To B需求爆发，行业变革中的双十一怎么过？

发表于 2018-10-22 15:39:22

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过去二十年，美国千亿美元以上的To C公司，有3家，分别是谷歌、亚马逊和Facebook，千亿美元以上的To B公司，有10家左右，包括甲骨文、思科、IBM、Salesforce等。在中国国内，在人口红利的影响下，首先爆发的是To C业务公司，但目前To C的粗放时代开始走向终结，随之而来的是To B的精细化运营。不论在制造行业、零售行业，又或是医疗健康、文化教育行业，正在涌现出越来越多的To B产品与服务，比如，今年的双十一购物节，已经不单纯是电商平台的流量之争，更是背后To B服务能力的集中比拼。

双十一：是热身也是大考

电商双十一是一次对各类企业To B服务能力的集中测试。

从开始商品制造环节开始，到精准的广告覆盖，其后高效的平台应对，后续的物流运输、售后维权，在为C端客户提供完整服务最终目的背后，To B的各个环节多数情况下并不为客户所知所感，但客户却能实实在在的感受到商品质量更好更便宜、物流更快更迅速、维权更快捷方便。

在需求预测方面，消费者逐渐“群体化”，新品的生命周期急剧缩短，导致预测、库存控制和生产弹性都面临巨大挑战。企业内外部数据可见度低，更是提高了预测难度。面对大幅增加的SKU数和订单频次，许多企业往往面临“分析师人手不足、分析深度不够”的尴尬局面，淘工厂的数字化改造正在改变这一局面。

近日，阿里巴巴淘工厂宣布联手阿里云IoT团队走进车间，通过部署IoT设备数字化改造服装厂，通过优化生产流程，使工厂排产提升6%，交付周期缩短10%。这些完成数字化升级后的淘工厂还将承担更多责任。除了完成平时的订单，今年双十一期间，已改造完工的数字化淘工厂将首次接受流量高峰的考验，作为急单救援产能储备为淘宝天猫等平台备货销售洪峰护航，确保商家预售爆款按时到货。

数据成为新制造业的核心，将制造业和服务业的完美结合。线上数据的预测使工厂对每个款式的订单提前准备，工厂运转变精准的量化数呈现，再通过连接与打通供应链与产销的数据流，生产信息将被直接送达给制造企业，完成生产，从而真正实现柔性定制。

如果说，工业时代人类发明了流水线，可以规模化、标准化生产，那么，数据时代同样可能也是流水线，但是流水线上却是个性化的生产，而今年双十一收到剁手商品就有可能来自这些数字工厂。

在物流配送环节，同样也是一场考验。电商零售升级，消费者的碎片化需求和极高的时效要求导致“最后一公里”终端配送成为物流中难度最大、成本最高的领域之一。随着数据库、云算法、AGV分拣机器人在大型仓库得到广泛应用，原本缓慢易出错的分拣工作被人工智能取代，全自动化分拣处理技术使存取、分拣，拣货加倍提升效率，节约了大量时间。

技术仍在不断进步，京东物流近日正式启用智能包装机，设备将磁悬浮技术应用于仓库作业的包装环节，商品从打包到运输均不需要地面货物运送车辆，而是通过地下管道运输，实现多种不同规格纸箱的快速定位，通过自动选取与商品规格相匹配的包装，节约包装耗材的使用。其最高速度可达 5 米/秒，打包效率高达1000件包裹/小时，是传统的打包速度的10倍。

尽管双十一尚未到来，但在全新的技术与销售业态新模式下，毫无疑问，传统供应链在数据库建设、产销规划及运营效能提升方面仍有提升的机会空间，亟待进行全面的数字化转型升级，而这些挑战，都是企业在数字化供应链领域的建立或转型。

以电商新零售行业为例，数字化转型，企业首先需要提升基于大数据的预测能力，提高数据收集能力和数据质量，结合算法优化手段提升需求预测准确度。同时，建立线上线下整合的一体化的物流体系，整合两套分立的体系，提升库存、仓储及运输的综合利用效率及响应速度。在大数据驱动下优化仓储供应链布局，优化仓储点及物流路线布局提升效率。

在物流方面，通过智能调度体系及自动驾驶技术优化运输效率，基于数据的自动调度、规划及配载系统来提升复杂运输体系的效率，中远期积极利用自动驾驶等新一代技术的创新机遇。据预测，2025年前后有很大机会在物流、无人出租车等行业率先出现大规模商业应用，对物流运输领域产生颠覆性变化。利用智能调度、众包模式及前置自提综合解决最后一公里配送成本。最后一公里配送在强调客户高时效体验的同时，结合智能调度技术及创新的物流模式来降本增效。

在企业追求高效、高质的过程中，数字化转型已经成为必然选择，各个环节To B需求也即将爆发，数据技术的应用正在未来愈加深入与普及。

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