新しい小売のロジックは通じませんか？「人品場」の理論は支点が一つ足りない。

海に散った血の一滴のような「新小売」を、血の臭いを嗅いだサメのように懸命に追う企業家がいる。

新小売概念の提出者、アリババ創始者馬雲の「人、商品、場」概念に基づいています。

取引先とサービス業者たちも上記の三つの要素をめぐって絶えず回転して、科学技術の革新を行って、いつかこの新しいビジネスモデルのユニコーンリーダーになりたいです。

しかし、先端リンクに過剰な関心があるため、この新しいビジネスアーキテクチャは空中楼閣のように揺らいでいます。

これはやはり小売の商売です。商品の供給速度が速くないので、オンラインショップの能力がいくら大きくても見劣りします。

心怡科学技術CEOの邢琳琳は、「人、商品、場」のほかに「倉」を追加し、物流で駆動しなければならないと考えています。新しい小売店は安定したビジネス全体になります。

従来のエレクトビジネス業界の物流と違って、新しい小売業での倉庫配送はより深いレベルの大きなデータと人工知能革命を含んでいます。

オンラインライン下の棚卸の実現

オンライン小売と比べて、新しい小売倉庫配送の違いはどこですか？

エレクトビジネスサイトで買い物をするユーザーは、オンラインショップの明らかな違いを感じることができると信じています。

オンラインでは、一つの店舗は多量のSKUを持つことができます。これは消費者がより適当なデザインを見つけやすいということです。

消費者が注文したら、中心倉庫から小包モードでポイントを送ります。配送時間は日単位で計算します。

オンラインで、一つの店舗が重点的に運営できるSKUは少ないです。

しかし、オフラインの店舗はユーザーとの距離がもっと近いので、ユーザーが店で買い物する時に直接荷物を引き取ることができます。小包の配達時間を待つ必要はありません。

本当にオフラインの下を通して、まず現実的な問題を考えます。

情報データだけを保管しているオンラインショップと違って、一つのオフライン店舗のSKUは限られています。これでSKUのオープンを制限して、SKUからオンラインで一皿の商品を作ることができません。

邢琳さんによると、小さなお店で2000個以上のSKUを並べても大丈夫ですが、もっと多くのSKUを並べば在庫が浅くなることを意味します。

在庫が浅いとどんな問題がありますか？

皆さんは次の二つの場面を想像できます。

シーン1、一回の大規模な中で、オンラインショップはライン下の店舗に引湯しようとして、人の流れが店に殺到しましたが、店舗の爆発金がなくなりました。

過去には、オフライン自体も品切れの状況があります。オンライントラフィックがラインの下に増え始めた時、より良い在庫配分がないと、店舗は需要を満たすことができますか？

シーン2、ライン下の小売店は徐々にエンドノードの能力を形成し、オンライン注文を実現し、消費者の近くの店舗に配送したり、店に持参したりして、商品の受け取り速度を向上させる。

しかし、これは店舗が現在の倉庫を充電してオンライン注文書に在庫を用意するという意味です。もし在庫が浅いなら、オンライン注文の需要を満たすことができますか？

上記の二つのシーンから見れば、オンラインとオフラインの連動は物流の基礎に対する需要を補完するのに十分です。

邢琳によると、在庫が浅い問題を解決するには、都市の郊外に大きなコンテナ分けセンターを作り、アルゴリズムを通じて適時に前倉に貨物を補充する必要があるという。

そのため、新小売の背景において、オンラインラインの次の棚卸を実現するために、物流全体は中心倉庫、区域倉、コンテナ分けセンター、前置倉などの多種類の倉庫の組み合わせによって実現されます。

