如何利用数据选品，构建柔性供应链？

编者注：

近日，由eBay与鹰熊汇共同主办的2017华东企业交流会在上海举办。来自eBay招商团队、卖家、服务商以及行业人士齐聚上海，共同探寻跨境电商发展机遇、eBay的商机及如何做好跨境电商。

会上，越域网联合创始人闫敏作了以“大数据选品——构建柔性供应链”为主题的分享，本文为其现场演讲整理稿。

怎么来做数据分析？我从三个角度来看。

第一个宏观的数据分析，第二个是微观的市场定位，第三个是实践的构建供应链的过程，也就是除了要做好数据分析，还要更好指导结合交易。

宏观——数据分析

数据分析能帮我们做哪些事情？帮我们看清方向，同时理顺小细节。如果我们要用到数据分析，什么样的情况下会用？如果市场在2008年的时候大家可能都不会想数据分析，因为根本不需要数据分析，只要拿来卖就可以了，但是目前整个市场是非常碎片的。

在eBay等平台上做的销售行为是B2C的行为，当你面对众多的买家的时候，当你面对一个一个消费者的时候，他的需求非常的多变，这种多变可能跟季节、个人爱好、产品设计、产品SKU数量有关，所以一个产品的生命周期里如果不经过数据分析是很难把握的。

第三个，整个效率产出比较低，整个市场不知道大家的做法是怎么样的。刚开始做eBay的时候是拿着产品拍照，那时候要求还不高，但是现在拍照的要求非常高，现在要把产品买回来送到拍照公司拍照修图。80%的产品都没有卖爆，甚至可能连成本都保不住。这样整个供应链的效率、销售的效率是非常低，怎么样实现效率的极大化的优化？

最重要的是利润降低，如何发现市场的新品，或者潜力商品，这个时候就需要用到数据分析。

数据分析是怎么来创造价值？分为三个方面。 

第一，宏观了解市场趋势、区域分布和销售概况，这个作为决策的根据点。

第二，微观把控产品动向，产品的开发、销售到消亡一定是正态分布的，有上山，也有下山的阶段。同时还要考虑流量转换率的问题，在eBay这样的平台，除了做战内的营销推广，也有人会做站外的引流。

第三，很多人集中在前端的市场分析，只追逐销售，而没有关注后面的供应链，这种情况下，问题也很严重。 

一个数据分析在整个创造价值的过程中，竞品分析，其实不一定是去盯某一个具像化的产品，可能是分析这样的品类，也就是eBay的品类会有很多的层级，在最细分的品类追逐热销产品。

第二是扩大热销产品交易，可能就是卖的好的一些产品，去追逐热点，跟随市场的脚步，不断扩大市场的占有量、交易的体量。

第三是成长型产品，这种产品最有价值，也就是在整个产品开发属于前一个阶段，这时候市场属于上升期。如果我们现在再去卖指间陀螺，还会有市场，但是市场竞争会很激烈，但如果你在半年前发现这样的产品提前布局，保证供应链的跟随，这时候产生的效率和利润最大化就非常明显，产品生命周期也会延长。

目前大家无力下手，数据分析做不好或者不知道怎么做的大部分原因可以归结为几点。

第一，很难到市面上找到真正的数据分析的工具可以如实地呈现产品的真实的状态，大部分的数据经过了二次的加工，这种加工会让我们取得错误的数据，当我们用错误的数据分析得出的结论就会产生巨大的问题。

第二，数据的庞大，eBay的平台是上亿级或者十几亿级，订单的交易量也非常庞大，产品周期相对短，数据分析能够在短时间内达到有效的使用，这就很难。

第三，价值的深挖。有人能从数据分析中看到深层次的价值，有的人看不到。怎么发挥它的价值解读它，跟我们的方法有很大的关系。

第四，指导交易。做卖家的经验告诉我，做数据分析的前六个月，甚至前一年都是很痛苦的，基本上很茫然，不知道自己该怎么做。但是当你真的学会一些套路，掌握一些规则规律之后，你发现它真的会给你带来更高的转化和效率。

指导过程中你的渠道的分析和供货销售的供销匹配也是非常关键的节点。    

微观——市场定位

如果我们要深入地挖掘这个领域，我们就来看一个简单的案例分析，我们来看这样的一款产品。 

市场分布。比如说品类过去7天或者一个月的情况，但是如果你看数据是断点式地看，你不能形成持续性，你的数据价值会降低很多。所以当我们看收入的时候，看节点的收入最好可以倒推看不同的节点的环比，一般情况的数据分析可以给你12个月，也就是一年的数据存储。如果你能把一年的数据存储环比做出来的时候一定会提高效率。

