Gartner~2013年前25大供應鏈廠商出爐，蘋果居冠|數位時代 BusinessNext

國際研究暨顧問機構Gartner公布第九屆全球前25大供應鏈廠商排名，此項研究旨在提升供應鏈秩序的認知，並了解其對產業界的影響。

Gartner副總裁Debra Hofman表示：「全球前25大供應鏈廠商排名的核心為需求導向的領導概念。Gartner自2003年起致力於研究與撰文討論需求導向的實務，強調廠商的演進歷程─從舊有的『被動式』供應鏈模式，進化至將需求、供給及產品整合為價值網絡的模式，一個隨時因應需求變化協調出具獲利性的模式。」

除了長期領導市場的廠商所做的創舉，2013年前25大供應鏈廠商排名中亦出現了三家新興值得學習的成長產業廠商，另有兩家新進廠商晉身前五大排名。2013年的前五大廠商排名當中，除了去年亦在榜上的蘋果（Apple）、麥當勞（McDonald's）與亞馬遜（Amazon）之外，亦有今年新躋身前五大且穩定成長的英特爾（Intel）和聯合利華（Unilever）。此外，福特（Ford）、聯想（Lenovo）與高通（Qualcomm）亦為本年度進入前25大排名的三家供應鏈廠商。

蘋果創下紀錄，連續六年穩坐Gartner供應鏈廠商排名的龍頭，於五項評選標準當中皆遠勝其他對手（參見表一）。蘋果再度於「同業評選」中蟬連第一，獲得75%的最高分票。去年的第二、三名廠商今年排名互換，由麥當勞取得第二，亞馬遜位居第三。然而，該排名並未反映在「同業評選」上。亞馬遜在「同業評選」項目中排名第二，緊追蘋果在後，幾乎完全消除了前幾年的落後差距，同時快速追趕蘋果。

表一、2013年前25大供應鏈廠商排名
排名	廠商	同業評選¹ (172位投票者) (25%)	Gartner評選¹ (33位投票者) (25%)	三年加權總資產報酬率² (25%)	存貨周轉率³ (15%)	三年加權營收成長率⁴ (10%)	綜合評分⁵
1	蘋果Apple	3203	470	22.3%	82.7	52.5%	9.51
2	麥當勞McDonald's	1197	353	15.8%	147.5	5.9%	5.87
3	亞馬遜Amazon.com	3115	475	1.9%	9.3	33.6%	5.86
4	聯合利華Unilever	1469	522	10.5%	6.5	9.0%	5.04
5	英特爾Intel	756	515	15.6%	4.2	11.4%	4.97
6	寶僑P&G	1901	493	8.6%	5.8	3.6%	4.91
7	思科系統 Cisco Systems	1167	517	8.5%	11.2	7.8%	4.67
8	三星電子 Samsung Electronics	1264	298	11.6%	18.5	15.7%	4.35
9	可口可樂 Coca Cola Company	1779	278	11.7%	5.5	14.0%	4.33
10	高露潔棕欖 Colgate-Palmolive	794	324	18.9%	5.2	3.6%	4.27
11	戴爾Dell	1409	342	6.2%	30.7	-0.6%	4.05
12	Inditex	745	221	18.0%	4.2	13.4%	3.85
13	沃爾瑪 Wal-Mart Stores	1629	282	8.8%	8.1	4.9%	3.79
14	Nike	955	236	14.1%	4.2	10.6%	3.62
15	星巴克Starbucks	808	159	16.5%	4.8	11.5%	3.41
16	百事公司PepsiCo	810	314	8.6%	7.8	10.5%	3.41
17	H&M	399	41	28.2%	3.7	6.7%	3.22
18	Caterpillar	714	247	5.8%	2.8	23.4%	2.91
19	3M	999	105	13.3%	4.2	6.9%	2.87
20	聯想集團 Lenovo Group	397	211	2.5%	22.2	29.8%	2.75
21	雀巢Nestlé	679	112	13.3%	5.1	-0.6%	2.51
22	福特汽車 Ford Motor	552	231	5.7%	15.1	3.1%	2.51
23	康明斯Cummins	74	139	13.3%	5.3	13.5%	2.48
24	高通Qualcomm	122	45	12.7%	8.5	25.9%	2.37
25	嬌生 Johnson & Johnson	730	144	9.6%	2.9	3.3%	2.35
註： 1. Gartner與同業評選：根據各評審團強迫排名順序與需求導向價值鏈領導廠商定義之比較 2.三年加權資產報酬率（ROA）： ((2012 淨收益/2012總資產)50%)+(2011淨收益/2011總資產)30%)+((2010淨收益/2010總資產)20%) 3.*存貨周轉率：2012年銷貨成本/2012年平均存貨 4.三年加權營收成長率：((2012年與2011年營收差額)50%)+((2011年與2010年營收差額)30%)+(2010年與2009年營收差額)20%) 5.*綜合評分： (同業評比25%)+(Gartner研究評比25%)+(資產報酬率25%)+(存貨周轉率15%)+(營收成長率*10%) 以上數據採用2012年可得數據，若缺少2012年相關數據，則參考最近一年全年整體的數字。所有原始數據均先以10點評量分類後才進行計算。資料來源：Gartner（2013年5月）

