在電商界，不管是平臺還是大的店鋪，銷售預測的一個重要應用就是物流計劃。物流計劃三方面：Inbound, outbound and storage. 也就是入庫、出庫和倉容計劃。今天我們就來說說出庫部分的單量計劃。它用來準備倉庫產(chǎn)能，包括生產(chǎn)線設備和臨時工人手，準備干線車輛，準備紙箱耗材，也用來準備客服人手。

公式很簡單：

單量=成交額*滲透率/筆單價

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成交額

文首那個要“切腹自殺”的家伙，詬病的就是大促成交額的巨大偏差。就拿大促單量預測來說，用大促GMV KPI來計算誰都會，中間的水平差異就在于對KPI達成的考量。

預測可能一直準嗎？不可能。2017年雙11我做的總單量達成率是99%，走出去腰桿子都直得要命。但是我可能一直準嗎？當然不可能。準是運氣，不準是常態(tài)。預測的最大使命不是“準”，而是做相應的計劃和成本的測算，做當前最適合的決策。

所以最重要的是聊一個范圍，大家做好多大范圍的保護。比如測算好80%、100%和120%達成GMV KPI的單量各是多少，根據(jù)目標是4天發(fā)完貨，來分別測算需要多少成本。這樣讓管理層可以決策，是多花錢保障時效，這個錢花不花得起；還是保守一點，少準備人力，我們可以容忍最長6天發(fā)完貨。這中間體現(xiàn)的是成本和服務水平的平衡。

當然前提是物流部需要將發(fā)貨能力數(shù)字化，能評估不同選項之間的成本差異，讓管理層能做決策。這是不容易的，需要做很多基礎工作，還需要考慮疫情期間臨時用工的提前期和對應成本，還要考慮有些物流公司的保底要求。

除了這些最藝術的點，關于成交額還有幾個需要順便強調(diào)的點：

• 關單率：用GMV來計算單量，需要考慮關單率。一部分是防黃牛的風控關單，另一塊是消費者在發(fā)貨之前主動取消訂單。如果風控關單能做到成交之前，就不用考慮這個參數(shù)。消費者主動取消訂單，分大促/日銷，分類目表現(xiàn)不同，最高發(fā)的就是直播。

  所以在保障48小時內(nèi)能發(fā)完貨的情況下，可以通過策略性延遲發(fā)貨，讓更多的取消訂單落在發(fā)貨之前來避免損失（大貿(mào)只是物流費，跨境的就有可能是活生生的貨值資損）?？磫瘟恳部梢愿鶕?jù)直播次日中午的取消情況（該悔的悔得差不多了），調(diào)整下午和次日的人手。

• 成交的日間和小時級節(jié)奏：三天正式期的大促，三天節(jié)奏一般是6:2:2。預估整體比較疲軟，第一天沖不了太高，要依靠最后一天加碼的話，會接近5:2:3。

  第一天一般都是單量的瓶頸，重點就是把第一天估準。一天內(nèi)的小時級別成交其實比較成規(guī)律，前兩個小時的表現(xiàn)就能較大程度推算出當天全天的成交了，只不過不同行業(yè)，曲線比例不同。數(shù)碼家電、化妝品、糧油全在凌晨沖刺，需要慢慢逛慢慢湊單的零食、服裝和家居家紡，曲線節(jié)奏就緩一些。一般來說做過幾次大促，小時級別的銷售占比就相對成型了。

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滲透率

滲透率是說這種模式的占比。比如你是算保稅倉單量，滲透率就是保稅的成交占比，大貿(mào)倉的單量要用大貿(mào)的占比，海外倉用海外倉的占比。

對平臺而言，數(shù)據(jù)量大，在商品結構和商家結構沒發(fā)生明顯變化的情況下，平銷比平銷，大促比大促，小促比小促，滲透率是相對穩(wěn)定的。滲透率的變化，會跟這種模式下供給的豐富度和價格策略有關。

要做得精準，可以借助于“盤貨”。行內(nèi)話“盤貨”，對自營而言，是指對商品維度的銷售量做預估；對平臺而言，是對商家維度的銷售量做預估。當然盤貨本身還有更多盤玩法、盤利益點等廣泛含義，在此不展開。

