来源 | 物流沙龙
过去我做合同物流接近十年,电商物流业做过几年,也做过平台运营,所以在合同物流、电商物流还是平台运营、传统企业运营略有点点的经验和教训,今天借这个机会跟大家一起分享一下。
内容主要分为三块:第一块是我对行业的理解;第二块是行业发展需要什么能力去匹配,以及京东在这个能力匹配做了哪些,第三块是说说我们现在做的事和产品。
演讲嘉宾:京东物流大客户销售负责人 高峰
(本文根据9月1日由物流沙龙举办的“2017年合同物流创新发展高峰论坛-遇见物流新物种”现场录音整理)
坦率来讲,京东现在业务模式归为三个形态,最核心的牛鞭效应能带来很多生产与销售,但供应链前端与后端,计划端和物流端一些矛盾,这个是最根本的因素。
如何让这个矛盾变小,或者让矛盾趋于拟合?最核心是三块:
一个是融合,前后端融合,由长链变短链,这个是数据链条;
第二个是大数据的魅力,现在数据链条蛮长的,如何把数据链变短,前端压力和后端压力就会变小;
最后一个就是预测的能力。
未来供应链变革趋势是什么?物流人应该做什么?是不是我们真的能够赋能做更多?这个取决于我们自己。我特别信仰一句话:这个事情一定会成功,至于做这个事情的人是不是你,不清楚。
这是我们在整个过程当中遇到一些现实的问题,其实所有的物流,或者所有客户追求本身是三点的平衡点,就是体验、成本和效率,这三个之间本身是相互博弈的关系,无法取得最优点,看你在现阶段发展过程当中最关注哪个点,如何取最佳的位置。
如何进行体验、成本和效率最优?
京东有一个自己的理论体系叫甘蔗理论,在很多公司都有类似的概念,那就是当一个公司发展过程当中是网络优化的概念。
当我们追求库存成本和客户体验之间的极致数据的时候,流程优化可以让你从A到B,但是如果想从B到C,如果付出相当少的成本最好是网络优化,网络优化就是要有一张网,如何用这张网勾画现在的体验这才是最根本的,而不是一个点,而是一张网,这就是一家网络型公司跟相对不是网络型公司的差异根本点。
网络效率取决于销售和预测的布局,京东在全国现在有300多个仓库,而且仓库整个库存周转周期非常快,在这么快得情况下,布局这么多的仓库,如何把客户体验做到最好,如何把货做的更快?简单来说就是把货在最适当的地方放最恰当的货物,在最适当的时间点送给最合适的你,这个也是我们背后的逻辑。
如何让库存变的越快,预测变的越准确,就是点分布、补货模型等等。下面是一个调查数据,可以看到乡村和城镇,理论理解123叫城市级,456叫乡镇级,总增长率来看,零售市场在城市级别已经在逐渐下降,人口红利也好,都在向乡镇转移,未来网的覆盖能力,这张网下游承载能力变的格外重要。
这个是我最想说的,在线上也好,线下也好,还是所有的渠道也好,都很难突破,或者很难融合。为什么?原因就是信息的不对称,也叫信息壁垒,信息壁垒根本原因是销售壁垒,如何把销售壁垒真正突破开,然后才能实现所谓的区域间壁垒、库存分割、渠道间壁垒、平台间壁垒。
但这是一个理想模型,现在已经有很多客户,或者很多的企业在思考怎么去走,怎么去玩。我相信这是一个趋势,只是谁先去吃第一个草,或者谁先去做这个事情而已。但是在行业里面差异很大,有的行业已经走了很远了,有的行业还在慢慢往前走。
结合上面提的三点,我们最想表达的未来最核心的还是技术,技术才是真正的核心,技术的背后是数据,通过数据驱动,技术拉动,才能实现整个供应链以及物流的升级和改造。
我们如何进行变革?背后依托是什么?
通过数据我们完成前端的预测,决策我们的库存,决策库存底细下补货,然后再进行实时监控,背后所有逻辑打通之后,背后不仅仅是执行部门,而且是预测部门,生产拉动部门,以及后端整个管控部门,你的职能已经延伸了。未来做物流的人就没有那么苦了,不仅仅是执行的人,我们更多是让大家帮我们一起做好的人,我们不仅仅是背黑锅的人,还可能是发起指令的人。
这里面举了一个很好的场景,也是京东现在正在做的事情。
京东之前有一个发布会,最想做的事情是实现链条最短化,线上线下一盘货的逻辑,千店千面,背后依托是大数据。
现在提出三个词语:场景数据化、数据网络化、数据智能化,什么意思?
场景数据化就是当你进入我的零售店的时候,我会捕捉你所有的动作,让你知道你的消费习惯,锁定每一个商品购物,当时的动态,去看你真正想要什么?你实际买了什么?
数据网络化,根据你所有的信息收集这个店最应该陈列的,最应该码放的位置,补货模型,这样做到千店千面。通过很多店集合数据,测定基于LBS数据和数据算法,去看这个区域应该放什么样的货最合适。
最后实现数据智能化,让这张网转起来,通过这张网去实现线上线下一体化,从传统的2C逻辑变成2B补货模型逻辑。
从短链到长链、网络化、产品智能化,我们依托是什么?
