打破物流服务的 黄金法则

打破物流服务的 黄金法则

 


大家都普遍认为次日送达服务的成本肯定要高于速度更慢的送货服务,不是吗?也许不是。事实上,中国的电商企业可以通过节省一半的物流时间且在不增加额外成本的前提下赢得市场。
 
中国电子零售市场增长迅猛,2013年销售额高达3,000亿美金,占中国零售市场总销售额的近8%1。事实上,中国已经赶超美国,成为全球最大的电商市场(2013年美国电子零售市场销售额约为2,600 亿美金,或者说占全年美国零售市场总销售额的7.1%2)。然而,目前的中国电商市场尚处于发展的初期阶段。 
鉴于目前尚欠发达的基础设施和支撑系统,中国电商企业不得不在现有的基础上挖掘自身竞争优势, 尤其在目前电子零售服务日趋同质化,而领先的电商也尚未找到盈利的诀窍。赢得竞争优势的其中一个关键就是物流服务水平。
物流对电商至关重要
电商企业可以把送货时间“砍掉”一半,即从48小时送达削减至24小时送达,而且无需任何额外的物流开支。这可能是电商实现差异化竞争的一个关键步骤,因为: 
可以满足消费者的需求
近三分之一的电子渠道购物者都是为了“寻求便捷性”(见图1)。他们想要节省购物的时间、得到电商快速即时的反应、并且希翼及时的送货上门,这一切都离不开可靠的物流和送货服务的支撑。
One-third of online shippers are focused on saving time
可以提供差异化的服务
如今中国的电子零售业已经趋于同质化。商家提供类似的产品种类,服务覆盖的地理范围也差不多,提供的价格具有可比性,而且他们开展的促销活动的方法和时间也大同小异。因此,物流就有可能成为电商企业在竞争中脱颖而出的一大关键领域,尤其是在当前中国的物流业还相当不成熟的时期。中国大城市的消费者已经把电子购物当成了日常生活的一部分,而一些较小城市的消费者已逐渐意识到网购的便利性。这些尚未开发的市场将成为电子零售业的新前沿。
可以赢得更多顾客
在中国电商市场上,交货后付款是常见的付款方式,包括货到后付现款、货到后刷卡付款和第三方支付。这种后付款方式极大地方便了顾客在货物送达后进行退货。一些消费者常常会在不同网站上重复下单,而他们只会支付最先送达的商家,然后退掉其它后续送达的商品,因而使得退货率大增。尽管这可能是一种过渡行为:随着时间的推移,消费者会逐渐确定自己的首选电商并建立忠诚度,但这种体验行为也给商家增加了不小的成本负担。所以,送货速度就成为了赢得消费者的重要途径。
因此,除了和其他众多竞争对手一样,以类似的价格、在大同小异的地域范围内提供一些“随大流” 的商品以外,电商企业通过物流来差异化竞争的关键在于其能否通过挑战普遍认同的物流服务黄金法则,来建立自己的物流服务优势。
速度的真实成本
快速的物流服务(即从消费者下单到货物送达)绝对比慢速的服务成本更高,换句话说,24小时内送达肯定要比48小时内送达成本更高,不是吗?在物流和大部分运营的领域,这种“提速成本”范式是显而易见的。比如说,从北京寄包裹到上海且必须要求次日送达,那么就不得不选择航空运输。如果要求隔日送达,那么就可以选择价格稍便宜的公路运输。但如果要保证隔日送达,就必须使用定班货车运输:无论货车是否已经装满,必须在每天指定的时间从北京发车,这就高于使用不定班、而且不承诺服务水平的汽运成本。
然而对于电商而言,这种范式并不一定成立。由于电商供应链的独特性(见图2),实际上可以通过低成本而实现快速物流服务。
