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作者：高峰
过去我做合同物流接近十年，电商物流业做过几年，也做过平台运营，所以在合同物流、电商物流还是平台运营、传统企业运营略有点点的经验和教训，今天借这个机会跟大家一起分享一下。
内容主要分为三块：第一块是我对行业的理解；第二块是行业发展需要什么能力去匹配，以及京东在这个能力匹配做了哪些，第三块是说说我们现在做的事和产品。
演讲嘉宾：京东物流大客户销售负责人 高峰
坦率来讲，京东现在业务模式归为三个形态，最核心的牛鞭效应能带来很多生产与销售，但供应链前端与后端，计划端和物流端一些矛盾，这个是最根本的因素。
如何让这个矛盾变小，或者让矛盾趋于拟合？最核心是三块：
一个是融合，前后端融合，由长链变短链，这个是数据链条；
第二个是大数据的魅力，现在数据链条蛮长的，如何把数据链变短，前端压力和后端压力就会变小；
最后一个就是预测的能力。
未来供应链变革趋势是什么？物流人应该做什么？是不是我们真的能够赋能做更多？这个取决于我们自己。我特别信仰一句话：这个事情一定会成功，至于做这个事情的人是不是你，不清楚。
这是我们在整个过程当中遇到一些现实的问题，其实所有的物流，或者所有客户追求本身是三点的平衡点，就是体验、成本和效率，这三个之间本身是相互博弈的关系，无法取得最优点，看你在现阶段发展过程当中最关注哪个点，如何取最佳的位置。
如何进行体验、成本和效率最优？
京东有一个自己的理论体系叫甘蔗理论，在很多公司都有类似的概念，那就是当一个公司发展过程当中是网络优化的概念。
当我们追求库存成本和客户体验之间的极致数据的时候，流程优化可以让你从A到B，但是如果想从B到C，如果付出相当少的成本最好是网络优化，网络优化就是要有一张网，如何用这张网勾画现在的体验这才是最根本的，而不是一个点，而是一张网，这就是一家网络型公司跟相对不是网络型公司的差异根本点。
网络效率取决于销售和预测的布局，京东在全国现在有300多个仓库，而且仓库整个库存周转周期非常快，在这么快得情况下，布局这么多的仓库，如何把客户体验做到最好，如何把货做的更快？简单来说就是把货在最适当的地方放最恰当的货物，在最适当的时间点送给最合适的你，这个也是我们背后的逻辑。
如何让库存变的越快，预测变的越准确，就是点分布、补货模型等等。下面是一个调查数据，可以看到乡村和城镇，理论理解123叫城市级，456叫乡镇级，总增长率来看，零售市场在城市级别已经在逐渐下降，人口红利也好，都在向乡镇转移，未来网的覆盖能力，这张网下游承载能力变的格外重要。
这个是我最想说的，在线上也好，线下也好，还是所有的渠道也好，都很难突破，或者很难融合。为什么？原因就是信息的不对称，也叫信息壁垒，信息壁垒根本原因是销售壁垒，如何把销售壁垒真正突破开，然后才能实现所谓的区域间壁垒、库存分割、渠道间壁垒、平台间壁垒。
但这是一个理想模型，现在已经有很多客户，或者很多的企业在思考怎么去走，怎么去玩。我相信这是一个趋势，只是谁先去吃第一个草，或者谁先去做这个事情而已。但是在行业里面差异很大，有的行业已经走了很远了，有的行业还在慢慢往前走。
结合上面提的三点，我们最想表达的未来最核心的还是技术，技术才是真正的核心，技术的背后是数据，通过数据驱动，技术拉动，才能实现整个供应链以及物流的升级和改造。
我们如何进行变革？背后依托是什么？
通过数据我们完成前端的预测，决策我们的库存，决策库存底细下补货，然后再进行实时监控，背后所有逻辑打通之后，背后不仅仅是执行部门，而且是预测部门，生产拉动部门，以及后端整个管控部门，你的职能已经延伸了。未来做物流的人就没有那么苦了，不仅仅是执行的人，我们更多是让大家帮我们一起做好的人，我们不仅仅是背黑锅的人，还可能是发起指令的人。
这里面举了一个很好的场景，也是京东现在正在做的事情。
京东之前有一个发布会，最想做的事情是实现链条最短化，线上线下一盘货的逻辑，千店千面，背后依托是大数据。
现在提出三个词语：场景数据化、数据网络化、数据智能化，什么意思？
场景数据化就是当你进入我的零售店的时候，我会捕捉你所有的动作，让你知道你的消费习惯，锁定每一个商品购物，当时的动态，去看你真正想要什么？你实际买了什么？
数据网络化，根据你所有的信息收集这个店最应该陈列的，最应该码放的位置，补货模型，这样做到千店千面。通过很多店集合数据，测定基于LBS数据和数据算法，去看这个区域应该放什么样的货最合适。
最后实现数据智能化，让这张网转起来，通过这张网去实现线上线下一体化，从传统的2C逻辑变成2B补货模型逻辑。
