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伯俊科技孙一晖:四大案例企业都指向全渠道一盘货

2023-07-24 14:47 来源:中国企业网 次阅读
 
伯俊科技孙一晖:四大案例企业都指向全渠道一盘货

  近期,在“韧性”2023服装产业数字化创新峰会上,伯俊科技董事长孙一晖发表了题为《内寻驱力外探增长,伯俊科技如何助力品牌高质量发展》的演讲。他指出,中国零售经历了30年的巨大变化,零售最关键的核心问题就是库存问题,“全渠道一盘货”的方式可以让企业用更少的钱做更多的生意,实现真正的经营价值。



  以下为演讲实录:

  我先简单介绍一下伯俊,我们也是相对而言历史比较长的,在这个行业里面已经做24年了。我们目前是国内最大的一家供应商,有超过1000个员工,在国内有50多家分公司。

  我们很早就帮助客户做全球化的拓展,在全球13个国家为客户提供服务。我们是做线下起家的,用我们POS的线下门店有超过30万家。当然最近几年主要业务还集中在线上,目前支持4万家线上门店,其中有1500家是天猫旗舰店。

  我们在这个行业里面做了24年,对于这个行业有两个比较简单的认识。第一个,中国的零售经历了30年,30年前的零售和今天的零售可以说发生了翻天覆地的变化。我们眼看着这么多创新,以前可能去农贸市场买衣服,现在在手机上就可以买到衣服,我们认为所有的创新归根到底都是渠道的创新。以前以线下渠道创新为主,现在以线上电子化渠道创新为主,这是我们的第一个观点。



  第二个,零售企业在经营过程中会碰到很多很多的问题:每年经济形势发生变化,外部环境发生变化,各种创新渠道发生变化。有好多客户觉得前几年各种创新可能没有很好地跟上。很多企业没上以前热门的东西,放在今天反而是好事,反应慢一点反而是好事。因为零售最关键的核心问题就是库存问题,如果你现在碰到的很多问题对库存问题不产生非常大的影响,我们认为对于企业经营不会有太大的影响。

  我们为这个行业提供的服务就是这六个字,为零售企业解决“全渠道一盘货”的问题。简单介绍一下我们是怎么做的。

  第一步把库存共享起来。可能国内很多企业都觉得自己做好了库存共享,其实没有那么简单。我们有好几个客户,线上的门店数量已经超过500家。

  举个例子,库存共享的难度在哪儿?包括货权的问题,有数不清的逻辑仓的问题。假设你有1000双鞋,线上有500家店,你怎么把这1000双鞋分配给线上的500家店?每家店两双,可能不够卖。每家店都1000双,天猫店搞个活动可能就卖穿了。我们通过五层算法,最终结果可能天猫是200双,京东100双,其他所有门店都是20双。这是我们通过各个算法,各种参数分配的结果。

  重点是什么?当销量发生变化的时候,我们会动态调整分配策略。假设天猫本来200双,卖掉了100双,天猫的库存还是200双,反而其他卖的不好的门店,库存反而会下降。也就是说通过库存共享,可以让那些卖的好的渠道库存更高。这是做库存共享第一步。



  第二步是订单处理。首先要支持现在电商大量的脉冲式订单,同时要支持ToB的订单。我们是把所有渠道以及ToB的订单都集中一起统一做履约,因为现在渠道太多了,过去30年的创新都是在渠道,未来10年的创新,我相信更多的也是在渠道,新渠道出来的时候,我们怎么能够接得住这些新的渠道的订单。

  第三步是做好全网的寻源。全网寻源听上去很简单,我们需要找到合适的门店或者合适的仓库来发货,其实这件事情真正要做到极致是非常难的,因为线上和线下都在卖东西。

  我们最早做这个算法的时候,也经常碰到这样的问题。这家店的某一个商品卖的特别好,结果他的库存也很多。比如某一件衣服在这家店里面有200件库存,但是当天猫卖的时候,假设按照正常的逻辑,把订单发给这家店,这家店的生意完蛋了,200件衣服一瞬间就被发掉了。

  也就是说要做好全网寻源,我们必须得考虑线下门店本身的销量,如果本身在这家店是一个爆款,我们不应该发给他。我们需要了解线下运营的数据,线下运营的逻辑,才能真正做好全网寻源。

  总的来说三步走:库存共享、订单处理、全网寻源。



  我们案例非常多,在国内做了二十多年,在市场的占有率还是非常高的。我们也有很多中小客户,今天重点给大家分享的是比较大的案例。

  第一个案例是斯凯奇。斯凯奇品牌在美国已经超过了阿迪,属于美国第二大的运动品牌,他们在线上有数百家门店。之前的库存共享怎么做的?他们有超级多的逻辑仓,我相信做过线上运营的肯定很清楚,逻辑仓最后会演变成什么样。

  我们发现有很多库存都死在逻辑仓上,都变成死货了。斯凯奇目前能够做到全国的库存有80%是共享的。某一个渠道在新货上市的时候,某一些库存会被某一个渠道给锁定,因为线上的渠道有不同的层次,有些是卖新货为主,有些是以处理尾货为主,跟线下旗舰店和奥莱店是一样的。不同的时期在不同的渠道里面会有一部分对于库存的锁定,但是80%货品都是共享的。在业绩增长的同时,他们每年采购的数量反而在大幅度减少,这是“全渠道一盘货”给他们带来的价值,他们商品人员效率提升了一倍。当然这个项目我们也做了很久,全渠道线下有几千家门店全部参与了全渠道的运营。这是第一个案例。



