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无风口时代,物流行业的猪要往哪飞?

2019-11-20 09:12 亿欧

导读:“无风口时代?#20445;?#29289;流行业还有哪些机会?

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核心观点

01. 物流行业供给改造的驱动力有三:科技创新、模式创新和组织管理创新。

02. 需求侧的驱动力是货的升级,遵循两个转轮:渠道和?#38450;唷?/p>

03. 物流模式的演变路径可以概括为商流(新渠道、?#38450;?#21319;级)变迁下,节点与运力的创造和整合历史(新节点、节点整合、新运力、运力整合)。

那么“无风口时代?#20445;?#29289;流行业还有哪些机会?

物流赛道最近似乎降温了。

2018年整个物流赛道的投资?#24405;?18起,融?#39318;?#39069;851亿;2019年?#20004;?#25237;资?#24405;?0起,融?#39318;?#39069;258亿。到年底估计也不会超过18年的一半。

的?#38450;?#20102;不少。

2019年物流投资

“冷”背后的两个因素

一个是机构变得更谨慎了,看得多投的少。

而更深层次的原因是,现在市场上没有像网络快递快运起网般的市场可见、模式清晰可复制的赛道,而新赛道的发展模式也还有待验证,需要一段观察期。

退一步来看

物流行业风口诞生的逻辑是什么?

简单来说两个方面:需求升级和供给改造。

——先看供给侧

供给改造的驱动力大致有三:科技创新、模式创新和组织管理创新。其中科技创新是直接改变生产资料和生产方式,而模式创新和组织创新更多是在现有的生产力曲线上对人和资源的合理再分配以更高效的服务某一类客户需求。贯穿这三个驱动力的是边际成本。说白了,科技创新考虑的就是怎么用固定成本代替变动成本(系统替人or机器替人),用系统提升资源分配效率,或者用量摊薄机器固定成本或者研发成本,。而模式创新和组织创新考虑的是如何结合现有的科技条件,更好的把人的生产意愿激发出来,以及如何将资产布局在离需求更近的地?#20132;?#32773;用轻资产替代重资产,去提升人效和资源利用率。物流行业的模式创新主要是节点和运力的新增以及整合的历史,后文会更详细的描述。

——再看需求侧

新的货会带来差异化交付要求,而新的货可能是新的渠道或者是新的?#38450;唷?#27599;一?#20301;?#30340;升级都会带来物流需求的升级。

货的升级遵循两个转轮:渠道和?#38450;唷?/p>

产业链分析

——?#20154;登?#36947;。

美国的终端渠道演变历史是一个由多省精+极致的多的一个发展路径。这个演变的背后是不断增长的人均GDP和相应对消费更精细化的需求。95之前,传统业态在一个稳定的?#38450;?#25193;张和?#38450;?#31934;简并行的线上发展,从Sears到横扫全国的沃尔玛,到精选SKU的Costco和Coupon-Sales的女装零售JCP,到高端的杂货超市Whole Foods以?#26696;?#21333;?#38450;?#30340;精品零售店。到95年左右,电商的带来了无限的货架,中低频次的长尾商品渠道直接被线上平台干掉(玩具反斗城破产),而高频和重线下履约的Whole Foods则成为Amazon的?#23637;?#23545;象。

中间层的流通渠道也经历了类似的过程。最早位于港口城市的坐商几乎包揽了生产?#29287;系?#29983;活用品买卖及融资的所有职能,因为生产端都是极其分散的小工坊作业,港口的坐商成为物流、信息流、商流和?#24335;?#27969;的唯一?#34892;?#32858;合点。工业革命带来了生产端的集中和城市化的进程,后者导致了大型零售终端的出现,前者?#24179;?#20102;生产端的集中化。两边都专业化了,中间的坐商就不再能承载日益复杂的交易流程,于是流通?#26041;?#20063;开始解绑,分化出了专业的贸易机构、金融机构以及物流机构。之后通讯和物流的基础设施的进一步完善使得中间的流通?#26041;?#26356;加透明,制造商逐渐可以直销给零售商,贸易商的角色要么演变成了零售商,要么蜕变为更加专业的物流交付公司,所以很多美国的物流巨头都有贸易商的?#30333;印?/p>

