物流数字化与运营效率,是过去几年非常热门的话题。今天我结合从业背景,从物流公司运营的角度出发,来说说物流数字化、及科技在未来物流行业中扮演的角色。
首先,介绍一下我的背景。我任职的安能物流是全国首创加盟制的零担快运企业,也是拥有全国性网络的行业龙头。目前我们有170个分拨中心、3000条车线、20000个网点,几乎覆盖中国每一个城市、乡镇,日均货量30000吨,客户绝大部分是中小客户,包括电商商户,活跃客户大概有350万个。我们是一个创新商业模式,但有很强运营基因的团队。
现在行业有很多关于科技推动物流进步的“机会猜想”。比如,中国物流成本占GDP比重15%,美国这个数字是7%-8%,中国物流还存在巨大的提升空间;比如,中国物流车辆空驶率在30%左右,轻轻松松就能实现颠覆式的效率提升;比如,未来人工成本越来越贵,可以用AI或者无人物流来颠覆物流传统模型……
在这些问题的解决过程中,大家对科技的扮演的角色抱有巨大期望。
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物流是消费升级的基础设施,过去推动行业巨变的是宏观层面拉动所导致的
过去5年是典型的资本“亢进”期,物流行业大概吸引了2400亿元资本,投资对象主要分为三大类:
一是科技类。有技术、有系统,有物联网思维,这些公司的投资大概占了一半,可见科技给物流业带来的想象力,吸引了整个社会的关注,尤其是投资机构的关注。
二是货主类。比如京东、日日顺这类,有很大的“货主”,本身就有上百亿物流费用体量的企业。
三是运营类。靠传统积累,真正去做车线、做配送的运营类公司,而相对来说,此类企业拿到的投资最少。
然而资本投资的这些科技公司到底产生了多少效果?现在看来尚有很大的不确定性。那么,到底是什么推动中国物流进步与降本增效?物流行业未来的趋势怎样?让我们来梳理一下过去中国物流发展的脉络,就会得出结论。
从宏观层面看——
首先,中国物流的基本面在于促进国家的消费升级,而不是降低成本。
目前,中国的物流费用占GDP的比例非常高。把中国、美国、印度、越南等国家放在一起作对比,可以看出,一个国家物流费用的高低,决定性因素是这个国家的产业结构。
一个服务业为主的国家,如银行保险或金融旅游这些产业基本不需要物流服务,物流费用占比肯定低。而工业需要大量的进厂物流、出厂物流,农业则有农产品的运输,所以一个国家的工业、农业比例高,那么它物流费用占GDP的比例一定会高。
物流比例与产业结构的正相关性极高。中国工业比例高,物流占比一定高。今天我们讨论的降低物流成本与降低物流费用的比例,并不是同一个话题,而是绝对费用和相对费用两个维度。
在过去30年里,每过10年,中国第三产业的比例大概上升10%,继而带来物流费用占GDP的比例下降3%;过去5年,中国的物流费用比例下降了1.5%。以这样的速度,中国要想降到美国今天8%的比例水平,大概还需要20年。
有很多人立志把中国物流成本从15%降到5%,即便实现了,中国物流成本降低也是由国家产业结构升级带来的消费服务比例提升而推动的,不以任何一家物流企业的单一变革而转移。
其次,长期以来中国物流的使命和目标,是促进国家消费升级。
过去10年,中国物流市场结构发生了明显变化——整车向大票转移,大票向零担转移,零担向快递转移,并且票重越小的产品,增速越快,但我们知道票越小,单公斤的物流费用越高。
那么,相比1块钱1公斤的零担,为什么越来越多客户愿意用3块钱1公斤的快递?客户为什么愿意多花物流费用?其根本在于渠道成本居高不下,如分销商成本、库存成本过高等。事实是只要我们多花一点物流成本,就能大幅降低供应链中的渠道成本、库存成本,那么,增加物流成本可以说是带来了“降本”。
所以过去10年里,物流绝对成本一直在上升,客户的物流费用一直在涨。但把账算清后就会发现,物流费用猛增带来的是渠道成本的转移,比如原来的三层分销变成了单层分销,甚至消除了分销商成本,这都是因发达的物流业而实现。渠道的“去成本”也使销售半径扩大,让农产品卖到城里,让小众品牌卖到农村,继而带来了企业的销售扩大、中国的消费升级。这样看,物流的相对成本比例是下降的。
所以,物流是中国消费升级的基础设施,而不只是简单的成本费用。如果单纯从帮客户降低成本费用的角度来理解物流,我觉得就太简单了。客户需要的是扩大销售半径、消费升级。我认为未来20年,推动中国物流发展的最大驱动因素之一,是致力于物流相对比例下降,但绝对成本上升。
数字化与运营“老兵”结合,才能产生颠覆性变革
当然,上面从宏观层面说了两个要点,并不意味着降低物流成本不重要。物流企业通过提升运营效率来把控成本和利润的能力,将决定其在行业内的格局和未来。
以快递为例,把过去四五年通达系利润率做对比后发现,同样做电商快递的五家公司很清晰地分出三个梯队:最好的电商快递公司一票大概赚5毛钱净利润,而且波动非常小;第二梯队赚3毛钱一票,水平时好时坏,波动性较大;第三梯队每票只能赚5分钱到1毛钱。
