電商供應鏈的主要KPI - part3
發布時間：2023-09-08 點擊：136
今天講電商供應鏈kpi的part3。上期說了滯銷庫存和物流運營的kpi，這期來說s&op。
s&op
電商一般說s&op(sales and operation planning)的時候就是在說需求計劃。事實上s&op在行業內通常被認為是個流程機制啦。那需求計劃上的kpi，很容易理解是要看準確度。
沿襲上一篇的叫法，將算法propose的版本叫做“預測”，經過人工調整和確認的版本叫做“計劃”的話，需要考核三個主要kpi：
計劃達成率
計劃準確度
爆款計劃準確度(ab類)
達成率和準確度是一對兄弟，通常要一起看的。也就是bias和accuracy。前者保障大數上沒有跑偏，后者保證單品層面的結構靠譜。
時間維度
時間維度上，電商一般考核m-1版本，即9月對10月做的計劃，來對比10月的實際銷售情況。這點上比品牌方寬容得多，因為零售商可以保持較低的周轉天數和較高的補貨頻率，不用做準將來太遠的計劃。而且做準將來計劃是需要一條鏈的人互相配合的，電商的營銷節奏、促銷日的招商節奏也確實較少能做到m+2甚至m+3。
但是對進口自營電商而言，考慮到自身的進貨提前期，還是會請市場部和行業配合做到m+2的計劃，至少到二級類目+品牌維度，以保證來得及備貨(二級類目是比如奶粉、紙尿褲、紅酒)。這樣，在m-1的考核指標做好的情況下，可以逐漸提升到m-2的要求。
計劃達成率
bias理論上是用件數(units)來計算，bias=∑(p-a)/∑a(p是計劃值，a是實際值)，記憶的方法是“高估”為正，“低估”為負。但是我們在電商實際工作中發現，bias做得好和差，最直接的影響是對庫存貨值的影響——高估太多，導致整體備貨過高，庫存金額有風險。
我們當時就索性改成了入倉貨值的計劃達成率。比如9月對10月做的自營入倉貨值計劃是10億，實際達成9億，那么達成率就是90%，可以粗略認為當時那版計劃導致了1億的額外備貨。只能說是粗略認為，因為訂貨是一周一訂，或者甚至一周兩訂的，一次不會訂一個月的量。所以在低賣的形勢出現之后，就已經在當周的計劃版本中做了微調，抑制住更大的風險。
改成貨值考核這件事，一下子就統一了s&op組和庫控組的語言。但是要注意，貨值跟gmv之間是還有幾道轉換的，分別是關單率(消費者主動關單、攔截黃牛關單、海關關單等)、毛利率和直發率(不是所有的gmv都由入倉的貨品來實現)。
計劃準確度
計劃準確度，一種是傳統的“1-mape”，即1- ∑|p-a|/∑a(p是計劃值，a是實際值)。另一種是引進零售商常用的min/max(較小值除以較大值)。多個sku計算的時候，再用件數取加權平均。
比如，計劃50，實際100，那么50/100=50%的準確度;反過來，計劃100，實際50，準確度依然是50/100=50%，而1-mape在低賣的情況下kpi就會特別差，1-50/50=0%。
min/max不僅在一些電商零售商用，沃爾瑪也用。我覺得它的好處是沒有給“保守預估”特別大的傾向性。傳統品牌方為了保住自己的庫存風險，愿意用1-mape，對高估(即低買)的容忍性更低，寧愿損失少量銷售也不能導致大的庫存風險。
而電商零售不一定。在有的階段，最重要的是gmv，是搶占用戶的錢包份額，不讓消費者turned away，我們寧愿保有一定的庫存冗余。總之，可以根據缺貨和滯銷哪個更不愿意看到，決定自己的kpi策略。更不愿看到缺貨，用min/max，更不愿看到滯銷，用1-mape。當然這個指標定下來之后一年內不要變，目標值也跟這個維度是一致的，1-mape難度高一些，min/max相對容易點。
算法和產品技術團隊更愿意用1-mape，原因是mape值也會被消費到訂貨公式中。邏輯就是，計劃不容易估準的，訂貨只滿足到相對低一點的滿足率(1-缺貨率)，否則庫存代價過高。
對爆品超爆品，也就是ab類，我們會更加關注它的計劃準確率，所以會單獨拎出來review。也是因為計劃的過程中，planner會跟行業的采購/運營小二，一行一行review ab類的預測，而cde類就直接托管給算法。ab類的準確度要求會更高，一者是因為其實爆品更容易，長尾很難;二者是因為爆品做好更有意義，缺它才會怕，滯銷起來也是更海量。
給個經驗值，電商m-1的銷售計劃，如果做到65%的1-mape，或者70%的min/max就是不錯的水平。爆品要做到70%的1-mape，75%的min/max。
預測的kpi
對于計劃的輸入值，算法做出的proposal版，我們也可以設定監控kpi，或者甚至考核kpi，原因是s&op團隊要負責和算法團隊共同推敲算法模型，使之適合自己的業務模式。包括平銷(baseline)的模型、強季節品模型、大促模型和新品模型等。同時也可以邀請算法團隊跟我們一起共背。別擔心，背業務的kpi對好的算法同學來說是一種榮譽感!
