云鸟CEO韩毅:新零售环境下的城配科技化变革

2017/6/19 15:47:15 来源:中华物流网 浏览:33668
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中华物流网(zhwlw.com.cn)6月19日讯—— 物流是新零售必不可少的一环,新零售给供应链配送服务企业带来了新的发展机遇。如何运用大数据提升配送效率和交付品质,解决车辆满载、配送时效、交付完整这三大核心痛点,给用户带来更好的体验。在2017中国互联网+新商业峰会上云鸟科技创始人兼CEO韩毅先生给我们分享了:新零售时代,同城配送的那些事。
        物流是新零售必不可少的一环,新零售给供应链配送服务企业带来了新的发展机遇。如何运用大数据提升配送效率和交付品质,解决车辆满载、配送时效、交付完整这三大核心痛点,给用户带来更好的体验。在2017中国互联网+新商业峰会上云鸟科技创始人兼CEO韩毅先生给我们分享了:新零售时代,同城配送的那些事。 

        韩毅:大家好,非常荣幸跟大家做分享。我们做的事情更像是给新零售的朋友们送水。首先在物流里面有两个比较主要的分界线,一种物流是到宅的,它是toC的,主要任务是把这些物品送到消费者的家里。这类物流公司,大家会比较熟悉,因为它和每个人每天都打交道。 
         
        而今天,消费者不太关注的92%到93%左右的物流却是toB的。toB和toC,指的是它的送货端是到哪的,我们是一家toB的物流公司,我们的配送方向是把东西送到前端的网点,这些网点主要是零售网点、服务网点。零售网点都是由toB的物流公司补货。我们出货的地方主要是城市周边的仓库。众所周知,所有商品生产后,首先会运送到城市周边的分拨中心,由B2B的物流和城配公司把货物送到前端的零售网点去。 
         
        从这个新零售的角度来说,我们是新零售中的一环,但是我们更多着眼于研究到门店补货或者到新零售前端补货,究竟在物流上发生什么? 
         
        简单介绍一下我们云鸟公司,总部在北京,现在500员工,今年年底大概有一千员工,目前服务18个城市,年底预计24到25个城市。未来三年这些城市的GDP都会超过一万亿人民币,说明这些城市有足够的消费能力,是今后重点配送服务的对象。云鸟现在大概服务有一万家企业客户,里面有些是临时的有些是长期的。 
         
        还跟大家简单的分享中国整个城配市场的交付情况。toB的物流公司送货到前端,大概有两个区分,一个是零售网点,还有一大类是服务网点,二者的区别在于服务网点不直接售卖商品,类似于饭店、汽车维修、医院,它虽然不是专注零售,但它的确有补货需求。我们今天首先重点看一下零售类的。 
         
        关于中国有多少前端零售网点的问题,目前没有披露确切的官方数据。根据尼尔森的数据,从四百万到八百万都有。看这个数据,加起来接近四百万到五百万之间,取一个中间的数据。可以看到专卖店是114万,夫妻老婆店是306万。夫妻老婆店的实际数量可能比想象中大得多。中国烟草局的数据是将近700万,意味着有烟草销售权的零售卖点有700万之众。随着新零售的发展,前端网点会持续增多。众所周知前端零售网点设定的主要依据就是人流量,所以城市中前端零售网点的密度会越来越高。再看2016年的数据供参考,夫妻店的数量没有什么变化,便利店的数量翻倍,大卖场数量增速缓慢。今天无论是线上线下结合,都起了前置仓的作用,物流服务要先到社区周边去。我们在不停地改变新零售网点的定义,会发现很多新零售的形式,未来可能会出现无人商店、无人售卖机、无人咖啡机或者是零售货架。无论形式如何变化,实质都是把货前置到老百姓生活的周边,这些都称为零售网点。 
         
        我们选择5月4号北京这天的数据来观察,这是一张云鸟承运的前端零售进货热点图。从这张图里可以看出零售网点的物流热度,也就是前端的进货量。可以看到,北京的CBD地区零售网点的进货需求较高,这和CBD地区高密度的人流量,及较高的消费需求和消费能力有关。 

        看到新零售方面的数据,用什么来说明零售的补货系统?零售补货系统是好的还是坏的?在此之前需要做一个基本的工作,就是定义好与坏。我们尝试定义新零售配送的前端门店,以及定义配送的服务体系,再对现实的情况进行优劣区分。现在的情况,首先在仓等候2.6小时,平均单日的票量4.8万,这是平均每天交付的票量。什么叫一票?到达一个门店或者一个零售店,成为一票,或者一个地址算一票。目前我们大概全国是要送5万票左右。 

