完美訂單滿足率和退貨率

完美訂單滿足率有三個(gè)方面的因素影響：訂單按時(shí)、足量、無損交貨。通常情況下零售企業(yè)追求線上訂單履行周期慢慢達(dá)到行業(yè)平均水平，就是交付的速度變快了，這個(gè)肯定是一件好事情，趨勢(shì)越來越好。

同時(shí)，線上的業(yè)務(wù)增長越來越快，交付速度也有保障，但慢慢發(fā)現(xiàn)完美訂單滿足率下降了，就要去分析到底是因?yàn)槭裁丛颍渴菦]有按時(shí)交付訂單？還是因?yàn)槿必浻绊懙模€是出現(xiàn)了很多退貨的情況。

所以，我們?cè)陉P(guān)注一個(gè)指標(biāo)趨勢(shì)上升的時(shí)候，也要看相關(guān)聯(lián)的一些分析指標(biāo)有沒有什么變化。

電商業(yè)務(wù)發(fā)展分析 - 派可數(shù)據(jù)商業(yè)智能BI數(shù)據(jù)可視化分析平臺(tái)

做電商的，特別是服裝鞋飾類目的直播帶貨，在618或者雙11的大促，有些品類的退貨率到了60%以上。主要的原因還是品控出了問題，或者夸大的宣傳讓消費(fèi)者感覺與實(shí)際不符，也有的是因?yàn)椴挥X得物有所值、還有尺碼不合適、物流配送問題等等。

不同的零售行業(yè)、產(chǎn)品品類、不同的消費(fèi)場景比如線上或者線下渠道的、甚至不同的區(qū)域，退貨率都是不一樣的。

這個(gè)時(shí)候的分析就需要通過增加這些分析維度，比如商品品類、區(qū)域、渠道等等，一方面是看業(yè)務(wù)的增長趨勢(shì)，一方面從大的指標(biāo)看完美訂單滿足率，重點(diǎn)有問題的再結(jié)合這些維度細(xì)化分析退貨率。

電商退貨率分析 - 派可數(shù)據(jù)商業(yè)智能BI數(shù)據(jù)可視化分析平臺(tái)

如果完美訂單滿足率下降明顯，退貨率趨勢(shì)升高，對(duì)于零售企業(yè)和品牌零售商來說在未來就應(yīng)該要關(guān)注的如何去提升交付質(zhì)量。因?yàn)榫€上業(yè)務(wù)增長越快，退貨率越高，整體物流運(yùn)輸成本、人力成本、倉庫庫存成本等等從總體上是不斷在蠶食企業(yè)利潤空間的。

庫存周轉(zhuǎn)天數(shù)、缺貨率

庫存周轉(zhuǎn)天數(shù)實(shí)際上體現(xiàn)的是供應(yīng)鏈背后的資金效率，庫存本身就是企業(yè)資金占用的一種形式。對(duì)于零售企業(yè)來說，產(chǎn)品呆在倉庫或者配送中心的時(shí)間越短越好。對(duì)于品牌制造商企業(yè)來說，不僅僅是產(chǎn)成品的庫存，還有生產(chǎn)這個(gè)產(chǎn)品本身的原材料、半成品等庫存，這些周轉(zhuǎn)都是越快越好。

數(shù)據(jù)分析 - 派可數(shù)據(jù)商業(yè)智能BI數(shù)據(jù)可視化分析平臺(tái)

通常情況下，一般的零售商品庫存周轉(zhuǎn)時(shí)間在30天左右是比較正常的。但比如像生鮮就不行，庫存的周轉(zhuǎn)天數(shù)不能超過7天，一般在5天以內(nèi)。像一些巴氏鮮奶，7-21天左右。這些產(chǎn)品保質(zhì)期比較短，超期就壞掉了，所以這些商品的庫存周轉(zhuǎn)天數(shù)最多不能超過保質(zhì)期天數(shù)。臨期的都沒有人賣，更別談超期的了。像食品飲料、非食品類的周轉(zhuǎn)天數(shù)一般是40天到60天左右。每個(gè)行業(yè)都要看下這個(gè)行業(yè)平均的庫存周轉(zhuǎn)天數(shù)怎么樣。

要想提升庫存周轉(zhuǎn)天數(shù)，上游的品牌制造商，就涉及到采購、生產(chǎn)、銷售這三大環(huán)節(jié)的流程優(yōu)化。采購的時(shí)間要快、生產(chǎn)要快、銷售還有要快。下游的零售商，主要就是在銷售環(huán)節(jié)。

