服装门店物流管理，在2016年之前还是一个无人问津或者说甚少有人关注的话题，主要原因是在前几年，大部分品牌的门店物流主要还是服务于企业内部库存的转移，因此对于时效、管理、服务等各方面的要求相对都较低。笔者在上家物流公司供职4年，公司也是服装物流企业的标杆企业，服务过大大小小各类行业内知名服装品牌，各家服装企业前几年门店物流管理现状可以总结如下图：

从整体来看，过去的门店物流管理处于一个真空的状态，从公司层面，很难有企业可以清晰知晓门店发生的所有物流费用，无法监管到门店端发出的所有订单状态，往往是发生异常后，针对异常订单，再层层向下追踪。从门店层面，大量的人工操作去处理不同类型的订单，不同企业对于店员门店端的物流要求不尽相同，复杂的操作，物流费用的垫付，也让店员头疼不已。

但是近两年，随着各种大环境的改变，门店物流管理的时代已经到来。新零售以及物流行业信息化的发展都是门店物流管理得以萌芽，发展以及未来成熟的关键。那我们从这两方面来分析一下现在门店物流管理被各大服装企业逐渐重视的原因。

一、新零售模式的促进

何谓新零售，阿里给出的定义是“以消费者为中心的数据驱动的泛零售形态”，百度百科的定义是“以互联网为依托，通过运用大数据，人工智能等先进技术手段，对商品的生成、流通与销售过程进行升级改造、进而重塑业态结构与生态圈，并对线上服务、线下体验以及现代物流进行深度融合的零售新模式”。总结两种定义中，新零售模式的推行，企业离不开的是互联网、大数据、信息技术，目的是为了给客户提供更好的体验和对资源的进行深度整合。我们在这里就不探讨新零售这个大概念了，我们就看一下目前在新零售形式下，服装企业做了哪些改变，导致他们对门店物流管理的需求如此迫切。

新零售形势下，随着线上线下库存打通，门店不再只是一个销售终端，门店更是作为一个城市仓，接收线上订单，覆盖周边C端客户的发货需求，那原始的门店物流供应商以及管理模式，已经越来越难以满足C端客户复杂的物流需求，对于C端客户，根据JDA一个全渠道调查报告显示，全渠道场景下，客户希望企业能够提供如下物流服务，如此复杂的物流需求，势必会涉及到多家承运商为企业提供服务，此时如果还是没有一个集成的系统或者是流程去管理门店物流，那如何能够保证终端客户的体验？

二、中国物流行业信息化的助力

没有信息技术的发展，很难解决传统物流模式的信息链断裂，信息严重不对称，资源不匹配，“小散乱差”的现象。近几年，随着互联网技术的发展，像oTMS这样的SaaS TMS企业帮助企业打通大仓以及门店层面的运输环节，实现运输的高效透明管理，实现资源整合以及高效配置。从门店物流管理层面，oTMS也是在去年推出了“o速配”这个产品（标准流程可参照下图），为企业提供门店层面的IT+物流的一站式解决方案，通过系统对接方式统一管理订单下发，监控，异常处理，结费，标准化门店物流操作流程，简化上下游操作，降低成本提升效率。未来通过平台协同功能，整合上下游货源及运力资源，为上下游同时解决运作痛点。同时系统可以记录门店物流数据，对门店物流数据进行多重维度分析，为企业数据化决策提供数据基础。目前O速配也是在短短8个月左右的时间内，已经服务于20多家服装企业货主，助力客户门店物流管理以及新零售形式下的转型。

目前，各家平台以及物流公司也是看到门店物流管理这块存在巨大的整合机会以及空间， 已经相继推出不同的产品为客户提供高效的管理工具以及多层次的物流服务。除了我们去年推出的“o速配”产品，今年陆续其他平台也推出了类似产品，比如说菜鸟推出的速店通，目前主要是针对菜鸟平台客户的电商订单，但对于门店调拨业务，物流模块并没有综合考虑进去。

由此可见，门店物流管理升级是大势所趋。门店物流管理存在着巨大的整合机会和空间，帮助客户提供高效率管理工具以及多层次物流服务的产品也正是顺应需求而生的必然选择。

作者：Eva Miao

4年三方服装物流大客户管理经验；现服务于oTMS o速配产品门店物流解决方案

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有些吃瓜群众会简单地认为，招投标就像是在菜市场买菜，你说20，我说15，只是一个价格游戏。然而，真正的业内人士，不管甲方货主、3PL还是承运商，都知道运输招投标不是简单的讨价还价，其中牵扯到多个方面。

招投标绝对不是单纯的成本挤压

招投标绝不是单纯地对成本进行刚性的挤压，而是通过更为合理的招投标流程组织和评估手段让货主和承运商双方之间信息可以更对称。“过高”或是“过低”的价格都是不健康的，基于此的上下游合作也不可持续。持续亏损的生意没有人会做，市场定价的本质不会改变。物流公司的报价会综合考量总体的业务成本 – 对于可以铺量，铺网络的业务，物流公司可以通过相对较低的价格，通过揽收充足的货源，开设、运营某条线路，再以线路、网络扩展后的服务能力来获取更多货主的货源，做配载整合。因此，物流从来都是一个网络效应凸显，规模为王的行当。

