每個行業都有各自的特色，電子商務家電行業亦是如此。家電行業因制造成本的原因，貨品單價不低，所以家電行業很在乎庫存周轉，因為大量的庫存可能會造成商家可流動資金的急劇減少，一旦資金鏈斷裂，有可能造成很嚴重的后果，因此在家電行業流傳著庫存猛于虎的名言。面對不可回避的現實，家電行業匹配地域需求進行貨品分倉勢在必行。那么備什么貨更合理，如何分倉能既滿足消費者需求又減少庫存費用，商家有哪些秘笈可以參考呢？科學的推論及實踐證明，擁有合理的貨品結構，輔助行業數據及歷史數據的科學分倉，總成本最低化的補貨策略，并輔以物流寶提供的全面解決方案，應該是一道不錯的“彩虹大道”。

合理貨品結構為分倉前提
消費者想要什么決定分倉時貨品結構

在什么地域囤什么貨品首先取決于消費者想要什么，不同地域的品牌忠誠度會存在差異，因此合理的狀態是面對不同地域消費者給于不同需求的匹配。

如在廣東地區，TCL品牌銷量會大一些，而TCL在山東就沒有如此熱銷，你會發現海爾的產品在這里占據了市場的主導地位，所以商家在家電分倉前的選品就該有所側重，如TCL品牌在廣東的主打產品以及高端產品的投放量就要大一些，而投放在山東范圍內的產品就應以中低端為主并減少投入量。

很多商家都會選擇購買數據魔方等軟件了解消費者的選擇傾向，哪些地域的需求量大，哪些功能更受關注，哪些特征的產品最近賣得好，消費者喜歡搜索什么樣的關鍵字等等？這都在一定程度上反映了行業的趨勢。我們以液晶行業的消費者選擇趨勢為例，從今年1季度到4季度，我們可以很明顯的發現LCD的占比逐漸減少，LED的占比逐漸增高，同時3D功能的產品也越來越受廣大消費者的青睞，因此在分倉時就需要選擇優先囤入具有這些特征的產品。

商家競爭激烈要求分倉靈活便捷

同時，貨品的選擇還要參考競爭對手的策略，即我們常說的競品。以在競品的較量中，可以采取不同的產品設計、定價策略以及物流策略，在兩款產品相差無幾的情況下，消費者必定傾向于能夠更快拿到貨的商家，這無形中決定了在競品競爭激烈的區域，需要投入更多的庫存保證貨品數量的充裕，分倉運送能力也要求比對手更為快捷靈活。

從消費者的選擇來看，除了物流之外，還關注設計以及定價。例如最近4L左右的飯煲最受歡迎，競爭品牌推出了4L的微電腦方煲，定價300元左右，那作為相同知名程度且面向同一消費群體的競爭品牌，推出一款同樣4L但增加蛋糕及煲仔飯功能的微電腦方煲，來爭取同等價位的消費者，則不失為一個不錯的選擇。

依數據分倉勢在必行
考慮配送成本的合理性，家電行業的物流配送半徑很難覆蓋全國，對于大家電行業來說，更是需要多點小半徑的配送服務，家電庫存分倉勢在必行。

依據自然流量決定分倉配置

自然流量能表明消費者的主觀需求，根據自然流量，有的放矢地對貨物進行分倉，投消費者所好是商家首先需要考慮的。以搜索、類目、收藏等消費者主動行為帶來的流量我們稱之為自然流量，在量子恒道或者其他的數據軟件中我們可以看到來自不同地域的訪問流量，這些流量的分布在一定程度上表明了消費者的喜好分布，高端產品的流量可能更多的來源于經濟條件較好的地區，而有些品牌也會有強烈的地域偏好。以某兩個知名煙灶品牌為例，其中A在浙江地域的訪問流量較為集中，而B品牌在廣東地域的受歡迎程度較高，因此不同的品牌及店鋪在面對不同地域分倉的配置時也需要考慮這些因素。

參考歷史數據預測地域分布

能幫助我們作為參考的不只是流量數據，與此同時歷史成交數據也能夠幫助我們預測未來。歷史成交數據同樣可以從宏觀到微觀來進行，首先我們可以從行業整體的地域分布來看，又如取暖產品，北方地域的旺季明顯較早，且更加偏好選擇油汀等使用面積大效果較持久的產品，南方地區則銷量旺季來的晚，且小功率的取暖產品銷量較好。其次像流量一樣，不同品牌在不同地域也受到不同的喜好最后店鋪內的成交按照訂單收貨地的數據也需要進行持續的積累，才能更加準確的預測地域分布。

[NextPage][/NextPage]

按照分倉建立的集中程度及各個分倉的覆蓋范圍，我們可以將流量數據、行業及品牌成交數據、店鋪過去的成交訂單數據，按照分倉覆蓋范圍進行歸類，從而得到符合自身店鋪銷售貨品結構的地域分倉分布，通過行業及自身的流量及已有成交數據，我們的分倉備貨將更有針對性和目的性。

分倉雖然縮短了配送半徑，降低了配送成本，提高了配送時效，但是如果分布不合理，周轉較慢，就會造成倉儲成本的負擔，因此將庫存維持在一定水平，即減少缺貨損失同時又盡可能的節省倉儲成本非常重要。

庫存補貨時間很關鍵
在理想環境下，庫存會按照日均銷量每日遞減，直到庫存為零，這時如果沒有及時補貨，將造成缺貨損失。而一次性補充過多的貨物，又會造成大量資金的積壓。因此在庫存為零前，我們需要進行補貨操作，讓庫存能夠持續供給，把握合理的補貨時間點顯得至關重要。

