基于品類管理的電商倉儲企業數據化運營管理模式探討

袁貴鋒

【摘 要】在大數據時代，企業想保持在市場的核心競爭力，數據化運營可謂是必不可少的手段，同時也是企業從粗放經營轉向精細化管理的必然發展趨勢。論文從電商倉儲企業的數據化運營模式進行探討，將品類管理引入模式之中，在構建科學、系統的量化分析體系時，以實時數據運營為基準、以實現電商企業數據分析為目的，給出理解和建議。

【Abstract】In the big data era， if an enterprise wants to maintain its core competitiveness in the market， it can be said that data operation is an indispensable means， which is also the inevitable development trend of enterprise to change from extensive management to fine management. The paper discusses the digital operation t mode of e-commerce warehousing enterprises， and introduces category management into the mode. When building the scientific and systematic quantitative analysis system， we take the real-time data operation as the basis and the realization of the data analysis of e-commerce enterprises as the purpose， and give some understanding and suggestions.

【關鍵詞】品類管理；電商倉儲企業；數據化運營；管理模式

【Keywords】category management； e-commerce warehousing enterprise； digital operation； management mode

【中圖分類號】F279.23 【文獻標志碼】A 【文章編號】1673-1069（2018）11-0030-02

1 綜述

1.1 數據化運營管理案例研究

從2011年開始，國內企業越來越多地開始推行數據化管理，在企業內部的管理決策中使用數據進行分析[1]。例如有線電視網絡運營商，通過對大數據的挖掘，進行數據分析和運營分析，從而將客戶的行為進行模塊化分析，從其類型細分、響應速度、本身價值、成長能力以及流失前兆等五大模塊進行數據統計分析，在一定程度上做到了精細化管理，通過對客戶提供以數據分析為基礎的差異化、個性化服務，從而更好地提高客戶的粘性與忠誠度，保障企業盈利。業內專家認為企業數據化管理來自泰勒的科學管理理念，一般來說是在管理過程中對數據進行采集、處理，然后用科學的統計方式對處理后的數據進行分析，最終得到有決策參考價值的數據結果[2]，企業數據化管理不僅僅是管理模式，更是一種與時俱進的管理思想，推廣到整個經濟領域，也必然形成管理文化。

對于企業來說，銷售數據的重要性自是不言而喻，在企業數據化管理過程中，通過對銷售數據的總結和分析，區分出暢銷產品和滯銷產品，往下繼續細分，可以從產品的銷售周期、客戶購買行為進行分析，為企業的采購及生產給出數據參考。

在眾多企業當中，電子商務企業的數據優勢較為明顯，如淘寶店鋪的首頁數據、商品詳情頁數據、店鋪評分以及訂單轉化率等數據，可以為企業的決策給出參考；其次，在電商大數據時代，網絡消費已逐漸成為主流，對于網上消費者產生的各種交易數據和其他行為（如頁面及商品瀏覽數據、關鍵詞搜索數據等）數據的抓取和分析，能成為企業的決策參考。

1.2 品類管理對數據化運營的影響概述

電商企業本質上屬于網絡零售業，多為B2C模式，在電商倉儲企業中實施品類管理，將品類作為戰略經營主體，通過搜集消費者需求、以數據分析的方式對該需求進行高效率回應，在滿足用戶需求的同時，運用品類管理方式，將B2C模式轉變為以消費者為核心的C2B模式，這對于電商倉儲企業的發展有著積極的作用[3]。

數據調查顯示，雖然品類管理對于電子商務倉儲企業的發展有著重要的推動作用，但是目前存在的電商倉儲企業及其他類型電商企業中，實施品類管理的企業占比較小，數據化運營管理模式的構建任重道遠。

2 電商倉儲企業數據化運營管理模式的構建

2.1系統的數據化運營管理量化分析體系的構建

在電商倉儲企業數據化運營管理進程中，系統的數據化運營管理分析體系必不可少，而電商倉儲企業的數據化運營管理模式主要是建立在倉儲配送業務上。目前電商倉儲企業的業務范圍是為電商企業提供第三方配送服務，如快遞交接、電商客服以及倉儲管理等，并不涉及到對電商企業的店鋪代理運營。

從業務范圍進行分析，電商倉儲企業的數據源主要是買家消費者、商品銷售數據以及供應鏈相關的服務類數據，數據來源較為單一，也缺少流量數據。通過對某家電商企業的第三方配送數據進行抽樣統計后，可得出電商倉儲企業數據化運營管理的分析體系表，如下圖所示：

考慮到目前電商倉儲企業與對應的服務企業能在分銷平臺共享的只有訂單信息，即各分銷平臺上的消費者瀏覽數據、搜索數據等，電商倉儲企業是無權限獲取的，因此電商倉儲企業的數據化運營分析體系只能根據數據來源進行設置，主要包括五個一級指標，細分到二級指標則多達25個，量化的時間范圍可分為周、月度、季度、半年度、年度等區間。

五個一級指標中，總體運營指標的服務對象是電商企業管理層，該指標類型下可分為5個二級指標，主要作用是為了評估電商企業在某個周期內的整體運營效果，如下表所示：

五個一級指標中，買家價值的服務對象則是電商企業中層，通過其下的4個細分指標，對買家進行二八分層，增加創造80%銷售總額的20%的買家的粘性。

五個一級指標中，細分類目商品銷售情況指標的服務對象則是企業運營基層，通過其下4個細分指標，從品類管理的方向對某周期內某商品成交與否進行分析。

五個一級指標中，電商供應鏈服務情況的則面向電商倉儲企業基層進行反饋，主要反映的是企業庫存以及物流的服務質量。

五個一級指標中，特需分析的服務對象則是電商企業高層，從品類管理角度，對于買家的需求進行統計分析并實施決策，提高銷售水平，最終使企業盈利。

值得注意的是，量化分析體系并非不可改變，而是需要根據數據分析需求進行相應的變化和調整，靈活地對量化分析體系加以運用。

2.2 量化分析體系的實時管理

電商倉儲企業數據化運營管理體系建立后，通過中間商與各大平臺進行數據對接，五大指標和25個量化指標的功能將得到最大的發揮。在數據化運營的同時，由于各大平臺每天都會產生新的源數據，日積月累后數據量會增大，定期定時做好數據分析統計必不可少。

需要善用數據量化體系中的源數據導出功能，進行實時分析，及時掌握行業銷售、運營、管理動態，對于出現的統計結果進行分析總結，為下一步決策給出有力的參考。

3 結語

電商倉儲企業目前處于發展初期，需要根據其業務類型不斷進行整合以及完善，基于品類管理的數據化運營模式，不但需要定期、準確的源數據，也需要深入研發相關數據分析的功能，展開品類管理，有效對接相關信息，完成量化體系的建設，對于電商倉儲企業發展的影響不可小覷。

【參考文獻】

【1】巍瑋. 電商精細化運營需要審視五類數據[J]. 商學院， 2012（10）：40.

【2】沈奎. 解析品類管理[J]. 時代經貿， 2014（10）：16-17.