好樂買是鞋類垂直B2C，但是在鞋這個行業，傳統的供應鏈模式已經成形，因此，對于B2C企業來講，其供應鏈的核心在于如何預測未來的銷售，根據預測進行采購。采購完成以后，頁面庫存的關聯是核心要素，某個品類賣得太快，會很快缺貨，賣得太慢，又會形成庫存。因此，如何將流量進行分配，頁面排序如何設置，價格如何設定成為銷售的關鍵因素。本期案例主要圍繞著“期貨”這一特點來解讀其供應鏈特色。

　　當凡客誠品、瑪薩瑪索等互聯網服裝品牌已經利用前端的銷售數據指導后端訂單生產，實現多頻次訂單、產品快速周轉的時候，一些傳統品牌產品的渠道依然要遵循大周期采購的傳統渠道規則。諸如鞋類B2C好樂買。

　　“電子商務是技術驅動的零售體系。”好樂買的CEO這樣定義電子商務。盡管在采購環節，好樂買與傳統鞋類代理商并無差別。但當采購、銷售以技術和數據系統為支撐，供應鏈就發生了質的變化。

　　1 命題：“期貨”的游戲規則

　　理論上鞋類B2C企業的存在減去了中間的代理以及店面的費用，具備了價格優勢，而實踐中，傳統企業前兩年對于電商還處于觀望態度，顧慮線上線下沖突問題，更愿意把線上渠道作為一個“庫存下水道”的角色。

　　2007年，李樹斌在創立好樂買的時候，已經經歷過一次失敗。再創業時，李樹斌選擇了鞋類。“鞋類產品毛利率高、適合運輸，單價在300元~500元之間，用戶嘗試成本比較低。”看上去似乎是個不錯的品類。

　　任何品類都有其短板。鞋在大的歸類上屬于服飾品類。在傳統渠道，這個品類的供應鏈最大的特點是“期貨制”。也就是說，在服飾類產品中，一般提前一年，這一季的流行趨勢就已經被確定下來。

　　通常提前半年，品牌商會招集代理商、經銷商開訂貨會，然后品牌商根據訂單的情況給工廠下單生產，工廠會根據訂單的情況組織上游的原材料并開始生產。而經銷商則根據自己的訂貨情況拿貨、銷售。像耐克、阿迪達斯這樣的運動鞋，其鞋款甚至提前兩年就已經確定下來。網上零售渠道的出現使得服飾類產品的供應鏈發生一些變化。例如凡客誠品、瑪薩瑪索等已經破解了傳統服裝企業的大周期供應鏈模式，前端銷售數據適時指導后端生產，縮短供應周期，對時尚流行的快速反應，降低庫存量，成為互聯網品牌的供應鏈精髓。

　　對于好樂買這樣的鞋類B2C企業，快速反應的供應鏈是個偽命題。實際上，在互聯網上，破解大周期供應的企業都是互聯網品牌，通過創立互聯網品牌而整合上游的生產資源。

　　好樂買是一個鞋類零售渠道，作為渠道，自然要從最知名的品牌著手。然而，諸如耐克、阿迪達斯、匡威等品牌歷經多年已經形成了完整的大周期供應鏈模式。作為新興的B2C企業，很難撼動其原有的供應模式。

　　另外，在傳統渠道，中國與美國也有著很大的差異，美國傳統渠道是shoppingmall模式，在這種模式中，每個品牌為了追求單位頻效最大化，往往在一家店里會囊括服裝和鞋類，因此很難出現像百麗這樣的百億級的單一鞋類品牌。而中國，主流的渠道模式是百貨類渠道模式，鞋類在百貨商城形成獨立的區域，這增加了單一品牌的識別度，也培育了女鞋類的強勢品牌。

　　在這樣的背景下，理論上鞋類B2C企業的存在減去了中間的代理以及店面的費用，具備了價格優勢，而實踐中，傳統企業前兩年對于電商還處于觀望態度，顧慮線上線下沖突問題，更愿意把線上渠道作為一個“庫存下水道”的角色。這就形成了矛盾。

　　好樂買是中國最早創業的鞋類B2C，最初選擇從運動鞋品類開始。“前十名的運動鞋品牌占了整個運動鞋市場的80%的份額，品牌集中度比較高。”李樹斌表示。

　　實際上，從運動鞋切入，供應鏈角度還有一個優勢：知名運動鞋品牌不像女鞋每年都有著明顯的時尚流行元素，運動鞋鞋款少，深度相對深，像匡威帆布鞋的黑白款就是其常青款，若干年來款式基本不變。

