基于品類管理的電商倉儲企業數據化運營管理模式探討

劉瀟瀟

內容摘要：數據化運營是企業從粗放經營向精細化管理發展的必然要求，是大數據時代企業保持市場核心競爭力的必要手段。本文將品類管理引入電商倉儲企業數據化運營管理模式，構建系統的數據化運營管理量化分析體系，建立實時數據化運營管理的量化分析系統架構，以實現為電商企業提供數據分析服務的同時，達到電商企業、電商倉儲企業雙贏。

關鍵詞：品類管理 電商倉儲企業 數據化運營 模式

當前電商倉儲企業的商業模式是為電商企業提供倉儲管理服務、商品發貨與退換貨服務，少數企業為其客戶提供的數據分析服務僅為總體運營、買家價值兩大類指標類型，盈利模式單一且缺乏競爭力。本文針對電商倉儲企業現有信息技術與信息系統的應用，為其開展數據化運營奠定理論基礎，提出通過數據化運營管理模式提高其核心競爭力。

研究綜述

（一）數據化運營管理模式研究

楊振海等（2003）認為泰勒的科學管理開創了企業數據化管理的先河，企業數據化管理是在管理過程中完成定量數據與定性數據的采集、處理、統計、分析與決策，是一種管理模式，更是一種管理思想和管理文化。

從2011年至今，越來越多的國內企業開始在內部推進數據化管理，并將數據運用到管理決策中。如有線電視網絡運營商利用數據挖掘技術搭建數據分析和經營分析運行架構，并提出了客戶細分、客戶響應、客戶價值、成長能力、流失預警五個基礎模型的應用。廣電運營商借鑒電信運營商利用數據挖掘技術以客戶為中心提供差異化、層次化、個性化的服務和解決方案來支撐運營。翟才（2011）強化終端銷售數據在企業數據化管理的重要性，認為終端數據化管理三大要點為：暢、滯銷款分析，單款生命周期分析，老客戶消費數據分析。袁延嶺（2011）就飼料企業的ERP系統與Excel在數據化管理上的分析對比說明ERP系統存在優勢，但須投入巨額資金且許多企業收效甚微，說明Excel與公司當前信息系統的對接才是考慮成本的企業實施數據化管理的可選方法。王盛軍等（2013）提出用Excel分析工具對我國餐飲企業的經營數據進行成本與產品銷售的圖表分析以有效推動其發展，并建立相應的分析指標。張志強（2013）認為量化分析體系是數據分析的目標，確定指標使量化體系有了方向，應建立企業量化分析體系。伊新（2013）認為電商有數據可追蹤的先天優勢，對行業數據與網店運營數據建立量化分析指標體系，為網店在業務上做出決策，但沒有提出商品屬性銷售數據分析指標。常鋼花（2014）提出淘寶店鋪的數據化運營要重點關注首頁數據、詳情頁面數據、動態店鋪評分系統和成交轉化率，沒有提出關注商品屬性銷售數據。劉志超（2014）提出電子商務大數據時代促使一種新型的數據服務型的電子商務服務模式應運而生，具體表現為數據作為電商企業資產，在電商供應鏈中整合能力不斷加強，以模糊企業之間的過度界限，使得電商企業更多通過數據分析和可視化服務來驅動運營，當前主要是第三方服務提供者的個性化導購服務，如亞馬遜推薦引擎服務、中間服務者的垂直細分領域服務如滴滴打車、自主服務者的數據產品服務如淘寶。楊彩霞（2015）基于關聯規則中的Apriopri算法，利用Excel軟件對淘寶某箱包旗艦店的會員數據、產品銷售數據、訂單數據和店鋪進行分析，細分客戶的同時推出最佳產品組合結構。唐時達（2015）提到電商大數據時代必然形成以網上消費者為主體的商業模式和數據集合，網上消費者產生的交易數據和行為數據的積累可供企業決策使用。縱觀文獻研究，電商倉儲企業要轉型升級當前單一的盈利模式，為其客戶即電商企業提供數據分析服務的數據化運營管理模式研究，還未有成文。

（二）將品類管理引入數據化運營管理模式研究

作為電商倉儲企業的客戶，這些電商企業的本質是網上零售B2C模式。實施品類管理有助于電商企業將品類作為策略經營單位，以消費者需求為基礎，以數據分析為方法，高效回應消費者需求，從而使得以電商企業為中心的B2C模式向以消費者為中心的C2B模式轉變。

