作者/許慧
無論週期性訂購的電商模式在外圍看起來有多麼熱鬧，零售電商的本質依舊沒有改變：降低成本、提高效率、優化體驗，依舊是圍繞著消費端、供應鏈端和平臺（零售）端來展開。
在上一篇文章：《“週期性訂購”能否成為消費升級的新零售模式？》，我們深度分析了週期性訂購模式的消費端部分，研究了不同產品和用戶需求對零售方式的影響，這篇文章我們將繼續分析週期性訂購模式的第二個“端”——供應鏈端。
供應鏈理解起來並不難，“供”是供應，如何獲取是零售電商的第一個環節。對於週期性訂購的電商模式而言，是通過電商零售平臺的招商採購獲取這個能力，還是做自有品牌自主開發產品獲取這個能力，是在供應鏈端第一個考慮的。
“應”則是響應，是銷售能力和服務能力，涉及到信息獲取、倉儲配送、售後服務等部分，由於不同商品品類對應的倉儲配送和履約需求不同，履約的效率和成本控制也會有很大差異。
在週期性訂購模式中，還涉及到商品預測、個性化搭配、逆向物流等更為複雜的鏈條，這就是“鏈”的部分。鏈條上的每一個環節並不是都需要平臺（零售）端來獨立完成，哪些是平臺自身可以構建來完成的，哪些是需要接入第三方來實現，都會直接影響用戶體驗和競爭力。
將週期性訂購模式拆解到供應鏈的每一個部分來進行分析，就會發現並不是所有的品類都適合週期性訂購模式。
常規的電商銷售通常涉及到兩個變量因素：消費週期和需求量。
我們知道，消費需求的不同，導致不同品類的需求週期也不同。對於週期性非常長的產品，如3C數碼、家電產品、傢俱產品等等，有的需要好幾年甚至是十幾年才更換一次，這類長週期品類顯然不適合週期性訂購模式。
而商品週期較短的品類，如生鮮食品、日化百貨、服飾等，由於消費頻次較高，需求量相對較大，則更加適合週期性訂購模式。同時，不同的品類對倉儲的要求也不同，商品的週轉週期，會直接影響到供應鏈效率和履約能力。
這裡以供應鏈條最為複雜、對倉儲配送等要求非常高的生鮮行業為例。常規的銷售模式下，零售端並不知道用戶什麼時候需要這個產品，也並不知道用戶的需求量有多大，這就導致倉庫可能會因為商品的週轉週期較慢而承擔昂貴的冷鏈倉儲成本，其次由於生鮮產品的保質期較短，損耗率提高，造成二次損失。
從近幾年中國生鮮市場交易規模來看，2016-2017年生鮮電商市場大量中小型生鮮電商或是倒閉，或是被併購，市場遇冷。作為萬億規模的生鮮市場，線上的佔比依舊非常小。
週期性訂購模式則可以提前預測不同的季節、不同的週期所需要的進貨量，擁有相對穩定的訂貨量。這樣一來，可以縮短商品在倉庫的儲存時間，提高商品的週轉率，減少生鮮產品在中間環節的損耗。
此外，還可以反向推動原產地種植\捕撈，依據單量而採購相應的產品，去庫存、去損耗，從而達到一個相對較低的供應鏈成本，提升效率。對於生鮮行業而言，週期性訂購模式不失為一個新的突破。
並不是所有的週期性訂購模式都會降低供應鏈成本和提升效率，對於之前提到的體驗式購物模式，週期性訂購對於供應鏈管理的成本反而多數是不降反增的。
大多數體驗式購物的訂購形式非常相似，通過對用戶數據的收集和分析，每一期寄給用戶一個裝著不一樣的商品的盒子，即使是同期的商品，不同用戶收到的商品也不盡相同。有的平臺如果用戶不喜歡盒子裡的商品，還可以免費退回。
一方面，這會導致採購時面臨成本壓力。雖然每期銷售寄出的盒子有幾千甚至上萬件，但是由於個性化推薦，盒子內單件商品的採購量相對就小很多，達不到大規模的批發行為，小的採購量基本上就只能以零售價來購買。
另一方面，如果用戶不喜歡需要退貨，還涉及到逆向物流的成本，履約成本就變得高很多。其次，還必須準確把握商品流行趨勢和消費者不斷變化的偏好，需要不斷更新產品，這對供應鏈也是一個很大的壓力，若不是高毛利的商品，基本上很難經營下去。
模式的創新，並不代表著供應鏈效率和履約能力就會得到提升，作為零售基礎設施的供應鏈端，還需要通過技術的驅動使資金、商品和信息不斷優化，以達到提高效率、降低成本的目標。
成功在納斯達克上市的按月訂購時尚電商屬於後者，Stitch Fix屬於典型的體驗式購物，在用戶註冊時，網站便會收集80多項數據，包括風格、型號、價格區間等，然後使用“人工智能＋人類造型師”合作的方式，為用戶挑選寄送五件時尚單品，喜歡的衣物你可以留下，不喜歡的可以免費退回。
在供應鏈端的技術優化，Stitch Fix確實值得作為案例做個簡單的分析，希望能夠引發大家對供應鏈更深入的思考和研究。
一、倉儲配送分析
Stitch Fix的倉配模式相當於京東智能化物流的簡易版（目前Stitch Fix在美國總部一共有5個倉庫）。在配送前，基於每個倉庫與客戶的位置關係，以及庫存與客戶所需的匹配度，由機器來匹配最優的倉庫。
二、庫存管理分析
Stitch Fix這類週期性訂購模式，由於需要跟隨商品流行趨勢和消費者不斷變化的偏好，庫存更新速度相對較快。
Stitch Fix使用的方法是挖掘每個時間點的用戶狀態：他們是新客戶嗎？他們是通過轉介還是自己訪問的？他們的衣櫃滿了嗎？他們是想改變生活狀態還是隻想嘗試新的東西？……
Stitch Fix記錄了每個用戶的精細的行為數據，使用這些數據，可以挖掘用戶的狀態以及不同時期的不同需求。然後可以檢測狀態的變化，並考慮可能的觸發器，通過這個過程實現消費需求分析。
另外，對於Stitch Fix來說，及時的補充庫存尤為重要，一方面要保證時裝造型師有足夠的庫存可選擇搭配，採購的節奏把握很關鍵，另一方面，平臺需要有持續的品牌產品資源，也就是最開始我們分析的供應鏈“供”的部分。下圖是Stitch Fix的庫存曲線下面積相關的運營成本和機會成本示意圖。
保證了庫存的更新後，還需要將庫存分配到不同的倉庫去，以及及時的清除週轉週期較低的庫存。有多少樣式要購買？哪些物品應該去哪個倉庫？什麼時候應該清理什麼庫存？通過技術優化，來分析每個倉庫中不同類型和樣式的服裝的可用性，從而指導Stitch Fix的倉庫運營。
零售電商的本質現在看來依舊是降低成本、提高效率、優化體驗，只不過技術的深度應用，會讓我們體驗到更多創造價值和實現價值的方式。
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