家电分仓全攻略一

每个行业都有各自的特色，电子商务家电行业亦是如此。家电行业因制造成本的原因，货品单价不低，所以家电行业很在乎库存周转，因为大量的库存可能会造成商家可流动资金的急剧减少，一旦资金链断裂，有可能造成很严重的后果，因此在家电行业流传着库存猛于虎的名言。面对不可回避的现实，家电行业匹配地域需求进行货品分仓势在必行。那么备什么货更合理，如何分仓能既满足消费者需求又减少库存费用，商家有哪些秘笈可以参考呢？科学的推论及实践证明，拥有合理的货品结构，辅助行业数据及历史数据的科学分仓，总成本最低化的补货策略，并辅以物流宝提供的全面解决方案，应该是一道不错的“彩虹大道”。

合理货品结构为分仓前提
消费者想要什么决定分仓时货品结构

在什么地域囤什么货品首先取决于消费者想要什么，不同地域的品牌忠诚度会存在差异，因此合理的状态是面对不同地域消费者给于不同需求的匹配。

如在广东地区，TCL品牌销量会大一些，而TCL在山东就没有如此热销，你会发现海尔的产品在这里占据了市场的主导地位，所以商家在家电分仓前的选品就该有所侧重，如TCL品牌在广东的主打产品以及高端产品的投放量就要大一些，而投放在山东范围内的产品就应以中低端为主并减少投入量。

很多商家都会选择购买数据魔方等软件了解消费者的选择倾向，哪些地域的需求量大，哪些功能更受关注，哪些特征的产品最近卖得好，消费者喜欢搜索什么样的关键字等等？这都在一定程度上反映了行业的趋势。我们以液晶行业的消费者选择趋势为例，从今年1季度到4季度，我们可以很明显的发现LCD的占比逐渐减少，LED的占比逐渐增高，同时3D功能的产品也越来越受广大消费者的青睐，因此在分仓时就需要选择优先囤入具有这些特征的产品。

商家竞争激烈要求分仓灵活便捷

同时，货品的选择还要参考竞争对手的策略，即我们常说的竞品。以在竞品的较量中，可以采取不同的产品设计、定价策略以及物流策略，在两款产品相差无几的情况下，消费者必定倾向于能够更快拿到货的商家，这无形中决定了在竞品竞争激烈的区域，需要投入更多的库存保证货品数量的充裕，分仓运送能力也要求比对手更为快捷灵活。

从消费者的选择来看，除了物流之外，还关注设计以及定价。例如最近4L左右的饭煲最受欢迎，竞争品牌推出了4L的微电脑方煲，定价300元左右，那作为相同知名程度且面向同一消费群体的竞争品牌，推出一款同样4L但增加蛋糕及煲仔饭功能的微电脑方煲，来争取同等价位的消费者，则不失为一个不错的选择。

依数据分仓势在必行
考虑配送成本的合理性，家电行业的物流配送半径很难覆盖全国，对于大家电行业来说，更是需要多点小半径的配送服务，家电库存分仓势在必行。

依据自然流量决定分仓配置

自然流量能表明消费者的主观需求，根据自然流量，有的放矢地对货物进行分仓，投消费者所好是商家首先需要考虑的。以搜索、类目、收藏等消费者主动行为带来的流量我们称之为自然流量，在量子恒道或者其他的数据软件中我们可以看到来自不同地域的访问流量，这些流量的分布在一定程度上表明了消费者的喜好分布，高端产品的流量可能更多的来源于经济条件较好的地区，而有些品牌也会有强烈的地域偏好。以某两个知名烟灶品牌为例，其中A在浙江地域的访问流量较为集中，而B品牌在广东地域的受欢迎程度较高，因此不同的品牌及店铺在面对不同地域分仓的配置时也需要考虑这些因素。

参考历史数据预测地域分布

能帮助我们作为参考的不只是流量数据，与此同时历史成交数据也能够帮助我们预测未来。历史成交数据同样可以从宏观到微观来进行，首先我们可以从行业整体的地域分布来看，又如取暖产品，北方地域的旺季明显较早，且更加偏好选择油汀等使用面积大效果较持久的产品，南方地区则销量旺季来的晚，且小功率的取暖产品销量较好。其次像流量一样，不同品牌在不同地域也受到不同的喜好最后店铺内的成交按照订单收货地的数据也需要进行持续的积累，才能更加准确的预测地域分布。

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按照分仓建立的集中程度及各个分仓的覆盖范围，我们可以将流量数据、行业及品牌成交数据、店铺过去的成交订单数据，按照分仓覆盖范围进行归类，从而得到符合自身店铺销售货品结构的地域分仓分布，通过行业及自身的流量及已有成交数据，我们的分仓备货将更有针对性和目的性。

分仓虽然缩短了配送半径，降低了配送成本，提高了配送时效，但是如果分布不合理，周转较慢，就会造成仓储成本的负担，因此将库存维持在一定水平，即减少缺货损失同时又尽可能的节省仓储成本非常重要。

库存补货时间很关键
在理想环境下，库存会按照日均销量每日递减，直到库存为零，这时如果没有及时补货，将造成缺货损失。而一次性补充过多的货物，又会造成大量资金的积压。因此在库存为零前，我们需要进行补货操作，让库存能够持续供给，把握合理的补货时间点显得至关重要。