陳必值等（2014）提出品類管理對B2C電子商務發展起著重要的作用。曹錚錚（2014）從品類管理的角度分析1號店福建市場存在的問題，并制定相應的市場營銷策略。吳彥艷（2015）提出基于品類管理的農產品電子商務品類協同與區域市場發展模式。然而，經過調研發現當前的電商倉儲企業及其電商企業客戶內部還未真正開始實施品類管理。因此，本文基于品類管理的電商倉儲企業，構建數據化運營管理模式。

電商倉儲企業數據化運營管理模式構建

（一）構建系統的數據化運營管理量化分析體系

構建系統的數據化運營管理量化分析體系是電商倉儲企業數據化運營管理的重要前提。電商倉儲企業數據化運營管理模式是建立在倉儲配送主營業務基礎上。因為電商倉儲企業的業務不涉及對電商企業線上店鋪的代運營，其現有的業務范圍是為電商企業提供專業的第三方倉儲配送服務，主要包括倉儲管理、快遞交接與電商客服。從業務范圍看，電商倉儲企業的數據來源渠道并不多樣化，沒有流量數據，主要是買家數據、商品銷售數據與供應鏈服務數據。通過查閱數據化管理的相關書籍、網上資料的查閱并結合對某電商第三方倉儲配送服務企業數據分析服務的抽樣實踐研究，建立電商倉儲企業數據化運營管理的量化分析體系表，如表1所示。

因為當前的電商倉儲企業與其服務的電商企業所在的各分銷平臺只有訂單信息是對接共享的，各分銷平臺上網上消費者的瀏覽頁面信息是不對電商倉儲企業開放的。因此，電商倉儲企業數據化運營管理量化分析體系根據其數據來源設置總體運營、買家價值、細分類目商品銷售、電商供應鏈服務、特需分析5個一級指標類型，并細分成25個二級指標（可按一定周期如月度 、季度、年度進行量化），并對這些指標給予相應解釋。

總體運營指標類型主要面向所服務的電商企業高層。通過總體運營中的5個指標評估電商企業運營的整體效果。

買家價值指標類型主要面向所服務的電商企業運營中層。通過買家價值中的4個指標對電商企業的買家進行二八價值分層，抓住產生銷售金額占總銷售金額80%的20%買家。

細分類目商品銷售指標類型主要面向所服務的電商企業運營基層。通過細分類目商品銷售中的4個指標從品類管理的角度體現一定周期內電商企業商品銷售過程中，成交產品與未成交產品的運營績效。

電商供應鏈服務指標類型主要面向電商倉儲企業的運營基層。通過電商供應鏈服務中的8個指標反映為電商企業商品庫存以及商品發送方面的服務質量。

特需分析指標類型主要面向所服務的電商企業高層。通過特需分析中的4個指標為電商企業從品類管理的角度，高效回應買家需求，進而提高銷售水平。

量化分析體系建立后，其指標并不是一成不變的，會根據數據分析業務需求的變化而做出相應調整。

（二）建立實時數據化運營管理的量化分析系統架構

電商倉儲企業運營管理信息系統通過中間商與各電商第三方平臺實現數據對接。根據電商倉儲企業數據化運營管理的量化分析體系表，對現有電商倉儲企業的運營管理信息系統進行功能升級，增加數據化運營管理量化分析子系統，以實現5個指標類型下的25個量化指標功能。同時，數據化運營管理量化分析子系統能實現源數據表自動導出到Excel中的功能，以實現實時數據分析。電商倉儲企業實時數據化運營管理的量化分析系統架構如圖1所示。

結論

作為電商第三方服務的電商倉儲企業目前還處于初級發展階段，但是基于強大的市場需求和已經相對比較完善的環境，電商倉儲企業的業務類型會不斷整合、快速發展并完善，其發展標志著電子商務產業鏈的順利擴展。此外，本文針對后期電商倉儲企業數據化運營管理模式的深入開展有三點建議：第一，電商倉儲企業現有的運營管理信息系統必須維護升級，在數據庫上必須消除混亂冗余，增加信息化作業錄入生成月度、季度、年度源數據表的功能，有助于數據分析服務的及時、準確；第二，為在電商倉儲企業現有的運營管理信息系統中增加實時數據化運營管理的量化分析子系統的功能，必須深入設計子系統網頁、表格、數據流向、數據字典等研發內容，有助于數據分析頁面的操作便捷；第三，電商倉儲企業與其服務的電商企業均要開展品類管理，并增加信息對接，有助于量化分析體系的完成。

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