平台经济视角下新物流新业态运营模式研究

平台经济是以数字化技术为基础，实体和虚拟交易平台为支撑，通过智能网络衔接而组成的相关经济单元活动。平台经济衔接了电商、社交、物流等多种商业领域的供求关系，其中物流是凝聚资源并将上下游组织围绕平台重构形成新零售体系的关键。物流新业态的主要研究内容聚焦在企业整合各自拥有的租赁、自建、外包等资源优势以提供全域全时的综合服务方案，并向数字化、智能化新服务领域转型等方面；新的物流业态需要在与商流精准对接的基础上降低成本、优化现有运营模式，突出实现平台经济中「人、货、场」等关键要素的高度融合。据此可以在研究传统物流网络升级的同时转向即时、生鲜物流等新热点，寻求利用智慧元素提升实际业务的响应速度与匹配效率，在传统自建物流体系基础上研究模块外包和建设区域直控领域内的中心仓至前置仓小范围供应链，以期在未来能够形成通过明仓暗仓、生鲜冷链、智慧物流引导下的多元化生态交易闭环系统。

平台经济趋势下的传统广域电商已经不能适应科技进步、消费者需求提升和各品类产业链升级的需要，数字概念引导的「O2O 线上 线下 物流」组合产生的新零售业态开始成为市场主流，新零售业态需要通过新物流体系来重新塑造围绕不同交易平台的环形产业链［1］，使 B 端商家在掌握 C 端消费数据下通过新的商业要素组合提高运营效率，拓展诸如直播、社交零售、小程序等新模式。而构建新物流体系的重点在于优化物流成本的同时提升全国区域内不同集货枢纽的商品集散、仓储、转运、配送等综合能力，进一步引导多式联运以及跨境电商物流的融合性发展。

— 1—新零售驱动电商物流模式的优化升级

（一）电商物流引导 O2O 全域全时交易共享

O2O 下电商平台开始从过去较为单一的线上撮合式交易向「商品 服务」转变，主要以用户生活的全天候场景为切入点，服务内容从线上购物的体验优化到线下物流的及时配送，通过挖掘用户变化性需求尽可能覆盖剩余的「蓝海」区域。传统平台需要在商品 SKU（最小购物单元）上进一步扩大以丰富用户选择、退换货售后保障和其他购物体验，在线下物流中需要建立全域全时的新物流体系，从常规整车、零担与快运到次日达和当日达，升级整体物流体验，在数据和渠道融合背景下共享新零售的整体利益空间，其中电商平台下线上线下共享化区域如图 1 所示。

图 1    电商物流驱动下的 O2O共享化区域

在图 1 中商家与用户在线完成前半段商流的数据闭环，再由物流商完成供应链的运输后半段，一方面线上商家拥有较多的零散订单，具有较强的数据获取和分析能力，能够实现更加客观真实的需求预测和物流计划，线下零售商通过自建或者外包能够拥有较多的实体网点和最终收货点，全时配送与收货价值可以被有效激活，能够更快捷地完成点对点上门并提供具有竞争力的物流成本，因此 O2O 双方需要在整体物流供应链的前端计划与终端物流环节上将各自核心能力共享化，共同释放显性的协同效应［2］。另一方面线上品牌商拥有的 SKU 品类较多但各级订单非常分散；线下零售商虽然 SKU 有限，但规模化、集约化程度高，在平台引导和分流下 O2O 双方在物流供应链中的计划、采购、仓储、运输和终端配送领域的资源共享可以进一步扩大单一模式下的规模效应。

首先，物流新业态对于品牌商而言需要完成即时、准确的销量预测和库存管理，降低整体物流的仓储运输成本，目的在于尽可能消灭库存或者形成动态的「零库存」管理；其次，从用户体验角度看新物流需要满足的是碎片化、个性化需求，使商品能够实时送达，通过大数据查询、信息推送、门到门配送等服务增强用户满意度；最后，基于远期的智慧物流方向，电商时代的新物流要基于 AI（人工智能）、物联网等技术推动各类商品产业链向自动化、智能化升级，利用硬软件设备推进智能物流一体化的全方位进程。

