电商的根本是个库存计划问题

2019-10-12 13:00:05

摘自畅销书《供应链管理:实践者的专家之路》,刘宝红著。

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和复杂度估计不足。

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,是个典型的多阶段库存计划问题。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。

这些问题的解决方案呢,则离不开需求预测和库存计划,与零售业和售后备件服务等行业并无两样。

在需求预测方面,电商容易犯两个错误。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。一流的预测从数据开始、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。销售强于判断,弱于分析——由销售主导电商的预测,做到最好不过是高库存下的高有货率,虽说保障了销售,却是以高库存为代价;更多的是高库存下的低有货率,消费者要的没有,消费者不要的一大堆。

其二是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,加上业务的快节奏、季节性、周期性等因素,公司习惯性地处于救火状态,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。再加上需求预测的责任体系不明确,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。

库存计划的核心任务是设立合理的安全库存,以应对需求和供应的不确定因素。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。

图18:电商就如赌场,离不开数理统计

在库存水位计划上,电商的问题是虽然身为赌场,用的却是赌徒的方式,即凭经验,拍脑袋,不借助系统的数据分析和数理统计工具。你知道,有些赌徒会赢,但众多的赌徒和赌场对赌,赌场总是会赢:从大样本角度来说,没有人能斗得过数理统计。这就是我给电商的一贯建议:要做赌场,而不是赌徒。

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,年终一结算,扣除呆滞库存,亏多赢少,原因就在这里