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为了快速响应,需要在靠近消费者的地点备货、进行订单的分拣和包装,这就决定了订单处理中心的数量和位置。订单处理中心的数量越多、而且越靠近客户可以带来若干好处。比如从分拨中心到目的地配送网络的货运路线更直接,减少绕路,因此可以缩短货物的运输距离。此外,更快的物流服务也可以减少在途库存。尽管订单处理中心的数量越多将会对安全库存的“库存共享效应”带来负面影响,但这一负面影响不一定会超越前面提到的两点好处。总体而言,各项因素的共同作用可以实现速度更快、成本更低的物流服务。
建立快速、低成本的物流服务模式
以下四大要素对于建立快速物流服务的竞争优势至关重要。
订单处理中心的数量和位置
消费者的订单直接触发订单处理中心的运作。因此,订单处理中心的位置靠近客户不仅有助于在24小时内履行订单,同时也能大幅改善客户服务。客户服务的水平在很大程度上是由订单处理中心的位置决定的(见图3)。
Positioning fulfillment centers close to customers means orders are filled faster
假设全程采用公路运输模式,如果想要24小时送达,那么订单处理中心的地理覆盖半径不得超过400-500公里,即7小时的长途运输路程。同时大家再假设24小时和48小时送达这两种服务模式下均只有一个中央分拨中心。那么通过将订单处理中心的数量增加一倍,即从8个增加到16个,使这些订单处理中心更靠近市场,从而形成较小的配送区域,继而可以缩短一半的送货时间(见图4)。
Having more fulfillment centers can reduce e-retail deliver time
接下来,让大家再来计算一下24小时和48小时送达服务的成本差异。供应链的总成本包括商品采购成本(商品成本加上供应商将商品运输至中央分拨中心的成本)、库存持有成本、配送中心成本、进向运输成本(即从中央分拨中心运输至订单处理中心的成本)、订单处理中心成本、出向运输成本 (即从订单处理中心运输至最后一公里包裹递送网络)以及包裹投递成本。图5分析了典型的中国领先的电商企业的供应链成本构成(不包括商品采购成本)。正如前述供应链构成中提到的,24小时送达服务和48小时送达服务的唯一差别是订单处理中心的数量和位置,而商品采购成本、中央分拨中心成本和包裹投递成本在这两种服务模式下都是不变的。这两种服务模式下,供应链的其它所有成本均会有所不同。(大家将以每年约2亿订单,即相当于典型的中国领先的电商企业的业务量为基础来模拟这两种服务模式并分析成本差异。)
Supply chain cost composting of typical leaders Chinese online retailer
进向运输成本(即从中央分拨中心运输至订单处理中心)加上出向运输成本(即从订单处理中心运输至包裹投递网络) 
假设24小时和48小时送达服务都采用整车货运模式,也就是说即使当24小时送达服务转换为48小时送达服务,运输车辆的数量也不会减少3。因此,整合货运量并不会对提升运输效率带来额外的帮助。事实上,在24小时送达服务模式下,从中央分拨中心经由订单处理中心运送至包裹投递网络所需的成本更低(见图6)。原因有两个,如下所示: 
Transportation for next-day delivery can cost less than slower service
  • 24小时送达服务的长途运输(即将货物从一个中央分拨中心运输至16个订单处理中心,然后再运输至最后一公里的配送网络)距离更短。原因很直观:订单处理中心的数量越多,运输的路线就越直接;而订单处理中心的数量越少,就越需要不必要的折返绕路。平均来说,如果大家假设中央分拨中心处于在中国发达地区、且分布均匀的不同订单处理中心的中央,那么每一辆干线货车就可以少行驶约165公里。