— 2—电商物流模式的推进式升级

1.电商快递完成量与增速趋缓

随着新零售概念对电商市场的扩容，各类品牌商在物流管理上也开始出现新变化。SKU 单量暴涨的几率越来越大，第三方物流商通过长期经验和服务积累可以在整个供应链中为商家赋予更多交易附加值，从电商平台视角看物流的重点服务对象是 C 端用户，主要是通过整车、零担、快递等方式，其中快递负责直接配送至 C 端从而更容易被用户熟知和接受。除了历年商流的年度统计外，快递量一直是衡量物流行业景气度的关键指标之一，从 2013—2022 年，全国快递业务量已经突破每年千亿件，具体见图 2 所示。

图 2   2013—2022年中国快递完成量与年增速      数据来源:  国家统计局、  邮政局、  华信咨询。

图 2 中 2013 年快递业务年完成量仅为 91 亿件左右，随后 10 年内每年呈稳定增长，到 2022 年已经突破 1 100 亿件，据国家邮政局统计在电商物流领域内的最高日处理能力超过 7 亿件，年人均快件量近 80 件，在 2020 年发生的新冠疫情也为电商与物流产业起到了极强的推动效应。但在快递完成量增长的同时可以看出从 2021 年开始年快递业务量增速急剧放缓，2022 年同比增长为 2.1%，这说明现有物流行业的资源利用程度开始趋于饱和，除需要更多的基础设施、硬件资源投入外还需要加入更新的科技因素来扩充物流资源，并在此基础上从物流供应链的各个环节结合新零售趋势来改造传统模式，设计物流新业态。

2.新零售驱动下的电商物流模式升级

新零售下的消费升级使得产品要求开始向「产地直采 快运直达商品溯源」的标准转变，众多商家开始通过国内产地和跨境电商等直采方式来保证品类和品质，这也作为外因促进了物流模式升级。

首先，终端配送向小时内的「店仓一体化」演进。传统电商物流模式主要是以 RDC（Regional Distribution Center，区域分发中心）城市仓 落地配送」与「全域仓 标准快递」为主，在平台经济驱动下新物流体系可以针对用户诉求强化即时物流和含前置仓在内的店仓一体化模式，形成点对点、门到门的终端配送及快速收发体系，把过去以天为送抵时效升级至以小时甚至分钟为单位，如图 3 所示。

图 3   电商物流模式的推进升级

图 3 中新零售物流强调实体前店后仓的改造，力争将传统固定库存向零库存转变，使商品从产地到用户能够一直处于物流动态运作中，但传统模式中的集货，全域统一发货以及 RDC 模式并不是被淘汰，而是根据不同商品例如生鲜、农副产品、轻工业品等类别属性与直播、团购等交易方式和新需求共同组成「传统 升级」的多元化物流模式［3］。

其次，物流助力商品的优化选择。物流企业需要在包装运输环节整合现有运力为品牌商在国内外触点采购优质优价产品，在这个过程中通过物流可视化可以增强物流商对供应链的过程性掌控并提高自身的纠错能力：① 物流过程可视化监控，通过仓储运输中的监控设备掌握整个物流全过程；② 物流数据可视化，利用在线物流数据形成可视化图表，从路线、时间、工具等要素提升物流效率；③ 物流决策可视化，对物流各环节程序和数据分析实施流程再造，利用仿真模拟将决策结果可视化。

最后，根据消费全渠道与多样化提升逆向物流能力。逆向物流是用户反向到品牌商的物流业务，主要涉及产品退还与返修，涉及包含鞋帽、服装、3C、化妆品、玩具等电商主流商品，返修集中在高货值的电子数码以及钟表首饰等贵重物品，平台经济突出消费需求的碎片化、个性化，所以物流服务商必须注重逆向物流能力的提升。程序上具体包括：① 提供门到门取件、智能标签管理服务，并提供退货及返修后的重寄通知；② 线下门店与收货网点提供加急配送、限时取件等便利性服务；③ 通过智能设备提升高货值商品运送过程中的安保服务，优化专业保价和理赔机制以逐步解决包裹遗失后的索赔痛点。

