零售场景梳理和运筹优化工作经验总结

亡羊补牢不为迟

由于工作岗位变动的缘故，暂时要告别零售场景了。当初自己没想太多就一头扎进了“新”零售这个场景，迄今为止都没有针对零售场景做一个通盘的梳理，现在补回来，以期给后入者一个参考。

但其实，也没必要苛责自己。当初作为一个刚出校门的小白，没有贵人指点，本就很难做出全面的判断。大多数人都是边走边看边思考，唯一不同的是，我还希望把思考的结果梳理出来，然后传递给每一个可能需要的人。观点可能不全面甚至不对，但也是一个过来人的心得体会，最差也能作为大家做判断时的一个输入，哈哈。

好了，进入正题。

零售行业规模大

根据2021年10月开始实施的国家标准《零售业态分类(GB/T 18106-2021)》，零售主要指的是面向最终消费者（如居民等）的消费活动。按照有无固定营业场所，可以分为有店铺零售和无店铺零售两大类。其中，有店铺零售可以细分为便利店、超市、折扣店、仓储会员店、百货店、购物中心、专业店、品牌专卖店、集合店和无人值守商店等10种零售业态；无店铺零售包含网络零售、电视/广播零售、邮寄零售、无人售货设备零售、直销、电话零售、流动货摊零售等7种零售业态。

接下来通过一组数据直观感受一下零售行业的规模。此处，我们姑且假设网上零售等同于网络零售，并且社会消费品零售等同于零售大盘（因为没有查到网络零售和零售大盘的直接数据）。

从上表中，至少可以得到三个结论：
（1）零售在GDP中占比约40%。这是一个非常大的比重了。所以这件事情本身，确实是非常重要的，直接关系着国计民生。
（2）2022年网上零售额的绝对值为13.8万亿。这个数值可能还是不太直观，我们再稍微对比一下。沃尔玛是薄利多销的代表，其在2022年的总销售额5727.54万亿美元，净利润为136.76亿美元，利润率为2.4%。即使我们降低利润率至1%，那么13.8万亿销售额也可以带来1千亿+的净利润。京东是“2022中国网络零售TOP100”中的第1名，其年销售额为8千亿+元，按照1%标准转化为利润的话，预计可达80亿+元。所以该场景对公司来说是非常有吸引力的。
（3）网上零售额在整个零售中占比约30%，增速逐渐趋0。这个和我们的直觉是不太一致的，如火如荼的互联网+，经过国内互联网大厂对零售行业十余年的改造，才将网络占比变为30%。根据中国互联网络信息中心发布的《第51次中国互联网络发展状况统计报告》，截至2022年12月，中国网民数量为10.67亿，网络购物用户为8.45亿。所以人口基数已经非常庞大，再想提升网上购物的占比，困难重重。市场没有了增量，公司为了各自发展，就只能“互卷”了。

卷出零售新高度

既然要卷，首先就得知道零售可以朝哪些方向卷，那就必须理清楚零售的发展历史。这里比较推荐刘润的《新零售：低价高效的数据赋能之路》，本节主要基于该书的内容，进行梳理。

零售被定义为连接“人”与“货”的“场”。最早的场是集市；然后增加了百货商场和连锁超市等；现在又增加了电商平台。随着场的演变，能够被连接的“货”的种类变多了，“人”的规模也变多了。

接下来分别从“人”、“货”和“场”来理解一下零售。
$$人：流量\times 转化率\times 客单价\times 复购率$$
这个比较容易理解，就不多赘述了。
$$货：D-M-S-B-b-C$$
D=Design，设计；M=Manufacture，制造商；S=Supply Chain，供应链；B=Business，大商场；b=business，小商店；C=consumer，消费者。

以上是一件商品从设计、生产到消费市场的完整链条。

$$场：信息流+资金流+物流$$
这是个新定义，举个例子说明一下，我们去超市买某件商品，会摸一摸手感品质，看一看是否过期等，这是“信息流”；觉得不错，把它放进购物车，推到收银台付钱，这是“资金流”；购买后，自己开车或者坐超市班车回家，这是“物流”。

有了以上的基本认知后，我们看一下，到目前为止零售都有了哪些新玩法。

为了便于理解，此处举个实例：Costco。Costco是世界第二大零售商，在2017年《财富》美国500强排行榜中，Costco名列第16位。在短路经济方面，Costco直接从制造商（M）采购，陈列在自己的卖场（B）里，短路了中间的供应链（S），提升了链条的效率，属于M2B；在数据赋能方面，Costco会通过大数据选择它认为有“爆款”潜质的商品上架，且包装大，量也足，能给消费者带来极好的体验；在坪效方面，通过会员制，提升了转化率和客单价，低价格高品质又能促进复购率，使得其坪效可以达到沃尔玛的2倍。

Costco代表的是一种以会员制为基础的零售方式。其核心盈利模式不在于商品本身带来的利润，而是会员费的收入。该模式目前已经基本跑通，类似的公司还有沃尔玛的山姆。

国内比较火的另外两种零售模式是：即时零售和社区团购。即时零售主打的是半小时/一小时达，目前做的有模有样的公司有盒马鲜生、叮咚买菜、美团买菜和朴朴超市等。该模式目前还没有完全跑通，各个公司都有不同程度的亏损，之前凉凉的每日优鲜就是一个例子。

社区团购的灵魂是价格实惠。在2020年前后，有大批玩家入局社区团购，比如兴盛优选、十荟团、京喜拼拼、淘菜菜、美团优选和多多买菜等。不过该模式烧钱太快，到现在为止也没找到盈利的门道，目前在市面上还占比较大份额的就只剩美团优选和多多买菜了。

运筹优化实践经验

鉴于零售行业的大规模，以及持续探索的“新”零售，运筹优化的相关算法是有一定发挥空间的。如果看零售的那张大图，其实很容易发现，运筹优化算法能够发挥的地方，主要是短路经济中的S模块，即供应链优化。

从问题场景来看，运筹优化可以应用于门店选址/规划，提升营业收入；可以应用于人员排班/定编，提升人效；可以应用于人力/资源的实时/定时调度，提升自动化效率和最优性。

从技术栈使用频率来看，最广泛被用到的的两大类算法是整数规划和启发式算法，梯度类算法较少涉及。

从关联技术来看，结合度最高的是机器学习算法，很多地方都需要预测的结果作为运筹优化算法模型的输入之一。

从实践难度来看，相比最佳的建模设计，落地后的算法采纳率往往是个更大的挑战。
造成这个现象的主要原因，目前的理解是：问题本身可能确实是个比较复杂的，但是在添加了比较多的现实约束后，问题被退化为了规模比较小的问题，业务侧基于自身经验设计的算法效果已经很好，算法能够带来的额外收益较小，甚至会降低业务侧的灵活性。

从价值体现来看，对业务有提升，但其上限大概率受限于具体的运营模式和流程；提升点主要表现在两个方面：流程自动化和结果指标更优。