  • 长途货车运输的单位成本不同:距离越长,单位成本越低。但是在这种情况下,运输距离的平均差别只有约165公里(相比约1,400公里的平均长途运输距离而言)。因此,长途运输的单位成本差异可以忽略不计。
库存持有成本
服务模式的差异会对安全库存和在途库存产生影响。
安全库存。通过将订单处理中心的数量从16个减少至8个,降低了服务水平,即从24小时送达服务降至48小时送达服务,这通常会带来安全库存共享效应,即聚集相邻两个小区域的需求会抵消部分需求波动并继而减少安全库存4,5。库存共享效应的大小取决于相邻两个小区域的需求之间的相关性。大家使用相关系数 (ρ) 来表示需求的相关程度6。如果相邻两个小区域的需求完全一致(绝对正相关性), 那么相关系数 (ρ) 就是1,合并后的安全库存正好等于这两个小区域的安全库存之和。但是这两个小区域的需求未必是相同的,因此需求相关系数 (ρ) 就应该小于1。需求相关系数越小,库存共享效应就越大。两个相邻的小区域的需求应该是近似的。实际操作中,安全库存量同样也是由最小规模量决定的。举例来说,如果按理论计算某种洗发水的安全库存是7瓶,该洗发水一般是每箱16瓶装的, 那么它的安全库存通常设定在16瓶,这样可以使仓库管理更加方便 ,而这又可能会带来副作用推高安全库存。因此,汇集两个订单处理中心的安全库存带来的库存共享效应在现实运作中的意义要大于理论计算。
在途库存:24小时送达服务模式下需要的库存时间少一天。假设两种服务模式的订单处理方式(在订单处理中心的排班和波次)和投递流程(投递网络、排班和波次)是相同的,那么大家认为减少的一天库存来源于在途运输环节,因为长途运输的持续时间更长且在装卸地点等待的时间也更长。根据典型的中国领先的电商的业务量来看,大家预测减少一天的库存时间可以减少约2,400万元人民币的库存持有成本。(大家假设这两种服务模式下的库存持有成本所占货值的比例均为~23%——加权平均资金成本:19%,勾销:3%,损耗:1%)。
上述安全库存和在途库存对库存持有成本带来相反的作用。最终,需求相关系数的大小决定了48小时送达服务模式带来的安全库存共享效应是否能抵消24小时送达服务模式带来的更快的周转效应。大家通过分析发现,如果两个相邻的小区域之间的需求相关系数 (ρ) 小于0.68,那么48小时送达服务模式的库存持有成本才有可能从整体上来说更低。假设这两个相邻小区域的消费者对库存单位的偏好和订购模式相似,那么大家就可以放心地采用ρ = 0.8 来进行余下的分析计算。在这种情况下,24小时送达服务模式将节省1,000万元人民币的库存持有成本(见图7)。
Next-day deliver can slash inventory costs
订单处理中心成本
48小时送达服务模式下的订单处理中心数量较少,但是每个设施的规模更大,因此可以带来更大的规模经济效应。因此,这两种服务模式下的订单处理中心的成本是不一样的。大家通过模拟计算得出,24小时送达服务模式下的订单处理中心成本比48小时送达服务模式下的订单处理中心成本高出约1,900万元人民币。
总而言之,由于24小时送达服务模式下的运输成本更低,且可能需要的库存持有成本也较低,因此实际上这一模式需要的供应链成本可以低于48小时送达服务模式(见图8)。
Total supply chain cost comparison
在以上的分析中,大家假设包裹投递的模式保持不变。订单处理中心的分布密度会导致在途时间延长,因而造成服务水平差异。在这种情况下,电商企业可以用更低的成本来提供更快的物流服务。
将存储和分拣/包装迁移到距离消费者更近的地点主要适用于快速流动的商品。而流动速度慢或单位价值高的商品最好还是集中存储和处理,从而保持较低的安全库存。
实现服务水平差异化的其他解决方案? 