二、物流新业态中的多维度网络建设

平台经济激发了市场对整个商流服务与履约效率的关注度，要覆盖消费领域的全生活场景就必须有高效的物流体系把线上价格、渠道优势与线下体验、服务特长深度组合［4］。随着物流业务整体增速的放缓（以图 2 为例）以及干线运营时效的同质化，新物流业态需要通过深化切实的新网络体系设计来增加客户触点、调整路线设计和不同货品的分网运营。

（一）新物流网络对时效的提升与网点设计

新物流网络结构需要重点考虑的是不同运力（整车、冷链、零担、快递等）的物流时效，整体网络需要以干线运输为基础，以各环节的时间节点为依据来规划，既考虑到对用户做出合理的收发件时效承诺，也要涉及到不能按常规时间送达与退换货的逆向物流扫尾。在支线运输中可以进一步采用小车多频次、直发、二程运输接驳等方式提升运营效率，在各级转运场与终端网点设计上根据不同货物类型设计针对性支线，尽量便于货物包裹的收发与配送，杜绝实际中诸如对流、迂回、重复等不合理运输设计［5］，除了满足时效性外还需要考虑不同网点的覆盖面积，总转运场到零担集散点与各个快递点之间的货量分布和物流成本，以高性价比确定网点布局，具体如图 4 所示。

图 4   多类型产品的物流网络路线模式与分网运营

多类型产品的物流网络设计要针对产地、特性进行各自规划、分网运营，例如轻工业品和农产品的时效要求不同，冷链和零担货品客户分布也不同，但实际中可以在多维网络体系下相互融合、统一布局。第一，对于时间要求高的快递、生鲜产品，顾客涉及面广，收货地点发散，可以采用小车运输、前置仓中转、快递员和骑手收发派送货物。第二，对于时效要求低但货量大且需要特定设备完成装卸的零担和整车类货品，快递网点设计分布需要集中在物流园区、存货市场等特定区域，便于点对点服务。第三，快递网络覆盖面积较小，配送灵活；大件及零担网络需要规划辐射面积大的核心集散点，采用集中收发模式；但在网点选址时，如果快递和零担、整车在某区域业务范围重合度高，就可以选择公共的网络体系，在运力上也可以统一运用。

新物流中网点运营会随着广泛化布局逐步降低用户对单一网点的依存度，但从服务时效上会更接近终端用户，将物流末端布局以点化面，用多形式增加 C 端触点，实现全接全送，灵活运用驳点、代收代发点、AI 仓储柜等形式承载物流运量和网络延伸［6］。随着智能技术的不断应用，新物流网络建设在运输工具调配、仓储选址、人员配比等细节内容上会逐步利用智能算法和云计算来实现终端网络优选化和柔性化，利用集散点地址与存货量来设计派送人员与工具的行驶路线，智能分配各项运力来考虑消费者「脸谱化」需求，智慧化网络会在货量预测、地图分析、精准导航等方面提高整体算法和不同网点间的信息同步，进一步实现新物流网络设计具体化和实际使用可视化。

( 二) 新物流业态中的 “ 天、 地、 人” 三维 度网络结构 

新物流网络包含了小中大物流网、 仓储设备、 配送和自提点, 在智慧化引导下覆盖全域, 运营商需要降低整个供应链成本、 在仓储布局、 路网 设计、 拣货配载上完成数字优化,  构建起完整的 “ 天、 地、 人” 网络体系, 三网结构见如图 5 所 示。天网是连接供应链各方的在线物流数据共享 平台, 协同第三方物流企业运作, 逐步减少旺季爆仓、 延误等现象。地网是全国范围内的各级仓储配送实体, 将各种物流模式的实际运营数据和问题互通分享并反馈线上, 人网是针对最终用户的实体服务建设, 需要保证服务面积和日配送订单时效。

