快消行业的供应链不是仓储和配送的拼图，而是一套围绕“动销、周转、品类协同”构建的效率体系。本文将从快消行业特性出发，系统梳理供应链运作的逻辑底盘与业务结构，为你构建“看得懂、拆得清、搭得出”的快消供应链认知地图。
最近遇到一个问题，鞋服属于快消行业嘛？本文由此展开，敬请批评指正！
指消费频率较高、使用周期较短、依赖大规模销量以实现利润的日用商品。此类商品消费者购买决策迅速，且对价格敏感度较高。
因此，鞋服行业虽存在一定争议，但鉴于其也存在季节性爆仓、高退货率、库存割裂等痛点，故而本文将其归属于快消品。
2）快消供应链：
以实现商品快速送达消费者为目标，涵盖生产、仓储、配送、退货全链路的协同体系，其核心指标为周转效率与履约成本。
该供应链存在五大痛点：
一是需求波动频繁（如双十一、618等促销活动期间易出现爆仓情况）；
二是退货率偏高（鞋服及美妆品类退货率约为10%-30%）；
三是商品保质期较短（食品饮料面临一定的滞销损耗风险）；
四是全渠道库存割裂（线上缺货与线下滞销现象并存）；
五是物流成本敏感（物流费挤压毛利）等。
核心逻辑：产能处于稀缺状态，呈现“生产什么就卖什么”的局面。
标志事件：1988年，宝洁进入中国市场，旗下海飞丝、飘柔产品供不应求。
娃哈哈AD钙奶在全国范围内引发疯抢热潮。
供应链特征：采用粗放式生产模式，表现为大批量生产、少批次供应。
企业竞争力：主要体现在生产线规模以及央视广告的大规模轰炸式投放。
核心逻辑：终端资源稀缺，形成“得渠道者得天下”的竞争格局。
渠道革命：大卖场崛起，如1995年家乐福进入中国市场、1996年沃尔玛进入中国市场，它们收取高额的上架费用；深度分销模式兴起，例如康师傅实施通路精耕策略，掌控50万家以上的小店。
供应链升级：建立区域配送中心（RDC），开始运用ERP系统管理订单，但存在数据割裂的问题。
竞争武器：采用渠道压货策略，秉持“塞满经销商仓库就是胜利”的理念。
核心逻辑：得益于流量红利，奉行“线上低价冲销量”的营销模式。
关键拐点：2008年，淘宝商城上线；2007年，京东启动自建仓配网络项目。
供应链剧变：电商仓逐渐取代传统分仓，如京东建成“亚洲一号”，首次实现全国范围内72小时送达的物流服务；运用大数据驱动预测，例如阿里菜鸟利用消费数据反馈指导备货。新玩家入场：三只松鼠等纯电商品牌于2012年进入市场。
传统企业阵痛：线下渠道沦为“试衣间”，例如美特斯邦威关闭2000家门店，线上线下价格冲突日益激化。
核心逻辑：消费者主权意识崛起，追求“无缝购物体验”。
核心策略：O2O即时零售模式出现，如京东到家、淘鲜达实现1小时送达服务，推行一盘货模式，对线上线下库存进行统一管理，例如绫致集团；
供应链创新：前置仓得到普及，如每日优鲜、盒马等企业广泛应用；逆向物流成为行业标配，例如ZARA实行15天无理由退换货政策；供应链中台出现，如宝洁建立“全渠道控制塔”；
技术拐点：AI驱动动态补货，预测准确率超过85%；
效率飞跃：快消品平均周转天数从2015年的60天缩短至2020年的5天；
核心逻辑：不确定性因素激增，旨在“最小化试错成本”。
新常态挑战：需求呈现碎片化特征，例如抖音爆款周期小于7天；原料价格波动频繁，如2022年棕榈油价格上涨40%。
供应链进化方向：柔性供应链、全链路可视化、绿色供应链、敏捷供应链等
整体发展趋势为从争夺生产资源，到争夺渠道货架，再到争夺流量红利，进而争夺消费者体验，最终争夺供应链敏捷度的过程；
其中快消供应链与传统供应链（如工业品、耐用品供应链）的核心差异在于其具有高频波动、产品周期短、库存周转快、全渠道融合、物流成本敏感度高以及消费者直连能力强等特点。
如果将传统供应链比作马拉松，那么快消供应链则如同百米跨栏！
全球快消品市场规模增长,2023年全球快消品市场规模达12.8万亿美元，预计2030年将达17.5万亿美元未来几年将保持稳定增长；
中国快消品市场规模变化，2019-2025年中国快消品市场规模持续增长，2019年为5.2万亿元，2025年将达8.18万亿元，成为消费市场核心驱动力之一