  第二个例子是一商宇洁,它是宝洁全球最大的分销商。他们2020年双十一单量达到2000多万单,是全球订单量最大的一家企业,他一年的订单量超过唯品会平台。因为宝洁有很多很多品牌,他们原先在线上几十个品牌,是由不同的系统分别接入的。在2019年上线了我们全渠道的系统把所有生意全部接过来。那个时候双十一当天处理2000多万单,要把2000多万单订单在48小时之内全部推送到仓库,要在48小时之内发货。

  宝洁因为订单量特别大,如果线上玩的比较深的朋友可能会了解到,他们会有一个排名购,所谓排名购就是前1000名消费者或者排名前1万的消费者送一张面膜或者送一瓶洗发水,但它的量实在太大了,每年在排名购上面会损失几百万的赠品。因为一瞬间量太大,实在搞不清楚,消费者说我是前1万名的,但是从订单抓取的时间,平台下单的时间等等各种各样的逻辑情况下都会多赠送非常多的赠品,从2019年开始的双十一基本上没事,以前双十一的时候对于技术部门是最紧张的时候,现在基本上喝喝茶就过去了。



  第三个案例是森马,森马电商本身就已经超过了100亿,他们2019年起采用我们的服务,之前也是因为性能和各种其他方面的问题产生了非常多的瓶颈。其实森马也是线上门店特别多,他们的品牌也很多。除了自己的品牌,还有很多代运营的品牌。现在双十一有很多预售下沉的逻辑,也就是说很多消费者加入购物车以后,付了定金,其实已经把这个货发到你家门口的快递网点了,等双十一一到,你一付款,他立刻给你送过来,让消费者感觉这个东西送的太快了,其实这叫预售下沉。

  但预售下沉有一个巨大的问题,东西都已经送到你边上了,有可能他不下单,有可能消费者最后不买了,这东西还得收回来,这是特别耗费时间,特别耗费商品。本身这商品一定好卖的,结果卡在路上了。

  预售下沉,森马采用所有线上VIP才预售下沉,这样非常大地提升了效率。当然森马也是非常复杂的一家公司,线上和线下有品牌直营的,也有品牌做联营的等等,统一在一套系统里面全搞定,连续10年森马电商业绩实现了45倍的增长。



  第四个案例是认养一头牛,这是属于非常新锐的品牌,认养一头牛近期可能会上市。他们在全国70多个电商平台上开了店,别看大家感觉好像只能在线上或者在他们小程序上可以买到,实际上他们已经有2000多家店,包括ToB门店,他们的渠道非常复杂。比如说在小区自助卖水的箱子,卖的是农夫山泉,里面都能看到有认养一头牛的商品。认养一头牛在2021年上线我们的系统,当时也是因为性能的问题,他们也采用了多套系统,不同的渠道用不同的系统对接。

  他们之前在订单处理流程上特别复杂,现在95%的订单全是自动处理,只要业务经营人员定好策略,什么时候碰到什么样的情况制定怎样的动作,所有东西全是自动执行的,95%以上订单都是自动按照策略来执行的。上线以后,单笔物流费用降低了30%,还有对账各方面数字上的提升。



  “全渠道一盘货“最终能给企业带来怎样的价值?我这里用了斯凯奇原版的PPT,这也是斯凯奇在公开场合讲过的三个重点价值:

  第一个能够全局库存可视,提升操作效率。因为现在渠道实在太多,线上和线下各方面的因素,会把一盘生意被拆的四分五裂,你根本就不知道全局有多少库存,有多少东西你是可以卖的。有时候你知道那个地方有库存,但是你不能卖,因为这是别人的。那我们能够让你看到全局的库存。通过策略自动化执行,提升业务操作的效率。

  第二个库存效率提升,成本/费用降低。用更少的库存做出同样的甚至更多的生意,物流成本的降低,商品运营人员效率的提升。

  第三个销售机会增加,快速支持新业务,新渠道。在中国还是有很多品牌拥有着巨大的梦想,我们对于“全渠道一盘货”本身的价值总结,我们怎么看数字化对于企业真正的价值?经常听到说,上了一个什么系统,审批的流程快了多少?上了一个局部的,什么地方改善了多少?斯凯奇说的这句话:用更少的钱做更多的生意。



  从全局的角度来看,数字化能带来怎样的提升?我觉得特别重要的几个指标,比如售罄率、库销比,这才是全局数字化能给企业经营所带来的价值,而不是说某一些审批流程加快了或者某些操作效率提升了。斯凯奇的库销比降低了三倍,这才是对于数字化,对于企业真正能够带来的价值。

  未来几年,大家的生意都不是特别乐观的前提下,我们要有追逐做更高品牌的梦想。我们要通过数字化来降低风险,“全渠道一盘货”就是经营的底座。如果做好了这件事情,能够在未来规避更大的风险,让自己的底气更足,去挑战更高的梦想。这就是我们伯俊给鞋服行业提供的“全渠道一盘货“的案例。



  (本文为速记初审稿,在不影响原意的基础上,由亿邦动力编辑整理)

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