图 5  新物流业态中的 “ 天、 地、 人” 三维度网络结构

物流企业在实际建设三维网络中需要以地网为中心, 贯通天网、 人网与整个干线和不同支线, 向各个节点输出即时数据, 为上游品牌商提供一篮子可供选择的物流方案, 在下游增加网络平台 优势和客户粘性[7] 。传统电商包裹的零散配送会 逐步被集约化和规模化取代, 提升物流运营效率的同时成本也会随之下降, 零散化包裹由物流商收、 拣、 包、 送, 相互独立, 所以难以形成规模, 在长途运输中破损率也很高, 三维网络可以使商家针对销售预测提前备货, 采用零担或整车分配降低运输成本, 缩短下单到收件的路程和时间, 也可以通过外包其他物流商将发货点前移, 这样即使货 品有破损也能及时调动库存就近补发, 无需再通知 厂家。三维网络下商品统一运往地网中心仓, 商家 销售前通过天网数据库预测当地出货量后即可在地网仓储中心铺货以缩短运、配时间, 再根据不同SKU匹配最适合的送货方式, 由人网执行。例如四川的商家可以根据实时资讯预测上海市场的销量再将商品提前布置于华东大仓, 线上平台收款后商家可以立即将信息转发给物流商的网络系统, 假如刚好有车辆从华东仓库去上海买家附近地区, 天网系 统会通知仓库完成智能拣货与包装, 再通知运输人员取货,  整个流程在当日内就可以完成。

( 三) 智慧物流网络助推物流新业态

智慧物流在物流新业态中所占的比重已经呈快速增长态势, 智慧物流网络结构包含了智慧地图、 智能穿戴设备、 智慧运营、 AI 识别、 无人机 等多个模块, 在图 6 中做出了较为清晰的列举, 智慧化网络能够推动供应链的信息互联、 场景覆盖和实地业务赋能, 在云计算支撑下自动化选址、 路线设计、 无人配送、 芯片包装等功能也将会逐步应用到实际场景。

图 6   智慧物流的主要网络体系与内容

物流智能化网络主要解决的重点在于: ①物流自动化、 智能化设备成本呈下降趋势, 单个环节的设备工作效率和业务产能远高于人工, 需要实现人至设备的角色转换; ②各类电商和生活平台转向新零售方向, 价格竞争开始向服务竞争转变, 物流供应链的整体履约效率上升到新高度, 对智慧化网络和设备的需求越来越大; ③智慧网络需要将物流联网、 AI、 云计算代入其中, 实现智能数据采集、 最优化布局和高质量分工, 在生产和销售端实现自动化、 多元化应用。例如在智能配送模块通过 GPS系统、 配送路线设计模型等技术可以把系统内需要配送的各类型订单分配给合适位置和装载量的车辆, 完成配送信息电子化和决策智能化, 利用配送路线的实时显示、 导航跟踪等信息查询, 与仓储中心一起完成物流任 务[8] 。在智能化包装模块中, 智慧网络能准确反映商品基础特性和品质要求,   把农副产品和工业品区分对待, 在流程中记录商品包装过程, 利用科技手段收集分析并共享商品生产地和销售网点的分布信息。在智能装卸时, 针对货物包装、 存放的地点和货量大小选择无人机、 无人车、 智能穿梭车、 自动分拣等设备来改变商品空间位置和存储状态, 优化装卸货、 堆垛分拣和出入库等作业的立体与动态化过程。

