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|供应链：入仓推荐浅析


编辑导读：入仓推荐是指在采购一批商品之后 ， 由系统为用户提供入仓仓库和数量 。 进入哪个仓库才会让后续的成本更低呢？针对这个问题 ， 本文作者展开了四方面的分析 ， 希望对你有帮助 。
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入仓推荐是指 ， 售卖方在采购一批商品后 ， 基于有多个可用仓库的前提 ， 由系统为用户提供入仓仓库及入仓数量 。
在供应链的发货链路中 ， 我们通常会考虑通过合单、选择低价物流、选择离用户最近的仓库发货等方式降低履约成本 。 但是 ， 所有决策的基础商品的存储仓库已经固定了 ， 因此也在一定程度上限定了成本降低的可能性 。 那么怎么让商品一开始就可以去到后续成本更低的仓库呢？
今天我们就来分享下简单的入仓推荐的决策吧 。
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一、为什么需要入仓推荐
履约成本（从用户下单到商品送到用户手中的成本 ， 此处不包含商品本身的成本）主要由以下部分组成：订单处理成本、人工（仓库拣货包装）成本、包材成本、存储成本（仓库分摊成本 ， 包含仓租水电、固定资产折旧等）、物流成本 。
其中人工、存储成本是直接与仓库相关 ， 物流成本则是间接相关 。 而这三项成本基本上占到履约成本的70~80% 。 也就是说 ， 一旦商品入仓 ， 那么可变动的履约成本基本上就很少了 。 因此我们应该把握源头 ， 让商品一开始就进入“对的”仓 。
对于自营电商平台 ， 甚至是稍微有些末的淘宝店来说为了更快满足用户诉求、提升用户体验 ， 基本上都存在区域分仓的情况 。
即全国不同区域都有仓库（仓库密度按实际体量和诉求有所不同） ， 这就涉及到每次采购的商品应该入库到哪个仓库 ， 才可以使后期成本更低 。
当仓库数量少时 ， 还可以通过人工经验判断 ， 货品的分仓比例（当然 ， 这对人员的要求还是很高的 ， 他需要了解各地的销售情况、物流成本等大量基础数据） 。 而仓库数量过多时 ， 人为判断几乎是不可能的了 。
二、基础数据的准备
1. 仓库基础数据
对于仓库来说 ， 需要明确其运营类目、库容、人工成本和合作物流这四大基本要素 。
2. 货品基础信息
重量 ， 体积（抛货需要考虑体积） ， 组合商品 ， 历史销售数据 。
3. 物流基础信息
覆盖区域 ， 配送时效 ， 物流价格 。
4. 供应商基础信息
可配送范围 ， 起送量 。
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基于以上基础信息 ， 系统可以根据既定策略计算预计成本并演算最优入库方案 。
下面我们来看下上述的基础数据在运算过程中是如何使用的 。
三、策略概述
1. 可用仓库筛选
要选择入库仓库 ， 首先要明确 ， 哪些仓库是当前这次决策可用的 。 根据供应商可配送范围和仓库位置、仓库运营类目和商品类目、当前可用库容>0的匹配筛选可用仓库列表 。
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2. 相关成本分解
入仓推荐的目标是降低后期履约成本 ， 那么我们需要先了解下入库仓库可以影响哪些成本：存储成本、人工成本、物流成本 。 针对成本进行分解 ， 计算每个可用仓库的预计未来履约成本 。
存储成本中除了仓租水电的分摊外 ， 还包含固定资产的分摊 。 存储成本通常需要根据该仓库的合同（固定)及历史费用（水电等非固定)计算均值 。 需要注意的是 ， 存储成本的计算还会涉及都商品的平均周转天数 。
如A仓日均单件商品存储金额是0.1RMB/件（通过租金和库存量计算） ， 而商品X平均周转天数为30天 ， 那么对于单件X商品而言 ， 其占用的存储成本为3RMB 。


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