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社会化分销体系中的库存管控策略

2018/8/29    来源:e-works    作者:郭溢      
关键字:分销体系  库存管控  
所谓社会化分销体系,是指企业依托社会化资源构建渠道体系,将货物通过社会化的渠道管路流向终端消费者,从而实现产品的价值转换。这对制造业,特别是中小型制造业企业来说,即避免了重资产投入,又极大满足社会价值最大化,是最为切实可行的渠道销售策略。

    这种分销体系在中小企业的经营模式中占据绝大多数比例。渠道体系内各企业间是伙伴关系,关系的紧密程度与渠道政策密切相关。换言之,与自有渠道分销体系相比,社会化分销体系内的各企业间关系相对松散,后期渠道管理成本偏高。各厂商面对社会化分销体系,最为关切的就是对渠道库存货物的管理。特别是要及时掌握渠道货物流向、渠道库存周转、区域货物分配、渠道销售日报等等数据。而这些就需要分销系统来支撑。

    建设一套面向社会化分销体系的系统并不难,难的是如何管理各级渠道库存及时获取相应的库存数据?渠道的进货、出库和销售数据分散在各伙伴企业手中,因基础设施、商业竞争或人员素质等因素,数据不真实、不及时、数据空白的情况比比皆是。有些企业采用人海战术,派市场人员代为采集上报,但这在信息化的今天不是解决的问题的方法。如果采用自上而下的高压政策,必然会流失很大一部分渠道流通资源,这是厂商不愿看到的局面。如果采用“胡萝卜”政策,在市场竞争如此激烈的情况下,厂商能拿出多少利润空间?又能撑多久呢?这是微利时代摆在厂商面前的一道难题。

    在管理实践中,我们尝试通过互联网管理软件和物联网技术来辅助渠道管理,解决这个难题。首先在渠道管理层面明确管理重点,理清管理思路。这里最重要的是要明确渠道库存管理的范围和深度。厘清这个,是做好渠道库存管理的关键。从范围上来说,我们需要掌握渠道体系内的库存货物周转情况,与渠道体系不相关的库存货物不在管理范围内。如厂商仓库中的直供货物、暂存的供方货物、寄售货物或渠道商仓库中非我方的货物均不在渠道库存管理范围内。这样的界定,就明晰了货物管理对象,避免一锅粥式的“拉郎配”。从深度上来说,我们要根据行业特点、渠道层次和厂商对渠道的实际管控水平来科学的标定管理深度。比如,对四级渠道体系来说,我们的渠道库存管控是设定到3级还是4级,这就会带来不同的管理成本、执行效率、库存周转、资金回笼和市场反应,从而直接影响渠道管理的政策走向。又比如,全产业链中不同地位的厂商,渠道管理的深度也不相同。在产业链上游、影响力强、覆盖面广的厂商其深度设定一般较大。反之,则要降低管理深度。管理深度的设定要充分考虑企业的行业特点、市场地位、资金实力、盈利预期和渠道管理基础水平,科学划分,合理设定。特别要避免不切实际的大深度设定,劳民伤财,事倍功半。

    其次,采用条码管理和物联技术实现库存管理的自动化操作。在各级仓库中,通过条码系统,对渠道商品赋上条码标识,在入库环节,生码、赋码,在出库环节,用扫描枪、PDA或RFID技术扫描解析、自动采集货物的品名、品类、规格、型号、批次、数量等明细信息。这样即可以准确管好数量,又可以提高作业效率。在条码管理上,要根据企业的实际情况采用不同的码管理策略。比如,单品价值高的产品,码管理的精细度可放到单品唯一码,采用RFID技术,对单品做全程追溯。对价值普通的产品,码管理的精细度可放到箱码,按箱整出整进,全程追溯。对价值低廉的产品,管理的精细度可放到品相码。在出入库管理上,根据产品出入库的特点,灵活设定管控策略。比如,面对以高毛利产品,大批大量出入库为特点的操作时,可以利用基于RFID的读写技术,在仓库进货、出货位置设置通道门,批量读取解析单品码,快速准确的采集产品数据。面对以低毛利产品,大批大量出入库的操作时,可以通过一维或二维品相码,通过扫描枪或PDA,自动识别品相码信息,人工辅助录入出入库数量。面对以小批量出入库为特点的作业时,通过扫描枪或PDA扫码,自动识别码信息和数量。这样根据不同的业务形态,有针对性的解决不同层次的作业需求。除此之外,针对渠道商的仓库管理,厂商还要配套相关的渠道政策,刺激渠道商对仓库管理做配合。比如,在渠道仓库中,货物要按供方不同分门别类堆放,以便盘点厂商渠道货物;仓管人员要配合做出入库扫码;已有系统的渠道仓库,要考虑跨系统的数据对接,提高渠道仓库操作的便利;条件差的渠道商仓库,还要考虑配备扫描枪、PDA和网络设备。这些都需要渠道政策和软硬件建设高度结合,多管齐下,才能收到效果。

    然后,通过基于PaaS的分销系统,统一数据、规范流程、简化操作。在云分销系统中,根据渠道仓储管理层级,建立渠道仓库管理组织架构,构建总仓与各级渠道仓库的逻辑关系。设定渠道各级仓库的出入库作业规则。自上而下形成一套规范的作业流程。在这个渠道仓储作业体系中,各渠道商仓库存在类似的出入库作业,考虑到渠道商的操作便利,在不影响流程管控的前提下,可以在系统中自动实现部分出入库作业。比如,我们根据上级单位的出库单数据,自动产生下级单位的入库单数据;在定向购销业务中,可以根据采购入库单自动转成发货单和出库单。这样,即能能很好减轻渠道商仓储单据实时录入的工作量,也减少了渠道商在实际执行中的阻力。同时,我们利用赋码管理与分销管理,可以做到码与单据关联,特别是在单品码、箱码运用时,能轻松的知道哪张出库单出了哪几箱货,单件货是何时何地由哪儿来发哪儿去,一目了然。类似这样的溯源信息不既可以在系统中看到,也能以短信的方式发给特定终端,使关联用户第一时间就能得到货物流转情况。

    最后,基于云计算技术,挖掘数据,加强分析决策的支持力度。传统的渠道管理体系中,常常存在这么两种情况:一是有不小的数据空白,决策分析时只能拍脑袋;二是收集有大量数据,但数据质量不高,分析手段单一,其结果是无法足够支撑决策分析,甚至会误导政策走向。基于物联互通的信息技术,云分销和自动化库存管理无缝集成,就能很好的填补数据空白,大幅减少数据错乱和口径不一的现象,在此基础上,采用云计算技术,将分布式采集到的海量数据,实时集中在云服务端,在服务端构建诸多满足管理决策的数据模型,通过云服务器的强大数据处理能力,及时输出决策信息。这里,最重要的环节就是构建数据分析模型。这些模型的设计首先须遵从企业实际管理水平和决策需要。比如,决策层需要掌握渠道货物流向,我们要从交易日期、市场区域、不同层级渠道商、产品SKU、产品分类、多级销售订单、多级出库、多级入库来综合设计,多维度数据切片,通过对原始数据的穿透式挖掘,产出符合决策逻辑的全新数据排布。又如对区域市场消费者画像,我们就要先构建多个特定数据模型,然后再做模型重构来实现这类复杂的数据分析。随着商业BI,大数据技术的广泛应用,这方面的工作将会越来越模块化、简便化,更灵活高效。

责任编辑:程玥
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