— 3—平台经济下即时物流的店仓布局与流程重塑

( 一) 即时物流流程优化与难点对策 

即时物流是基于平台下无中间仓储和上门即时配送为主的新物流模式, 是在传统网络化运输、 仓配一体化基础上发展而来, 通过同城配送扩大服务区域和品类范围, 现阶段主要以服务 B 端品牌商为主, 伴随新物流业态的成熟逐步延伸至 C 端。即时物流调度流程主要有四个环节, 如图 7 所示:  用户购买商品后数据发送至交易平台, 平台汇总各级品牌商数量与地址, 将生成的物流信息在线发布, 或是自建物流配送, 或是社会运力众包, 再借着系统预估取、 送、 达的时间区间, 安排配送人员按时取件, 最后按预期完成上门配送[9] 。目前即时物流在多类型业务发展中也存在相关问题, 在大批量电商订单中的电商自建配送体系与第三方快递、 B2C 与快递和跑腿业务等有一定重合性, 如何优化调度流程解决重合性、 未知性等影响因素是其中重点; 另外由于即时订单增量迅速、 客户地址发散, 配送运力分配不均, 使得在时效内的午、 晚高峰存在明显的峰谷运力过剩或不足等利用率不充分问题。

图 7   即时物流调度流程优化及影响因素

即时物流调度流程优化及影响因素。一是即时物流在流程优化上需要保持信息技术升级, 现有和未开发的市场容量巨大, 需要在数量、 规模、 配送地等因素上做到精准预测; 二是保持物流过程的可控性, 设计稳定的运力来源渠道与合理分配; 三是在数字化驱动下将影响物流的客观条件可控化, 把配送区域划分与商家分布、 配送覆盖面积可视化、 统一化。现阶段即时物流在高速发展的同时也面临一些主要难点: 一是品类, 即时物流涵盖的业务品类集中在生活外卖、 农品生鲜与零售商超, 商品种类款式增加对物流整体运作条件和服务效果的要求各不相同, 例如品质、 时间、 温度等要素, 使得最后一公里配送的难度增加; 二是规格, 即时物流主要配送小件商品, 但是平台经济下大件商品的需求量也在增多, 这使得即时配送的难度、 要求以及与商品体积、 运力匹配成为难点[10] 。对此可以尝试做针对性的调整: 一是共享数据流, 在线平台能够积累用户与销售商品数据, 通过共享将商品与物流运力数据 做匹配, 再把订单与空闲运力做自动化对接; 二 是规范配送标准, 明确不同品类的技术和运输标准并落实, 从订单到签收通过规范化配送体系提升运营效率; 三是提升用户体验, 提高即时物流 服务效果, 明确各当事方的业务关注点并提升平 台用户粘性。

( 二) O2O 下即时配送产业链布局

1. 即时配送的店仓一体化布局 店仓一体化可以把即时配送流程通过智能设备、电子标签和智慧网络组合化来满足诸如线上虚拟货架和现场门店实物的多重交易体验。店面可以开设自动化分拣区、 无人车配送与物联网传送区, 配送可以通过自营、 众包等模式保证城市区域内 0 ~ 3 公里的小时达。店仓一体化布局可分为两种类型。 

第一种是明仓, 需要利用大型门店或前置仓连接各个零售门店, 见图 8 所示: “ 门店分选+覆 盖配送”可以缩短配送时间来满足时效性强的农产品、 生鲜、 外卖、 药品等订单需求。在用户线上下单前, 自动化系统可以先预测需求量与品类, 再筛选出适时爆款与旺品, 从产地运至各地大型门店分拣, 需要冷链保存的商品进入前置仓, 直接销售的零售品进入社区门店, 把过去长途运输交易变成短距离配送零售。 

第二种是暗仓, 店仓一体化下物流活动的发起者是B端不是C 端, 而且把物流服务作为产品的组成部分整合化提供给消费者, 由平台经济推动的市场倒逼机制引导物流企业不断改进少批量、 高批次的即时配送服务[11] 。明仓是店仓整合的前半程布局设计, 暗仓是后半程的具体实施, 主要功能是以前置仓为核心作为连接用户的直接网点, 以实际仓储点为半径通过智能分析结合用户习惯 推荐智能配送路线, 完成配送的同时提供逆向物流服务, 进一步巩固 “ 干线仓配 + 暗仓 + 即时物 流” 的小时级配送体系, 为平台经济扩张奠定基 础。高效的 “ 明 仓 + 暗 仓” 配送网络可 以结合 O2O 优势, 在城区中心仓和用户间建立零售门店, 除传统零售消费外还可以给用户提供各类增值服务, 用户除门店自提外无论线上还是线下都可以选择即时配送, 配送效率可以从日、时进步到分钟。