梯队的差异带来了什么结果?是市场份额和市值的巨大落差。第一名每年增量远远超过竞争对手,市场份额达到20%,市值是第二梯队企业的3倍;对比第三梯队,第二梯队公司增速较快,市值又是前者的3倍。虽然看上去只有2毛钱一票的利润差距,但带来的公司价值却是3倍差异,第一梯队和第三梯队甚至有9倍差异。这样的“累积效应”是巨大的,谁是赢家,取决于谁能够通过运营拿到2毛钱到3毛钱一票的利润,所以运营效率决定企业竞争的生死,决定行业格局的未来,虽然反映到单票利润上只是细微的差异。
那么,网络型物流企业如何寻求运营效率的提升?我认为有三个层次。
第一,看产品数据。举安能的例子,我们今年将产品升级为三大系列:MiNi电商系列、小票零担系列、大票零担系列。同时把产品公斤段扩大到10-3000kg,每个产品系列对应不同的公斤段。小公斤段货大部分是民用的电商产品,轻货多;大货出自厂家,重货多,特色市场也多,比如宿迁出家居、乐城出沙发、惠州出马桶。这些专业市场轻重发货比例不一样,季节特征也不一样。所以,如何根据场地、客户、价格、市场,制定产品策略、价格政策,是第一层维度的产品优化。
第二,看运营数据。分拨、车线怎么开,在哪里设网点,决定了路由是否合理,车线是否平衡,所以运营网络的设计和优化是很大体系的文章。全国高铁一天大概发2900个班次,安能一天大概发3200个班车,安能的路由复杂度跟中国高铁网不相上下。网络运营优化来自于大量数据的优化,把这个工作做好,就能产生第二层运营效率优化。
第三,看运营KPI。那么多的GIS数据、准点率数据、人效数据、场地平效数据,这些数据会产生KPI的优化效果,这是第三层优化。
把三层优化累积起来,最后结果大概能比竞争对手省5分钱一公斤。以安能今天的规模,每节省1分钱成本,一年大概就能创造一亿元利润。我们持续优化了9年,最后省下5分钱成本,等于一年比竞争对手多赚了5亿元。像这样持续优化下去,利润可能提升20亿、30亿。
而实际上,这些用于提升物流效率的数据也可分为四类——
第一类是关于客户、场地、轻重货、季节变化、价格的数据。这些是最重要的、决定物流效率和规模的最核心数据。
第二类是节点设计数据。比如网络规划、网络优化的数据,这也是重要数据。
第三类是运营KPI、报表、整点率、人效等,这是传统ERP统计出来的报表数据。
第四个类是公共属性数据。比如GPS地址、车辆数、网点、货量等方面数据。
在这些影响运营效率的四类数据里,各自的价值是不一样的。第一类拥有最核心价值,第二类次之,第三类再次之,第四类作用几乎非常微弱。而第一、二类数据只有物流公司拥有,SaaS平台、科技公司、电商公司虽然有很多公共属性数据,但坦率说,对于物流运营效率的改善没有太大帮助。
所以,产生物流运营效率、改变行业的最核心数据,永远是在物流行业运营团队手里。只是很多传统物流企业不知道这些数据的价值。
今天大家都认为科技的价值非常重要,但“科技如何跟我们行业的积累,包括对客户的理解、对运营的理解结合起来”,是数字化物流不能跨越的课题。科技只有跟行业内拥有运营基因的“老兵”结合,才能把物流数字化转化为物流运营效率,只有通过融合、合作,才能给行业带来革命性的变革。
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物流数字化是漫漫征途,永远不要忘记人是最核心要素
最后,我要强调很容易被大家忽视的最核心一点,那就是人的作用、人性的价值。有了那么多数据,谁在用,其实差别非常大。加盟制改变了中国的物流生态,80%的快递市场份额在加盟制企业手里,70%的快运市场份额在加盟制企业手里,其根本原因是加盟制的背后有所有加盟商的梦想。
我有一张照片,是加盟商的门店开业时拍的,一家老小亲戚,三代同堂,这是他们一个家族共同奋斗的事业。当这样一家有梦想的人做公司的时候,他们发挥的效率、他们的付出、他们的努力,是无法用数字化和AI来替代和实现的。所以在物流行业,永远不要忘记,人是最核心的因素。每一个物流公司老板,每一个员工,他的梦想、他的努力、他的机遇,科技只有和这些东西结合,才能发挥作用。
2019是“大变局”的一年,投资的泡沫已经过去。未来,只有把物流数字化转化为运营效率的人,才能在资本寒冬里活下来。所以我的判断是具有运营基因的团队会有更大可能,成为物流行业的领袖和龙头。因为到目前为止,能够大规模盈利的公司几乎都是有运营基因的公司,所有科技基因的、货主基因的企业,都遇到了非常大的瓶颈和困难。对传统的物流公司来说,这是一个机遇。科技、投资,跟拥有运营基因的公司融合——我认为这是中国物流迈向未来的一个很大的趋势。
物流数字化是一个漫漫征途,不是简单的用无人机、用机器人在两三年内可以实现的。它只有依靠点滴的积累、持续的转化,最后实现五分钱、两毛钱的运营差异,才能对行业格局产生决定性的作用。在这里面,机遇很大,但不是一朝一夕间能获得的。它需要的是长期积累,需要的是科技、投资,跟运营团队结合,跟有能力、有梦想的企业家结合,最后才能给物流带来运营效率的持续提升,带来行业根本价值的巨大转变。
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