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前两篇讲了大促是计划供应链和物流供应链分别做什么。今天说一下计划供应链在大促中如何做。大促中做的事情主要是小时预测、滞销或者售罄模拟、流量协同。
小时预测是指根据每小时的成交推测大促当天全天的成交量,包括GMV, 销售件数,订单量。
做小时预测两个目的。一是在大盘和仓库维度,根据最新预测协同物流进行促中调整(调整轮班,加人或者减人,还能在不同仓之间做人员的调配);二是在更细的比如店铺、品类、SKU维度,根据最新预测协同行业和市场进行流量调整。
在业务发展的粗放阶段,可能是没有必要做的。等到业务到达几千万订单的时候,是需要需要的。
1. 做小时预测需要有2个前提条件:实时数据 & 全天分小时成交占比。如果大促不只一天,还需要有期间分天的占比。
A. 实时数据。包括实时库存件数和成交量数据。由于大促系统限制等原因,实时库存的取数是比较复杂的,一般会取大促当天0点的库存。用0点库存减去实时销售件数=实时库存件数。库存取可售库存还是良品库存呢?没有预售的情况,两者都可以,理论两者应该也是相等的;有预售则要取良品库存,因为预售订单也会占用良品库存数量,如果取可售库存那么库存就变小了。
B. 全天分小时成交占比。以全天24小时100%来看,每小时成交占全天的比例。粗的维度有有国家或者仓维度,再细一些的维度可以到类目、店铺、店铺+类目,甚至是重点SKU。需要注意的是,虽然GMV、销售件数、订单量的小时成交占比趋势是一致的,但是三者之间有与品类和价格的千差万别,所以小时占比是不同的,三者需要取不同的百分比数据。期间分天占比的逻辑也是要调整的,不过一般第一天高峰期过了就没那么多活要干了。
2. 大促当天的销量预测= 实时销售数据/小时占比。大促期间的销量预测 = 第一天的销量/ 分天占比。一个非常简单的逻辑。但是难在如何获准确获取前面的2个前提条件。
A. 实时数据的建设和校验。由于系统资源,技术等各种原因,实时数据经常不会做大很细的维度。最难的是,实时数据建设完成后,第一版总是不准的,总是要经过技术+BI+业务几轮甚至十几轮的核对和校验,深究到每一个细节和代码,才能获取精确的数据。我自己算有挺多系统建设的经验,小到几十个人日的,大到二三百个人日的,但是觉得数据+系统的建设比纯系统建设难很多。因为除了系统外,数据一定要准,数据校验的过程从来没有小于5次的。
B. 全天分小时成交占比的调整和校验。是否取历史某个大促的占比作为参考就可以了?是又不是,首先肯定以历史为依据,但是需要根据这个大促的实际情况做一些调整,包括是否预售,品类活动时间段是否不同,店铺或者品类秒杀的时间段,特别是直播的仓库、店铺、SKU更需要做调整。源数据调整好后,再精确匹配到每个对应的维度,这也需要很仔细的检查和校验。
是否能全部依靠线上数据系统?理想情况肯定都是系统自动计算。但是现实总是,系统一般只能实现一半,另一半需要人工介入,特别是业务刚开始阶段。人脑+机脑协同。这个办法做过多次的小时预测,准确率都在95%以上,平均可以做到97%左右,最高99.9%。
两个内容放一起讲,是因为两者是相互联动的。有了小时预测以后才会有滞销和售罄模拟,以及流量协同。
滞销,卖得不好可能导致大促后很长一段时间都要清货。售罄,卖得太好,导致大促当天或者大促后就没货了,而新补货可能来不及。
通常情况下,大盘可能会不太好,但是只要有好好做计划,一般不太会出现大盘滞销或者大盘售罄。店铺和类目维度也比较少出现整个售罄或者滞销情况。所以,滞销和售罄模拟基本都是在重点SKU维度,当然也有可能个别类目或者店铺卖得特别好或者特别差的。
大促全天销量预计 = 实时销售数据/小时占比。
大促后剩余库存 = 促前库存 – 大促全天销量预计。3种情况:
A. 如果<0,大促中售罄:流量要考虑不需要重点曝光了;紧急补货启动。
B. 如果=0,大促后售罄:流量可能不需要动作;紧急补货启动。
C. 如果>0,接着计算大促后的DOI (days ofinventory) 即大促后还能卖几天。根据备货时间和物流时间,定义不同数字的DOI, 3种情况:
a) 大促后有缺货风险:流量可能不需要动作;紧急补货启动。
b) 大促后库存健康:可以给更多流量。
c) 大促后有滞销风险:给更多流量。
滞销和售罄模拟,联动流量协同,这是比较理想的情况。需要非常紧密的协同机制,并且要在大促前就制定好每个责任人的行动点(协同机制以后我会再讲)。而流量又是另一门比较难以用数字证伪的学问。紧急补货经常也是在促后才做,但是重点SKU确认要缺货的,在当天就要启动紧急补货了。大多数业务线可能不做或者做得比较粗糙,并没有做好精细的计划。
所以,大促中做这些到底有没有用?实践证明有一定的用处,但是可能还没有精细化到用数字来衡量。要不要做?粗糙的做还是精细的做?取决于业务线 & 业务发展的阶段 & 促前协同机制的建立。
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