成交产品的数量是4297，这是过去7天的，你可以看出产品的售出，成交比例大概是47.65%，这是行业的平均状况，如果我们做不到这一点，对你而言是有很大的问题的。

卖家分布。每日的卖家数量大概是24个卖家，这个市场体量不是很大，但是它非常细分，足以到了终极状态，如果卖家不多的情况，进入市场，你切入点对的话，你会迅速占领市场，你在小品类深根的时候你的优势会体现出来。当我们要做细化的卖点的选择可能会看平台上卖得比较好的产品。 

但是除了要看好的产品之外，其实我们应该像统计一样的过程，要抽样调查，要有热卖的、中型的、尾端，分析一下，找出各自的原因之后，针对中差评做改良，这时候你的改良就比较精准。

区域的分布。报表里面我们可以清楚地看到，无论是市场的分布、客单价的分布、买家的区域分布以及其他的情况，我们可以简单地了解。当你简单了解完以后，你可以选定一个组要针对的市场，因为哪怕都是英语系国家，也会有很大的不同，各自的关注点也不一样。 

买家的分布。当你要看买家的分布的时候，你可能会去分析主流市场在哪里。比如说这个产品的主流市场在美国，其他的在澳洲、英国，其他的6%可以几乎忽略不及。这个时候他会选择主流的市场可能就是想进入美国，当你想进入美国的时候，你可能针对美国会有一些价格的测算和竞争力的分析。但你要去做竞争力模型分析的时候，你可能会去关注在这个品类项下，排名前100或者排名前20、排名前50的这些卖家，他在整体的体量当中，他的销售额占比大概多少，刊登总数占比多少、成交的占比，以及销售物品、平均价格、成交率。 

这个分析就是分析你在市场有机会多少，你要了解在这个平台上面的这个品类的这款产品或者最细分品类的产品，如果它第一二或者前三名是99%的市场份额，你进去的话是很难打的。如果相对比较分散，那就意味着可能从某种程度上机会比较大。当然你如果是一个很有实力的企业，你可以大攻坚战一样打高端的。 

在整体分析中还有一个同抽样调查就是做定价，你要做定价的时候，可能有很大的问题，什么样的问题？其实从原则上说，我们原来的定价，我起初的时候是拍脑袋，后来是看竞争对手，最后会根据成本做整个利润点的输出。 

这种情况下，你会了解产品主要定位于哪一个阶段，因为做B2C，零售的本身是离不开供应链的优化，我们更多是分析前端市场，去做采购或者供应链的集合的时候了解效率高不高？之所以电商和传统实体会产生替代是在于整个效率非常高。    

实践——构建供应链

做好数据选品，有利于构建跨境电商供应链。简单地分析一下目前跨境电商常规的供应链的情况。

供应链的现状，大部分的卖家可能会有两条线，我个人理解为T字型的供应链，可以通过不断地扩充品类来获取更高的流量，以期获得更高的转化和交易。还有纵向的主营产品、品类，向工厂采购下定单的细分的产品，其实你的纵向是获得利润，你的横向是为了获得流量。但是无论横向、纵向，你的采购渠道是非常自然的。

比如说横向的采购渠道大部分来自于网采，因为你没有那么多的精力和人力、物理的投入，你可能从1688、淘宝、天猫、京东，甚至有其他的海外平台来采购产品。当你采购完这些产品之后，效率可能比较低，你要拍照、刊登、翻译等待转化，这个过程周期性很强，转化成本很强。

纵向工厂下单，获得利润。资产的问题，我们网采的过程中周期短、见效快，但是性价比偏低，而且标准化程度很难，因为你采购的供应商，可能看起来有A、B、C三个选项，但是很可能三个选项都没有，这个时候还好，因为你提供的标准是一样但是往往你采购的同款产品，看图片一样，但是采回来的质量相差很大。

同质化情况严重，你性价比相对较低的情况下，这是我们说网采的问题，地采的问题呢？

从工厂下单，我发现过去三个月才卖了200个，这时候要不要下订单，性价比虽然高了，但从另外一方面看性价比在降低比如说时间成本。你为一个工厂生产，整个供应链的配合，时间成本比较大，因为你一旦有了MOQ必然会导致一定的库存的风险。这个效率虽然说销售的效率可能在增加，就是你的产品的稳定性在增加，但实际上你的生产效率在降低，采购流程时间在延长。所以好处是能够有稳定的供应链，但是和高性价比的产品，特点也很明显。

市面上还有一种模式，M2B2C，11%的市场份额被分销占领的。我们目前大部分的卖家可能没有关注到这个点，而且这个市场里也没有一个很成熟的企业，M2B2C是什么概念？M代表工厂、B代表分销商，C代表买家消费者。在这个过程里面工厂提供货源、分销商提供销售通道，而C终端的买家就直接销售。