产品 0 期 - 第九周
![产品0期-第九周](https://static001.geekbang.org/infoq/53/53af516cbff8fef2369a8cab2db764b1.jpeg)
一、作业题目
• 挑选一个你喜欢的产品(结构简单一点),做一个用户路径地图
• 针对这个路径地图,做一个漏斗模型,填入你认为合理的数字
• (选做)根据这个你假设的数字,提出下一步的优化重点
• (选做)针对优化重点,提出一到两个改进方案
二、解
1.选择的产品
产品: 供应链系统
用户: 货品
思路: 以货品为用户,看货品在供应链系统中的流转轨迹。(一种货品等于一个用户,往供应链流通一件等于一次访问)
2.货品静态数据
![](https://static001.geekbang.org/infoq/c1/c1f7de2da75e8d4a985273ea50184641.png)
3.货品行为轨迹和漏斗模型
![](https://static001.geekbang.org/infoq/11/112afb0260a0485a12e70c0ed405b188.png)
注: 百分比意味着两个节点一次交互,只转移多少货品。比如前置仓到夫妻老婆店 40%,意思是一次分发,一个前置仓向其他的所有夫妻老婆店只分发 40%的货品,其余 60%的货品会作为库存留在前置仓,供物流和夫妻老婆店补货用。
4.选择优化点
4.1 优化点: 降低高库存
4.2 自己画的供需关系图
![](https://static001.geekbang.org/infoq/bd/bd72b3d005368fc5a1bf1f432ac26ff8.jpeg?x-oss-process=image/resize,p_80/auto-orient,1)
4.3 解释
供给与需求交叉的部分是销量,供给未交叉的部分是高库存,需求未交叉的部分是高滞销;
高滞销是商业模式的发展空间。需求很调皮,跑跑跳跳,四处乱串。供给很积极,奋力追赶,却总是棋差一手,所以滞销就很难避免;
高库存是商业模式的成本,会反映在定倍率上,缩减需求侧需求。
5.改进方案
5.1 降低高库存的服饰行业货品的高库存
难点: 服饰行业无法知道买家的身材规格,所以采用了标准化的生产方式。一件衣服,会有红/黑/白,S/M/L/XL/XXL 各种组合的标准规格。进而在投入市场时,高销量的货品必然存在高库存的痛点。
解法: 提供具备反向定制的柔性供应链,千人千面,收集用户信息再量身定做。
缺陷: 反向定制无法流水线生产,生产效率低,人力成本高;无法既时拿货,只能走预售模式。所以当下仅能满足部分品部分人的需求,仅能作为一条细分的优化分支。(但智慧供应链何来智慧?不就在这些千人千面的细分分支做到因地制宜吗)
远望: 模块化+全自动化。模块化,定制变成不同模块的组合,基于标准模块的组合就能缓解生产效率低下的问题;全自动化,人力不再成为效率的瓶颈和成本的毒瘤。如此一来,一件成衣的生产时间,从用户提出需求到收货,只需 10 天/7 天/3 天?,大可大胆想象。
5.2 降低高销量的日用品的高库存
难点: 日用品需求量大,所以需要常备大量的库存,以便吃得住那份需求侧需求。
解法: 采用敏捷供应链,优化物流链路。比如,厂家直发前置仓缩短分发链路;提供物流协同能力,透出并感知仓作业能力,通过合理的仓作业能力分配,规避阻塞。只要流速够快够稳,就可以减缓节点靠囤积来预防滞销风险。
缺陷: 说得天花乱坠,仓网能力搭建还是需要基建的支撑。基建成本大且非一朝一夕能解决。(既然必须要做,干就是了,一分进步也有一分欢乐)
补充: (只说结论,看过指标,可惜忘了)中国是物流发展低下的国家(看物流收益占全国 GDP 的比例,越高越差)。截止目前为止,主要才是以货车为主流的物流形式。
远望: 大数据+高效物流协同系统+仓网结构+物流基建。基于大数据,做销量预估(实时增速+同比预估),自动发起调拨计划,通过物流协同系统,调动运力和占用仓作业能力,在物流基建上,做整个仓网结构的货品流转。
6.作业无关,写完个人感悟
供应链的核心价值在于降低交易成本(干掉库存),提高网络密度(让货品遍布需求的地方);
交易平台的核心价值在于降低交易成本(干掉发现成本,比较成本,测试成本,信任成本),提高网络密度(让任何人在任何地方都可以发起需求);
虽然我们把电商一分为二,但商业的本质从未偏离,不过是各司其职,各尽其责,缺了谁也不行。
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