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編輯導讀：入倉推薦是指在采購一批商品之后，由系統(tǒng)為用戶提供入倉倉庫和數(shù)量。進入哪個倉庫才會讓后續(xù)的成本更低呢？針對這個問題，本文作者展開了四方面的分析，希望對你有幫助。

入倉推薦是指，售賣方在采購一批商品后，基于有多個可用倉庫的前提，由系統(tǒng)為用戶提供入倉倉庫及入倉數(shù)量。

在供應鏈的發(fā)貨鏈路中，我們通常會考慮通過合單、選擇低價物流、選擇離用戶最近的倉庫發(fā)貨等方式降低履約成本。但是，所有決策的基礎商品的存儲倉庫已經(jīng)固定了，因此也在一定程度上限定了成本降低的可能性。那么怎么讓商品一開始就可以去到后續(xù)成本更低的倉庫呢？

今天我們就來分享下簡單的入倉推薦的決策吧。

一、為什么需要入倉推薦

履約成本（從用戶下單到商品送到用戶手中的成本，此處不包含商品本身的成本）主要由以下部分組成：訂單處理成本、人工（倉庫揀貨包裝）成本、包材成本、存儲成本（倉庫分攤成本，包含倉租水電、固定資產(chǎn)折舊等）、物流成本。

其中人工、存儲成本是直接與倉庫相關，物流成本則是間接相關。而這三項成本基本上占到履約成本的70~80%。也就是說，一旦商品入倉，那么可變動的履約成本基本上就很少了。因此我們應該把握源頭，讓商品一開始就進入“對的”倉。

對于自營電商平臺，甚至是稍微有些末的淘寶店來說為了更快滿足用戶訴求、提升用戶體驗，基本上都存在區(qū)域分倉的情況。

即全國不同區(qū)域都有倉庫（倉庫密度按實際體量和訴求有所不同），這就涉及到每次采購的商品應該入庫到哪個倉庫，才可以使后期成本更低。

當倉庫數(shù)量少時，還可以通過人工經(jīng)驗判斷，貨品的分倉比例（當然，這對人員的要求還是很高的，他需要了解各地的銷售情況、物流成本等大量基礎數(shù)據(jù)）。而倉庫數(shù)量過多時，人為判斷幾乎是不可能的了。

二、基礎數(shù)據(jù)的準備

1. 倉庫基礎數(shù)據(jù)

對于倉庫來說，需要明確其運營類目、庫容、人工成本和合作物流這四大基本要素。

2. 貨品基礎信息

重量，體積（拋貨需要考慮體積），組合商品，歷史銷售數(shù)據(jù)。

3. 物流基礎信息

覆蓋區(qū)域，配送時效，物流價格。

4. 供應商基礎信息

可配送范圍，起送量。

基于以上基礎信息，系統(tǒng)可以根據(jù)既定策略計算預計成本并演算最優(yōu)入庫方案。

下面我們來看下上述的基礎數(shù)據(jù)在運算過程中是如何使用的。

三、策略概述

1. 可用倉庫篩選

要選擇入庫倉庫，首先要明確，哪些倉庫是當前這次決策可用的。根據(jù)供應商可配送范圍和倉庫位置、倉庫運營類目和商品類目、當前可用庫容>0的匹配篩選可用倉庫列表。

2. 相關成本分解

入倉推薦的目標是降低后期履約成本，那么我們需要先了解下入庫倉庫可以影響哪些成本：存儲成本、人工成本、物流成本。針對成本進行分解，計算每個可用倉庫的預計未來履約成本。

存儲成本中除了倉租水電的分攤外，還包含固定資產(chǎn)的分攤。存儲成本通常需要根據(jù)該倉庫的合同（固定)及歷史費用（水電等非固定)計算均值。需要注意的是，存儲成本的計算還會涉及都商品的平均周轉天數(shù)。

如A倉日均單件商品存儲金額是0.1RMB/件（通過租金和庫存量計算），而商品X平均周轉天數(shù)為30天，那么對于單件X商品而言，其占用的存儲成本為3RMB。

單件存儲成本=（日倉租+日固定成本分攤）*單品周轉天數(shù)/日均庫存數(shù)

人工成本通?？煞譃?大類：固定的包干成本和人員工資。包干成本是指倉庫方提供給平臺甲方的報價，按固定的N元/包裹（或階梯）的方式；人員工資則是每月按照實際倉庫人員工資進行結算，需要按照實際發(fā)貨的包裹數(shù)分攤到包裹來核算單包裹的人工成本。

單包裹人工成本=倉庫報價或總工資數(shù)/總發(fā)貨包裹數(shù)

