干货分享丨GRI物流总监徐怀龙：物流部门数据浅谈

零售行业直接触达消费者，零售场景的变革、消费者行为的改变使得服装行业竞争加剧，这都对物流部门提出了新的要求。物流部门不仅是搬货部门，也创造时间和空间的价值，更是信息流的中心，挖掘并分析物流部门的数据显得越来越紧迫、越来越重要。我今天主要分享一下我在从业当中对物流部门数据应用的心得。

一、实时监控与反馈

数据是最真实的，数据直接真实的反应运作质量，以及存在的问题。数据驱动变革。

上图是第25周整个物流体系运作体量的反馈表，从这个图上面可以清楚看到工作量、吞吐量、运作质量、配差情况等数据。

物流数据可以及时反馈仓储的使用面积，存储铺位使用情况、出库情况，能够清楚知道具体某一时间段具体的出货品类；反应出货结构占比，能具体到年份与季度；物流数据能分析库存结构，库存变化，方便物流中心提前准备。物流中心数据反应能力细分在仓库的配发情况上，能够清晰的分析出入库数量、接收订单数量以及配差与配错情况。物流数据能清楚记录订单结余情况，反应不同地区的出库及时率以及未及时出库的订单结构。

数据分析库存结构，反馈业务本部门、促使业务部门注意库存货品清货工作

物流部门不只是被动出货的部门，它还能利用数据分析库存结构，反馈业务本部门、促使业务部门注意库存货品清货工作。物流部门根据当前库存结构的具体情况，及时与业务部门进行沟通，督促业务部门尽量观察库存变化，库存增加时要加大清货力度。物流仓储就是库存的晴雨表，如果仓库的流通性强，那么物流效率会提高、效益也会提高。

二、数据驱动订单交付

通过订单各节点耗时分析，找到比较容易的突破点，提升订单的内外交付及时性、订单交付及时性提升、促使铺货模式改变、多批次小批量的补货逐渐增量。

通过分析发现订单交付有很多优化的点，通过分析促使公司内部和外部订单交付效率的提升。一般情况下，每天商品部门会产生大量的无序订单，这些无序的出单影响物流部与门店收货的效率，通过数据分析，物流部及时与前端商品部门沟通，变无序为有序，变不合理为合理，做到每天11点之前的订单在11点出完。从时间上分析发现，大部分的订单交付时间在物流内部，整个订单交付最主要时间在三方物流，集货、揽货、配送，这些时间段耗时比较多，所以三方物流还有很大的改善空间。

随着订单交付时间的缩短，订单内外交付及时性的提升，多批次小批量的补货逐渐增量，这就要求物流部在订单内部处理时间上提升效率，要求三方物流缩短运输时间。

通过订单各环节的耗时分析与比较，我们得出一个结论：尽量做到仓配一体化，仓配一体能使日常的集货时间降低6-9个小时，高峰期可降低13个小时，同时晚上加班产生的订单也可以揽件发运走，同时最大产能会提升很多。

三、调拨分析

店铺调货难掌控，没几家三方调拨做的好的且区域性局限、时效性差。调拨批量少、成本高。效率差，大量无效调拨，调过去卖不掉白白浪费。调货箱数占到整公司总吞吐量的20%，有太多无效调货。

所以我们通过内部ERP订单号跟外部物流单号，通过物流系统环节去关联，然后门店调拨下单全部线上电子化，后台可以实时的看到门店调拨情况，同时，追踪到这批调货的详细内容，到目标店铺的销售情况、分析调货的有效性。从而有效的调整、控制调货。

四、费用相关

跟费用相关的一个是人效、一个是频效。人效主要通过数据分析控制人效成本。在仓配外包费用对比方面，以DD和FF为例，通过仓配外包，一周费用总计，DD降低40万，FF降低73万。

物流部门不仅是搬货的，更是物流中心、信息流中心。挖掘有效数据并实时反馈，就能降本增效。