還有比較特別的，有些零售品牌制造商在內(nèi)部是多級(jí)的，比如先有銷售營銷公司賣給公司內(nèi)部的比如渠道營銷、電商營銷，最后再由電商營銷公司把產(chǎn)品賣到終端。這里就涉及到了庫存的兩次周轉(zhuǎn)，內(nèi)部周轉(zhuǎn)一次，外部周轉(zhuǎn)一次。有的時(shí)候，因?yàn)樵趦?nèi)部這些數(shù)據(jù)是割裂的，造成了在分析的時(shí)候各顧各的，兩邊獨(dú)立看這個(gè)庫存周轉(zhuǎn)都能在容忍的范圍內(nèi)，但實(shí)際上加起來看，遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于行業(yè)平均水平。

庫存分析 - 派可數(shù)據(jù)商業(yè)智能BI數(shù)據(jù)可視化分析平臺(tái)

所以對(duì)于企業(yè)而言，最好是看整體的庫存周轉(zhuǎn)，就是一件商品從公司生產(chǎn)基地倉庫出發(fā)，最終到終端的周轉(zhuǎn)花了多少時(shí)間。這里面有時(shí)很復(fù)雜，涉及到多級(jí)倉儲(chǔ)物流，內(nèi)部對(duì)內(nèi)部，內(nèi)部對(duì)外部的，如何分析并且做到真正的優(yōu)化，都是一個(gè)大的課題。涉及到跨部門、跨組織、跨系統(tǒng)，有的甚至將其中一部分業(yè)務(wù)單獨(dú)成立一個(gè)公司，兩邊的信息化和數(shù)據(jù)就更加難以協(xié)調(diào)，這些都是實(shí)實(shí)在在的問題和挑戰(zhàn)。

倉庫缺貨率在前幾年的疫情期間肯定是非常嚴(yán)重的，跨省市的物流運(yùn)輸不暢通，停工停產(chǎn)、生產(chǎn)沒法生產(chǎn)、配送沒法配送，整個(gè)供應(yīng)鏈訂單的交付效率、能力都是下降的一個(gè)狀態(tài)。這里面的業(yè)務(wù)背景實(shí)際上就跟企業(yè)的銷售策略、生產(chǎn)制造策略都是息息相關(guān)的。

比如企業(yè)是按照以產(chǎn)定銷的模式，還是以銷定產(chǎn)的模式，就是推式供應(yīng)鏈和拉式供應(yīng)鏈。比如從 MTS 面向庫存生產(chǎn)到 MTO 面向訂單生產(chǎn)，對(duì)庫存管理分析的重點(diǎn)也不一樣。比如 MTS 庫存管理的重點(diǎn)是在成品庫，推式供應(yīng)鏈，以生產(chǎn)為中心、交貨期短，充分利用產(chǎn)能降低總成本。比如 MTO 庫存管理的重點(diǎn)在原料庫、半成品庫，訂單交付周期長。不管是那種方式，為了降低倉庫缺貨率，都是要降低需求和訂單的不穩(wěn)定性，最終實(shí)現(xiàn)降低倉庫缺貨率的目標(biāo)。

產(chǎn)品純銷分析 - 派可數(shù)據(jù)商業(yè)智能BI數(shù)據(jù)可視化分析平臺(tái)

像有些數(shù)字化做的比較好的零售品牌生產(chǎn)制造企業(yè)，他們?cè)诙说蕉说墓?yīng)鏈建的相對(duì)完整，比如上游的供應(yīng)商、外協(xié)生產(chǎn)，下游的零售渠道訂單管理，通過數(shù)字化已經(jīng)打通了上下游的系統(tǒng)和數(shù)據(jù)，所以這種協(xié)同機(jī)制能讓整個(gè)供應(yīng)鏈端到端的可視化相對(duì)比較清楚，在供應(yīng)鏈整體運(yùn)營效率和成本上能有很大的優(yōu)化空間。

但有的時(shí)候，由于下游采用的經(jīng)銷商模式，經(jīng)銷商再往下游的動(dòng)銷數(shù)據(jù)就觀察不到了，比如大型商超、大賣場的實(shí)際動(dòng)銷數(shù)據(jù)還是掌握不了，這些最細(xì)節(jié)的數(shù)據(jù)如果能夠拿到的話，整體供應(yīng)鏈的協(xié)同與補(bǔ)貨機(jī)制就更加強(qiáng)悍了，很多指標(biāo)的優(yōu)化就具備了基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)條件了。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-652484.html

到了這里，關(guān)于零售行業(yè)供應(yīng)鏈管理核心KPI指標(biāo)（三）的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！