首先要依托很强资源网渗透率、覆盖率还有自有资源保障能力,还有相应的软实力,这个是硬实力。京东现在硬实力在全国有335个仓库,710万平方米存储场地,有9个亚洲1号,所谓亚洲1号就是我们自动化分拣场地,也就近10万人一线员工做仓储和运输的业务,整个网可以分成6张网络,有中小件网、大件网、冷链网、众包网等等,实现多产品,多行业,多模式的一些作业。
我们智能化水平,在整个作业模式当中如何实现快速应对,把我们效率达到最好,仓库有人效、评效,运输讲时效,今年618实现无人车在高校里面投递应用场景,无人机在西安宿迁应用场景,还有亚洲1号无人分拣小机器人等等,这些作业设备背后体现的是技术。我们有专门的Y事业部,做所有智能大数据算法,在强有支持下,在整个智能技术两块走的非常快。
刚才讲到了Y事业部智慧,我们能够给客户提供什么样的价值?怎么体现智慧?这里面就是一些实际的应用场景,或者应用产品,我们帮助客户在最开始做预测,然后做分仓的布局,然后做分仓库存的算法,补货模型的算法,做整个仓库内智能操作,如果有前端市场数据,可以做区域化市场数据调研,所谓C2M,把客户最想要的告诉你反哺回来,让你再做产品,这是一个闭环的逻辑。通过这样拉动B端市场、C端市场全链条的覆盖。
再来看看京东的金融能力,我们在B端延伸的时候,金融能力是一个保障,如果在一二三线城市渠道商是很强的,到四到六线城市如何进行延展和拓展,金融是很重要的一个砝码。
最后这个是京东一个特色,我们跟其他人不太一样的地方,京东不仅仅有平台,同时还有线下的营销资源,我们叫地推资源。配送车辆,包裹都可以做精装画像级营销,而且这一块我们也是对外开放的。
讲了那么多,我们抛出几个产品,现在在一起做的东西,我特别赞同乔布斯的一句话,其实客户真的有的时候不清楚他的需求是什么,或者他清楚他的需求是什么,但是描述不出来。
所以我们如何在这种模糊的界定下清晰化产品,这是我们第一个,也就是一盘货的逻辑。
如何能够把一盘货管好?
最近我们在跟很多客户探讨这个业务模式,也有很多客户陆续落地这种业务模式。
我们从客户的工厂或者从客户的RDC出来通过运输,帮助客户完成仓的分布。所谓RDC的分布,这种模式下再覆盖到区域的仓库,或者零售仓的仓库,或者门店,小的B端商家,也可以到C端用户,线上线下一盘货,物理位置存在一起。当客户可以进行渠道壁垒的部分打通,或者是线上线下壁垒打通,但是物理上可以联合的时候,我们就可以做这个事情。
一可以让库存周转最快,二可以在整个供应过程当中减少货物交接环节,破损率、客户体验、成本全部都会下来。另外在大数据驱动下,整个网络内总库存额会迅速下降,这个是这个模型下最优的解决结果。
第二个商流和物流的结合模式,刚才也点到了金融,在传统一二三线城市来讲,其实大B经销商托盘非常成熟,但是对传统企业来讲四到六线城市是非常棒的新增机会,如何把握这个机会做好?
京东有一个解决方案,可以大家一起探讨,在降低渠道商的门槛,引入中小型的代理商,去做商流,京东可以去做金融流和物流的依托,联合一起做,这样拓展四到六线城市。
如果中小级代理商愿意做金融流,也可以做金融流,如果他不愿意做,金融可以在金融上保驾护航,共同拓展四到六线城市,可以让你快速占领最优的市场前端。
如何做前置仓,未来的零售到底是什么样的形态?
一定要走传统大车拉过去,一定是12.5或者16.5米车跑吗?其实在真正的末端可以通过O2O模式做,让你画像级清晰,比如原来可能从品牌方到终端用户中间交接10次,未来在数据流可以交接10次,但是在实物流交接2次就可以了,从工厂出来到总仓,总仓到前置仓,离客户最近的地方,客户下订单进来之后到你数据体系里面,订单中间流转最后到前置仓,用2小时覆盖到这个用户。这个京东已经在做了,我们已经在试点推行。
刚才讲的是整个消费品行业,我内部也是分行业的,接下来讲两个服饰行业案例,服饰行业最重要的两种形态,一种形态是混仓形态,一种形态是RDC形态,但是他们在O2O走的非常快,如何能够把O2O线上线下一盘货逻辑就近补货模型,追求两点,第一点是库存利用最大化,第二点是销售机会最大化,这两点博弈平衡之后实现这个模型,这也页相当于总仓到门店,门店与总仓及线上线下订单互动。
第二个模型是总仓到区域仓,到门店,线上及线下订单驱动,同时这里面区域仓可以是客户的,也可以是代理商的,多形态,多模式的存储。
今天分享就这么多,因为时间有限没有办法展开太多,京东想表达的思想就是3个词语:互生、共生、再生,跟大家一起去寻找我们再生的共赢定,我们希望未来能够跟大家一起找到合作的机会,谢谢大家!
此文系作者个人观点,不代表物流沙龙立场
END
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