　　因此，選擇從運動鞋切入，對于買手的考驗就低得多。“運動鞋——男士皮鞋——女鞋”也成為好樂買之后，其他鞋類B2C的品類拓展順序。

　　2 采購：數據預測+買手經驗

　　“最好的情況是買手買來產品剛好與系統數據相吻合，最差的情況是買手剛好判斷反了，最好賣的款買的最少，而最不好賣的款恰恰買的最多。”

　　既然要遵守鞋類“期貨制”這個游戲規則，那么供應鏈的優化就只能在這個大前提下進行。“買手和技術是好樂買最重要的力量。”李樹斌強調。

　　“季初要貨不要錢，季末要錢不要貨。”這是傳統渠道的銷售鏡像。

　　盡管在互聯網渠道中，貨架空間無限，賣不掉的貨可以永遠擺在“貨架”上。但積壓貨品對資金鏈壓力與傳統渠道并無不同。而在“期貨”的游戲規則下，臨時補貨可能性很低。品牌商是按訂單生產，沒有補貨的可能，好樂買上如果某一款產品賣得好，想補貨只能從代理商處補貨，但實際上任何鞋款的暢銷款在線下也是暢銷的，因此，既使能補到也是杯水車薪，尤其好樂買一天的單量達到1萬多單之后，補貨的可能性更低。

　　這樣一來，系統預測銷量和采購的預判就顯得極其重要。

　　在傳統的渠道模式下，經銷商全憑經驗進行采購。好樂買通過系統的搭建以及數據的累積和挖掘將采購的經驗以及數據指導性結合起來。例如，目前這個季節，好樂買的買手也會和其他的經銷商采購一樣，去品牌廠家開來年第三季度的訂貨會。傳統的買手可能更多的是根據計劃來采購，好樂買的買手在采購之前會隨時調閱系統的統計數據來指導自己的采購量。

　　比如，以耐克品牌為例，系統會根據歷年的銷售情況以及整體行業和企業自身的增長情況，計算出耐克這個品牌的采購的數量，但得到的數據不僅限于耐克品牌采購的總量。系統并且根據之前的銷售情況，確定籃球鞋、足球鞋、網球鞋等不同細分品類的采購數據。但每個細分品類比如藍球鞋，可能會有幾十個款，這幾十個款中，系統不可能預測出新款產品未來的銷售，無法給出每個款具體的采購數據，但是會給出相應的采購比例。這個比例根據上一年的銷售數據計算得來，計算依據是上一年一段時間內的銷售數據比例，比如上年同樣采購了10款籃球鞋，這10個款在同樣的時間和同等數量下從高到低的銷售比例，根據這個銷售比例，測算出銷售最好至最差的所有款的銷售占比，根據這個占比數據去采購今年新的20個款。買手所知道的是所有款的采購比，再根據總銷售量預測確定所有款的采購深度。但在采購中，哪一款對應的是需要采購占比最大的，哪一款是占比最小的，這需要買手靠經驗去判斷。

　　“最好的情況是買手買來產品剛好與系統數據相吻合，最差的情況是買手剛好判斷反了，最好賣的款買的最少，而最不好賣的款恰恰買的最多。”李樹斌指出，盡管系統可以越來越優化，但是采購中還是有大量的靠人的經驗掌控部分。

　　正因為如此，在好樂買的團隊架構中，買手起著主導作用，由買手來主導運營。在好樂買，買手除了負責采購商品，還承擔著銷售任務。如果某個買手采購來的某款商品過快銷售完，說明這款產品采購量不足，買手需要想辦法去補貨。如果某款產品上線后一段時間內銷售不好，采購需要與運營團隊溝通，在頁面上通過做專題或促銷的形式來推動該產品的銷售。

　　“產品上線的折扣率也是由買手決定的。”李樹斌指出，只有買手最了解自己采購的商品，了解這個品牌商品的線下甚至別的平臺的銷售情況，因此買手來制定最初的折扣率是最合適的。另外，由于買手對商品的了解，甚至在頁面的設置上買手也會給運營提出各種意見。總之，期貨制體系決定了，在供應鏈前端，好樂買需要通過系統數據進行準確的采購。而后端所有的工作都是圍繞著如何保證商品一定毛利的前提下快速周轉。

　　3 銷售：技術主導下的價格和位置

　　“15天是個數據參考節點，好賣的商品，可以適當提高價格，讓好賣的商品貢獻更好的毛利，如果15天，銷售數據不理想，沒有達到適當的銷售比例，那就應該馬上降價。”

