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    让模型和数据说话——为什么[快书包]模式困难重重-电商营销引流电商干货

    2023-02-03| 12:00|发布在分类/|阅读:67

    本文主题电商快书包,电商行业分析,电商营销引流。

    让模型和数据说话——为什么[快书包]模式困难重重

    首发于“i天下网商”版权所有,转载请注明作者及出处!第一次听说“快书包”,是在2011年的夏天,一个朋友很兴奋地向我介绍了这个模式,并劝我一起向快书包学习,并据此加入创业大军。在直觉上,我也很喜欢这一想法,一小时内送达的客户体验够美妙,够响亮,够侵略,但是冷静地建模分析后,我还是放弃了。从建模计算可以看出,“快书包”模式在运营上的问题在于成本控制。“一小时内送达”的配送承诺限制了站点覆盖范围,即站点的规模和单量,很难利用规模效应摊薄控制成本。另外,“一小时内送达”的承诺也限制使得配送人员必须在一天内多次到达站点取货,配送路径很难优化处理,配送人员的效率也无法达到最高。现在把我的建模计算过程大致展示出来,抛砖引玉,希望对于大家有所裨益。需要说明的,我本人并不认识徐智明先生,而如下的建模计算也仅仅是个人闲暇时间下所做的,目的是学术性讨论。我本人并不希望因此而引起不必要的纷争。1.“一小时内快送”运营模型:“快书包”模式的核心是一小时内快速送达,听上去简单,但实现起来可是相当的不容易。这需要对运营体系,尤其是配送体系进行颠覆性地创新。首先说库房端。一般电子商务公司的库房运营中,发出一个订单可以大致分为以下的几步:订单打印、生成批量拣货任务、批量拣货、订单二次分拣、扫描出库、包装贴单。一个订单的处理时间各家公司都不尽相同。以现在最快的上午下单,下午送达来说,一般库房在10:30左右停止接受订单,到12:00左右完成所有订单的出货工作,留给订单发货的时间为1.5小时。单这一处理时间已经超过了1小时。要加快库房的处理速度,就必须废除批量拣货。批量拣货的目的在于提高效率,而精髓在于使得拣货员在一次拣货路径(最坏情况为遍历整个库房)中尽可能多地检货,因此必须积累一定量的订单才能处理。虽然整体效率提高,但不光是积攒订单还是批量检货,对单个订单来讲,都造成了时间的延长。所以说,在“快书包”模式中,库房的处理逻辑是:订单随到随拣。只有这样才能满足1小时送达的极端时间要求。其次说配送端。要保证任何一位客户下单后,才能在1小时内收到货物,需要对整个配送物流体系作非常精密的控制,例如每个配送员一次配送的订单数量,配送员的出发、返回时间控制等等。而我们的目标是,对于做任意一个订单,都必须要在一个小时内完成送货。一个小时是库房发货和配送的总时间,如何分配时间呢?在处理中,我们可以从主观上将1小时内生成的客户订单划分成多个批次,并将配送人员同样分批,每个批次的配送人员负责一个批次的订单配送。理想情况下,可以假设订单的生成速度不变,为节省人力,并提高工作效率计,最佳的办法是将任务平均分配。通过研究一个批次,即可建立整体的模型。设每小时生成的订单量为M,配送员配送一单的时间为a小时,将1小时分为N个批次后,可以计算出所需要配送员的数量:每个批次中所需要处理的订单量为M/N;这M/N单货,库房最快能在1/N小时内处理完成,因此留给配送的时间为1-1/N=(N-1)/N;在(N-1)/N小时内,配送M/N单货,所需要的配送效率为(M/N)/[(N-1)/N]=M/(N-1)单/小时;如果配送员配送一单的时间为a小时,则一个批次需要的配送员数量为M*a/(N-1),总共需要的配送员数量为M*N*a/(N-1);考虑到在每一批次中至少需要1名配送员,故实际配备的配送员数量为MAX[N,M*N*a/(N-1)];假设配送员配送一单的时间为6分钟(即每小时配送10单),则可以计算出不同单量,分不同批次(最低为2个批次)时需要多少配送员了。如下表所示,黄色行表示所分轮次,蓝色纵列表示每小时单量。从表中也可以看到,不同的批次分配情况下,所需要的配送员数量可能相同,这时候就按较少的批次安排。另外,在实际运营中,我觉得10批以上就非常难以管理了,因为其中毕竟存在着交接等环节。