2. 近场电商的兴起对即时物流的推动 近场电商是新零售业态下的新平台交易方式,

图 8    O2O即时配送下的明仓与暗仓布局

通过在供应链下游的末端服务网络来满足门店半径在 0 ~ 3 公里内的高频、 即时订单的物流需求, 近场电商对传统广域电商在市场份额、 消费理念、 物流服务等领域影响较大, 以图 9 为例, 近场电商把货品存贮的 RDC ( Regional Distribution Center, 区域配送中心) 前移至近域 DC, 根据不同物流平台数据显示在全国范围内的近场配送订单已经突破日均3000万单, 进一步打破线下物流边界, 消除信息壁垒, 使商品竞争从营销规模和渠道深度转向对消费需求的快速认知和满足。

图 9   广域与近场电商区别与配送流程分解

随着自媒体、 微信号等私域流量的兴起, 商家也需要从流量思维转向用户思维, 对传统平台的强依赖应当适度转向私域流量, 大量小微个体会逐步加入近场电商, 商流去中心化需要社会运力支撑, 近场电商则加快了 O2O 融合速度, 据统计在 2020—2022 年在线交易中的配送时长已成为市场最关注因素之一, 接近 50% 用户对时效性有明确要求, 对此在软件上要通过即时配送智能化的调度系统接入本地区域的即时配送业务, 近场电商可以提供预测天气、 供需等实时资讯, 无论 即时配送、 驻点配送还是同城直送, 商家的备货时间、 未来预订负载等数据都会准确提供给配送员和骑手, 即时订单会在最优选择下匹配度最高的运力资源[12] 。此外以新基建为主导的硬件终端 物流设施也会成为即时配送降本增效的强推动力, 例如大力发展智能自提设备, 除广域电商中成熟 的快递自提箱 / 柜外, 近场电商中的生鲜、 外卖等行业也可以积极尝试智慧共享自提柜模式, 各类生鲜冷链货品都可以通过冷链运输与智能化冷柜自提来完成配送, 这样的无接触即时配送场景可以大概率解决收货与用户时间不匹配等问题。

— 4—生鲜物流多元化运营与新业态形式

生鲜电商的业务量近年来也呈爆发式增长, 其中的关键要求是保鲜, 因此以冷链运输为代表的生鲜物流也成为了物流新业态的重要组成部分。生鲜物流企业包含了 B2B 和 B2C, B2B 物流商主要服务于广域电商, 采用明仓来服务于原产地、 农贸市场、 商超等传统渠道, 既有自营也有专营; B2C 物流商主要服务于近场渠道, 主要包含第三 方物流与直接面对用户的门店、 仓储中心; 此外还有以即时物流为主要服务对象的众包 C2C, 利用平台把商家和社会运力串联形成多对多的配送网络。

( 一) 生鲜市场助推冷链物流需求量稳定增长生鲜产品的类别主要有肉制品、 瓜果蔬菜、 乳制品、 水产品和速冻食品以及部分医药用品, 根据各类产品冷链流通率以及相关数据统计, 2020 年全国生鲜产品的冷链物流的需求量是2. 65亿吨,2021年为2. 75亿吨, 成稳定增长态势, 从年增速来看, 2020—2021年增速从14%下降至3. 8%, 这是因为疫情等情况影响, 增速呈一定下滑趋势, 除客观因素外也和物流市场硬软件规模趋于饱和有一定关联, 具体数据见图 10。