中国渠道的发展是不平均的。上图可见,一二线城市基本上已经和美国持平。如果去一下上海的八佰伴,基本上各种业态都能看到,竞争很激烈;而四五线城市可能大卖场也还活的很好。这也导致了中国底层物流业态的多样性:一线城市的快递已经在争夺分钟级的时效了,而四五线城市的司机还在打斗地主趴活。虽然区域差异比较大,中国也经历了类似美国的渠道变迁。从最早的大批发+深?#30830;?#38144;,到后?#21019;?#21334;场的崛起,到精?#39134;?#36229;的?#38450;?#31934;选,?#38477;テ防?#29420;立开专卖店,多点触达,最后?#38477;?#21830;的?#20284;穡?#32447;上线下一盘货。除了和美国相似的业态,因为人口密度高,国内其实衍生出了一些更为细分的业态,?#28909;?#26368;近比较火的拼团和前置仓,分别在流量端和履?#32423;?#36827;一步的靠近消费者。

——再看?#38450;唷?/p>

如果说电商造就了网络快递,那么电商上的?#38450;?#36718;转则驱动了快递到其他物流?#38382;?#30340;扩张。最早上线的3C,服装、母婴、小?#19994;?#31561;产品都具有几个个共同点:高值,物流标品;随着电商渗透率的提高和物流网络的成本降低,慢慢一些低值货也能承载;再到后来,随着一些大型的物流非标?#38450;?如大?#19994;?也能在线上销售,到现在一些低值易耗易损的生鲜也在逐渐完成上线的过程。另一条线,to B平台增加制造型和流通型企业的信息获取半径,物流企业也不同程度迎来了新的“货?#34180;?/p>

把几个因素合在一起,供给侧的移动互联网,SaaS,和物联网驱动了人、货、场、设备、流程的上线和数字化,而货的上线又给物流提出了新的需求。在两端的?#20013;?#25512;动下,新的模式就产生了。

物流模式的演变路径可以概括为商流(新渠道、?#38450;?#21319;级)变迁下,节点与运力的创造和整合历史(新节点、节点整合、新运力、运力整合)。在这个大框架之下,整个物流模式的演变历史可以总结如下:

【新商流新节点,新运力】自电商?#20284;穡?#20174;最初只是作为线下零售的一个补充渠道,C2C为主(低价),早期快递公?#23601;?#26399;成立,可用的基础设施只有专线和区域网(点到点,区域到区域),运营粗放(场地刚性成本,人效低,没有系统,且营销半径及其有限)。所以在节点上需要铺设很多的揽件派件的终?#35828;輳?#33853;地配玩家基本上为个体车队,故早期快递公司选择自建落地配及揽件。(宅急送转型快递、顺丰?#26680;?#28982;早期?#29992;耍?#20294;是很快转直营)

【商流升级节点、运力整合】电商渗透率提高,品牌入驻,B2C增速迅猛,由平台的购买数据出发开始整?#19979;?#22320;配服务以及城市仓,如京东。

【节点整合、节点、运力外包?#23458;?#26102;,2015年前,B2C电商以每年>70%左?#19994;?#36895;度增长,服务全仓配行业的专业第三方仓配公司?#20284;稹?发网,2011年首次融资、万象物流、2012年)运力层面,快递干线外包,终端?#24352;?#20214;外包,甚至?#34892;?#20013;转枢纽也开?#38469;?#34892;?#29992;恕?/p>

【新商流新运力】2014年左右,依托于外卖平台的即时配送众包运力平台开始发展。

【运力外包】在15年左右,非外卖平台核心战场的区域性外包平台也陆续出现。

【节点整合、运力整合、外包】快递行业CR8 > 80%,核心城市揽件派件终端基本铺设完毕,终端格?#26234;?#20110;稳定。核心城市间货量充足,线?#38450;?#29992;效率高,但非核心城市单个快递公司货量不足(自身无法内部优化的问题),于是出现服务于网络型快递、快运公司的拼货平台,实质为货物二次分发的基础设施。目前是利用网络物流公司的货量做运力整合,下一步是继续整合网络物流公司的中转节点。