而这里计算到21批,只是理论上的探讨,不必深究。在不同的配送效率预设下,可以看到在这个模型下,所运行出的实际效率。如下图,是配送员的理论每小时配送单量从4单增加到10单时,在不同客户订单量下,计算出的实际配送效率。从图中可以看到,配送员的实际配送效率,是随着单量的增加,而逐渐趋近于其理论配送效率的。这就是说,在大单量的情况下,“快书包”模式,其配送环节与一般的B2C模式差别并不大。但是单量,正是“快书包”模式最大的短板。2.困难重重:“一小时内送达”的要求决定了,在这一模式下,不可能采取当前B2C公司所普遍使用的建立大的物流中心,统一发货的做法,而是要在客户群集中的地方分别布点。一个点能够覆盖的区域,不可能超过以站点为员心,配送员的半小时行程为半径的一个圆(这是最理想情况)。而在实际运营中,配送任务随机分布,且必须上、下楼,等待客户,与客户交接,覆盖区域远小于前面所说的理想情况。以北京国贸CBD为例,东西方向从永安里到大望路约为2.5公里,南北方向从双井到呼家楼约为2.7公里,总面积约为6.5平方公里,也基本是“一小时内送达”所能覆盖的极限了。但是在这一区域内,又能产生多少订单呢?“一小时内送达”的最大卖点为“快”,是急客户之所急,或者主抓客户冲动消费的机会。“快书包”选择图书作为切入点,我觉得不太恰当,设想一下“上班的时候很着急想看一本书”的情况,也就不言自明了。我认为最常用的反而是日常用品,例如零食、饮料、水果类,但这又与连锁便利店相竞争了。“快书包”模式的目标客户所在地,也正是连锁便利店集中服务的地区。设想一下,当很想吃某种零食的时候,会有多少客户选择在网上订购,等一小时送货,而不直接走下楼到7-11去购买呢?作一点简单的财务计算。若在国贸地区开一个点,先期投入7万元左右(搭建网站,后台系统,购买电脑,货架,打印机等各种设备),分24个月摊销,平均每个月为3000元固定投入。需要雇佣如下人员:采购2名,(月薪5000元,同时兼做客服),库管1名(月薪3500元,每小时处理40单)、配送员按单量不同调整(底薪2500元,每送一单2元),平均1500元社保。租一个130平米左右的3居室,1间用作办公,另外两间用作库房,月租金约1万元,每月水、电、通讯、网络费用约1000元。平均每单的发货成本设为1元(包括包装耗材、发货单等摊销)。考虑到面对CBD地区,则每个月运营22天,所有员工正常上班,不必考虑调班等情况。若配送员每小时送7单,使用前面建立的模型,不考虑其他支出则可以计算得到盈亏平衡时,不同的日订单量对应的每单毛利,如下表所示。可以看到,单量越大,平摊到每一单的毛利要求越低,这就要求尽可能地扩大规模。以我的经验来看,一个日运营时间约为8小时,不使用自动化传送设备的库房,其日发货能力相比于其面积,大约在0.8~1.4之间,即一个1万平米的库房,可以做到每天发货8000~14000单。即使库房发货再提高200%,每天发货400单,也必须做到每单11.3元毛利。如果平均客单价为50元,则毛利率必须达到至少22.5%,这还是一个相当高的目标呢。而每天400个订单,对于6.5平方公里的覆盖范围,500个左右的SKU(100平米的库房的限制),MKT也必须做得非常优秀才可以。最后还需要再说明两点:前面建模的基础是单量生成速度恒定,这样的理想情况很难存在。而为了保证订单高峰时段的配送,配送人员数量比理论计算值更多。算盈亏平稳时,固定投资是按照最低标准设置的,且每月支出也只考虑了有限的几项,实际运营中的支出会更多,对于每单毛利的要求也会更高。3.小结:”快书包"模式是一个非常新颖,非常有侵略性的商业模式,但其“一小时内送达”的模式导致了其覆盖范围有限,各个运营点分散化,各自为战,各自都很难做大,无法利用规模效应,从而降低成本,获得盈利。当前电商业界的主流思想是“做大”。希望在规模扩大到一定程度后,充分地利用“规模效率”和“长尾效应”,深耕细作下做好成本控制,从而立于不败之地。而“快书包”模式则与此恰恰相反,选择了一条满是荆棘的道路,希望以灵活、快速致胜。虽然本人认识这条道路困难重重,但还是希望祝“快书包”一路走好!

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