健康意识提升：消费者健康意识提升，对成分、营养价值的关注度显著提高；悦己消费兴起：消费者更愿意为满足自身情绪需求而消费；少量高频的消费范式：“少量高频”成为主导市场的消费新范式。小规格产品爆发式增长，化食品中，小规格产品增速是整体增速的两倍有余：果蔬汁品类中，小规格产品增长近五成。这源于单身经济崛起、消费场景碎片化与健康意识提升；
这种渠道融合趋势，要求企业从单一渠道竞争转向全渠道协同，提升供应链效率与消费者体验，以适应市场变化和消费者需求。
有些零售商由于无法预知市场需求，也不希望自己积压过多的库存，便采取预售模式，先把商品上架到销售平台进行售卖，用户可支付全款或者部分货款进行下单，商家根据用户下单的情况再进行采购备货，然后为用户发货，采购商品数量与用户下单数量一样，不必过量采购。
此举的好处是不需要储备过多的库存，完全根据客户需求进行采购，避免浪费，缺点是没有现货，提前期比较长，会流失一部分急需使用商品的用户；
采购是针对未来需求的提前备货行为，如果要自动补货，就需要对未来的需求进行预测，预测得越准确，采购成本就能控制得越精准，降低因采购过少导致的缺货风险和因采购过多导致的库存积压风险。
需求并不等于销量，因为历史的销量并不一定反映真实需求，我们要预测的需求是在所有内外部条件都满足的前提下，客户的真实需求，而不是受经济、利率、促销、供应量等影响的销售数据；
需求预测的方法有很多，总结下来可以分为基于算法分析历史数据的定量预测和基于人为判断的定性预测两类；①定量法是一种基于历史数据的规律，根据公式和算法来预测未来 需求的预测模式，可分为基于趋势变化的时间序列法和基于因果变化的回归分析法；
a.时间序列法：常见的时间序列预测方法有朴素预测法、简单平均法、移动平均法 、加权移动平均法和指数平滑法。
移动平均法：（t+1）月预测量=t月往前几个月的实际需求的平均 数。例如，5月份的预测需求取2月、3月、4月的实际需求量的平均数，以此类推。移动平均法能够有效解决实际需求量发生较大变化导致的预测偏差，但同样不适用于季节型模式
加权移动平均法：在移动平均法的基础上，为每个月增加了权重 ，这样可以更加突出权重大的月份需求。例如，2月、3月、4月的实际 需求量分别为60、40、100，权重分别为30%、20%、50%，则预测5月 份的需求量为60×30%+40×20%+100×50%=76。此方法能够突出统计时间内的趋势；
b.回归分析预测法：回归分析预测法适用于除时间之外能够对需求 造成影响的其他因素，如商品促销，销量就会增加，如果商品涨价销售，销量就会降低。
回归分析有很多种，如线性回归、逻辑回归、多项式回归、逐步回 归、岭回归、套索回归、ElasticNet回归，最容易理解的是线性回归，即认为自变量和因变量是直线关系，通过求解，找到回归线的斜率，然后 根据斜率预测未来的需求;
无论是时间序列还是回归分析，都是通过算法基于历史数据做预测 ，虽然有据可循，但我们不能盲目地依赖，因为有的时候数据是会骗人 的，
②定性法
定性预测是对经验人士的意见、知识及直觉进行收集整理并转化为 预测结果的方法，根据预测对象的不同，可以分为管理人员群体意见法 、德尔菲法和销售人员意见汇集法。
定性分析适用于新品，无历史数据可参考，或者因外部政策、环境 发生变化导致历史数据无法反应真实情况，以及定量预测以后，再对预 测结果进行补充等情况。
通过中央库存系统的建设，企业对全国各仓/门店的库存集中管理，实现一盘货管理，有如下好处：
在创建采购订单时，采购人员要确定采购到货仓库、SKU及采购数量，如何通过系统自动生成这三项要素呢？
①如何确定到货仓库及SKU
哪个仓库的SKU当前可用库存低于订货点了，就需要触发当前仓库中此SKU的采购了。不过此条件仅适用于单个仓库，
如果全国有多个仓库，采购补货的触发条件应为某仓的SKU库存低于该仓的订货点，且全国所有仓库的总可用库存低于全国总订货点时。
若某仓可用库存低于订货点，但全国总库存超过总订货点，说明其他仓库中的SKU尚有盈余，此时不需要补货，相关人员将订单分拨到盈余仓库即可，或者将盈余仓库的库存调拨到缺货仓库中。
②订货点如何计算？
订货点=日均需求量×采购提前期（天）+安全库存