        一车的概念是什么?今天新零售普遍采用的技术是循环送货,出去的时候是一车,但不只是停一个交付点,是停不同的交付点,以便能摊销物流成本。从仓库出车,票量越高单门的配送成本越低。目前是6.5票。一个门店的补货重量大概是170公斤,平均体积大概在0.9立方米。大平均的补货频率,一周4.7左右。补货能力和前端的销售能力、反馈能力有关。平均的补货能力一周大概4.7左右,每半年提高0.1。我们上半年看是4.7,下半年可能就4.8,说明前端的补货频率大趋势不断加强。 
         
        我们的单车平均票数是6.5,但世界平均水平大概在15到16。国内一票的物流成本高昂,很大一个原因是单车能跑的票数太低。成因很多,比如说零售商集约度,密集程度高的区域可配送的门店较多,可以极大提高单车配送的票数。 
         
        同时中国城市还有一个问题,就是道路交通对大货车不够友好。很多网点分布在狭窄街道胡同,装载量大的货车停靠就成问题。此外,不少城市还有严重的拥堵现象。各种各样的因素影响了前端配送效率。而最后所有的问题都会变成成本的问题。单车票数上不去,成本就降不下来。如果物流效率提高一倍,按票算一个门店物流成本会下降一半。比如单票在途0.8小时,也就是40多分钟的时间里包含一个配送点到下一个配送点的路上的行进时间,到店后清点、交接、回票时间,甚至包括装卸上架时间等等。今天的配送的大量时间是在前端交接发生的,这是中国今天物流的三个非常大的问题。中国今天门店的配送效能不在于司机价格,在于出仓时间过长。这出在仓配的衔接上,清点时间过长,单车的装载率上不去。 

        如果这些问题能解决,恭喜你,服务的时效包括单票的成本,将迎来非常大的降幅。我们云鸟的使命就是要用科技的办法把中国传统的城配方式进行改变。传统的城配方式是怎么做的?基本上没有IT,没有数据,典型的场景是司机到达仓库,接到送货单,拿着这张纸和电话出仓。中间过程是黑箱,不知道他的实时地理位置,对司机的过往业绩也没有评估,平均单车票数也无法计算,配送时长也无法估算。没有提升城配配送效能的科技系统,中国城市配送还停留在镖师押送的阶段,只是工具从马变成车而已,本质是原始粗放而效率低下的。而且中国城市配送市场还是零工程师的市场。工程师不能搬东西,工程师不能打电话,有什么用?但工程师却是改变行业粗放形态的重要力量。我们是第一批主张在城市配送加入工程师和数据的公司。着眼点是这几个,第一,订单交付成本高。今天前端的订单交付成本到零售的单票成本还有很大的下降空间。第二,数据管控不透明,司机经验、地理区域、和门店的历史配送数据都没有标准化的数据采集,造成数据真空的状态,导致与社会的发展趋势严重脱节。再说订单分拨,比如啤酒夏季销量高,每家零售商不同的商品属性,全有错峰。再比如天气热西瓜的补货需求就提高。由于SKU的波动性,私有运力很难满足错峰要求,物流人才缺失也是个问题,工程师里真正了解城配物流的是非常少的。还有就是缺乏柔性协同,主要是指仓的协同,仓配衔接不好是非常大的问题。2.6小时耽误在哪?耽误在时间不统一,总有一端的时间在浪费,整个系统效能提高不上来。 
         
        这是针对新零售方面一体化的端到端解决方案。今天实施下来,我们为新零售的客户平均一票成本下降10%到15%。只要是我们接触的客户,大平均前端的零售成本的物流成本下降了10%到15%,这些数据的来源就是IT。 

        新零售非常建议采用票结,票结的方式是指只需要关心到一个门店的单价就ok,物流里的其他繁琐环节可以忽略。当然也可以按件结,只需要关心到一个门店的成本是多少,这才是物流成本的核心问题。 
         
        我们云鸟的鸟眼系统,目的是用科技去改变城配现状。鸟眼系统在做什么?首先有订单,明确前端的收货人、货品的类型、体积、重量,送货地址和送货时间。任何的物流行为,首先都可以翻译成物流订单。 
         