那为什么货主的运输成本还存在“洼地”？

企业在业务快速增长的过程中，对物流成本的管控相对粗放：下游的物流公司往往也都是沿用常年合作的、较为有限的几个合作伙伴。每年的运价回顾，由于缺少市场的对标，基本也只能凭靠经验判断，且最终价格的协商拟定很多时候也没有经过特别缜密、全面的分析、评估和测算。一旦市场环境趋紧，成本压力陡增，货主企业希望通过更为完善的招投标流程来评估、拟定运价时又尴尬地发现除了通过口碑推荐、百度搜索之外，再也没有特别好的途径来接触到可靠的新承运商资源。

中标价格低，一定意味着运费成本低？

很多货主可能都曾面临的一个问题是，招投标做完了，感觉价格谈得不错，但半年过后综合分析以下账单发现运费和去年相比没有什么变化啊？仔细一看，运价虽然降低了，特殊费用，临时费用上来了：一方面可能由于招标阶段价格被挤压，承运商迫于成本压力通过特殊费用回收成本，一方面可能由于货主企业对特殊费用，临时费用的管控未纳入有效的管理流程。

那么，货主怎样和承运商通过共赢来实现成本的优化呢？

一种经过实践验证的创新是通过跨货主间的协同与整合：比如利用返程空载车源；利用就近线路上零担货物的拼装，重泡货结合，相近提送货点的整合等来实现结构化的成本节省。举个例子，7月13日，在oTMS举办的“运输数字化创新沙龙”上，千河物流总经理陈仲达就亲自分享了在运输协同创新上的实践。千河物流作为大润发的下游承运商，在广东南沙仓库和新会门店之间将大润发的货源与大润发供货品牌商的货源通过oTMS平台自动匹配返程空车和货源，实现了30%的成本节省！

这些都是电子招投标能够实现的优化，但我们不止步于此。我们进行了全新的产品升级，8月8日即将正式上线的友货来在原有电子招投标功能的基础上，进一步衍生，全面服务货主、3PL、承运商。优质标的，智能匹配。

1. 通过“友货来”的智能匹配算法，将货主招标需求与平台注册的承运商业务档案进行自动匹配，为货主搜寻候选承运商降低筛选的成本；

同时，也为承运商提供更多的业务机会，提升销售效率（作为物流公司的销售人员，拜访客户其实是非常花费时间和相对低效的），减少销售团队的冗余（不愁没有足够的业务机会来跟进），同时也是优质承运商进行推广、增加货主曝光度的平台

2. 通过oTMS平台上大量的行业货主，为跨货主的横向协同、实现结构化的成本节省奠定了坚实的基础。通过订单“对碰”系统进行返程空车与货源的匹配，及货源配合线路整合技术为货主和物流公司提供支持。
3. 通过成本对标分析，为货主及物流公司双方建议更为贴近市场的合理运价，真正做到“童叟无欺”
4. 通过线上招投标系统和成本模拟测算引擎来更好地预测、评估、管理模拟的预设运费成本，和已经发生运费成本
5. 通过特殊费用、临时费用的系统管控机制来确保运费“所付即所见，所见即所谈’

预注册现已开放

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在大数据越来越火的当前，每家企业都在寻找数据魔术师一样的人才，帮助自己找到优化的空间。就运输数据而言，要做好分析，货主或运输企业需要对自己诚实，明确自己掌握多少供应链相关的真实数据，了解自己目前分析技术的成熟程度，自己与竞争对手和其他行业的公司相比状况如何，才能对数据有更成熟的分析方法。

数据分析工作需要大量技巧高超的专业人员来达成结果，加速数据产出的过程。对于很多企业来说，他们面临的最大问题是从哪里开始着手展开重要的分析活动呢？现在就为您支招！

目前的数据才是支点

很多时候工作复杂只是因为没有找对支点，提供TMS服务的SaaS公司天生有着优质方式。SaaS公司有多家企业供应链的完整数据，合理的分析和比较能帮助企业供应链冲刺向竞争的顶端，帮助企业确定并填补技能、数据和技术的空白。重点不只是为了更好的收集B端C端的数据，或者用合适的工具进行分析，而是探索目前拥有的数据，如何更快更好地推动企业供应链的变革。

运用可视化BI工具

SaaS公司可以为企业搭建分析架构，并把数据从各个不同的平台聚合在一起——企业只要坐享其成，快速识别自己关键的业务目标，确保在拥有数据和分析技能时，快速对自己的营运状况做出正确判断。而借助正确的可视化BI工具，如Qlik, Tableau等等，SaaS公司把数据从数据科学家处放归到每一个普通人手中——人人都是数据分析师。

哪些数据才是关键？

那么，到底哪些数据对于运输来说至关重要？我们的建议是以总订单数量、总体积、总重量、总成本、整体准时提货率、整体准时送货率、整体异常率这7个KPI为基础，进行分析。以oTMS智数中心的标准报表为例，我们可以根据客户选择的时间段做同比，关注7个KPI的实际值和同比变化情况。

本月与上月同比各KPI的增减幅

选择不同的KPI查看一年来的数据趋势

选择不同的KPI看承运商的绩效排名

在SaaS平台上， IT基础设施专家和项目经理的努力带来时效性极高的数据，分析技术又带来了绝对的机会。对于企业来说，借力这一机遇，就可以快速地进步，完成从爬到走再到跑的全过程，拥抱更为复杂的分析工具、驱动更多的价值。

在互联网、大数据时代，谁能够跟随潮流，更快的融合分析，更效率地进行部署，谁就能获得更有价值的洞察结果，取得更大的成功！

作者简介

oTMS数据团队经理

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