物流成本則是指商品從所存儲的倉庫發(fā)往目的地實際物流費用，通常可以根據(jù)物流公司提供的報價結合包裹重量計算得出。

單件物流成本=根據(jù)收發(fā)貨地、商品重量和物流計費規(guī)則（首續(xù)重等）計算物流費用

人工成本從倉庫發(fā)貨維度只能計算到單包裹的費用而無法精確到單品分攤費用，通常要按包裹中商品件數(shù)分攤。

物流成本雖然在表面上看計算除了單件成本，但實際上物流的維度也是基于每個包裹的，而一個包裹中往往是不止單件商品的，這就會導致上面計算出的單件物流成本實際是偏高的，也需要按照單品再進行分攤。

這就需要使用包裹中的商品結構，即歷史訂單數(shù)據(jù)進行拆解。用戶購買此商品時是否同時還會購買其他商品？應該如何進行分攤？

3. 銷售數(shù)據(jù)分析

基于此商品歷史區(qū)域銷售占比（如果是季節(jié)性商品則需參考往年同期銷售）。注意，銷售的數(shù)量預測在采購計劃中已經(jīng)完成，在當前的步驟中只需要區(qū)分不同區(qū)域的不同銷售量的占比。

以下為示例：

關聯(lián)商品是指，用戶采購該商品時，有超出n%的比例會同時采購另一商品（n由平臺自行定義），此時稱這兩款商品存在關聯(lián)。

關聯(lián)商品的引入，可用于物流成本和人工成本的分攤。

舉個簡單的例子：對于杭州-江干用戶來說，購買商品X時，總有90%的用戶同時會購買商品A。那么如果倉庫中同時有A商品庫存，則認為后期發(fā)出的包裹中有80%是A+X合包裹，A、X重量相同。其物流成本和人工成本都需要按照件數(shù)和重量進行對應的分攤。在下圖中，分攤后倉1到杭州-江干的成本是低于倉2的成本的。

同樣的，單筆銷售件數(shù)的數(shù)量指的是每單（包裹）用戶購買此單品的數(shù)量，此數(shù)量用于單件商品分攤人工、物流成本?；谝陨?，可以計算出X商品入指定倉后單件的物流成本和人工成本。

單件物流成本=(A+X)共同銷售占比*X重量*(A+X)運費/（A+X)總重量 + [1-(A+X)共同銷售占比]*X運費

單件人工成本=(A+X)共同銷售占比*1*單包裹人工費/（A+X)總商品件數(shù)+[1-(A+X)共同銷售占比]*單包裹人工成本

A表示除單件X之外其他任何商品組合，實際為枚舉。

4. 計算模型

可用倉庫W1,W2…Wn，總采購量P，分配到每個倉庫的入庫量分別為p1，p2…pn，供應商起發(fā)量為Limit1；倉內(nèi)庫存為i1，i2…in，庫存上限I1，I2…I3；倉庫的總單件成本分別為c1，c2…cn（已包含三項成本），預估未來總成本為Target。

求解目標即為：求出p1,p2…pn使Target最小。

• Target=p1*c1+p2*c2+…+pn*cn；
• 約束1：P=p1+p2+…+pn；
• 約束2：p1,p2…pn≥Limit1；
• 約束3：i1+p1≤I1,i2+p2≤I2…i n+pn≤I n；

四、總結

以上是一個比較簡單的入倉推薦的算法，考慮的約束因子實際上并不是十分全面的。

比如上述例子中并沒有考慮到時效問題（包括物流時效和倉內(nèi)發(fā)貨能力上限決定的出庫時效），默認時效均可達到訴求，如果對于時效要求比較高的場景，建議對時效和成本分別增加權重，取綜合最優(yōu)方案。

此外，也沒有考慮到供應商的送貨成本分攤，這取決于供應商價格協(xié)議，如果是甲方承擔，則這部分成本也需要進行考慮。

此外，以上分析是基于此單品有過一定量歷史銷售數(shù)據(jù)的前提，如果是新品，則建議參考同品類其他商品的歷史銷售。

大家可以一起再思考下，還有什么因子是可以考慮進去的。

入倉推薦的本質(zhì)實際上是“基于銷售數(shù)據(jù)（預測），計算未來最低成本”，因此這個推薦策略實際也是適用于日常區(qū)域調(diào)配、開倉。既然是基于預測的，那么就有存在波動影響實際成本的可能。在實際應用中，應當監(jiān)控波動，實時調(diào)整?。?

希望今天的分享可以對你有所幫助。

作者：麋鹿產(chǎn)品，公眾號：麋鹿產(chǎn)品手冊

本文由 @麋鹿產(chǎn)品手冊 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉載。

題圖來自Unsplash，基于CCO協(xié)議。