        第二是预约,有些新零售是自营的,24小时开门,大部分新零售不是这样的,前端可能是夫妻老婆店,可能是专卖店可能是购物中心,主管的人不在负责清点的人不在,因此这些很多需要预约,如果不预约妥投率上不去,行业大的妥投率90%多,剩下的10%非常麻烦。因此预约好了以后再走可以非常大的降低配送成本。 
         
        第三,排线调度是件大事,前端明天要送200个点,怎么划分区域?哪些区域的一辆大车而不至于时效崩溃,哪些地方小车就可以了,订单密度的宽松,体积、重量、交通堵塞范围,包括车型的选择、路线的选择,还有配送顺序等等,这些东西称为排线调度,在“鸟眼”系统是自动完成的。 
         
        最后是合理安排配送线路。这是一个典型的区域划分,这个区域划分不一定是圆形的也不一定是方形的,要考虑到最主要是送到你门店的制约,而且这些事情每天不一定一样。这里有一个动销的概念,有的门店一个月只进两次多,而且周六送货和周一送货,经常差两三倍,全国的进货高峰期是周四。每天要去的地点不一样,怎么才能动态生成今天最好的配送路线。 
         
        预约很重要,不预约妥投率卡在90%上不去。经过预约以后,妥投率会到94%到95%以上。而痛点是人工排线效率不高。每辆车的载货量和载货体积不一样,每个客户的送货地点和送货时间不一样,每一单的送货类型和送货量不一样,每个司机的习惯和经验不一样……都靠人工来完成,效率十分低下,而这正是目前行业内的通用做法。当科技的要素进来后,系统有良好的计算能力和稳定性,不需要在排线上浪费人力。 
         
        同时云鸟还能自动调车,线路排完以后还需要去调配合适的车辆。云鸟的调车系统,关键是车型、司机经验、他的位置、他的住所,是不是比较近的司机,经验是不是适合,车型对不对,车型是不是老,评分高不高,车辆本身运力是个动态的运力,明确运费和所获得服务的匹配程度。比如海鲜早上和晚上的运力价格是不一样的,紧张的时候是不一样的,周四和周日的价格不一样,春节期间运年货,那个运力非常紧张,价格就会上扬。系统可以根据时节来自动计算的,这就是我们的百灵运力引擎带来的改变。解决排线问题后,系统还能根据预算来选择司机和车,系统的核心是为所有人降低成本。 
         
        百灵引擎能根据线路的要求、司机的画像、匹配、等待时间,包括配送价格、配送要求来进行匹配。司机画像和历史的配送异常率是目前容易被忽视,但是对提高服务水平至关重要的环节。根据我们的评估,不同司机的工作效能差2.5倍。但目前城配公司和物流公司由于没有足够的历史数据,因此没有一套对司机的系统评估。只有接入大数据,而不是凭个人经验去揣测司机的服务水平,才是判断司机配送能力的关键。 
         
        众所周知优秀的司机能力好,眼明手快、体力好、开车技术好、客群维护好,服务质量很高。不好的司机,装载慢、路上的速度很慢、清点不认真,和各方的沟通时间都很长。但从价格来讲,司机的价格差异化不大,正是因为对司机没有一套科学的评价系统,因而司机价格拉不开。最好的策略是让优质的司机提供服务,今天对司机的评价全是量化的,更加真实可信的。我们帮客户挑选出优质的司机,这事非常重要。过上百次配送的数据累积,百灵引擎经对司机的画像也越来越准确。 
         
        这是API对接,今天我们的零售客户,或者是零售集团,或者给零售集团送货的供应商,都可以看到数据水平,特别是仓库的数据水平在提升。仓库的数据水平对于运输的效能,是城配心脏中的心脏,但大部分仓库和配送商对接不上,因为配送商没有IT。只有我们这样新兴的城市配送商才是全IT的,可以对接API,让效能得到显著提升。首先仓库节约时间变得非常强,订单像流水线一样,把订单需求输入,云鸟在排线方面不断优化,找车都可以开始同步,仓配的协同能力可以达到前所未有的程度。这些都意味着进一步降低成本。 
         
        我们最后来看一个透明的实时查询。这里面有电子代收,有保价,有在途增值服务,交货成本,这些都是真实的case,可以帮客户降低大概15%的配送成本。云鸟深耕物流服务,希望可以和更多有志于改善城配模式的企业和商家合作。云鸟的大数据和互联网科技系统能提高物流效能,让前端网点的物流配送服务更经济更高效。 

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