　　在期貨制中，好樂買采購來的商品是不能退貨的。正因為此，如何保證合適毛利的基礎上，將頁面的流量分配給合適的商品，也就是說什么樣的產品在什么樣的位置是一個非常關鍵的要素。尤其是當好樂買年銷售額接近10億元的規模，頁面內商品排序就更加需要依靠系統智能的自動調整，而非人為的排序。

　　對于一個SKU(最小庫存單位)數快速增長的公司來講，頁面數會越來越多，而好的頁面，好位置瀏覽量很大，“據我測算，第一頁瀏覽的量是第二頁的4倍，從第2頁開始到最后一頁，每隔一頁下降30%，所以第一頁放什么產品至關重要，因為第二頁機率只有第一頁的25%。”李樹斌指出，產品放在好的位置理論上講會對銷售有幫助。

　　于是，問題就來了，最好的位置應該放什么產品呢？是否好的位置一定放好賣的產品呢？好的位置放最好賣的產品，這個命題對于凡客誠品這樣的互聯網品牌是正確的。因為凡客誠品是通過前端銷售拉動上游供應鏈，前端賣得好，后端可以迅速組織生產。但對于好樂買這樣的“期貨制”零售渠道來講，“最好的位置放最好賣的產品”是個偽命題。由于其貨量是一定的，超售之后，補貨非常難，尤其是當銷售額越來越大，需要補貨量也很大，也就基本沒有補的可能性。

　　另外，焦點圖到底是放什么產品，焦點圖通常是流量最大的，理論上說，焦點圖應該放最好賣貨量最充足的產品。可實際上最好賣和貨量最充足也是偽命題，最好賣，就代表著貨量不那么充足。但是也不敢把最不好賣的產品放在焦點上，這樣會浪費流量。好樂買的技術系統對產品設置了各種參數，比如是不是應季，尺碼齊全性、庫存量、毛利率貢獻等都成為排序的參數。根據銷售的情況通過位置和價格進行動態調整。為了提高轉化率，非當季的產品，尺碼不全的產品自然不會排在好的位置。是否當季、尺碼齊全這兩個參數是重要的考量因素。其他的參數如銷售情況、毛利情況都會作為排序依據。

　　以運動鞋為例，理論上說，每季貨品應該90天售完，到了80天時候賣掉75%算合格。也就是90天是一個合適的售賣周期。在這樣一個售賣周期里，總有賣得很好的產品和賣得不好的產品，實踐證明，不會有一款鞋前邊15天賣得很好，后邊時間就賣不動了。15天成為好樂買的一個測算周期。假設某一款產品15天賣掉20%是正常值，那么，如果這款產品放在很好的位置15天賣掉30%，系統會自動調整其位置。

　　另一個調整方式就是價格。

　　在傳統渠道，對于某個終端店面來說，很難掌控全部渠道里某個單款的價格和銷售情況，且在不同的店面和不同地區，熱銷的和滯銷的款可能不同，再加上單店無權對商品進行適時調價，等到能夠調價時，已經錯過了商品的最好售賣周期，過低的折扣甩貨使商品不能實現最優的毛利。

　　在好樂買，價格是適時動態的。

　　“商品銷售參考值是15天，上線15天，系統就能預測這個商品多少天能夠售完。售得太快不行太慢也不行，賣得快補貨難，賣得慢資金會被占用。因此，15天是個數據參考節點，好賣的商品，可以適當提高價格，讓好賣的商品貢獻更好的毛利，如果15天，銷售數據不理想，那就應該馬上降價。”李樹斌指出，這是好樂買技術累積了四年之后形成的預警機制。李樹斌說，靠技術系統實現動態價格，好處是反應速度比較快。可以實現更好的毛利率和商品周轉率。比如，銷售最好最快的商品，用戶對價格通常并不敏感。因此，如果該商品上線后15天，發現其銷售超過了正常比例，提高價格可以保障更好的毛利，事實證明，暢銷的產品，提高價格依然會暢銷。

　　降價的時間點更是保障毛利的關鍵，比如，夏天的某款涼鞋假設是5折進貨，6月初上線時按原價的8折銷售，到6月中旬如果銷售的并不理想，打6折促銷，依然可以實現10個點的毛利，因為對于用戶來說，還是當季款，但是如果到了季末，即使打5折，可能依然賣不出去。系統的作用就是不斷地進行統計，給出銷售指導，無論是調整頁面位置，還是調整價格，還是促銷活動都是由數據支撐，以實現毛利和周轉的優化。