在电商界,不管是平台还是大的店铺,销售预测的一个重要应用就是物流计划。物流计划三方面:Inbound, outbound and storage. 也就是入库、出库和仓容计划。今天我们就来说说出库部分的单量计划。它用来准备仓库产能,包括生产线设备和临时工人手,准备干线车辆,准备纸箱耗材,也用来准备客服人手。
公式很简单:
单量=成交额*渗透率/笔单价
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文首那个要“切腹自杀”的家伙,诟病的就是大促成交额的巨大偏差。就拿大促单量预测来说,用大促GMV KPI来计算谁都会,中间的水平差异就在于对KPI达成的考量。
预测可能一直准吗?不可能。2017年双11我做的总单量达成率是99%,走出去腰杆子都直得要命。但是我可能一直准吗?当然不可能。准是运气,不准是常态。预测的最大使命不是“准”,而是做相应的计划和成本的测算,做当前最适合的决策。
所以最重要的是聊一个范围,大家做好多大范围的保护。比如测算好80%、100%和120%达成GMV KPI的单量各是多少,根据目标是4天发完货,来分别测算需要多少成本。这样让管理层可以决策,是多花钱保障时效,这个钱花不花得起;还是保守一点,少准备人力,我们可以容忍最长6天发完货。这中间体现的是成本和服务水平的平衡。
当然前提是物流部需要将发货能力数字化,能评估不同选项之间的成本差异,让管理层能做决策。这是不容易的,需要做很多基础工作,还需要考虑疫情期间临时用工的提前期和对应成本,还要考虑有些物流公司的保底要求。
除了这些最艺术的点,关于成交额还有几个需要顺便强调的点:
关单率:用GMV来计算单量,需要考虑关单率。一部分是防黄牛的风控关单,另一块是消费者在发货之前主动取消订单。如果风控关单能做到成交之前,就不用考虑这个参数。消费者主动取消订单,分大促/日销,分类目表现不同,最高发的就是直播。
所以在保障48小时内能发完货的情况下,可以通过策略性延迟发货,让更多的取消订单落在发货之前来避免损失(大贸只是物流费,跨境的就有可能是活生生的货值资损)。看单量也可以根据直播次日中午的取消情况(该悔的悔得差不多了),调整下午和次日的人手。
成交的日间和小时级节奏:三天正式期的大促,三天节奏一般是6:2:2。预估整体比较疲软,第一天冲不了太高,要依靠最后一天加码的话,会接近5:2:3。
第一天一般都是单量的瓶颈,重点就是把第一天估准。一天内的小时级别成交其实比较成规律,前两个小时的表现就能较大程度推算出当天全天的成交了,只不过不同行业,曲线比例不同。数码家电、化妆品、粮油全在凌晨冲刺,需要慢慢逛慢慢凑单的零食、服装和家居家纺,曲线节奏就缓一些。一般来说做过几次大促,小时级别的销售占比就相对成型了。
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渗透率是说这种模式的占比。比如你是算保税仓单量,渗透率就是保税的成交占比,大贸仓的单量要用大贸的占比,海外仓用海外仓的占比。
对平台而言,数据量大,在商品结构和商家结构没发生明显变化的情况下,平销比平销,大促比大促,小促比小促,渗透率是相对稳定的。渗透率的变化,会跟这种模式下供给的丰富度和价格策略有关。
要做得精准,可以借助于“盘货”。行内话“盘货”,对自营而言,是指对商品维度的销售量做预估;对平台而言,是对商家维度的销售量做预估。当然盘货本身还有更多盘玩法、盘利益点等广泛含义,在此不展开。
在我们对贸易模式有明显的导向性调整时要特别留意(比如海外仓计划部分转为保税,或引进更多的大贸货品),观察近期的变化,并结合前台生意结构调整的目标与达成情况来沟通和判断。
笔单价是说每个包裹的金额。在货品结构和消费者结构相对稳定的情况下,主要变化因子在于:
大促玩法:比如满999减100会引导消费者凑单。所以观察有类似优惠玩法的历史大促的笔单价,了解本次大促的玩法计划,就能做出判断。
用户结构:比如有的平台有区分会员和非会员,会员和非会员有明显的笔单区别,那么需要区分这次大促的会员和非会员成交计划,分开计算。
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最简单的方式是根据每个仓的占比来拆解单量。但在几种情况下不能这么粗暴地干:
1. 有品类仓:一般较为粗的分仓也会区分大快消仓、服饰仓、3C数码和轻奢仓,一是考虑存储和捡货要求的不同,二是考虑合单购买的比例。比如3C数码和轻奢分别放在独立的仓里,一仓发全国,而大快消多处分仓,就得先预估这个行业的总单量,在行业下根据分仓比例来拆。
2. 库存深度不一:比如北仓、东仓、南仓覆盖范围的消费者成交占比是3:5:2,但是有的货品库存分布不均匀,就会导致单量偏差,需要根据占比较大的头部货品或品类的库存偏差情况做调整。其中也要注意你们配置的发货策略,是最少订单原则(优先全部商品有货的仓库一单发全国),还是就近发货原则(优先由最近的仓库向消费者发货,缺货就拆多单)。另外,提前可以做些调拨调整库存分布。
另外,在做好分仓单量预测之后,还需要将特殊的单量拆出来,红酒、纸尿裤、大件等。主要是为了特殊包材的准备和特殊配送公司的车辆准备。
除了预估单量,件单比(每个包裹含几件)的预估对仓库的人力准备也是挺重要的。一万个平均4件的包裹,要比一万个单件的包裹需要更多的人力:捡货更耗时,打包更复杂。
这个也需要积累对应的经验和数据,比如直播更容易单件成单:看直播抢货的时候不会加购物车再合并购买,我们可以做部分预包加速发货;单个类目的仓如数码、轻奢更容易单件成单,而大快消仓的包裹则容易出现较多的件数,但其实也相对稳定。
最后说说提前期。预估从来都是越提前,越不准。但是你可以设计多个预估节点,分别用于不同目的,放到大促的retro-plan(倒序计划)中。重点就是这个需求设计和纠偏机制。
比如为了人力准备,双11/618提前2~3个月需要初版,做人力公司的谈判和临时工招聘准备。疫情期间,过年期间,更要酌情考虑延长提前期。
又如纸箱越靠近大促越贵,为了匹配纸箱采购策略,可以更早要一个粗略版的测算,先购置一定的比例。
提前两周做锁定版,用于确认仓库、客服的排班和运输车辆的准备。这个点能晚则晚,如果能放到预售/预热开始之后待我们对销量有更多的判断时,是我们的本事,但也要看现实情况。疫情环境下很难。
此环节考验的就是前后端的合作机制了,约定好上下范围,避免前后环节重复留buffer,提前安排好超量和低量情况下的action,在小促时就做演练,逐渐形成稳定的行动序列,包括升级决策。
这才逐渐趋向单量预测的最优解。
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