何时补货最为合适？

我们可通过历史数据预估未来的每日销量，同时历史数据中销量的异常值越少，预测值也就越准确，也就是说较为准确的预测需要排除大型促销活动等单次非周期性的高需求量销售。通过对历史数据的分析，可以借助回归算法或者相关软件工具的帮助，我们大致可以得到某款单品在某分仓覆盖范围内的日均销量，我们也能够获得某分仓内此款单品的库存数据。

需要开始操作补货的关键点的库存水平，我们称之为订货点，也就是说当库存到达订货点时，我们需要发出补货指令，从发出补货指令到货品真正到仓并能进行发货操作中间的时长，我们称之为补货时长。补货时长通常根据商家自身的订货能力、运力及货源供给方的生产能力及货源的紧俏程度决定。在补货时长内，仓内库存依旧是按照日均销量在下降，因此在销量下降为临界点前的库存消耗即为（补货时长×日均销量），通常为了防止意外情况发生，临界点不会设置为零，而是由缺货的概率决定为安全库存。缺货概率越低，需要的安全库存越高。因此我们不难得到订货点=安全库存+（补货时长×日均销量）。

进多少货才能保证周期内总成本最低？

那么每回订货补充库存到底多少才合适呢？每次订货较多，虽然订货间隔可以长一些，但是库存成本却可能上升，而每次库存补充较少，虽然库存费用较低，却可能造成补货费用上升，因此在订货数与订货频率之间我们还可以得到一个平衡点。也就是说在什么时间，以什么数量补充库存，会使得库存和补充采购的总费用最少。

引入经济订货批量这个概念，EOQ ——经济批量。也就是考量在周期内的总成本，总成本的费用包含采购成本、固定公用订货成本及仓储成本。我们希望在周期内总成本最低，也就是说合理的订货批量要使得这三项成本的总成本最低，而不是单一成本最低。那么这个总成本最低需要怎样的经济批量呢？我们先来了解以下参数

TC –周期内总成本

D – 周期内货品需求总量

P – 单位产品购置成本

C – 每次订货的固定公用成本

K – 单位产品周期保管成本

除固定公用成本外，购买货品的成本随着订货总量的变化而变化，购买成本=D×P；每次订货的固定公用成本可以理解为干线运输费用等，则周期内需要产生固定公用成本的次数为D/EOQ，则在周期内由此产生的费用为订货成本=C×D/EOQ；

按照起初到期末平均后的库存均值为EOQ/2，则周期内仓储成本=EOQ/2×K；

周期内产生的总费用TC=仓储成本+订货成本+购买成本=(EOQ×K)/2+ (C×D)/EOQ+DP；

若需TC最小，则通过推到可以得到EOQ=√(2CD/K)；也就是说在理想状态下，当订货批量等于EOQ时，总成本最小。

分仓补货工具之应用
学会利用流量数据和历史数据进行分仓预测，同时根据科学算法决定合理的补货量、补货频率，从而根据产品本身的热销及滞销，确定缺货损失及日均销量，从而确定订货点。我们会发现整条链路的顺畅运行需要一环扣一环的紧密衔接，缺一不可。

满足家电特色化的补货分仓需求

当我们能够准确把握整条链路上的各个环节，并让前端的营销销售行为与后端环节的节奏紧密配合，我们就能在过程中最大化的降低成本，并完成具有前瞻性的合理产业布局及电子商务运营。一些出色的家电行业电子商务公司已经深刻的意识到这一点，并通过IT系统的积极搭建及逐步完善的数据分析团队帮助公司在供应链运营过程中，紧握行业发展的脉搏。

面对家电特色化的补货分仓需求，不少商家先人一步优先采取自建分仓进行仓储及自建或自主联系配送网络，但是自建仓储及配送网络的先期投入较大，同时谈判砝码较低，很难获得集约化效应，当旺季来临，需求量迅速上升，淡季有可能造成大量的仓储及人员闲置，因此整合多方物流资源，集约化平台单量，加大谈判筹码且取得成本优势的需求迫在眉睫，物流宝为此应运而生。家电行业物流宝采取分仓体系，根据订单分布合理划分了各分仓的覆盖范围，通过经济化合理化的区域覆盖加速了配送时效，从全国范围内降低配送成本。

优化供应链运营中的各个环节

在分仓配送的过程中，该工具的作用除了避免单个商家高低峰值造成的人力物力不均，减少商家基础物流设置投入的成本，还能整合区域内社会化的基础硬件设备，通过集约化的单量获得更具优势的谈判力。同时集中采集包装材料，降低包材成本，提供更专业的防摔抗压包装方案。

面对消费者，他能给予更统一更有品牌性的终端配送服务，给予更好的品质体验，逐渐建立起平台型的统一配送服务标准。

面对商家，该系统能够打通从前端成交到后端订单流转以及配送环节，完整的IT系统，能够对各个环节给予数据的累积，从而得到更加准确的趋势预测，给商家提供细化到地域的仓储周转预测、配送等供应链解决方案。对于品牌商来说，将多品类的货品通过整体在仓的方式，然后根据不同运营商不同的核心运营能力分配货品分布，不同地域的货品结构也可以有差异化，从而驱动品牌整体渠道网络的产品结构。

从消费者出发，把握市场脉动，调整产品布局，成本最优化，实现快速服务响应，供应链运营将带给具有领先意识的尝试者更加明显的核心优势，从而引领行业浪潮，你准备好了么？