公司在开赛前给出的赔率,波特兰开拓者队的确不被看好。

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(数据来源,体坛周报新闻客户端,其中数字为负值且绝对值越大则表示晋级下一轮可能越高。)

比赛结果出人意料,波特兰开拓者队4:1大胜俄克拉荷马城雷霆队(季后赛为淘汰赛,一组对阵中先获胜4场者晋级下一轮),最后一场比赛达米恩·利拉德在37尺(约12米)超远距离命中绝杀3分球,且全场比赛拿下50分7篮板6助攻。

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现在的NBA每一位教练组成员,每一名球员,每一场比赛的所有表现都会以视频、音频以及‘数字化’的形式被感知、记录、查询、对比和追溯。在这样的‘数字化’环境下,也许我们仍然无法准确预测一组对阵的胜负(注意,是一组对阵而不是一场比赛)。

再看看我们的生活中。周末中午去煎饼铺买煎饼和酸辣粉,排在前面的小姑娘说要一份‘紫米’皮的煎饼,做煎饼的姐姐说‘不好意思,只有杂粮皮的了’,小姑娘觉得无所谓,买了煎饼和凉皮。接着去隔壁的书报亭大哥那去买雪糕,后面进来的小伙子非得要听装的北冰洋,结果大哥这只有瓶装的,大哥反复诋毁说“北冰洋又贵,又不好喝”,让小伙子换个别的喝。

总结来说,如果我们有一个便利店,可以卖可口可乐和百事可乐两种品牌的可乐,每种可乐可以卖330ml和500ml两种SKU,客户拿着330ml的可口可乐让你结账,你确定他/她本来就想买这个SKU吗?(也许百事可乐330ml缺货,也许500ml可口可乐缺货。)我们自己经营了一段时间后,经营收据沉淀下来,怎样调整规格与进货量才能使收益最大?如果想新引进新的SKU(如雪碧),怎样确定引进哪些规格?

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(图片来源于网络,仅供参考。)

上面的这些场景给了我们什么启发?上面的零售店店主们的品类决策对不对?我们怎样避免‘少数派报告’?(2002年上映,史蒂文·斯皮尔伯格导演,汤姆·克鲁斯、柯林·法瑞尔等主演的科幻悬疑电影)‘数字化供应链’是否解决了没有被‘数字化’之前的困境与挑战?

“我们拥有海量数据,同时我们也在寻求更多信息。”,“许多零售商都陷入以下困境:他们拥有大量数据,却缺乏数据洞察力。”上面内容来源于《零售新科学(数据决策如何驱动供应链变革与绩效提升)》一书。

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(图片来源于网络,仅供参考。)

启发一:‘数字化供应链’实践是‘数字决策’和‘管理决策’的角力与融合。

“Forecasting is not rocket science; a great deal of judgement goes into it.” (来源于《Fundamentals of Demand Planning & Forecasting》一书)‘数字决策’和‘管理决策’的角力与融合不断深入,‘数字化供应链’在企业实践中可能产生新的‘权、责、利’分配机制。

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(图片来源《零售新科学(数据决策如何驱动供应链变革与绩效提升)》第二章,品类规划,Page51,52,62)

启发二:‘数字化供应链’对基本面的要求更突出。

‘数字化供应链’对数学、哲学等基本面要求更高。来看几组有意思的实验数据,你会发现想混淆相关性和因果关系是很容易的。

“首先,每年在游泳池淹死人数的变化趋势和尼古拉斯·凯奇(Nicolas Cage)每年出现在不同电影中的次数变化趋势存在着非常强的相关性。”


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“其次,每年人均奶酪消耗量和每年被床单缠住而窒息的人数也存在着非常强的相关性。”

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(以上文字及图片来源,36氪《所谓成功人士的优秀习惯,你根本不用学》)

启发三:‘人’的因素始终是第一位。

达米恩·利拉德在绝杀雷霆后接受采访,解释了自己为什么在最后时刻选择用超远三分来终结比赛,“我不想让裁判来决定比赛,不想让裁判们去做是否有接触犯规的判断”。这种舍我其谁的领袖气质深深震撼着我们。也许未来,我们生活在‘数字化’时代,我们很‘懒’让大数据说了算,但我们心中都住着一个‘少数派报告’中的John(汤姆克鲁斯)。

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