【节点整合、运力整合】物流的整合逐渐向更重的货物走,区域网、专线公?#23616;?#28176;抱团形成平价小票零担网络、大票零担网络等。

【商流升级节点整合、运力整合】电商巨头完成新零售布局,全面整合城市仓、前置仓、落地配、即时物流。目前的前置仓布局是通过借用线下零售巨头的仓储能力完成初步起网。

【节点升级】最近美?#27431;?#24067;的无人微仓,就是利用智能货架和打包设备,希望会从商品推荐、线上下单、智能货架拣货、机器人运输、自动核验、打包到配送实现自动化流程,完成对商户服务的整体闭环。

【新节点】只要某类新的物流需求(存在目前的物流节点无法处理的需求)逐渐起量,且终端足够分散,都有创造新的集货节点的机会。例如冷仓(新设备)、跨境仓(新的操作方式)。而这些节点的串联终将优化整个链条的交付成本。

【新运力】基于机器学习或者运筹学算法优化的配送网络。

提炼一下其中的物流模式:

物流节点的新增和整合和外包:终端网点,区域分拣?#34892;模珻DC/RDC/FDC…

节点之间的流通范式:

单点?#38477;?#28857;

单点到多点

多点到多点

运力的新增,整合和外包

物流节点之间的流通范式

另外,多对多的运输模式天然有网络属性,人最多能做一些局部优化,所以一定需要算法驱动的全局系统优化方案。

其?#30340;?#24335;的进化在生物学里也有一个概念的?#25104;洌?#21327;同进化。?#28909;?#36719;体动物A选择给?#32422;喝崛?#30340;身体套一个?#37096;?#26469;?#38047;?#22825;敌,那么软体动物B很可能也会进化出类似的机制。其?#30340;?#24335;的扩散就是协同进化的一个表现,特别是现在,一个公司的模式被另一个公司借(mo)鉴(fang)也就差一两轮融资(手动滑稽)。总之,好的模式一定会在很快的时间内扩散出去。

如果模式都能学

物流企业的竞争逻辑是什么?

这些模式背后的共同目的是边际成本的降低和用户体验的提升。而整个物流行业的竞争逻辑也围绕这两者展开。

谁能以更低的边际成本提供客户愿意为之付费的服务,谁就能胜出。在规模效应和网络效应明显的行业,这一差异也会被放大。物流作为各行业的成本?#34892;模瑃o C的面临激烈竞争,to B的面临?#36861;槳职?#21387;运价,所以体验提升这个维度肯定是可以有的,但是付费意?#22797;?#22810;数时候就 “呵呵”了。(虽然颇具未来感的蓝色实时物流大屏是科技型物流企业的标准穿搭,然而搬砖的钱还是要看转搬得好不好来给的)

那么主要看边际成本。主要有节点效率和配送效率两个方面。

配?#25237;?#30340;边际成本主要看车货匹配度和路由的优化程度,?#28909;?#21452;边对开,或者三边对开的成本是远低于单边的成本的。但是由于中国整个生产和消费的不对称,这?#21046;?#37197;其实比较?#36873;?#23601;拿纵深最好的快递网络来说,偏远地区基本上还是总部?#22266;?#27966;费的方式?#27425;?#31995;。当然,基于更大的业务量和更优的路由规划可以一定程度上提高效率,这里面有几个维度:

更大的车(如,9米6的车16米5的车)配更多的货,获得更低的单?#32972;?#26412;;

线路分拆、单元化运输以取得更优的里程匹配(减少单点货量不均匀带来的里程损耗)

货的时间弹性和车的时间弹性的匹配(临时车、外协?#24213;?#26377;车比例的控制)。

支撑这些优化的前提条件有两个:更大的货量和更优的调度算法。有的是基于运筹学(数学求解器),有的基于机器学习,本质还是统计学和pattern recognition,极大的依赖于样本数,归根结底还是要靠货量。更确切的说是数字化的货量。能够实时的看到需求在哪里产生,什么时候产生,需要配什么样的车型,有什么特殊的装卸需求等等。谁能更加高效的聚合这些货量,谁就掌握订单入口以及后面所有运营优化的机会和收益。

