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品类管理视角下电商仓储企业数据化运营管理探析

2021-12-25

现代营销·经营版 2021年2期
关键词:品类电商消费者

(成都工业学院,四川 成都 611730)

随着我国科学技术的不断发展,网络技术的广泛应用,也在很大程度上带动了我国线上购物平台的发展。有数据显示,近年来我国线上购物平台的消费群体数量呈现出了爆炸式的增长,这也给电商仓储企业带来了极大的挑战。由于部分电商仓储企业缺乏网络信息技术的支持,导致其物流仓储能力及管理能力得不到提升,这与现阶段市场环境极其的不协调。仓储作为商品流通中的一个重要环节,企业管理人员一定要将其重视起来,保证企业的运营模式能够顺应时代发展,促进企业实现可持续发展。这就要求电商仓储企业充分地利用大数据技术,结合自身情况建立一套详细的数据化运营管理体系,在降低物流行业成本的同时,提高自身的运输效率。

一、电商仓储企业开展品类管理的必要性

品类管理也就是以消费者为中心,将各品类作为战略管理的各个单元,在依托数据的基础上,通过零售商与供应商之间的有效合作,发现消费者的需求,进而更好地满足消费者的消费需求,同时提高业绩的零售管理流程。电商仓储企业一定要加强对所属品类商品销售现状的考核,重视产品的管理绩效。尤其是一些快消品的管理,在对其进行管理时,要随时掌握库存量,做好随时增加库存量的准备,如果是一些销售量比较低的产品,应该根据实际情况适当地减少库存量,或者直接下架,为其他销售量较高的商品提供更多的库存空间。如果针对一些比较特殊的商品,需要对其进行长时间、宽范围的品类管理,电商仓储管理企业首先要对商品的各项数据进行详细的记录并分析,为电商仓储企业制定发展计划提供准确的参考依据。电商仓储管理企业还要做好对各类产品管理工作的评估,可以根据消费方式、消费时间、消费范围等对管理工作的效果进行评估。电商仓储企业对产品进行品类管理,有效地促进了电商企业的持续发展,电商仓储企业应充分地结合时代发展的特点,比如充分地利用大数据技术,对一些商品的组织结构进行适当调整,保证各项商品组合的高效性,促进企业对商品结构的更新及维护,从多个方面满足消费者的消费需求。

电商仓储企业还应该将品类管理作为企业发展中的重要理念,并将其贯穿在整个企业管理工作中,为员工参与企业管理工作提供思想方面的帮助,使得全体员工都能够齐心协力共同参与到工作中,进一步促进品类管理工作效果以及工作质量的提升。还可以给品类管理部门中的管理人员赋予一定的管理权利,从而能够更好地提高工作人员的热情以及对工作的积极性。对企业中现有的资源进行整合,进一步提高工作效率。或者还可引进一些高科技的专业技术人才,在保证电商仓储企业管理工作质量的基础上,提高其科学性和有效性。

二、基于品类管理视角下,电商仓储企业数据化运营管理的优势

电商企业中的业务大都以网络零售业务为主,企业在发展的过程中大都采用B2C模式,电商仓储企业中的重要管理内容就是品类管理。对于大多数电商仓储企业而言,品类也是其战略经营的主体目标,通过大数据对消费者的需求进行分析,满足消费者的需求。随着品类管理模式的不断转变,部分电商仓储企业数据化运营管理中将B2C模式逐渐向C2B进行转变,C2B模式也为电商企业的发展发挥出了积极的作用。这就需要电商仓储企业相关管理人员加强对相关数据的调查与分析,将品类管理方法更好地应用在仓储管理中。但是通过我们调查发现,目前我国大部分电商仓储企业其应用品类管理的范围比较小,这也在很大程度上增加了数据化运营管理模式的投入难度。

三、电商仓储企业运营管理中存在的问题

电商企业商品流通过程中,一项重要的环节就是仓储,通过仓储完成对产品的统一管理及储存。目前,经过几年甚至十几年的发展,我国电商企业虽然也取得了一定的成绩,但是在实际运营的过程中还存在着一些问题,比如货源来自于各个地方,导致占用了大量的土地资源,使得电商仓储企业的投入成本增加。或者产品在存储期间,可能会由于摆放不合理,导致部分空间资源得不到合理地利用。或者部分电商仓储企业所使用的设备比较落后,未能及时更新,导致电商企业整体技术水平得不到提升。目前,我国还并没有制定出一些比较合理的仓储管理法律法规相关的制度,可能是由于电商仓储行业在近两年的时间里才得到了快速的发展,社会形势复杂多变,极易受到外部环境因素的影响,并且部分电商仓储企业所使用的法律法规也存在着一些缺陷,导致电商仓储企业自身权益得不到保障,这可能是因为电商仓储行业忽略了对人才的培养及管理,导致我国电商仓储企业的整体水平比较低。