从短链到长链、网络化、产品智能化，我们依托是什么？
首先要依托很强资源网渗透率、覆盖率还有自有资源保障能力，还有相应的软实力，这个是硬实力。京东现在硬实力在全国有335个仓库，710万平方米存储场地，有9个亚洲1号，所谓亚洲1号就是我们自动化分拣场地，也就近10万人一线员工做仓储和运输的业务，整个网可以分成6张网络，有中小件网、大件网、冷链网、众包网等等，实现多产品，多行业，多模式的一些作业。
我们智能化水平，在整个作业模式当中如何实现快速应对，把我们效率达到最好，仓库有人效、评效，运输讲时效，今年618实现无人车在高校里面投递应用场景，无人机在西安宿迁应用场景，还有亚洲1号无人分拣小机器人等等，这些作业设备背后体现的是技术。我们有专门的Y事业部，做所有智能大数据算法，在强有支持下，在整个智能技术两块走的非常快。
刚才讲到了Y事业部智慧，我们能够给客户提供什么样的价值？怎么体现智慧？这里面就是一些实际的应用场景，或者应用产品，我们帮助客户在最开始做预测，然后做分仓的布局，然后做分仓库存的算法，补货模型的算法，做整个仓库内智能操作，如果有前端市场数据，可以做区域化市场数据调研，所谓C2M，把客户最想要的告诉你反哺回来，让你再做产品，这是一个闭环的逻辑。通过这样拉动B端市场、C端市场全链条的覆盖。
再来看看京东的金融能力，我们在B端延伸的时候，金融能力是一个保障，如果在一二三线城市渠道商是很强的，到四到六线城市如何进行延展和拓展，金融是很重要的一个砝码。
最后这个是京东一个特色，我们跟其他人不太一样的地方，京东不仅仅有平台，同时还有线下的营销资源，我们叫地推资源。配送车辆，包裹都可以做精装画像级营销，而且这一块我们也是对外开放的。
讲了那么多，我们抛出几个产品，现在在一起做的东西，我特别赞同乔布斯的一句话，其实客户真的有的时候不清楚他的需求是什么，或者他清楚他的需求是什么，但是描述不出来。
所以我们如何在这种模糊的界定下清晰化产品，这是我们第一个，也就是一盘货的逻辑。
如何能够把一盘货管好？
最近我们在跟很多客户探讨这个业务模式，也有很多客户陆续落地这种业务模式。
我们从客户的工厂或者从客户的RDC出来通过运输，帮助客户完成仓的分布。所谓RDC的分布，这种模式下再覆盖到区域的仓库，或者零售仓的仓库，或者门店，小的B端商家，也可以到C端用户，线上线下一盘货，物理位置存在一起。当客户可以进行渠道壁垒的部分打通，或者是线上线下壁垒打通，但是物理上可以联合的时候，我们就可以做这个事情。
一可以让库存周转最快，二可以在整个供应过程当中减少货物交接环节，破损率、客户体验、成本全部都会下来。另外在大数据驱动下，整个网络内总库存额会迅速下降，这个是这个模型下最优的解决结果。
第二个商流和物流的结合模式，刚才也点到了金融，在传统一二三线城市来讲，其实大B经销商托盘非常成熟，但是对传统企业来讲四到六线城市是非常棒的新增机会，如何把握这个机会做好？
京东有一个解决方案，可以大家一起探讨，在降低渠道商的门槛，引入中小型的代理商，去做商流，京东可以去做金融流和物流的依托，联合一起做，这样拓展四到六线城市。
如果中小级代理商愿意做金融流，也可以做金融流，如果他不愿意做，金融可以在金融上保驾护航，共同拓展四到六线城市，可以让你快速占领最优的市场前端。
如何做前置仓，未来的零售到底是什么样的形态？
一定要走传统大车拉过去，一定是12.5或者16.5米车跑吗？其实在真正的末端可以通过O2O模式做，让你画像级清晰，比如原来可能从品牌方到终端用户中间交接10次，未来在数据流可以交接10次，但是在实物流交接2次就可以了，从工厂出来到总仓，总仓到前置仓，离客户最近的地方，客户下订单进来之后到你数据体系里面，订单中间流转最后到前置仓，用2小时覆盖到这个用户。这个京东已经在做了，我们已经在试点推行。
刚才讲的是整个消费品行业，我内部也是分行业的，接下来讲两个服饰行业案例，服饰行业最重要的两种形态，一种形态是混仓形态，一种形态是RDC形态，但是他们在O2O走的非常快，如何能够把O2O线上线下一盘货逻辑就近补货模型，追求两点，第一点是库存利用最大化，第二点是销售机会最大化，这两点博弈平衡之后实现这个模型，这也页相当于总仓到门店，门店与总仓及线上线下订单互动。
第二个模型是总仓到区域仓，到门店，线上及线下订单驱动，同时这里面区域仓可以是客户的，也可以是代理商的，多形态，多模式的存储。
今天分享就这么多，因为时间有限没有办法展开太多，京东想表达的思想就是3个词语：互生、共生、再生，跟大家一起去寻找我们再生的共赢定，我们希望未来能够跟大家一起找到合作的机会，谢谢大家！