再说节点效率。其实物流模式的演变基本上是由节点的新增和整合驱动的。尤其是一些核心的节点,如果把控住了,能够收割和节点相连线路的价值。快递是节点边际成本的典范。因为产生了新的节点(营业部、中转场、集散?#34892;?,而标准化的分拣体系给了快递公司一个可靠的边际成本递减的通道:用大型的分拣机代替人,固定成本代替变动成本,然后用量摊薄固定成本。大部分的快递公司干线和末端揽配都是外包的,总公?#23616;?#30041;了最能发挥规模效应的部分。这里?#29992;?#21830;本质上是采购快递公司的转运体系,快递公?#23616;?#25910;取中转费,干线运输费(除去一些?#29992;?#21830;自跑业务)和面单费。

韵达单票业绩深?#30830;?#26512;

以韵达为例:从16年到19年1H,韵达的的单?#32972;?#26412;?#20013;?#19979;降,到19年1H基本?#31995;?#20102;1.4元?#31185;?#30340;级别。这个主要来源于几个方面:一是对分拣设备的?#20013;?#25237;入,二是通过网络优化,减少中转点,增加单车效率(韵达把转运?#34892;?#20174;原有的80多个缩减到了54个;运输线路从4500条减少到3900条,用更少的中转与线路,承接近乎2倍的业务量)。

快递的节点是根据全国相对离散均匀的货源而设计的轴辐式分拨网络。而更大一部分的货?#24418;创?#32593;,相比快递货量也更加不均衡。未来,针对这些货也一定也会出现的新节点。?#28909;?#20043;前的汽配城同时承载了交易,仓储和流通的功能,如果交易触网,那么汽配城这个节点就不一定是针对仓储和流通功能的最优解了。

总结来说,物流赛道的诞生依赖于新的货、新的科技、新的模式以及新的组织管理方式,但说?#38477;?#37117;是在一定服务质量的前提下如何做到边际成本最低。而?#26102;?#30340;关注度也会随着成本赛道企业边际成本的递增而递减。

这就是为什么快递最先大规模登录?#26102;?#24066;场,网络快运次之。之后是一级市场的城配、区域网整合和专线整合平台。最后到一些垂直行业的运力网络,?#28909;?#22823;宗和集装箱。到现在,新的“货”带来的红利基本上已经?#36824;?#20998;,快递在几轮淘汰赛后CR8已经到80%以上,头部效应明显,而阿里的?#20013;?#20837;股也预示着商流的掌控者对于物流企业即将进行更加深度的改造。除了?#20013;?#30340;科技投入和在确定货量的线?#39134;下?#36710;,快递公司基本上也得在牙缝里抠利润了,?#28909;?#33829;业点转让和罚款之类。快运的几个层次也比较明晰,高值小?#34180;?#24179;价小票,以及存量资源整合而来的网络也都完成了数额可观的融资。

在“无风口时代”

物流行业还有哪些机会?

“无风口”确实有点标题党了,更确切的说法是“在主干网运力起网完成后,还有什么机会?”

首先,技术创新的机会是一直存在的。在物流的履约?#26041;冢?#26426;器替人的场景广泛存在,货到人的AGV是电商?#20013;?#27714;的产物,适用于标仓的AGV或者无人叉车也是很好的通用型技术标的。除了“替人?#20445;?#20854;实还有很多渐进式创新可以让人效大幅提升的优化方案,在这里不一一列举。除去比较可见的颠覆式的创新,有的技术创新不那么明显,却可以创造新的货。

早前,在不添加化学制剂的情况下,牛奶只有在4度及以下的环境中储存,才能够保鲜 20-36 小时。这就把牛奶的流通半径限制在了农场?#27573;?后来巴氏?#26412;?#20026;牛奶的短距离运输提供了可能性,玻璃瓶装牛奶、以及以牛奶生产为核心的城郊经济,相继而生。利乐的超高温灭菌技术使得牛奶常温状态下保存6个月,使得牛奶可以全国流通,?#20179;?#25509;促成了牛奶的两个巨头。而利乐在整个产业链中也获益颇丰。新的货以垂直赛道出现,如跨境和生鲜(冷链)。

