【2013中国技术商业论坛精彩回顾】【电商】【 1号店:供应链中的“道法术”】

标签:大数据电子商务供应链管理1号店数据社会

访客:41421  发表于:2013-11-21 17:49:27

【2013中国技术商业论坛精彩回顾】【电商】【 1号店:供应链中的“道法术”】

           1号店副总裁 王欣磊

一号店是做超市品类的,供应链的管理是很重要的环节。这个环节里涉及到很多数据、系统,怎么样去更好地服务于供应链。针对这个话题,我讲一下我们的道、术、法,里面都是很实在的我们日常碰得到的一些问题。

前瞻之道

对于电商来讲,很重要的一点应该是前端取决于后端,前端是销售和营销的这一端,后端就是供应链。现在我们碰到很大问题,是后端不断影响前端。在这个过程当中,我们深刻的体会是如果我们能够有一个通往未来的时间通道就好了,让我们看看半年之后的销量,或者一年之后的销量会怎么样,甚至是明年的销量会怎么样,对我们的供应链来讲就非常好了。7月份我们周年庆的时候,第一个星期前三天就给供应链带来了非常大的压力,那时候就开始收缩前端销售的力度,来确保供应链的流畅。相信今年的双11,也会引起中国的商品流通供应链的大猜测。

我们之所以讲要有前瞻之道,因为现在的业务模式非常多,有我们的自主营销的部分,还有很多商品是通过开放平台的模式,是通过我们的供应链配送出去。今年我们也开出来生鲜的频道,它要求冷链、冷藏冷冻的设备。还有现在在做一些散购的模式,类似唯品会,它是要求服装是快进快出的模式。我们现在自营的就有几十万种SKU,品种从一开始做的食品饮料到日用品,逐步地向电器、家居、服装,这样的品类发展。第一,随着我们的SKU越来越多,怎么样进行仓库的分拨?我们不可能在一个超级大的仓库,把所有的SKU放里面。第二,即使你有一个超级大的仓库,运营成本也是非常高的。去想象一下,如果你有一个像飞机场那么大的仓库,去捡货的过程就是非常的吃力的,包括供应商的送货、上架、捡货、补货这样的过程。随着我们的模式越来越多,对应的后端的要求越来越高,这个时候就要求我们把系统怎么样去做得更加的灵活性,更加有前瞻性。

很多电商都是自己开发大量的内部的系统。包括前端的系统,后端的ERP的系统, WMS(仓库管理系统)、配送系统,都是我们自己开发的,因为一头的变化非常大,我们很难想象如果仅依赖于第三方系统它的接口会怎么样。举一个例子,我们了解到沃尔玛.COM,一开始它完全是利用第三方的系统,它前端是用了买下来的OTG的系统,中间的MSIBM的,CMS系统是用的另外一家,搜索也是用另外一家。每一家厂家都不可能为你去做太多的灵活定制的。当它的业务发生变化的时候,你要做一个调整,哪怕一个数据发生变化,你都要在所有的系统里面去同步,它是非常难去做调整的。这个也就为是很多电商企业自己做系统,来确保它的柔性的发展。

另外供应链系统的很大的问题,开仓。因为我们目前来讲可能更多的是在北上广这样的一线城市发展,我们也在逐步地渗透到二线城市里面去,比如我们在成都、武汉、济南都开了仓库,怎样决定是不是开仓库,其实是一个很复杂的测算系统。首先我们要去申请开仓的是我们老板就会问为什么要开,开了之后成本是不是会下降,下降之后会不会带来流量的上升或者定单的上升,这一系列问题都需要做很大的决定。比如说我们要选择多大的仓库,这就是一个很大的问题。比如说一开始我们就发现,我们最近在泉州和济南都开了仓库,但是发现一开始定的仓库太小了,为什么?太小会有很大的问题。属于我们仓库太小的话,我们放的SKU就会很少,SKU放的很少的话,拆单率就会很高。拆单率很高的话,其实它的成本是上升的。大家想象一下,如果你下一个定单,我既要把一部分的商品是北京送过去,一部分是从济南送过去,这个就产生了两个配送的费用,这两个配送的费用,一个是用户体验不好,一个是成本会增加,这里面就需要做很多测算。

