自2019年下半年以来，线上消费的爆炸式增长和疫情的供应链扰断给传统零售商带来了颠覆性的挑战。同时，需求迅速变化的消费市场为零售企业带来庞大的滞销SKU数量和呆滞库存。过剩的库存不仅造成了资金占用，持续产生的仓储物流成本和销毁处置费用都成了零售企业的重要痛点。

通过阅读了大量的国际国内的零售行业报告，细分对比中国与欧美零售企业的库存周转水平，发现以食品饮料企业为主的中国品牌商企业样本组的平均库存周转天数为70.8天，约为欧美同类型品牌商的二倍。而中国零售商的库存周转速度已领先欧美，新零售使企业机遇与挑战并存，中国零售商的整体库存周转速率要快于欧美同类型企业。

研究分析发现，中国的综合商超、便利店等零售企业的平均库存周转天数为34.7天，而欧美的百货商店、食品店等零售企业的这一指标比中国要慢上2.3天。中国零售商的优异表现得益于新零售的蓬勃发展，和“线上线下一盘货”的实战经验。

然而，新零售为中国零售商带来销量高、出货快等红利的同时，也为企业供应链带来了新的挑战。大型促销活动的销量通常是指数级暴增，仅靠历史基线已经无法把握的消费者需求，这让企业备货的时候常常一筹莫展，需求预测难度倍增。深度互联网化的千禧一代消费者口味更迭迅速，消费粘性和忠诚度偏低，且需求灵活、不固定，这让企业不得不持续推出新品，品类管理的迟迟无法削减品规，为品类管理也带来了极大挑战。

而具有预测未来销售的能力且能够快速响应需求变化，是影响供应链卓越性的最重要特征。近年供应链领域已经涌现出了不少提升预测准确度的科技手段，例如：通过人工智能和机器学习，来帮助零售商应对不断增长的供应链需求波动及其带来的复杂性。

通过深度学习和分析实时数字信号，来实现自主式供应链。对这些信号或数据源（包括特殊事件、天气、社会趋势和局部需求）的认知分析，使企业计划人员能够根据其可持续发展目标做出明智的决策等。通过这些技术手段辅助人工市场研判，对未来销售进行更前瞻性的精准把控，避免企业盲目生产造成库存积压。

报告节选内容如下：