在我們對貿(mào)易模式有明顯的導向性調(diào)整時要特別留意（比如海外倉計劃部分轉為保稅，或引進更多的大貿(mào)貨品），觀察近期的變化，并結合前臺生意結構調(diào)整的目標與達成情況來溝通和判斷。

筆單價

筆單價是說每個包裹的金額。在貨品結構和消費者結構相對穩(wěn)定的情況下，主要變化因子在于：

• 大促玩法：比如滿999減100會引導消費者湊單。所以觀察有類似優(yōu)惠玩法的歷史大促的筆單價，了解本次大促的玩法計劃，就能做出判斷。

• 用戶結構：比如有的平臺有區(qū)分會員和非會員，會員和非會員有明顯的筆單區(qū)別，那么需要區(qū)分這次大促的會員和非會員成交計劃，分開計算。

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分倉單量

最簡單的方式是根據(jù)每個倉的占比來拆解單量。但在幾種情況下不能這么粗暴地干：

1. 有品類倉：一般較為粗的分倉也會區(qū)分大快消倉、服飾倉、3C數(shù)碼和輕奢倉，一是考慮存儲和撿貨要求的不同，二是考慮合單購買的比例。比如3C數(shù)碼和輕奢分別放在獨立的倉里，一倉發(fā)全國，而大快消多處分倉，就得先預估這個行業(yè)的總單量，在行業(yè)下根據(jù)分倉比例來拆。

2. 庫存深度不一：比如北倉、東倉、南倉覆蓋范圍的消費者成交占比是3:5:2，但是有的貨品庫存分布不均勻，就會導致單量偏差，需要根據(jù)占比較大的頭部貨品或品類的庫存偏差情況做調(diào)整。其中也要注意你們配置的發(fā)貨策略，是最少訂單原則（優(yōu)先全部商品有貨的倉庫一單發(fā)全國），還是就近發(fā)貨原則（優(yōu)先由最近的倉庫向消費者發(fā)貨，缺貨就拆多單）。另外，提前可以做些調(diào)撥調(diào)整庫存分布。

特殊單量  件單比  提前期

另外，在做好分倉單量預測之后，還需要將特殊的單量拆出來，紅酒、紙尿褲、大件等。主要是為了特殊包材的準備和特殊配送公司的車輛準備。

除了預估單量，件單比（每個包裹含幾件）的預估對倉庫的人力準備也是挺重要的。一萬個平均4件的包裹，要比一萬個單件的包裹需要更多的人力：撿貨更耗時，打包更復雜。

這個也需要積累對應的經(jīng)驗和數(shù)據(jù)，比如直播更容易單件成單：看直播搶貨的時候不會加購物車再合并購買，我們可以做部分預包加速發(fā)貨；單個類目的倉如數(shù)碼、輕奢更容易單件成單，而大快消倉的包裹則容易出現(xiàn)較多的件數(shù)，但其實也相對穩(wěn)定。

最后說說提前期。預估從來都是越提前，越不準。但是你可以設計多個預估節(jié)點，分別用于不同目的，放到大促的retro-plan（倒序計劃）中。重點就是這個需求設計和糾偏機制。

比如為了人力準備，雙11/618提前2~3個月需要初版，做人力公司的談判和臨時工招聘準備。疫情期間，過年期間，更要酌情考慮延長提前期。

又如紙箱越靠近大促越貴，為了匹配紙箱采購策略，可以更早要一個粗略版的測算，先購置一定的比例。

提前兩周做鎖定版，用于確認倉庫、客服的排班和運輸車輛的準備。這個點能晚則晚，如果能放到預售/預熱開始之后待我們對銷量有更多的判斷時，是我們的本事，但也要看現(xiàn)實情況。疫情環(huán)境下很難。

此環(huán)節(jié)考驗的就是前后端的合作機制了，約定好上下范圍，避免前后環(huán)節(jié)重復留buffer，提前安排好超量和低量情況下的action，在小促時就做演練，逐漸形成穩(wěn)定的行動序列，包括升級決策。

這才逐漸趨向單量預測的最優(yōu)解。