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如何搭建和設計To B系統？首先，你需要明確系統的參與角色，后續才能基于角色做好搭建工作。那么后面還有哪些步驟呢？這篇文章里，作者就結合電商平臺中的庫存管理模塊規劃案例，總結了他的To B系統搭建方法論，一起來看看吧。

這篇文章，可以說是關于電商平臺中庫存管理模塊的規劃方案，也可以說是通過庫存管理模塊的規劃案例，來闡述面對To B系統，我是如何思考并產出最終方案的，也就是我的產品方法論。話不多說，正式開始！

一、角色

1. 找角色

To B項目與To C項目的區別之一就是，B端產品的一個系統/流程中，可能存在著多角色進行參與，所以了解清楚你正在規劃的系統中有哪些角色會參與進來，是把這個系統做好的重要前提。

而對于庫存系統而言，可能就存在著以下一些角色（不同公司的不同模式存在一定的差異）：

1. 倉庫管理員
2. 倉庫操作人員
3. 采購員
4. 售后客服
5. 運營管理員

2. 找職能

角色找到之后，還需要調研清楚每個角色的職能，也就是每個人他會有哪些工作。

1）倉庫管理員

• 查看本倉庫庫存信息
• 進行入庫操作
• 進行出庫操作
• 盤點盤存

2）倉庫操作人員

• 查看本倉庫庫存信息
• 入庫操作
• 出庫操作

3）采購員

• 查看庫存信息
• 創建采購訂單

4）售后客服

• 查看庫存信息
• 處理退貨出庫

5）運營管理員

• 查看所有倉庫庫存
• 調配庫存
• 設置庫存策略

二、架構

通過第一個步驟的調研后，再進行信息的梳理，你就可以得到一份大致的產品框架。

1. 功能

一個庫存系統可能就需要以下一些功能：

1）庫存監控

• 實時跟蹤商品庫存數量變化，當庫存小于預設安全庫存量時，系統自動發送警報通知。
• 提供庫存預警設置功能，商家可以自定義設置每個商品的安全庫存量。
• 庫存變化數據進行收集和分析，預測備貨需求。

