作者介紹：

畢業于香港理工大學。深耕供應鏈和物流解決方案多年，目前做跨境電商。供應鏈是六便士，文學是月亮。歡迎關注微信公眾號【 來自星星的tina 】

本文只講電商數字供應鏈的框架，每個部分不展開詳細講，因為詳細講都需要很大篇幅，運營更需要深耕細做。部分模塊我已經寫過。本文三部分內容：

1. 電商數字供應鏈的定義：可以概括為2/3/4/4/4。

2. 按電商供應鏈6大模塊的數字建設。

3. “選、進、銷、存”邏輯的電商數字供應鏈建設：基礎數據、計劃運營系統、物流運營系統、生意中心。

1電商數字供應鏈的定義

供應鏈轉型、供應鏈中臺、供應鏈控制塔、智慧供應鏈等。最近流行的一些詞，我覺得都可以認為是數字供應鏈的一部分。

供應鏈轉型、供應鏈中臺、供應鏈控制塔、智慧供應鏈等。最近流行的一些詞，我覺得都可以認為是數字供應鏈的一部分。

關于數字供應鏈，IBM網站的部分定義：通過構建智慧供應鏈,實時發現深度洞察和行動建議,將中斷轉變為業務增長和獲利的商機。

數字化有三個層：可視、分析、解決方案。

我對電商數字供應鏈的理解和定義是：通過日常運營的點滴沉淀，將基礎數據在系統精確維護，把點狀的基礎數據鏈接成線、面、體，形成內外部各個合作方之間的可視化供應鏈網絡。在基礎信息網絡的基礎上，供應鏈計劃運營和物流運營對選品、銷售、進貨、存貨進行系統化的可視分析、問題深挖和解剖。最后，形成生意中心的解決方案，應用到各個行業，進而驅動業務增長，對供應鏈全鏈路進行降本、增效、提質。

亞當·斯密說：商業是逐利的，同時商業也是最大的慈善。在業務發展的同時，通過內外部、生態網絡的商業數字供應鏈共享，實現全社會資源的最大化利用。

電商數字供應鏈關鍵字提?。?/p>

• 兩個對立面：逐利與慈善 - 業務增長 & 商業數字共享、社會資源最大利用。

• 三個層次：可視、分析、應用（解決方案）。

• 四鏈接：點、線、面、體。

• 四部分：基礎數據、計劃運營系統、物流運營系統、生意中心。

• 四模塊：選、進、銷、存。

2按電商供應鏈6大模塊的數字建設

在電商供應鏈實戰框架中，我講了電商供應鏈六大模塊做什么和數智化沉淀，這里稍微回顧一下。

• 生意計劃：生意方案與定價系統；需求預測系統；盤貨協同系統；智能補貨系統；庫存健康系統；分銷系統

• 物流計劃：預約入倉；入倉全鏈路可視和追蹤（跟貨）；倉容監控系統；單量預測算法和系統。

• 物流倉儲：貨品中心；倉容計算和監控模型最優（參數的標準化和定制化）；效期管理系統；組合貨品；預包模型；自動化掃描。

• 物流運輸與配送：國際運輸實物流和物流可視化和預警；國際運輸線路和成本測算系統；系統截單設置；倉配交接自動化；系統線路和時效配置模擬和自動化；頁面承諾/預計時效表達系統化

• 物流關檢務：商貨品準入線上化；商貨品備案系統沉淀；HSCode預歸類；贈品報備線上化

• 行業供應鏈解決方案：全鏈路成本測算系統；庫存共享；逆向物流。

3“選/進/銷/存”的電商數字供應鏈框架

供應鏈不是孤島，各個部門和模塊都是相互鏈接的，所以數字建設也是相互交叉的。所以按供應鏈的三個字“進、銷、存”+ “選”來講數字供應鏈的框架更加合適。在各個框架下再細分四部分：基礎數據（很多基礎數據也是共享的）、計劃運營（生意計劃、物流計劃），物流運營（倉儲規劃和運營、國際運輸、末端配送、物流關檢務）、生意中心。其中，行業解決方案不再單獨列出，會融合在計劃運營、物流運營與生意中心里。