四、基于品类管理视角下,电商仓储企业实施数据化运营管理模式的策略

(一)构建完善的运营管理量化分析体系

电商仓储企业在采用大数据技术进行运营管理的过程中,一定要相对数据化运营管理模式进行分析,在基于品类管理的视角下,首先较好地满足电商仓储配送业务,然后再进行数据化运营管理。目前在我国,盒马鲜生、永辉超市等均开展电商仓储数据化运营管理,通过对其业务范围进行分析后发现,从商品的销售数据、买家消费者、供应链等数据等可以得到建立数据信息库的数据源,并且数据源的来源总缺少了流量数据,来源比较单一。本次分析的盒马鲜生、永辉超市等企业,通过大数据技术进行分析后发现,这些企业中的电商仓储平台中只包含了订单信息,而在对各大销售平台中的数据进行综合分析后发现,大数据技术较好地实现了消费者浏览数据、搜索数据的出现。但是仅仅依靠这些数据,还不能为电商仓储企业的高效发展提供数据支撑。所以这就需要我们详细分析电商仓储企业应用数据化运营模式的优势,电商仓储企业相关管理人员可以设置一些比较合理的数据单位,比如设置一些量化单位对销售量进行查询,可以将数据单位设置为小时、天、周、月、季、年等,电商仓储企业管理人员根据每个数据单位内商品销售的完成情况对企业的整体运营效果作出评价。

(二)加强对量化分析体系的实时管理

电商仓储企业为了能够得到更大的发展空间,要在品类管理的视角下,除了对数据化运营模式进行分析外,还要加强对一些量化分析体系的实时管理,建立完善的数据化运营体系,与各大平台之间建立密切的合作关系,电商仓储企业在对一些数据进行对接时主要通过中间商来完成,一定要确保能够将每一个量化指标充分地发挥出来。在实施数据化运营工作的过程中,还要保证平台定时对数据源进行更新,因为随着时间的延长,数据量也会增加,所以相关人员一定要定期对数据进行分析并统计,这也是比较重要的一个环节。

与比较传统的商务形式相比较而言,电子商务的实施管理主要表现在了以下几个方面:为企业管理人员及客户均提供了比较直观的数据信息,企业管理人员可以直接通过网络获取到相关的信息。另外产品的流通渠道也更为简化,由于传统的商务渠道比较复杂,在对产品进行销售的过程中,销售中所涉及的环节比较多,比如首先为制造商-批发商-零售商-消费者,但是在电子商务模式下,消费者可以直接通过网络下单,然后制造商直接将产品快递给消费者,此种销售模式不但缩短了销售时间,还有效地降低了中间商的差价,消费者所购买到的商品在价格上更加实惠。其次就是交易的对象增多,交易的范围明显扩大。传统的商务形式进行产品销售的过程中,虽然产品的销售地点是固定的,但是所处位置、销售环境等多个因素都会对产品的销售量造成影响,比如盒马鲜生在上线之前,消费者都需要亲自前往线下店里去购买消费,就拿其中的某一项生鲜产品来说,每日的销售量只有那么多,并且也只有距离较近的消费者才会来消费,这是由于消费者流量比较少,使得其销售量较低。而电子商务的实时管理,通过网络信息技术可以将产品销售给全国各地的消费者,甚至还会销售到国外。

所以,加强对数据的实时分析,及时掌握行业的运营情况、销售情况以及管理动态,对得到的结果进行总结分析,这样能够为电商仓储企业提供更多的指导依据。

五、案例分析

目前,数据化管理在国内得到了广泛的应用,数据分析技术所得到的结果为公司的发展决策提供了指导性的依据。比如盒马鲜生上海金桥店,开业后线上订单与线下订单的比例高达7:3,很多用户从线下开始转到线上,如果是超市做海鲜,一般损耗量都比较大,但是由于盒马鲜生的源头为直采,并且一般都是下单后2小时送达,不论是海鲜还是蔬菜,客户都享受到了其最为新鲜的价值,并且是电商与线下零售共享了物流仓储成本。

盒马鲜生深入地挖掘了电商仓储企业的各项数据信息,并对其进行详细的分析后,在明确了解了企业现阶段运营状况的基础上,通过分析模块对消费者的行为进行了逐一分析,分析的依据主要包括商品本身的价值、一些商品在进行细分后的价值、商品的配送速度、导致线上客户流失的因素等等,通过对分析结果进行总结,有效地提出了精细化管理的措施,将一些分析数据作为支撑,针对不同的消费者,有效地满足了其个性化的消费需求,从而在很大程度上提高了客户的忠诚度,进而促进了经济收益的提升。

在实施数据化管理的过程中,主要是对数据进行采集和管理的过程中,对处理后的数据进行了分析,从而得到比较有参考价值的数据信息。数据化的管理实际上是一种比较先进的企业管理思想,也可以认为是一种企业管理模式,或者是企业管理文化,在这过程中销售数据是极其重要的一部分,各相关人员应做好销售数据分析的工作,对一些产品畅销及滞销的原因进行分析,从产品周期、消费者购买行为等多个方面出发,做好数据总结及分析,从而为提高企业数据化管理效果及管理质量提供准确的指导依据。在电商大数据时代,一方面带动了仓储企业网络化的发展,另一方面还促进了消费者的消费,目前网上购物已经成了一种简约时尚的购物方式,电商仓储企业相关管理人员,可以采用大数据技术对消费者的消费习惯进行分析,制定出满足消费者消费需求的策略。

结束语:

目前,我国电商仓储企业还处于初期发展的阶段,各管理人员应该充分地结合时代发展的特点以及消费者的消费需求,对一些企业的业务类型进行完善与整合,基于品类管理,建立一种符合企业发展的比较完善的数据化运营模式,对相关的数据分进行深入的分析,保证各项数据的有效对接,进一步促进电商仓储企业的稳步发展。

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