拿济南做例子,山东的消费者并不只看到济南仓库的这些商品,他是所有的商品都能够看到的。前面要给消费者很丰富的SKU数量,同时我又要能够在本地通过有限的仓库,给他提供更快、更好的物流配送的服务。这个对我们来讲是做了很大的一套系统,多地多仓这个系统是非常复杂的,亚马逊也在做这方面的系统,就像计算机里缓存的机制,像现在仓储系统也是相当于一个缓存,只是一个前置的仓库,目标就是怎么样提高它的集中率,就不断地需要用很多数据的方法,去做这方面的工作。包括在前端对商品的价格、设置、促销都会有很多问题,需要通过系统来对它进行更好的优化。对于供应链来讲,在不断生长过程当中,我们要通过数据做充分的预测,去提高它的集中率,这个是我们讲的前瞻之道。

现在我们是在逐步扩展全国的配送网络,在全国40个城市有200个配送队伍,同时我们在做供应链开放平台,为很多的供应商或者传统企业提供服务,他都可以去享受我们整个供应链的服务。

【平衡之术】

第二点就是一个平衡。现在供应链最大的挑战就是它的整体的成本,怎么样去在系统里面取得一定的平衡。一方面我们有消费者的体验,假设我在济南没有仓库的话,一个山东的消费者要从一号店买东西,必须从北京的仓库给他发过去,这个时候就有两点,一点是他陪送的速度比较慢,一般要到第三天才能收到。第二个是需要收取一定的配送的费用,一般都在是北上广深满百包邮的,我们是所有的电商里面包邮的门槛最是高的,因为我们卖的品种多,在每一个定单里面,平均有16.7件商品,这个是远远超过其他的B2C,其他的B2C平均在两件左右,所以我们的商品数量特别多,而且特别重。第三点,像液体特别商品的包装会非常非常严谨。在这种情况下,我们的整个配送的成本是非常高的,我们既要考虑到用户的体验,让他尽量快的能够收到,运费也不要太高,所以我们希望能够在当地开仓。在当地开仓之后,整个的成本也就提高了。所以我们就需要考虑,怎么样达到一个平衡,在考量我们在当地分仓,配备一个什么样的SKU,去满足当地的消费者定单最多。

这个是动态的过程,首先要把前面一段时间的整个定单的数量,作为一个历史数据,然后做一些前瞻的预测,同时也要对近期网站上办的一些促销的数据,做一些前瞻的预测。另外我们也根据季节性的因素,去看它销量可能会有什么样的改变。说起来可能很简单,但是这里面其实都是数据的问题。举个例子来讲,促销的预测,我们是非常难做的,第一个促销非常多,很难去做很多前瞻性的计划,有很多临时性的促销需求。对于做数据模型的人来讲,基础的功能的系统化是非常重要的。第二点,做数据的要人通过业务知识的理解,去掌握数据。我们能不能按照他采购的人去下PU的数据信号去预测他会不会去做一些促销呢。

 这个就是我们讲的仓库的模式,在上海我们有四个大仓,现在也是在做更多的扩张的过程当中。包括未来我们可能会有更大的地方,但是即使再大的地方,仓库也是一个一个独立开的。我们怎样平衡一个地区不同仓库之间的摆放SKU的方法,到底在哪些仓库里放哪些SKU,这里就有很多模式。有一个中心的模式,一个仓库,我把尽量多的SKU都放进去,但是它每个都很少,如果它出现比较低的库存或者缺货就由其他仓库给它补,仓库间的调拨也很复杂。如果说我们要每个仓库都平衡的话,只有说一个仓库放几个品类的商品,这样的话就决定了你肯定是要去采单,这个又是一种测算,要计算到底哪种方法更好,或者对于消费行为来讲,哪一种方法成本更优。

同时我们现在也不可避免的,因为随着我们的单量越来越大,SKU数量越来越多,这是一个几何基数上升的过程,我们就要其计算我是不是能够容忍一定程度的拆单。同时我解决拆单的问题是说我们在仓库里把所有的东西都放好,都配备在一起,把它变成一个包裹,还是说允许我有相隔包裹,但是我在分捡中心甚至在配送站汇总在一起,这就是一个不同的思路了。如果说我仓库复杂,就不得不按照不同的品类分开,这个时候就会产生两个包裹。如果说能在分捡中心,包裹出来之后往配送站送的地方,分捡到哪个配送站,比如这个配送站是去张江的,这个是去浦西的,在这个地方汇合在一起。

优化之法

这个优化,我们在仓库里面怎么样上架到去捡货,捡货完了之后分捡,包装、配送出去。大家想象一下,如果捡货员去30万件商品当中捡出16.7件的话需要多长时间?需要小于80秒。

 

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