如何搭建和设计To B系统？首先，你需要明确系统的参与角色，后续才能基于角色做好搭建工作。那么后面还有哪些步骤呢？这篇文章里，作者就结合电商平台中的库存管理模块规划案例，总结了他的To B系统搭建方法论，一起来看看吧。

这篇文章，可以说是关于电商平台中库存管理模块的规划方案，也可以说是通过库存管理模块的规划案例，来阐述面对To B系统，我是如何思考并产出最终方案的，也就是我的产品方法论。话不多说，正式开始！

一、角色

1. 找角色

To B项目与To C项目的区别之一就是，B端产品的一个系统/流程中，可能存在着多角色进行参与，所以了解清楚你正在规划的系统中有哪些角色会参与进来，是把这个系统做好的重要前提。

而对于库存系统而言，可能就存在着以下一些角色（不同公司的不同模式存在一定的差异）：

1. 仓库管理员
2. 仓库操作人员
3. 采购员
4. 售后客服
5. 运营管理员

2. 找职能

角色找到之后，还需要调研清楚每个角色的职能，也就是每个人他会有哪些工作。

1）仓库管理员

• 查看本仓库库存信息
• 进行入库操作
• 进行出库操作
• 盘点盘存

2）仓库操作人员

• 查看本仓库库存信息
• 入库操作
• 出库操作

3）采购员

• 查看库存信息
• 创建采购订单

4）售后客服

• 查看库存信息
• 处理退货出库

5）运营管理员

• 查看所有仓库库存
• 调配库存
• 设置库存策略

二、架构

通过第一个步骤的调研后，再进行信息的梳理，你就可以得到一份大致的产品框架。

1. 功能

一个库存系统可能就需要以下一些功能：

1）库存监控

• 实时跟踪商品库存数量变化，当库存小于预设安全库存量时，系统自动发送警报通知。
• 提供库存预警设置功能，商家可以自定义设置每个商品的安全库存量。
• 库存变化数据进行收集和分析，预测备货需求。

2）库存调拨

• 支持仓库间库存调拨，将部分库存从有余的仓库转移到缺货仓库。
• 批量调拨功能，选择多个商品进行仓间调拨。
• 调拨单生成和确认，完成仓库间移库操作。

3）库存盘点

• 定期自动触发全仓库存盘点计划。
• 支持部分或抽样盘点，选择部分商品或仓库进行盘点。
• 盘点后自动对比账目库存和实际库存，统计差异。

4）仓储管理

• 管理多个仓库信息，维护各仓库地址、负责人、联系方式等信息。
• 设置仓库容量、使用状态等属性。
• 对商品设置推荐入库仓库，定期重新计算优化。

5）配送管理

• 根据地区设置配送模板，配置配送方式、运费等。
• 支持多样化配送：平邮、快递、同城配送等。
• 订单配送过程实时跟踪，标记出库、发运状态。

6）退换货管理

• 退货申请单处理和审核。
• 支持退货商品原路退回或换货。
• 维护退换货原因设置，数据进行统计分析。

2. 异常场景

当正向流程走完之后，一定是需要考虑到异常场景下，系统的应对机制，尽量的保证系统上线后，不会因为特殊场景导致重大损失。下面从各个功能举一些可能存在的异常场景：

1）库存监控

• 异常场景：系统库存数与实际库存不符
• 解决方案：建立仓库盘点制度，定期核对库存；设置库存修改审批流程，避免人为错误修改。

2）库存调拨

• 异常场景：调拨过程商品损坏
• 解决方案：要求仓库拍照入库，确认商品完好后完成接收；选择合适的包装防护措施。

3）库存盘点

• 异常场景：仓库人员不熟悉或违规操作导致盘点结果错误
• 解决方案：盘点前对仓库人员培训，盘点完成进行抽查验证。

4）仓储管理

• 异常场景：仓库突发情况无法正常运作
• 解决方案：建立备用仓储资源，出现突发情况可以快速切换。

5）配送管理

• 异常场景：运力不足无法按时配送
• 解决方案：与多家物流公司合作，出现运力不足可以调用额外资源。

6）退换货管理

• 异常场景：用户退货商品损坏，质量问题
• 解决方案：完善验收把关，若存在质量问题采取返厂处理。

三、数据

通过一些的数据指标，可以更好地监控各项库存管理功能的运行情况和效果，也可以发现一些需要优化的方向。这些指标的设置需要考虑企业的实际情况，比如核心关注的客户体验，运营成本等因素，让数据分析更具指导意义。

1. 数据指标

下面是库存管理系统各功能可能需要的一些数据指标：

1）库存监控

• 安全库存预警次数/覆盖率，作用：监控库存预警系统的覆盖效果。
• 库存预警响应时间，作用：分析处理库存预警的响应速度。
• 零库存发生次数，作用：反映维持正常库存水平的效果。

2）库存调拨

• 调拨完成时间，作用：评估仓储调拨效率。
• 调拨准确率，作用：评估调拨操作的准确性。
• 仓间转运损耗率，作用：反映商品在转运过程中的损耗控制效果。

3）库存盘点

• 盘点频率，作用：评价盘点的执行力度。
• 盘点准确率，作用：检验盘点结果的准确性。
• 盘点库存差异率，作用：分析盘点前后数据吻合度。

4）仓储管理

• 仓库使用率，作用：评估仓库空间利用效率。
• 仓库容量覆盖率，作用：判断仓储能力是否匹配业务需求。
• 仓储成本，作用：计算并优化仓储操作成本。

5）配送管理

• 配送准时率，作用：评估订单配送是否按时到达用户。
• 运力使用率，作用：评估配送运力使用效率。
• 配送成本，作用：计算并优化配送流程成本。

6）退换货管理

• 退货率，作用：反映产品质量问题和客户满意度。
• 退货处理时长，作用：评估退货处理的及时性。
• 退货原因分布，作用：分析退货原因，提供产品优化意见。

2. 引入AI

现在由于各种AI工具的爆发性产出，似乎一个系统没有AI的介入就已经是旧时代的产物了。

库存系统引入AI可以获得很多价值：

1. 库存预测：通过AI分析历史销售数据、季节性变化、促销活动影响等，实现更准确的库存需求预测。
2. 库存优化：应用AI算法持续优化仓库布局、货架组织、商品调拨方案，最大化仓储空间利用。
3. 异常检测：建立机器学习模型，分析库存变化异常情况，实现提前警报、问题诊断。
4. 操作优化：使用计算机视觉等技术，指导仓库员工优化搬运路线、货架组织等，提高工作效率。
5. 需求预测：通过分析客户数据预测趋势和对某些商品的需求，以便进行更战略性的库存规划。

而引入AI的有以下几个关键步骤：

1. 收集足够的数据：采集历史库存及销售数据。
2. 明确业务目的：是要做需求预测还是异常检测等。
3. 选择合适的AI算法：时间序列、聚类等不同算法可解决不同问题。
4. 持续迭代与评估：测试不同模型，选择精度最高的，持续优化。
5. 平滑地将AI集成到现有系统中，丰富而不颠覆传统方法。

总体来说，AI可以辅助库存管理变得更智能化、效率化。但还需深入业务场景，明确问题诉求，实践中不断完善与迭代AI应用。

总结

好了，到此就是我今天想跟大家分享的内容了。实际规划过程中大家需要结合公司的实际业务。也是因为篇幅的原因，很多东西没有办法一次性都说清楚，需要靠大家慢慢摸索。希望这篇内容对你有帮助！