日均需求是对未来每天需求量的预测值。由于从采购订单发出，供应商备货，到商品送达后入库上架是存在时间周期的，这个周期就是采购提前期。
采购提前期=供应商备货天数+供应商送货时长+仓库入库时长
相关人员也可以根据历史采购单的入库时间减去采购单下达供应商的时间来计算采购提前期。
例如，采购提前期为 5 天，假设每天的需求量和采购提前期是固定的，为了保证在采购提前期内商品还能正常售卖，采购人员应该在库存消耗为零的前 5 天便开始采购，所以采购订货点应该设置为采购提前期天数×日均需求量。但在实际业务场景下，每天的需求量并不是固定不变的，而是上下波动的，我们还需要准备一部分备用库存来应对需求波动的情况，这个备用库存便是安全库存，所以实际情况下的订货点=日均需求量×采购提前期（天）+安全库存，每个商品的订货点确定以后，便能通过系统监控商品的库存，一旦商品库存低于订货点了，便触发自动补货。
③采购补货量如何获得？
补货量=仓库目标库存-可用库存-在途库存 目标库存是当前仓库期望备货的库存量上限，一般为××天的需求量，用日均需求量乘备货天数来计算；可用库存=商品实物在库库存-订单占用库存； 在途库存=已采购/调拨未到货数量+已入库未上架数量；
确定了SKU、补货数量后，系统便能自动生成采购补货建议了，采购人员对补货建议进行调整确认后即可生成采购订单。
关于滞销商品，有几个概念名词：
①入库批次：为了便于仓库管理，每一批商品在入库时，我们可以为之赋一个批次号，并记录其对应的入库时间，这个批次号便是入库批次。例如，本例中入库批次20201001对应的入库时间为2020-10-01 10 ：10。
② 库龄：当前批次的商品在仓库里存放的时间，库龄=当前日期-入库日期。本例中当前日期是 2021-03-09，系统显示入库批次为 20201001的商品的库龄为 159 天，入库批次为20210212的商品的库龄为25天。
③ 平均库存周转天数：指该商品在仓库里的平均存放天数，从商品入库时间到销售出库的时间。最简单的公式为：平均库存周转天数= 日均存货金额/日均销售金额。例如，某商品平均每天的存货金额为 40万元，每天的销售金额为 20 万元，则该商品的平均周转天数为2天。
在实际业务中，由于库存的动态变化，一般用全年（按每个月30天，全年360天比较好计算）的平均库存周转天数来计算。
公式如下： 库存周转天数=360/全年存货周转次数=（日均存货金额×360）/产品年销售成本金额。
比如：
① 商品A平均库存周转天数为30天，批次号为20201001的商品库龄高达159天，远超平均周期天数30天，很明显产生了严重的积压，排除其他特殊原因，需要尽早处理。而批次号为20210212的商品的库龄才25天，属于正常周转库存，暂时不用处理。
② A商品当前已经产生了积压，在滞销库存未消耗完之前，无需再继续采购。
③ 横向对比同行其他企业里商品A的平均周转天数，如果高于同行平均水平，说明本企业的库存管理还有提升空间。
注：相关资料数据引用自《实战供应链：业务梳理、系统设计与项目实战》
大卖场在2024年依然处于下行态势，但降幅已明显缩小。大超市的增长已基本企稳。对于大型业态，让消费者回流进店是需要进一步攻克的课题。
虽然消费者的越发偏向理性购物，但依然愿意为“即时满足”支付溢价，各业态的零售商也均在通过整合升级拓展即时零售市场，比如山姆、盒马等加速布局服务网络，增加前置仓数量；沃尔玛接入美团配送等
2024年全年折扣零食店的渗透率超过30%，在镇级市场销额增长显著。为扩大市场，各零售商均在加大投入进军折扣化业态，硬折扣正成各零售商必争之地。
在当今中国零售市场中，依赖单一渠道获取持续增长的传统模式已难以维系。要在存量市场中挖掘增量价值，零售商将更多依赖于全渠道协同、商品力的提升、和用户精细化运营上，而其核心诉求依然是满足消费者多元化的需求。因此对于各零售商而言，在布局各业态的同时，如何通过整合供应链上下游，挖掘出不同业态模式在消费者心中所扮演的角色定位也越发重要。
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