图 10   2014—2021年中国冷链物流需求量统计　　数据来源:中国物流采购联合会

以图 10 的 2019 年为例, 全年生鲜冷链物流 总量为2. 33 亿吨,  增速 23. 3%,  比 2018  年增长 4400 余万吨, 其中水果产品的冷链物流需求量约 为 5 480 万吨, 蔬菜为6489 万吨, 肉制品约为 4 500 万吨, 水产冷链物流量为 3 823 万吨, 乳制 品与速冻产品为 2 930 余万吨, 产品结构较为平均, 对生鲜物流供应链的各要素要求也基本一致。在需求总量增长的同时整个生鲜冷链也存在两个主要问题: 一是覆盖率和整体物流效能还处于发展阶段, 和国外相比有一定滞后性。据统计欧美国家生鲜冷链的流通率已经达到 95% 以上, 日本的禽肉制品冷链配送率已经达到 100%, 而国内相关生鲜品的冷链流通率还在 50% ~ 70% 之间。二 是效能也处于中下水平, 欧美国家在果蔬产品冷链运输中的腐败损坏率仅为 1% ~ 2%, 日本也在 5%以下, 国内的禽肉、 水产和果蔬的流通腐损率还在 10% ~ 20% 之间。生鲜物流需要有温控能力的运输服务, 产业链上游的预制冷与包装, 下游的低温分拣与配送比起常温物流难度要更大, 所需要的预冷设备、 车辆、 冷库等硬件设施的投入也更高, 因此需要设计多种物流运营模式来构建 完整的生鲜物流产业链并不断下沉到三四线城市特别是原产地。

( 二) 生鲜供应链下的物流模式多元化 

单一化的生鲜零售店并不提供上门服务, 这就导致了消费者对线上平台呈现高依赖性, 传统平台的配送物流或者是产地仓备货, 通过区域中心仓冷链配送, 或者是产地直发, 周期一般为 2 ~ 4 天, 属于集中仓储模式, 配送时间较长而且单位物 流成本较高,   虽然能维持一定市场份额但比例已处于低位[13] 。新型生鲜物流平台已经开始采用多元化仓储配送模式, 在城市分选中心辐射半径内建设冷链仓储, 缩短收货时间, 在大批量日常订单的支撑下来覆盖物流建设与运营成本, 图 11 中列举了五种生鲜物流仓储配送模式, 分别为集中仓储、 前置仓、 前店后仓、 同店不同仓与商超联动。多元化生鲜物流模式适用不同的产品类型和时间要求, 可以利用传统产地仓和中心大仓统一 发货, 也可以利用电商明仓与合作暗仓做前置仓或者利用零售点自由仓做同店销售不同仓发货。不同仓储类型对应不同配送模式, 图 11 可以看出短期内生鲜物流还精确不到分钟达, 但除集中仓 储外其余模式配送时效都能控制在半日内, 如果采用商超联动配送, 在商品流通到商超门店后利用线上商流反馈形成的订单, 交由自有配送或第 三方众包完成上门, 这样可以适合追求便捷且消费能力强的群体, 与传统物流形成互补。如果采用前店后仓或者前置仓, 物流商在流通渠道内通过冷链渠道加冷藏箱、  冰袋等辅助材料保鲜配送, 渠道成本虽然贵一些, 但更适合水产、 有机果蔬和跨境进口的海外中高档生鲜, 时间上基本可以做到半日达, 既包含直送的常规货品又覆盖了高端市场。在零售店仓库模式下, 很多用户会同时 采购多种类生鲜货品, 虽然产地不相同, 但平台电商或物流商均可在大中城市设立物流网点, 根据数字系统的分析结果提前补货发送至各地仓库, 订单产生后直接从最近仓库取货或配送, 使整个生鲜供应链处于高速流动中, 把线上订单的品类数量一次配齐一次配送, 为用户提供与线下商超一样的一站式购买体验。