• 4個模塊：選、進、銷、存。

• 4個部分：基礎數據、計劃運營系統、物流運營系統、生意中心。其中：基礎數據很多共享，其它幾個模塊也有一些部分需要前后左右打通。

2.1 選，即選品和采購。

選品不是電商供應鏈的核心，更多在行業、市場和自營采購。不過在電商，特別是跨境出口電商的海外倉，供應鏈通常也會協同做一些選品的運營和系統建設。

A 基礎數據

• 供應商梯隊：品類供應商的強弱項，供貨歷史。

• 賣家畫像：品牌，代運營，雜貨店，專營店，旗艦店。

• 消費者畫像：消費區域的區別，是否不同區域在商品喜好上有區分，比如說寵物經濟在發達地區遠高于其它預期。

• 市場和競對數據。市場和競對的熱銷品、新品等。

B 計劃運營

• 商品分層：超爆、淺爆、腰部、長尾。按金額和按銷售件數的分層。

• 市場貨品結構：競對和市場的熱銷品品。

• 選品選商模型：根據成本、市場、商品轉入等選品模型。

C 物流運營

• 商品準入和備案：HSC預歸類，商品備案和審核。

• 商家入駐模塊：進出口代理，物流簽約入駐模塊。

D 生意中心

• 消費者偏好模型。區域、性別、年齡、結合人口的消費偏好。

• 選品貢獻模型。新品銷售貢獻趨勢分析。

2.2 銷 Outbound, 即賣貨，從訂單產生到買家收貨。

進、銷、存先講銷售，因為銷售是需求端，先有需求才有進貨和存貨。

A 基礎數據

• 歷史銷量：歷史上的銷售數據。

• 未來活動信息：促銷、直播等信息。

• PLC（product life cycle）：新舊商品的汰換信息。

• 銷量計算參數：客單價、件單價、筆單價、件單筆。

B 計劃運營

• 日常銷量預測：GMV, 單量。

• 大促銷量預測：GMV, 單量。

• 促銷盤貨模塊：供應商，品類，商品，特殊品等。

• 直播因子預測：直播下各類品類，達人的預測。

C 物流運營

• 正逆向網絡：正向倉配路由，逆向倉配路由，倉庫與配送網絡的接入。

• 時效表達：對于正逆向時效預計或者承諾。

• 調撥網絡：B2B調撥線路、與B2C銷量的區分。

• 分銷網絡：采銷關系，分銷與調撥、B2C銷量的區分。

• 增值服務配置：操作費、倉儲費、增值服務報價配置等。

D 生意中心

• 銷售預測準確率模塊：GMV，單量預測準確率，計算參數準確率分析。

• 實時銷售預測調整模塊：根據實時成交調整銷量預測，特別是促銷期間。

• 流量表現模塊：PV/UV, 轉化等。

• 流量調控模塊：根據實時銷售預測進行流量調控。缺貨SKU減少，滯銷風險SKU增加流量。

2.3 進 Inbound, 進多少貨合適，如何讓貨進來。

不管是國內還是國際電商，Inbound環節，主要看三個方面：進多少件貨合適（庫存和銷售平衡考慮），怎么把貨運進來（運輸方式），貨進不來的風險預警。

A 基礎數據

• 商品的交易屬性：是否品牌、行業屬性（消費電子、家居、日用品、美妝日化等）。

• 商品的物流要素：含包裝與不含包裝的單品重量、長寬高；MOQ(minimum order quantity最小訂購量)，MPQ(minimum package quantity最小包裝量)。

• 商品的物流屬性：是否液體粉末等危險品；是否帶電；是否棉、麻、木。

• 干線資源信息：運輸資源、空運海運倉位、運單（清單、發票、提單等）信息。

• 運輸線路與成本信息。各個起運地與到達地的選擇、報價。

B 計劃運營

• 日常補貨系統：補貨參數、補貨建議、審核閥值、自營采購建議、缺貨預警。

• 大促補貨系統：大促參數調整、大促目標調整、預售、負賣。

• 補貨參數設置：補貨頻率、采購時間、運輸時間、安全庫存

• 審核流轉：自動審核與人工審核的閥值設定。

C 物流運營

• 全鏈路入倉系統：創建入倉單，預約系統。

• 全鏈路節點完善：發貨、提貨、清關、起運、到達、理貨、上架。

• 全鏈路物流信息可視化和預警：每個物流節點的預計到達與實際到達時間，晚于預計時間到達的預警、預警與“銷”模塊的聯動。

D 生意中心

• 運輸成本模擬：根據線路、報價、運輸方式模擬貨物的運輸成本。生成運輸損益分析和趨勢。

• 運輸方案建議：根據商品基礎數據、時效、成本要求，提供最優國際/國內運輸方案。

• 進貨異常分析：補貨建議準確率、運輸延遲的生意損失等。

• 流量等資源調整：根據運輸預警、缺貨預警調整對應商品的活動和流量，同時與補貨計劃和銷量計劃聯動。

2.4 存 Inhouse, 貨進來前后的倉儲規劃和運營、庫存管理。

貨物進來前，要做一些存儲計劃，準備多少倉容多少人力合適。貨物進來后，要保證庫存健康度。

A 基礎數據

• 庫位數據：倉庫面積、托盤規格、托盤利用率、托盤填充率、面積轉化率、高低貨架信息。

• 庫存盤點數據：庫存盤點準確率，效期批次信息維護。

• 庫齡數據：SKU維度的庫齡數據維護，FIFO(first in first out)先進先出。

B 計劃運營

• 庫存健康監控看板：周轉、缺貨、滯銷、動銷；大盤、分品類、分行業等。

• 庫存健康與補貨打通：缺貨預警則加快補貨速度。

• 庫存健康與倉儲費打通：例如按周轉分層收費。

C 物流運營

• 效期批次庫位打通：批次、效期與庫位的打通。

• 庫容可視化：實時現場監控、精確到庫位的圖像。

• 倉容精細化：通過托盤填充率與面積轉化率監控，最大提升倉容利用率。

• 品類倉：不同品類的精細倉，比如貴品倉，恒溫倉，直播倉等。

D 生意中心

• 滯銷與活動報名打通：滯銷商品一鍵促銷報名。

• 倉容利用實時分析：品類托盤利用率，面積轉化率對比。

• 倉容優化方案：利用率低時的進貨數量建議、退倉面積建議。