考核預測的維度，就把以上kpi的計劃replace成預測就行了，一樣考慮m-1或m-2，一樣考慮1-mape或min/max。
預測達成率
預測準確度
爆款預測準確度(ab類)
好啦，換賽道之后比想象中還忙，但還是想多少寫一點，今天就光寫個s&op part，希望你也有所得。
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s&op
電商一般說s&op(sales and operation planning)的時候就是在說需求計劃。事實上s&op在行業內通常被認為是個流程機制啦。那需求計劃上的kpi，很容易理解是要看準確度。
沿襲上一篇的叫法，將算法propose的版本叫做“預測”，經過人工調整和確認的版本叫做“計劃”的話，需要考核三個主要kpi：
計劃達成率
計劃準確度
爆款計劃準確度(ab類)
達成率和準確度是一對兄弟，通常要一起看的。也就是bias和accuracy。前者保障大數上沒有跑偏，后者保證單品層面的結構靠譜。
時間維度
時間維度上，電商一般考核m-1版本，即9月對10月做的計劃，來對比10月的實際銷售情況。這點上比品牌方寬容得多，因為零售商可以保持較低的周轉天數和較高的補貨頻率，不用做準將來太遠的計劃。而且做準將來計劃是需要一條鏈的人互相配合的，電商的營銷節奏、促銷日的招商節奏也確實較少能做到m+2甚至m+3。
但是對進口自營電商而言，考慮到自身的進貨提前期，還是會請市場部和行業配合做到m+2的計劃，至少到二級類目+品牌維度，以保證來得及備貨(二級類目是比如奶粉、紙尿褲、紅酒)。這樣，在m-1的考核指標做好的情況下，可以逐漸提升到m-2的要求。
計劃達成率
bias理論上是用件數(units)來計算，bias=∑(p-a)/∑a(p是計劃值，a是實際值)，記憶的方法是“高估”為正，“低估”為負。但是我們在電商實際工作中發現，bias做得好和差，最直接的影響是對庫存貨值的影響——高估太多，導致整體備貨過高，庫存金額有風險。
我們當時就索性改成了入倉貨值的計劃達成率。比如9月對10月做的自營入倉貨值計劃是10億，實際達成9億，那么達成率就是90%，可以粗略認為當時那版計劃導致了1億的額外備貨。只能說是粗略認為，因為訂貨是一周一訂，或者甚至一周兩訂的，一次不會訂一個月的量。所以在低賣的形勢出現之后，就已經在當周的計劃版本中做了微調，抑制住更大的風險。
改成貨值考核這件事，一下子就統一了s&op組和庫控組的語言。但是要注意，貨值跟gmv之間是還有幾道轉換的，分別是關單率(消費者主動關單、攔截黃牛關單、海關關單等)、毛利率和直發率(不是所有的gmv都由入倉的貨品來實現)。
計劃準確度
計劃準確度，一種是傳統的“1-mape”，即1- ∑|p-a|/∑a(p是計劃值，a是實際值)。另一種是引進零售商常用的min/max(較小值除以較大值)。多個sku計算的時候，再用件數取加權平均。
比如，計劃50，實際100，那么50/100=50%的準確度;反過來，計劃100，實際50，準確度依然是50/100=50%，而1-mape在低賣的情況下kpi就會特別差，1-50/50=0%。
min/max不僅在一些電商零售商用，沃爾瑪也用。我覺得它的好處是沒有給“保守預估”特別大的傾向性。傳統品牌方為了保住自己的庫存風險，愿意用1-mape，對高估(即低買)的容忍性更低，寧愿損失少量銷售也不能導致大的庫存風險。
而電商零售不一定。在有的階段，最重要的是gmv，是搶占用戶的錢包份額，不讓消費者turned away，我們寧愿保有一定的庫存冗余。總之，可以根據缺貨和滯銷哪個更不愿意看到，決定自己的kpi策略。更不愿看到缺貨，用min/max，更不愿看到滯銷，用1-mape。當然這個指標定下來之后一年內不要變，目標值也跟這個維度是一致的，1-mape難度高一些，min/max相對容易點。
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給個經驗值，電商m-1的銷售計劃，如果做到65%的1-mape，或者70%的min/max就是不錯的水平。爆品要做到70%的1-mape，75%的min/max。
預測的kpi
對于計劃的輸入值，算法做出的proposal版，我們也可以設定監控kpi，或者甚至考核kpi，原因是s&op團隊要負責和算法團隊共同推敲算法模型，使之適合自己的業務模式。包括平銷(baseline)的模型、強季節品模型、大促模型和新品模型等。同時也可以邀請算法團隊跟我們一起共背。別擔心，背業務的kpi對好的算法同學來說是一種榮譽感!
考核預測的維度，就把以上kpi的計劃replace成預測就行了，一樣考慮m-1或m-2，一樣考慮1-mape或min/max。
預測達成率
預測準確度
爆款預測準確度(ab類)
好啦，換賽道之后比想象中還忙，但還是想多少寫一點，今天就光寫個s&op part，希望你也有所得。
本文來源于羅戈網 ，不代表本站觀點，如有侵權可聯系刪除，文章所用圖片來源于網絡，文章圖片如有侵權可聯系刪除。
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