图 11   生鲜供应链下游主要物流仓储类型及配送模式

( 三) 生鲜物流新业态———前置仓 

前置仓是建立离消费者最近地理区域的小型仓储中心, 有别于传统物流远离目标市场的仓储地或发货地, 前置仓对于生鲜产品的损耗较小, 传统物流利用中心仓发货至目标城市配送中心再抵达消费者, 一般中心仓库会设置在成本较低的城郊地带, 距离远就导致了时效长、损耗高; 而在前置仓中生鲜货品可以提前经预测后直接被运输到用户所在社区附近, 平台下单后直接从前置仓拣货发送, 覆盖面积 0 ~ 3 公里左右, 时效控制 在 2 小时内, 未来可以逐步扩大到 5 ~ 10 公里, 具体产业链见图 12 所示。前置仓模式中主要的物流成本都集中在终端运营配送上, 所以设置地点必须尽量靠近用户, 全程冷链化的提前发货使得用户下单后的响应速度以及最后一公里的配送成 本都能最大程度实现最优化。

图 12生鲜物流产地仓-区域仓-前置仓物流链

传统生鲜商品更多采用单件发货方式来配送, 前置仓则通过产地与批发市场、 城市区域仓、 社区配送中心等多段式运输来增效, 全程均为大批 量集结化运输, 采取主干优先、 分散集结的方式 保证整个生鲜冷链的配送效率, 一定程度上解决 了保鲜难的痛点[14] 。前置仓选址相对简单, 突出了高密度和高覆盖率, 在人口集中社区的非临街地区建仓可以降低租赁成本, 因为前置仓不需要线下店面销售, 所需实体面积并不大, 所以选址灵活性强, 可复制程度高, 而且生鲜产品的高频消费属性有很好的引流效应, 更容易吸引用户。从品质、时间两个维度来看, 前置仓对用户响应速度快, 整体物流服务的附加值高, 生鲜产品的店面自提有时间成本, 前置仓下的小时送则可以给用户更多的时间自由度, 不过生鲜产品属于低毛利类别, 前置仓运营从发展上看需要在生鲜商品基础上向非生鲜与日用百货类拓展, 展示的 SKU 一般在一两千之间, 如果需要提供多品类货品一是扩大租赁面积, 二是完善预约到货模式。现阶段是前置仓分散布局的初级业态, 生鲜货品本身就有较强的地区属性, 所以采用前置仓备货的采购量还不及传统商超, 采购成本也略高于传统超市。从未来看前置仓运营同样需要智慧化与数字化, 前置仓不仅是接触用户的终端链接, 也是最近的分布式运营和数据处理中心, 未来的大数据计算技术能够描绘更清晰的消费者画像, 各项物流数据的预测也更加准确; 根据不同区域的不同消费量, 城市分选中心每日向各个社区配送中心补货的数量和品种也不同, 通过大数据的千人千面分析可以把消费者行为轨迹数字化, 利用不断升级补货的算法把短期的销量平均值扩展至以周、 月甚至年为单位的销量基数, 再辅助智慧化物流系统的时间、气候、消费习惯等变量建立 “ 选品+ 算法+物流” 的模型组合, 把整个前置仓产业链的不确定性降到最低。

— 5—结论

平台经济的发展使对应的供应链节点企业积极打造多类型的物流新业态, 在新零售为主导的供销体系中, 货源采购已经开始转向产地和跨境直采, 利用 O2O 与线下仓店一体化把货品入库、 展示、 仓储、 分拣、 配送高效串联, 加快物流分 拣效率并提高坪效和用户满意度。在商流端利用移动终端采购、 支付端线下扫码、 物流端自建与外包的组合方式, 尽可能保证城市区域内的送货时间, 将前置仓等实体概念下沉至郊区及三四线城市。目前新物流业态仍处于生命周期的成长阶段, 除了基础设施与交通现状等外部因素外, 在软实力方面依然存在众多挑战, 例如物流计划对接到社区网点、 精准把控用户对物流要素的认知等方面。因此在物流网络设计布局上要兼顾零售与即时物流, 满足高频化、 小众化的订单需求, 控制整体运营的成本, 利用数字智能化系统和设备逐步解决整个供应链中的波动性与时效性等问题。