新的货一定需要新的节点(新的物流资产和操作方式)和网络去服务,只?#36824;?#36215;网路径各异罢了。

另外,除了 “新的货?#20445;?#33509;能将市面上分散的存量货源进行整合,创造新节点(?#28909;?#20179;),改变物流链路,将货聚到一个节点,也能获得规模效应。?#35789;?#27809;有运营上的效率提升,也能在资产集采、耗材集采和梯度利用以及金融上面挣到一些利润。说?#38477;?#36824;是由于聚合带来的全行业交易成本的降低。至于怎么聚合要看具体行业的痛点和趋势。

?#28909;?#26377;的行业痛点是金融(这个比较普遍),那么谁能够解决货主的?#24335;?#38656;求,把整个货物链条做到可控、可溯源、可处置,自然也就拥有了让货物移仓和改变物流链路的权利。当然这也要求货本身具备一定金融属性(可流通性)。

再?#28909;?#21512;同物流。其实传统合同物流也是起到一个资源聚合和信任中介的作用。但由于定制化服务、资源区域化、以及?#20284;?#38271;限制,企业也大都难以做大。之前也有很多大佬发文讲了合同物流的破局之道,在此不再赘述。从边际成本的角度来看,一个是获客的时间成本,对应到销售人效;一个是方案能力,对应一家企业需要花多久能够做出让?#36861;?#28385;意的方案,再就是履约能力,对应的是下面的揽货端和落地配如何规模化的服务各类客户的定制化需求。所以谁能显著的提升合同物流的销售人效(销售agent化)、方案生成(行业解决方案模块化)和履约能力(仓内操作管理,出场物流大通道合并等),谁就能实现合同物流货的聚合。

这里很多数字化的合同物流都在强调数字化的“可视?#20445;?#28982;而?#23548;?#19978;“可视”并不能产生?#36861;?#30340;溢价,也不能成为一个合同物流企业拿下订单的关键。核心还在履约。如何让SaaS或者系统高效的指导和控制末端操作人员的行为,并?#20063;?#22686;加管理层级才是履?#38469;?#23383;化的关键。这里还会涉及到组织变革。数字化要深入到履约?#26041;冢讯杂?#25805;作人员的激励和?#22836;?#25968;字化到对于他完成每一个动作的激励和?#22836;#?#23601;能?#22836;?#24456;多?#20102;?#30340;产能,从而降低价格。(毕竟?#32422;?#27604;才是留住?#36861;槳职?#30340;持久之计)。美国的CH Robinson,平均客户签约年限在十年以上,这个发展的空间无论从?#25215;?#36824;是规模来看都还有很大的空间。

最后,一些新的运力起网模式也在出现。?#28909;?#22522;于算法系统调度的城配网络或者干线整车网络。非网络干线的整?#31561;?#35201;成网,一定不是基于规则的一个轴辐式双边对开网络,有可能需要三个或者四个城市才能实现动态串联。在城配的?#26041;?#31867;似,干线同样变成了动态的?#29992;?#36710;队,而末端是最适合小路的电三轮,中转是虚拟的接驳点。

货的整合是?#26377;?#27714;端出发,希望通过数字化全网的“货?#20445;?#25214;global最优解;而这些新运力是?#26377;?#27714;端出发,希望动态的在全网货中?#19994;?#36866;合自身运力池的货池local最优解,并给予定价。这有点类似早期的图像识别,在数据有限的时候,算法至上;当数据饱和之后,一个一般的团队也能做到80-90分。另外,管车和管人对于算法驱动的团队也是一个挑战:调度上省的成本能不能?#34892;?#35206;盖复杂度上升后的管理成本和杂费还是一个现实的问题。

结语

风口一直都在。只?#36824;?#30456;比于颠覆性的技术创新,物流行业更多靠的是深耕场景发掘?#24418;?#34987;满足且快速成长的需求,或者是更好的履约模式和组织方式。这里面有很多坑,也需要摸着石头过河。最后提到的几个方向其实都还没有被验证,但这个行业不乏优秀的创业者不停的思考迭代,?#32610;?#30772;局之道。

这里想起《长安十二时辰?#38450;?#38754;的一句话:

“你?#32422;?#36873;的路,分不清楚对错的时候,就记着两个字,不退。”


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