在電商界，不管是平臺還是大的店鋪，銷售預測的一個重要應用就是物流計劃。物流計劃三方面：Inbound, outbound and storage. 也就是入庫、出庫和倉容計劃。今天我們就來說說出庫部分的單量計劃。它用來準備倉庫產能，包括生產線設備和臨時工人手，準備干線車輛，準備紙箱耗材，也用來準備客服人手。

  公式很簡單：

  單量=成交額*滲透率/筆單價

  Photo from Unsplash by Sandy Millar.

  成交額

  文首那個要“切腹自殺”的家伙，詬病的就是大促成交額的巨大偏差。就拿大促單量預測來說，用大促GMV KPI來計算誰都會，中間的水平差異就在于對KPI達成的考量。

  預測可能一直準嗎?不可能。2017年雙11我做的總單量達成率是99%，走出去腰桿子都直得要命。但是我可能一直準嗎?當然不可能。準是運氣，不準是常態。預測的最大使命不是“準”，而是做相應的計劃和成本的測算，做當前最適合的決策。

  所以最重要的是聊一個范圍，大家做好多大范圍的保護。比如測算好80%、100%和120%達成GMV KPI的單量各是多少，根據目標是4天發完貨，來分別測算需要多少成本。這樣讓管理層可以決策，是多花錢保障時效，這個錢花不花得起;還是保守一點，少準備人力，我們可以容忍最長6天發完貨。這中間體現的是成本和服務水平的平衡。

  當然前提是物流部需要將發貨能力數字化，能評估不同選項之間的成本差異，讓管理層能做決策。這是不容易的，需要做很多基礎工作，還需要考慮疫情期間臨時用工的提前期和對應成本，還要考慮有些物流公司的保底要求。

  除了這些最藝術的點，關于成交額還有幾個需要順便強調的點：

  關單率：用GMV來計算單量，需要考慮關單率。一部分是防黃牛的風控關單，另一塊是消費者在發貨之前主動取消訂單。如果風控關單能做到成交之前，就不用考慮這個參數。消費者主動取消訂單，分大促/日銷，分類目表現不同，最高發的就是直播。所以在保障48小時內能發完貨的情況下，可以通過策略性延遲發貨，讓更多的取消訂單落在發貨之前來避免損失(大貿只是物流費，跨境的就有可能是活生生的貨值資損)。看單量也可以根據直播次日中午的取消情況(該悔的悔得差不多了)，調整下午和次日的人手。

  成交的日間和小時級節奏：三天正式期的大促，三天節奏一般是6:2:2。預估整體比較疲軟，第一天沖不了太高，要依靠最后一天加碼的話，會接近5:2:3。第一天一般都是單量的瓶頸，重點就是把第一天估準。一天內的小時級別成交其實比較成規律，前兩個小時的表現就能較大程度推算出當天全天的成交了，只不過不同行業，曲線比例不同。數碼家電、化妝品、糧油全在凌晨沖刺，需要慢慢逛慢慢湊單的零食、服裝和家居家紡，曲線節奏就緩一些。一般來說做過幾次大促，小時級別的銷售占比就相對成型了。

  Photo from Unsplash by Greg Rakozy.

  滲透率

  滲透率是說這種模式的占比。比如你是算保稅倉單量，滲透率就是保稅的成交占比，大貿倉的單量要用大貿的占比，海外倉用海外倉的占比。

  對平臺而言，數據量大，在商品結構和商家結構沒發生明顯變化的情況下，平銷比平銷，大促比大促，小促比小促，滲透率是相對穩定的。滲透率的變化，會跟這種模式下供給的豐富度和價格策略有關。

  要做得精準，可以借助于“盤貨”。行內話“盤貨”，對自營而言，是指對商品維度的銷售量做預估;對平臺而言，是對商家維度的銷售量做預估。當然盤貨本身還有更多盤玩法、盤利益點等廣泛含義，在此不展開。

  在我們對貿易模式有明顯的導向性調整時要特別留意(比如海外倉計劃部分轉為保稅，或引進更多的大貿貨品)，觀察近期的變化，并結合前臺生意結構調整的目標與達成情況來溝通和判斷。

  筆單價

  筆單價是說每個包裹的金額。在貨品結構和消費者結構相對穩定的情況下，主要變化因子在于：

  大促玩法：比如滿999減100會引導消費者湊單。所以觀察有類似優惠玩法的歷史大促的筆單價，了解本次大促的玩法計劃，就能做出判斷。

  用戶結構：比如有的平臺有區分會員和非會員，會員和非會員有明顯的筆單區別，那么需要區分這次大促的會員和非會員成交計劃，分開計算。

  Photo from Unsplash by Alex Wigan.

  分倉單量

  最簡單的方式是根據每個倉的占比來拆解單量。但在幾種情況下不能這么粗暴地干：

  1. 有品類倉：一般較為粗的分倉也會區分大快消倉、服飾倉、3C數碼和輕奢倉，一是考慮存儲和撿貨要求的不同，二是考慮合單購買的比例。比如3C數碼和輕奢分別放在獨立的倉里，一倉發全國，而大快消多處分倉，就得先預估這個行業的總單量，在行業下根據分倉比例來拆。

  2. 庫存深度不一：比如北倉、東倉、南倉覆蓋范圍的消費者成交占比是3:5:2，但是有的貨品庫存分布不均勻，就會導致單量偏差，需要根據占比較大的頭部貨品或品類的庫存偏差情況做調整。其中也要注意你們配置的發貨策略，是最少訂單原則(優先全部商品有貨的倉庫一單發全國)，還是就近發貨原則(優先由最近的倉庫向消費者發貨，缺貨就拆多單)。另外，提前可以做些調撥調整庫存分布。

  特殊單量 件單比 提前期

  另外，在做好分倉單量預測之后，還需要將特殊的單量拆出來，紅酒、紙尿褲、大件等。主要是為了特殊包材的準備和特殊配送公司的車輛準備。

  除了預估單量，件單比(每個包裹含幾件)的預估對倉庫的人力準備也是挺重要的。一萬個平均4件的包裹，要比一萬個單件的包裹需要更多的人力：撿貨更耗時，打包更復雜。

  這個也需要積累對應的經驗和數據，比如直播更容易單件成單：看直播搶貨的時候不會加購物車再合并購買，我們可以做部分預包加速發貨;單個類目的倉如數碼、輕奢更容易單件成單，而大快消倉的包裹則容易出現較多的件數，但其實也相對穩定。

  最后說說提前期。預估從來都是越提前，越不準。但是你可以設計多個預估節點，分別用于不同目的，放到大促的retro-plan(倒序計劃)中。重點就是這個需求設計和糾偏機制。

  比如為了人力準備，雙11/618提前2~3個月需要初版，做人力公司的談判和臨時工招聘準備。疫情期間，過年期間，更要酌情考慮延長提前期。

  又如紙箱越靠近大促越貴，為了匹配紙箱采購策略，可以更早要一個粗略版的測算，先購置一定的比例。

  提前兩周做鎖定版，用于確認倉庫、客服的排班和運輸車輛的準備。這個點能晚則晚，如果能放到預售/預熱開始之后待我們對銷量有更多的判斷時，是我們的本事，但也要看現實情況。疫情環境下很難。

  此環節考驗的就是前后端的合作機制了，約定好上下范圍，避免前后環節重復留buffer，提前安排好超量和低量情況下的action，在小促時就做演練，逐漸形成穩定的行動序列，包括升級決策。

  這才逐漸趨向單量預測的最優解。

  本文來源于羅戈網，不代表九州物流網(http://www.ruyi818.com)觀點，文章如有侵權可聯系刪除