しかし、仓配の构造施设が完成するのが前提です。

このような倉庫の組み合わせはオンライン小売の物流コストを大幅に減らすかもしれません。

邢琳氏は、過去の電子商取引所での配送は主に小包のパターンを利用して、一時的に全国に発送すると指摘しています。これはコストが高いモデルです。

しかし、仓配组み合わせを利用して、商品は全部事前に大量で消费者に近い仓库に运びます。ネットで注文したら、すぐに消费者の手に届きます。

これは物流コストを大幅に削減するだけでなく、時効も向上しました。

倉配の背後にある二つの基礎技術

倉による物流の変化は、新たなビジネス革命を推し進めているようだ。

しかし、仓配の构造だけでは、このような大きなエネルギーを生むには十分ではなく、仓仓をより贤くしなければならない。

オンラインのデータと違って、倉庫と運送力は全部ラインの下に実体があり、コストがあります。

倉庫に保管できる製品の数量とSKU数量は限られています。オフラインでもいつでも配送を開始することはできません。これはオンライン小売時代の中心倉庫出荷モデルと同じです。

したがって、上述の倉庫保管と配送の効果の問題を解決するために、邢琳琳は新小売の下倉配分モードは二つの基礎技術サポートが必要であると考えています。ビッグデータ予測とリアルタイムオンライン在庫管理。

ビッグデータの予測において、心怡科技は一連のシステムを「倉内脳」として設置し、販売、賃貸料、人の流れ、消費規則に基づいてアルゴリズムを設立し、アルゴリズムを利用してどの製品が店舗の爆発的な商品かを調べ、どのように短いチェーンの運送を減らすかを考え、これによって運営効率と内部輸送効率を向上させる。

「各ラインの下に散らばって倉庫に蓄積したデータを配置することで、心怡科技は店舗の消費者の購買習慣によって店舗の商品を補充することができます。

例えば、このエリアの居住エリアとオフィスエリアは比較的遠いです。車が多いです。5時に退勤する消費者は7時に居住エリアに来てから買い物を始めます。

心怡科技会は6時以降に商品の補充を開始します。消費者が消費した後、在庫がなくなりました。翌日は引き続き商品を買います。

邢琳は例を挙げて言った。

彼はこの一連の予測は機械の深さ学習の蓄積が必要であると指摘した。

もちろん、邢琳琳も、散点のデータは全体として通さなければならないと指摘しています。そうすると、実際の全国の棚卸になります。

これはリアルタイムのオンライン在庫管理技術のサポートが必要です。

邢琳氏は、物流事業者として、オンラインでもオフラインでも、To B（Bエンド事業者に対して）でもTo C（消費者に対して）でも、全ルートで満足する必要があると指摘した。

これらのチャネルが全国の棚卸を実現した後、データはリアルタイムでオンラインになります。

在库も直ちに调达できます。例えば、制品の武汉がよく売れています。长沙はよく売れないので、长沙の在库を武汉に调达します。

このすべては在庫ダウンの効果があります。」

彼は言った。

シーンは先に倉配革命を動かします。

オンライン小売にとっても、オフライン小売にとっても、知能の倉庫配送は確かにより高い効率をもたらし、在庫の一皿で資源を節約しました。

しかし、オンラインの小売プラットフォームが迅速に種類を拡張する方法と違って、知能倉庫配送は異なる業界で異なる解決策を開発しなければなりません。

「例えば服装と生鮮の配送パターンは違っています。

実際には業種別、企業規模別、商品別に物流方式が違います。

一部の業界は倉配路線に適しています。一部の業界は快速運送ルートに適しています。いくつかの業界は着地にふさわしいです。いくつかの業界は即時配送に適しています。

邢琳は言った。

彼は心怡の科学技術にとって、現在主に注目しているのはやはり大消費モジュールと国境を越える電気商取引モジュールです。

彼の考えでは、市場に具体的な業務がある時に、まずその背後の物流システムを動かしてこそ、甲があってこそ、乙があるということです。

実際の業務の牽引のもとで、徐々に具体的なビジネスシーンを持って、物流企業はシーンによって自分の製品ラインの優勢を構築することができます。

もちろん、大消費とクロスボーダーモジュールのほかに、心怡科技もブランドの新小売のサービスをしています。

しかし、快速消耗品の倉庫配分サービスと違って、現在はブランドの新小売に対して、心怡科学技術は各ブランドの製品特性によって定制化のサービスを提供しています。

邢琳は言った。