农夫山泉：从供应链到创意营销

农夫山泉成立于 1996 年，以矿泉水起家。

引入网络规划和供应链计划系统，重新定位预测管理职能，用大数据助力场景营销

首先，农夫山泉引入 IT 工具—供应链计划类系统。农夫山泉在信息化管理方面一直走在同行的前列，有着非常开放的现代化管理理念。

2009 年生产管理部门和物流部门开始寻找合适的供应链计划管理工具。

2010 年首先引入当时还少人问津的供应网络规划工具 LLAMASOFT 进行产能规划、仓储布点规划和发货路径优化 (2010 年仅启用了发货路径优化)。

2011年又引入民企极少关注的供应链计划系统 JDA 实现需求预测、协同计划、主生产计划、补货计划等业务信息化。

在使用了网络规划工具和计划系统后，农夫山泉的 DC 从 20 多个减少到 5个，也结束了办事处提报 1+3月销售预测的历史，改由生管部按历史数据做统计预测、办事处进行调整，使用调整之后的12个月的共识预测驱动供应链计划 (供应链决定最终预测)。

很多企业会认为供应链远离市场和客户，为何它要来主导预测? 其实消费品预测不是跑市场跑出来的，而是分析出来的。而熟悉前端市场的业务人员所获得的经验更多是感性和碎片化的，如铺货率，促销计划执行率，竞品情况等等，这些因素不是预测的主导因素，而是影响因素，所以，销售更加适合成为预测的支持者，并且他们的天职不是做预测，做计划，而是攻城略地，抢占市场，他们更多激情而非理性。

除此之外，从2011年开始，SAP 和农夫山泉开始共同开发基于“饮用水”这个产业形态中，运输环境的数据场景。农夫山泉在全国有十多个水源地。农夫山泉把水灌装、配送、上架，一瓶超市售价2元 的550ml饮用水，但是其中有3毛钱花在了运输上。如何根据不同的变量因素来控制物流成本，成为问题的核心。

SAP团队和农夫山泉团队开始了场景开发 ，他们将很多数据纳入了进来：高速公路的收费、道路等级、天气、配送中心辐射半径、季节性变化、不同市场的售价、不同渠道的费用、各地的人力成本，甚至突发性的需求(比如某城市召开一次大型运动会)。

利用这些大数据，农夫山泉计算出一套最优的仓储运输方案，使各条线路的运输成本、物流中心设置最佳地点等信息及时呈现；将全国十多个水源地、几百家办事处和配送中心整合到一个体系之中，形成一个动态网状结，进行即时的管控。

让退货、残次等问题与生产基地能够实时连接起来，通过大数据准确获知该生产多少，送多少。农夫山泉最终解决了采购、仓储、配送这条线上的顽症，实现产品运输决策的智能化、物流成本的精准化、运输资源的配置合理化。

同时，SAP也推出了创新性的数据库平台SAP Hana。采用SAP Hana后，同等数据量的计算速度从过去的24小时缩短到了0.67秒，几乎可以做到实时计算结果。而且经过前几年对终端点数据的收集，农夫山泉对终端点情况的熟悉度比经销商还高，开始大幅地削减经销商的数量，以求将终端点完全掌握在自己手中。

现在，农夫山泉可以准确预测销售从而平衡生产；同时将400家办事处、30个配送中心纳入到供应链体系中，形成一个动态网状结构；使退货、残次等问题与生产基地实时连接。

用无人零售芝麻店整合线上会员，推出新品类

无人零售芝麻店是农夫山泉很早就开始布局的，在2018年的时候就已经能够有300万会员了。其最初目的为了解决那些五升水的最后一公里配送。

农夫山泉芝麻店表面上看起来有点像自动售货机，但实际上有两个本质区别：

其一，芝麻店定位为社区中的固定家庭用户，而自动售货机则用于流动散客。所以农夫山泉的芝麻店的里边只卖大桶水。

其二，农夫山泉芝麻店最主要的目的是为了获取用户的消费行为数据，一般就放在你小区的楼下，建立无人零售的会员体系，线下把数据收集起来不断导到线上，来建立线上的无人零售会员体系，其实本质上没有任何区别。

在芝麻店的APP当中，已经开始出现了农夫山泉东北香米，农夫山泉17.5度橙子、农夫山泉调味酱。这才是农夫山泉真正的目的。

芝麻店通过收集用户的消费行为数据来围绕消费者的消费行为场景来做供应链层面上的转型和升级，做全产业链上的供应布局。所以农夫山泉早就已经不是一个卖矿泉水的企业了，农夫山泉芝麻店成了无人零售小超市。开始卖大米、粮油、橙子、调味酱，而且他已经把用户的数据已经收集好了，知道用户下一步什么时候需要大米。

所以用户不去超市不去零售店，也依然能在无人零售小超市里边买到农夫山泉的大米、橙子和矿泉水。可以说农夫山泉也是在构建私域流量池。

农夫山泉就发现愿意用农夫山泉来做家庭用水的这些家庭，特别需要健康的家庭食材，这个才是农夫山泉的真正意图所在，在围绕着这样的用户消费行为场景，开始打造健康食材的全产业链。