实现服务水平差异化的另一个解决方案就是改变末端配送模式,即每隔一天交替配送至不同的街区,但上游服务水平保持不变。因为末端配送成本在供应链成本中占据较大的份额(排除商品采购成本),因此延迟末端配送服务可以大幅缩减供应链成本。
改变订单处理中心的密度带来的成本好处需要复杂的计算才能看到,但是延迟末端配送服务的成本好处却是显而易见的。但值得注意的是,每隔一天交替向两个不同街区配送往往会带来操作上的挑战。例如,如果电商企业为高端客户提供差异化的服务水平,那么必须为这些高端客户保留每日必要的送货能力。零售商可以通过之前提到的订单处理中心足迹模型,以更经济有效的方法解决这一问题,或者为高端客户创建更直接的货物流等。此外,在隔天交替配送的情况下,末端配送员必须熟悉两个街区的配送地址;而且尽管配送服务可以隔天交替进行,但两个街区的收件/提货服务仍需在同一天完成。
服务可靠性超越速度的重要性
为了在争夺顾客的竞争中取胜,有战略眼光的电商企业将向普遍认可的传统物流服务观点发起挑战。这要求商家有能力进行周密的数据分析(基于商品品类、甚至库存单位级别的分析)、能够深入地了解顾客需求以及自身的成本结构。
无论电商企业宣称他们将为客户提供如何快速的服务,最根本还是要确保服务的可靠性。这就说明了,在美国,慢速但可靠的陆运服务(配送时间大约需要5-7天)约占美国整体快递市场的70%、网上零售快递市场将近100%的份额。尽管美国市场的零售商可以依赖成熟健全的物流业,但他们仍在尝试新事物。比如,eBay可以根据消费者选择的收货日期提供定时配送服务;而亚马逊则正在尝试“预期发货”业务(消费者尚未下单),即提前预期消费者将要购买的商品,并将货物发送到预期销售地区的配送中心。 
消费者之所以选择电子购物,无非是看重其品类丰富、价格优势、和优质的服务。电商企业必须要考虑这些因素,从而设计一个响应迅速而且可靠的服务体系。只有做到这一点,电商企业才能真正找到了致胜的消费者价值主张——这才是他们的竞争优势所在! 
附录
电商物流术语
中央分拨中心:指的是一个仓库,实行货物的接收、存储以及交叉转运到指定的订单处理中心。在中央分拨中心,货物通常以箱计算,而且放在托盘上
订单处理中心:指的是专门为电商建立的货物分拣和包装仓库。在订单处理中心,以箱计的商品被拆分成多个包裹
中转站:指的是运输途中的各个连接点,负责将包裹转运至不同的中转站或本地仓库
配送站:指的是位于目的投递区域的操作点,负责货物的末端配送
进向运输:指的是所有商品(无论是直接来自供应商的、还是经由电商自身的物流网络)运输至订单处理中心的过程;通常整车运送
出向运输:指的是将包装和贴有标签的包裹从订单处理中心运输至中转站;通常整车运送,有时也采用循环送货方式
长途运输:连接各主要物流操作点的干线运输;通常整车运送
末端配送:从配送站将包裹配送到消费者手中;通常由小货车或单车递送
 
1 来源:艾瑞咨询。
2 来源:美国商务部。
3 基于每年2亿订单和业务量,这是一个比较合理的假设。
4 σ_(X+Y)^2=σ_X^2+σ_Y^2+2σ_X σ_Y ρ_XY; σ_(X+Y)^2 指总需求的变量;σ_X^2 and σ_Y^2指两个相邻小区域的需求变量;ρ_XY指两个相邻小区域的需求相关系数,按照-1到1表达,得出 σ_(X+Y)≤σ_X+σ_Y。
5 S=Z.√(μ_L.σ_D^2+μ_D^2.σ_L^2 ) ; S 指安全库存;Z 指服务水平因子,这是一个常量; μ_L指平均交付周期;σ_D指标准需求偏差, μ_D指平均需求,σ_L 指标准的交付周期偏差。
6 ρ_XY=Cov(X,Y)/(σ_X σ_Y ); σ_X指X地区的标准需求偏差,σ_Y指Y 地区的标准需求偏差,Cov(X,Y) 指X 地区和Y地区的需求的协方差。
March 2015

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