Gartner分析師針對今年的供應鏈領導廠商排名提出出三項顯著的趨勢：

新的績效提升領域

許多廠商在建立橫跨分散業務的端對端供應鏈基礎構成要素，專注改善核心供應鏈功能，並在不同業務間創造更多共通的流程與系統。部分更先進的廠商則於此一基礎上規劃各式各樣的方案，包括：端對端的供應鏈切割、簡化、服務成本分析、多層次的透明度，以及供應網路最佳化。

Gartner研究總監Stan Aronow表示：「頂尖廠商的差別為其處於上述創新中之生命週期。領導廠商早已跨越理論的階段，早早就執行其他人剛開始考慮要做的事。這讓他們能夠發現全新且創新的方法來運用這些能力，發掘一些原本始料未及的綜效與契機。領導廠商發現，結合他們正在部署的這些能力能夠帶來新的績效提升領域，提供他們一套全新的工具，能將業務最佳化以大幅超越競爭對手。」

更智慧的全新成長方式

在成長趨緩的大環境下，或許很多企業都認為應該節省支出，並且回頭專注改善供應鏈以節省成本和提升效率以提升企業獲利能力。相反地，2013年的領導廠商卻擁抱新的成長方式，採取更加智慧的做事方法。

Hofman表示：「對各產業的領導廠商來說，其供應鏈部門已不再狹隘地專注於提升效率和降低成本，他們視自己為成長的推手，而其執行長也抱持著同樣看法。企業內的合作就是一種『更智慧』的成長方式。例如，領先的高科技和消費產品廠商皆利用跨功能團隊（包括銷售、行銷、營運和IT）來開拓新的市場，以整體方式設計出步調一致的切入策略：從客戶著手並設計適當的產品、定價、毛利目標、服務等級，以及供應鏈網路設計與交易，這些全都朝著同一個目標前進。」

掌握人才的心

招募、培養並留用供應鏈人才一直是企業的要務，而Gartner在這方面也不斷發表許多研究。企業正投入時間和資源從事各種計劃，包括：擴大與大學合作、輪作計劃、改善供應鏈職涯規劃、多元管道進修選項、供應鏈認證計劃、供應鏈領導人才培育等等。

Aronow表示：「領導的供應鏈部門已跳脫特定的人才計劃，開始探討供應鏈團隊激勵因素的根本。對他們而言，重要的是心的投入，而不只是智慧的投入；是點燃工作的熱情與衝勁，而非只是循規蹈矩。這些部門所採用的激勵語言包括：希望成為一家『指標企業』，或者成為供應鏈領域的『僱主首選』。他們所追求的不僅是讓個人行動與企業目標結合而已，而是更遠大的激勵目標。」

在 AI 快速進入企業營運核心的時代，數據不再只是被動的分析素材，而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據，例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據，但因這些數據分散於不同系統，缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據（Metadata）定義，導致難以整合與分析，同時，也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰，Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務，如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案，並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程，從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用，讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化，大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎，以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設？

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出，在 AI 驅動的時代，數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是：建構標準化的數據採集與處理管線，透過統一的工程規範，確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性；其次是定義語義清晰的元數據（Metadata）體系，確保數據能夠被 AI 理解與使用，從而產出具備可靠性的產出結果；再來是打破企業內部的「數據孤島」，透過完整整合線上（Web/App）行為與線下（POS/CRM）會員資訊，建構全方位的會員數據輪廓，精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後，數據的價值隨時間遞減，AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」，因此，數據的持續更新與自動化維護，不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳，還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說，在 Vpon 團隊的協助下，台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料，並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析，將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應，並基於此高效率基礎，進一步開發不同業務主題的預測與分群模型，提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實：Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」？

有了堅實的數據底座後，下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出，在變化快速的零售與數位行銷市場中，速度就是競爭力。然而，仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去，當行銷或業務人員需要數據支持時，通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求，才會進到後續的資料清理、建模與分析，最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程，不僅拖慢了決策效率，更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程，將數據處理轉化為數據服務，透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐，讓非技術人員不用編寫程式碼，即可自行組合維度，大幅縮短從需求到執行的距離，將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入，不僅有助於提升效率，更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力，讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

以 AI Agent 重塑數據使用方式，讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度，更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示，在數位轉型的過程中，許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合，更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據，有鑑於此，Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據，極大化第三方數據成效：

第一，以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表，即時掌握市場動態，加速決策下達與決策品質。

第二，透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限，可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三，藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向（Rule-based）轉變為關聯導向，以關聯分析擴大受眾範圍，協助品牌找出更多潛在客群。

第四，推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因，釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材，藉此優化廣告投放內容，持續提升轉換率。

陳文謙表示：「透過 AI Agent 的輔助，品牌不僅能更快完成數據分析，也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議，降低跨部門溝通成本，讓數據真正參與決策流程。」

鏈結數據生態夥伴，以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率，Vpon 也持續拓展數據生態圈，協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示，跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺，但透過數據整合與 AI 分析，品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明，透過雙方的獨家合作，企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源，深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型，以及不同客群的價格敏感度與回購行為等，將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察，成為品牌出海的重要工具。

簡言之，對零售品牌而言，跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器，也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局，讓品牌在拓展國際市場時，可以更有效率地接觸潛在客群，放大行銷效益。

展望未來，Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務，幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環，希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長，打造互利共贏的數據生態。