在电商界，不管是平台还是大的店铺，销售预测的一个重要应用就是物流计划。物流计划三方面：Inbound, outbound and storage. 也就是入库、出库和仓容计划。今天我们就来说说出库部分的单量计划。它用来准备仓库产能，包括生产线设备和临时工人手，准备干线车辆，准备纸箱耗材，也用来准备客服人手。
公式很简单：
单量=成交额*渗透率/笔单价
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成交额
文首那个要“切腹自杀”的家伙，诟病的就是大促成交额的巨大偏差。就拿大促单量预测来说，用大促GMV KPI来计算谁都会，中间的水平差异就在于对KPI达成的考量。
预测可能一直准吗?不可能。2017年双11我做的总单量达成率是99%，走出去腰杆子都直得要命。但是我可能一直准吗?当然不可能。准是运气，不准是常态。预测的最大使命不是“准”，而是做相应的计划和成本的测算，做当前最适合的决策。
所以最重要的是聊一个范围，大家做好多大范围的保护。比如测算好80%、100%和120%达成GMV KPI的单量各是多少，根据目标是4天发完货，来分别测算需要多少成本。这样让管理层可以决策，是多花钱保障时效，这个钱花不花得起;还是保守一点，少准备人力，我们可以容忍最长6天发完货。这中间体现的是成本和服务水平的平衡。
当然前提是物流部需要将发货能力数字化，能评估不同选项之间的成本差异，让管理层能做决策。这是不容易的，需要做很多基础工作，还需要考虑疫情期间临时用工的提前期和对应成本，还要考虑有些物流公司的保底要求。
除了这些最艺术的点，关于成交额还有几个需要顺便强调的点：
关单率：用GMV来计算单量，需要考虑关单率。一部分是防黄牛的风控关单，另一块是消费者在发货之前主动取消订单。如果风控关单能做到成交之前，就不用考虑这个参数。消费者主动取消订单，分大促/日销，分类目表现不同，最高发的就是直播。所以在保障48小时内能发完货的情况下，可以通过策略性延迟发货，让更多的取消订单落在发货之前来避免损失(大贸只是物流费，跨境的就有可能是活生生的货值资损)。看单量也可以根据直播次日中午的取消情况(该悔的悔得差不多了)，调整下午和次日的人手。
成交的日间和小时级节奏：三天正式期的大促，三天节奏一般是6:2:2。预估整体比较疲软，第一天冲不了太高，要依靠最后一天加码的话，会接近5:2:3。第一天一般都是单量的瓶颈，重点就是把第一天估准。一天内的小时级别成交其实比较成规律，前两个小时的表现就能较大程度推算出当天全天的成交了，只不过不同行业，曲线比例不同。数码家电、化妆品、粮油全在凌晨冲刺，需要慢慢逛慢慢凑单的零食、服装和家居家纺，曲线节奏就缓一些。一般来说做过几次大促，小时级别的销售占比就相对成型了。
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渗透率
渗透率是说这种模式的占比。比如你是算保税仓单量，渗透率就是保税的成交占比，大贸仓的单量要用大贸的占比，海外仓用海外仓的占比。
对平台而言，数据量大，在商品结构和商家结构没发生明显变化的情况下，平销比平销，大促比大促，小促比小促，渗透率是相对稳定的。渗透率的变化，会跟这种模式下供给的丰富度和价格策略有关。
要做得精准，可以借助于“盘货”。行内话“盘货”，对自营而言，是指对商品维度的销售量做预估;对平台而言，是对商家维度的销售量做预估。当然盘货本身还有更多盘玩法、盘利益点等广泛含义，在此不展开。
在我们对贸易模式有明显的导向性调整时要特别留意(比如海外仓计划部分转为保税，或引进更多的大贸货品)，观察近期的变化，并结合前台生意结构调整的目标与达成情况来沟通和判断。
笔单价
笔单价是说每个包裹的金额。在货品结构和消费者结构相对稳定的情况下，主要变化因子在于：
大促玩法：比如满999减100会引导消费者凑单。所以观察有类似优惠玩法的历史大促的笔单价，了解本次大促的玩法计划，就能做出判断。
用户结构：比如有的平台有区分会员和非会员，会员和非会员有明显的笔单区别，那么需要区分这次大促的会员和非会员成交计划，分开计算。
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分仓单量
最简单的方式是根据每个仓的占比来拆解单量。但在几种情况下不能这么粗暴地干：
1. 有品类仓：一般较为粗的分仓也会区分大快消仓、服饰仓、3C数码和轻奢仓，一是考虑存储和捡货要求的不同，二是考虑合单购买的比例。比如3C数码和轻奢分别放在独立的仓里，一仓发全国，而大快消多处分仓，就得先预估这个行业的总单量，在行业下根据分仓比例来拆。
2. 库存深度不一：比如北仓、东仓、南仓覆盖范围的消费者成交占比是3:5:2，但是有的货品库存分布不均匀，就会导致单量偏差，需要根据占比较大的头部货品或品类的库存偏差情况做调整。其中也要注意你们配置的发货策略，是最少订单原则(优先全部商品有货的仓库一单发全国)，还是就近发货原则(优先由最近的仓库向消费者发货，缺货就拆多单)。另外，提前可以做些调拨调整库存分布。
特殊单量 件单比 提前期
另外，在做好分仓单量预测之后，还需要将特殊的单量拆出来，红酒、纸尿裤、大件等。主要是为了特殊包材的准备和特殊配送公司的车辆准备。
除了预估单量，件单比(每个包裹含几件)的预估对仓库的人力准备也是挺重要的。一万个平均4件的包裹，要比一万个单件的包裹需要更多的人力：捡货更耗时，打包更复杂。
这个也需要积累对应的经验和数据，比如直播更容易单件成单：看直播抢货的时候不会加购物车再合并购买，我们可以做部分预包加速发货;单个类目的仓如数码、轻奢更容易单件成单，而大快消仓的包裹则容易出现较多的件数，但其实也相对稳定。
最后说说提前期。预估从来都是越提前，越不准。但是你可以设计多个预估节点，分别用于不同目的，放到大促的retro-plan(倒序计划)中。重点就是这个需求设计和纠偏机制。
比如为了人力准备，双11/618提前2~3个月需要初版，做人力公司的谈判和临时工招聘准备。疫情期间，过年期间，更要酌情考虑延长提前期。
又如纸箱越靠近大促越贵，为了匹配纸箱采购策略，可以更早要一个粗略版的测算，先购置一定的比例。
提前两周做锁定版，用于确认仓库、客服的排班和运输车辆的准备。这个点能晚则晚，如果能放到预售/预热开始之后待我们对销量有更多的判断时，是我们的本事，但也要看现实情况。疫情环境下很难。
此环节考验的就是前后端的合作机制了，约定好上下范围，避免前后环节重复留buffer，提前安排好超量和低量情况下的action，在小促时就做演练，逐渐形成稳定的行动序列，包括升级决策。
这才逐渐趋向单量预测的最优解。
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