何時補貨最為合適？

我們可通過歷史數據預估未來的每日銷量，同時歷史數據中銷量的異常值越少，預測值也就越準確，也就是說較為準確的預測需要排除大型促銷活動等單次非周期性的高需求量銷售。通過對歷史數據的分析，可以借助回歸算法或者相關軟件工具的幫助，我們大致可以得到某款單品在某分倉覆蓋范圍內的日均銷量，我們也能夠獲得某分倉內此款單品的庫存數據。

需要開始操作補貨的關鍵點的庫存水平，我們稱之為訂貨點，也就是說當庫存到達訂貨點時，我們需要發出補貨指令，從發出補貨指令到貨品真正到倉并能進行發貨操作中間的時長，我們稱之為補貨時長。補貨時長通常根據商家自身的訂貨能力、運力及貨源供給方的生產能力及貨源的緊俏程度決定。在補貨時長內，倉內庫存依舊是按照日均銷量在下降，因此在銷量下降為臨界點前的庫存消耗即為（補貨時長×日均銷量），通常為了防止意外情況發生，臨界點不會設置為零，而是由缺貨的概率決定為安全庫存。缺貨概率越低，需要的安全庫存越高。因此我們不難得到訂貨點=安全庫存+（補貨時長×日均銷量）。

進多少貨才能保證周期內總成本最低？

那么每回訂貨補充庫存到底多少才合適呢？每次訂貨較多，雖然訂貨間隔可以長一些，但是庫存成本卻可能上升，而每次庫存補充較少，雖然庫存費用較低，卻可能造成補貨費用上升，因此在訂貨數與訂貨頻率之間我們還可以得到一個平衡點。也就是說在什么時間，以什么數量補充庫存，會使得庫存和補充采購的總費用最少。

引入經濟訂貨批量這個概念，EOQ ——經濟批量。也就是考量在周期內的總成本，總成本的費用包含采購成本、固定公用訂貨成本及倉儲成本。我們希望在周期內總成本最低，也就是說合理的訂貨批量要使得這三項成本的總成本最低，而不是單一成本最低。那么這個總成本最低需要怎樣的經濟批量呢？我們先來了解以下參數

TC –周期內總成本

D – 周期內貨品需求總量

P – 單位產品購置成本

C – 每次訂貨的固定公用成本

K – 單位產品周期保管成本

除固定公用成本外，購買貨品的成本隨著訂貨總量的變化而變化，購買成本=D×P；每次訂貨的固定公用成本可以理解為干線運輸費用等，則周期內需要產生固定公用成本的次數為D/EOQ，則在周期內由此產生的費用為訂貨成本=C×D/EOQ；

按照起初到期末平均后的庫存均值為EOQ/2，則周期內倉儲成本=EOQ/2×K；

周期內產生的總費用TC=倉儲成本+訂貨成本+購買成本=(EOQ×K)/2+ (C×D)/EOQ+DP；

若需TC最小，則通過推到可以得到EOQ=√(2CD/K)；也就是說在理想狀態下，當訂貨批量等于EOQ時，總成本最小。

分倉補貨工具之應用
學會利用流量數據和歷史數據進行分倉預測，同時根據科學算法決定合理的補貨量、補貨頻率，從而根據產品本身的熱銷及滯銷，確定缺貨損失及日均銷量，從而確定訂貨點。我們會發現整條鏈路的順暢運行需要一環扣一環的緊密銜接，缺一不可。

滿足家電特色化的補貨分倉需求

當我們能夠準確把握整條鏈路上的各個環節，并讓前端的營銷銷售行為與后端環節的節奏緊密配合，我們就能在過程中最大化的降低成本，并完成具有前瞻性的合理產業布局及電子商務運營。一些出色的家電行業電子商務公司已經深刻的意識到這一點，并通過IT系統的積極搭建及逐步完善的數據分析團隊幫助公司在供應鏈運營過程中，緊握行業發展的脈搏。

面對家電特色化的補貨分倉需求，不少商家先人一步優先采取自建分倉進行倉儲及自建或自主聯系配送網絡，但是自建倉儲及配送網絡的先期投入較大，同時談判砝碼較低，很難獲得集約化效應，當旺季來臨，需求量迅速上升，淡季有可能造成大量的倉儲及人員閑置，因此整合多方物流資源，集約化平臺單量，加大談判籌碼且取得成本優勢的需求迫在眉睫，物流寶為此應運而生。家電行業物流寶采取分倉體系，根據訂單分布合理劃分了各分倉的覆蓋范圍，通過經濟化合理化的區域覆蓋加速了配送時效，從全國范圍內降低配送成本。

優化供應鏈運營中的各個環節

在分倉配送的過程中，該工具的作用除了避免單個商家高低峰值造成的人力物力不均，減少商家基礎物流設置投入的成本，還能整合區域內社會化的基礎硬件設備，通過集約化的單量獲得更具優勢的談判力。同時集中采集包裝材料，降低包材成本，提供更專業的防摔抗壓包裝方案。

面對消費者，他能給予更統一更有品牌性的終端配送服務，給予更好的品質體驗，逐漸建立起平臺型的統一配送服務標準。

面對商家，該系統能夠打通從前端成交到后端訂單流轉以及配送環節，完整的IT系統，能夠對各個環節給予數據的累積，從而得到更加準確的趨勢預測，給商家提供細化到地域的倉儲周轉預測、配送等供應鏈解決方案。對于品牌商來說，將多品類的貨品通過整體在倉的方式，然后根據不同運營商不同的核心運營能力分配貨品分布，不同地域的貨品結構也可以有差異化，從而驅動品牌整體渠道網絡的產品結構。

從消費者出發，把握市場脈動，調整產品布局，成本最優化，實現快速服務響應，供應鏈運營將帶給具有領先意識的嘗試者更加明顯的核心優勢，從而引領行業浪潮，你準備好了么？