2）庫存調撥

• 支持倉庫間庫存調撥，將部分庫存從有余的倉庫轉移到缺貨倉庫。
• 批量調撥功能，選擇多個商品進行倉間調撥。
• 調撥單生成和確認，完成倉庫間移庫操作。

3）庫存盤點

• 定期自動觸發全倉庫存盤點計劃。
• 支持部分或抽樣盤點，選擇部分商品或倉庫進行盤點。
• 盤點后自動對比賬目庫存和實際庫存，統計差異。

4）倉儲管理

• 管理多個倉庫信息，維護各倉庫地址、負責人、聯系方式等信息。
• 設置倉庫容量、使用狀態等屬性。
• 對商品設置推薦入庫倉庫，定期重新計算優化。

5）配送管理

• 根據地區設置配送模板，配置配送方式、運費等。
• 支持多樣化配送：平郵、快遞、同城配送等。
• 訂單配送過程實時跟蹤，標記出庫、發運狀態。

6）退換貨管理

• 退貨申請單處理和審核。
• 支持退貨商品原路退回或換貨。
• 維護退換貨原因設置，數據進行統計分析。

2. 異常場景

當正向流程走完之后，一定是需要考慮到異常場景下，系統的應對機制，盡量的保證系統上線后，不會因為特殊場景導致重大損失。下面從各個功能舉一些可能存在的異常場景：

1）庫存監控

• 異常場景：系統庫存數與實際庫存不符
• 解決方案：建立倉庫盤點制度，定期核對庫存；設置庫存修改審批流程，避免人為錯誤修改。

2）庫存調撥

• 異常場景：調撥過程商品損壞
• 解決方案：要求倉庫拍照入庫，確認商品完好后完成接收；選擇合適的包裝防護措施。

3）庫存盤點

• 異常場景：倉庫人員不熟悉或違規操作導致盤點結果錯誤
• 解決方案：盤點前對倉庫人員培訓，盤點完成進行抽查驗證。

4）倉儲管理

• 異常場景：倉庫突發情況無法正常運作
• 解決方案：建立備用倉儲資源，出現突發情況可以快速切換。

5）配送管理

• 異常場景：運力不足無法按時配送
• 解決方案：與多家物流公司合作，出現運力不足可以調用額外資源。

6）退換貨管理

• 異常場景：用戶退貨商品損壞，質量問題
• 解決方案：完善驗收把關，若存在質量問題采取返廠處理。

三、數據

通過一些的數據指標，可以更好地監控各項庫存管理功能的運行情況和效果，也可以發現一些需要優化的方向。這些指標的設置需要考慮企業的實際情況，比如核心關注的客戶體驗，運營成本等因素，讓數據分析更具指導意義。

1. 數據指標

下面是庫存管理系統各功能可能需要的一些數據指標：

1）庫存監控

• 安全庫存預警次數/覆蓋率，作用：監控庫存預警系統的覆蓋效果。
• 庫存預警響應時間，作用：分析處理庫存預警的響應速度。
• 零庫存發生次數，作用：反映維持正常庫存水平的效果。

2）庫存調撥

• 調撥完成時間，作用：評估倉儲調撥效率。
• 調撥準確率，作用：評估調撥操作的準確性。
• 倉間轉運損耗率，作用：反映商品在轉運過程中的損耗控制效果。

3）庫存盤點

• 盤點頻率，作用：評價盤點的執行力度。
• 盤點準確率，作用：檢驗盤點結果的準確性。
• 盤點庫存差異率，作用：分析盤點前后數據吻合度。

4）倉儲管理

• 倉庫使用率，作用：評估倉庫空間利用效率。
• 倉庫容量覆蓋率，作用：判斷倉儲能力是否匹配業務需求。
• 倉儲成本，作用：計算并優化倉儲操作成本。

5）配送管理

• 配送準時率，作用：評估訂單配送是否按時到達用戶。
• 運力使用率，作用：評估配送運力使用效率。
• 配送成本，作用：計算并優化配送流程成本。

6）退換貨管理

• 退貨率，作用：反映產品質量問題和客戶滿意度。
• 退貨處理時長，作用：評估退貨處理的及時性。
• 退貨原因分布，作用：分析退貨原因，提供產品優化意見。

2. 引入AI

現在由于各種AI工具的爆發性產出，似乎一個系統沒有AI的介入就已經是舊時代的產物了。

庫存系統引入AI可以獲得很多價值：

1. 庫存預測：通過AI分析歷史銷售數據、季節性變化、促銷活動影響等，實現更準確的庫存需求預測。
2. 庫存優化：應用AI算法持續優化倉庫布局、貨架組織、商品調撥方案，最大化倉儲空間利用。
3. 異常檢測：建立機器學習模型，分析庫存變化異常情況，實現提前警報、問題診斷。
4. 操作優化：使用計算機視覺等技術，指導倉庫員工優化搬運路線、貨架組織等，提高工作效率。
5. 需求預測：通過分析客戶數據預測趨勢和對某些商品的需求，以便進行更戰略性的庫存規劃。

而引入AI的有以下幾個關鍵步驟：

1. 收集足夠的數據：采集歷史庫存及銷售數據。
2. 明確業務目的：是要做需求預測還是異常檢測等。
3. 選擇合適的AI算法：時間序列、聚類等不同算法可解決不同問題。
4. 持續迭代與評估：測試不同模型，選擇精度最高的，持續優化。
5. 平滑地將AI集成到現有系統中，豐富而不顛覆傳統方法。

總體來說，AI可以輔助庫存管理變得更智能化、效率化。但還需深入業務場景，明確問題訴求，實踐中不斷完善與迭代AI應用。

總結

好了，到此就是我今天想跟大家分享的內容了。實際規劃過程中大家需要結合公司的實際業務。也是因為篇幅的原因，很多東西沒有辦法一次性都說清楚，需要靠大家慢慢摸索。希望這篇內容對你有幫助！