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電商供應鏈的主要KPI - part3

  今天講電商供應鏈KPI的part3。上期說了滯銷庫存和物流運營的KPI,這期來說S&OP。

  S&OP

  電商一般說S&OP(Sales and Operation Planning)的時候就是在說需求計劃。事實上S&OP在行業內通常被認為是個流程機制啦。那需求計劃上的KPI,很容易理解是要看準確度。

  沿襲上一篇的叫法,將算法propose的版本叫做“預測”,經過人工調整和確認的版本叫做“計劃”的話,需要考核三個主要KPI:

  計劃達成率

  計劃準確度

  爆款計劃準確度(AB類)

  達成率和準確度是一對兄弟,通常要一起看的。也就是BIAS和Accuracy。前者保障大數上沒有跑偏,后者保證單品層面的結構靠譜。

  時間維度

  時間維度上,電商一般考核M-1版本,即9月對10月做的計劃,來對比10月的實際銷售情況。這點上比品牌方寬容得多,因為零售商可以保持較低的周轉天數和較高的補貨頻率,不用做準將來太遠的計劃。而且做準將來計劃是需要一條鏈的人互相配合的,電商的營銷節奏、促銷日的招商節奏也確實較少能做到M+2甚至M+3。

  但是對進口自營電商而言,考慮到自身的進貨提前期,還是會請市場部和行業配合做到M+2的計劃,至少到二級類目+品牌維度,以保證來得及備貨(二級類目是比如奶粉、紙尿褲、紅酒)。這樣,在M-1的考核指標做好的情況下,可以逐漸提升到M-2的要求。

  計劃達成率

  BIAS理論上是用件數(units)來計算,BIAS=∑(P-A)/∑A(P是計劃值,A是實際值),記憶的方法是“高估”為正,“低估”為負。但是我們在電商實際工作中發現,BIAS做得好和差,最直接的影響是對庫存貨值的影響——高估太多,導致整體備貨過高,庫存金額有風險。

  我們當時就索性改成了入倉貨值的計劃達成率。比如9月對10月做的自營入倉貨值計劃是10億,實際達成9億,那么達成率就是90%,可以粗略認為當時那版計劃導致了1億的額外備貨。只能說是粗略認為,因為訂貨是一周一訂,或者甚至一周兩訂的,一次不會訂一個月的量。所以在低賣的形勢出現之后,就已經在當周的計劃版本中做了微調,抑制住更大的風險。

  改成貨值考核這件事,一下子就統一了S&OP組和庫控組的語言。但是要注意,貨值跟GMV之間是還有幾道轉換的,分別是關單率(消費者主動關單、攔截黃牛關單、海關關單等)、毛利率和直發率(不是所有的GMV都由入倉的貨品來實現)。

  計劃準確度

  計劃準確度,一種是傳統的“1-MAPE”,即1- ∑|P-A|/∑A(P是計劃值,A是實際值)。另一種是引進零售商常用的Min/Max(較小值除以較大值)。多個SKU計算的時候,再用件數取加權平均。

  比如,計劃50,實際100,那么50/100=50%的準確度;反過來,計劃100,實際50,準確度依然是50/100=50%,而1-MAPE在低賣的情況下KPI就會特別差,1-50/50=0%。

  Min/Max不僅在一些電商零售商用,沃爾瑪也用。我覺得它的好處是沒有給“保守預估”特別大的傾向性。傳統品牌方為了保住自己的庫存風險,愿意用1-MAPE,對高估(即低買)的容忍性更低,寧愿損失少量銷售也不能導致大的庫存風險。

  而電商零售不一定。在有的階段,最重要的是GMV,是搶占用戶的錢包份額,不讓消費者turned away,我們寧愿保有一定的庫存冗余??傊?,可以根據缺貨和滯銷哪個更不愿意看到,決定自己的KPI策略。更不愿看到缺貨,用Min/Max,更不愿看到滯銷,用1-MAPE。當然這個指標定下來之后一年內不要變,目標值也跟這個維度是一致的,1-MAPE難度高一些,Min/Max相對容易點。

  算法和產品技術團隊更愿意用1-MAPE,原因是MAPE值也會被消費到訂貨公式中。邏輯就是,計劃不容易估準的,訂貨只滿足到相對低一點的滿足率(1-缺貨率),否則庫存代價過高。

  對爆品超爆品,也就是AB類,我們會更加關注它的計劃準確率,所以會單獨拎出來review。也是因為計劃的過程中,planner會跟行業的采購/運營小二,一行一行review AB類的預測,而CDE類就直接托管給算法。AB類的準確度要求會更高,一者是因為其實爆品更容易,長尾很難;二者是因為爆品做好更有意義,缺它才會怕,滯銷起來也是更海量。

  給個經驗值,電商M-1的銷售計劃,如果做到65%的1-MAPE,或者70%的Min/Max就是不錯的水平。爆品要做到70%的1-MAPE,75%的Min/Max。

  預測的KPI

  對于計劃的輸入值,算法做出的proposal版,我們也可以設定監控KPI,或者甚至考核KPI,原因是S&OP團隊要負責和算法團隊共同推敲算法模型,使之適合自己的業務模式。包括平銷(baseline)的模型、強季節品模型、大促模型和新品模型等。同時也可以邀請算法團隊跟我們一起共背。別擔心,背業務的KPI對好的算法同學來說是一種榮譽感!

  考核預測的維度,就把以上KPI的計劃replace成預測就行了,一樣考慮M-1或M-2,一樣考慮1-MAPE或Min/Max。

  預測達成率

  預測準確度

  爆款預測準確度(AB類)

  好啦,換賽道之后比想象中還忙,但還是想多少寫一點,今天就光寫個S&OP part,希望你也有所得。

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關鍵詞: 供應鏈,管理,電商,