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电商本质上是个库存计划问题

Hugiss  

电商可以说是"速度经济"的代表:消费者不但期望批量经济下的价格、大规模定制下的选择,而且希望鼠标一点、几个小时后就能送货上门。虽说不要店面,但电商的种种成本,远超一般人的想象。很多传统公司跨入电商,例如美特斯邦威、红星美凯龙、飞虎乐购,都是兴冲冲而来,没多久就仓皇撤退,一大原因就是对电商的成本估计不足。

而诸多成本中,一大块就是库存成本。从本质上看,电商是个库存系统。从总库到一级库、二级库,哪些商品该备货、备在哪一级的库、备多少,是个典型的库存计划问题。库存计划不到位,短缺与积压并存,结果是要的没有,不要的却有一大堆。有些电商缺货率动辄百分之二三十,同时呆滞库存比例高达百分之三四十,由此而来的业务损失、库存贬值、削价清仓,成本惊人。而这些问题的解决方案,则离不开库存决策的三部曲:预测、计划和补货

预测

预测方面,电商容易犯两个错误。

  1. 其一是过度依赖销售。虽说销售最熟悉市场,但他们的预测往往是拍脑袋居多,准确率不高。一流的预测由数据开始,由判断结束:基于历史销售数据,通过简单的数学模型制定基准预测,然后加入主观判断,例如节日促销、季节调整等,做出人工调整。由销售主导预测的电商,往往是高库存下的高有货率,虽说保障了销售,但一注销或削价处理呆滞库存,大半年就算白干了。
  2. 其二是预测方法单一,缺乏预测准确性的闭环反馈,预测质量得不到持续提高。虽说所有的预测都是错的,但错多错少还是大有区别。电商产品众多,加上业务节奏太快,公司时时处于救火状态,没多少精力来钻研预测的准确度问题。有些预测模型明知不是最佳,也没时间、或没兴趣寻找更好的模型。结果是预测一直在低水平徘徊,只有教训,没有经验,不断重复低水平错误,也注定整体运营水平没法提高。

计划

计划的核心是设立合理的安全库存,以应对需求和供货上的不确定因素。基于潜在的销售盈利和库存成本,从概率统计角度可设定合适的库存水位,让盈利的期望值最大化。这种概念放在单个商品上很抽象,也可能很不准确;但成千上万个产品放在一起,总体结果的可预测性还是相当高。这就如赌场,你可能在一个赌徒身上输掉很多,但在众多赌徒身上,赌场的赢面总是更大。电商就如赌场,而赢面的大小取决于安全库存的设置。

在管理粗放的电商,安全库存的设置要么是单凭经验,要么是方法单一,对于毛利率不同、销售特征不同的商品不能区别对待。有些电商没有概率统计的概念,以确定性的方法应对充满不确定性的商业环境,库存计划的水平就可想而知,短缺、积压就成了家常便饭。预测准确度低、安全库存设置不合理,很多电商输就输在计划上,虽说其执行一年强过一年,公司的运作水平却不见提高,原因就在这里。

补货执行

  • 一流的电商从预测开始,由预测导入计划,最后是补货执行。
  • 二流的电商正好相反,一头扑在补货执行上,结果是越执行越忙,从上到下陷入活在当下的泥淖中不能自拔。

补货执行从把需求计划转换为供应计划开始。这里的关键参数是补货周期,放在采购上就是采购前置期。这些参数随着业务环境和公司的执行力改变而改变。例如淡季的补货速度快,旺季的补货周期长,相应地,这些参数也应做适当调整。在有些电商,这些参数一经设定,就再也不会调整。有些参数明知不准确,还是听之任之。这些参数决定了供应计划的准确度和可执行性。不加调整,注定供应计划就不准确,需要在补货执行中花更多的精力来弥补。所以,看似执行的问题,其实还是个计划问题

补货执行的另一个关键是供应商和物流商的管理,因为他们是补货任务的具体执行者。电商产品开发周期短、时效性强,留给战略寻源的时间很少,给选择合适的供应商带来挑战,为日后的供应商绩效埋下隐患;电商的产品种类繁多,决定了供应商众多,如何有区别地管理供应商绩效也是个大挑战。

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