B2B電商的業務主管來詢問是否能透過達到更好的供應鏈效率（經濟批量）為出發點說服某現有客戶訂購更多我們的商品並給予其折扣或返利？
▌現狀(（baseline ))評估：建立清晰的數據基準
要進行任何有效的敏感度分析，第一步是深入了解現有情況，並建立清晰的數據基準。以下是幾個關鍵指標需要掌握：- 單位訂單金額 (Average Order Size, AOS)
客戶目前平均每筆訂單的金額是多少？這是了解客戶購買模式的基礎數據。
- 每趟運輸箱數 (Cartons per Shipment
客戶每次訂單配送的平均箱數為何？配送頻率和箱數會直接影響物流成本。
- 產品組合 (Assortment Mix)
客戶訂購的產品範疇和種類是否多元？某些組合可能更適合提升供應鏈效率。
- 配送和倉儲成本 (Delivery & Distribution Cost Per Carton or Rate)
每箱的配送與倉儲成本是否有具體數據？除了每箱(Per Carton)的配送與倉儲成本，也有些組織會以成本占銷售額的比重(Rate)作為衡量、報價標準。
這些數據是衡量經濟批量的核心指標。透過對上述指標的詳細盤點，可以清楚了解目前的供應鏈效率，並進行後續的敏感度分析。
▌回顧歷史資料：尋找規模效益的蛛絲馬跡
深入分析歷史訂單數據可以幫助了解客戶過去是否因訂單規模增加而展現出更佳的成本結構。幾個可能的影響因素包括：
- 產品購買的差異
客戶是否在特定時期購買了不同組合的產品，而這些組合降低了配送成本？或是單價較高導致Delivery Rate 較低 (分母Sales較低)?
- 物流價格變動
過去是否因為物流商的定價策略而導致某些訂單成本較低？
- 鋪貨決策影響
與歷史數據比較後，目前的鋪貨決策是否需要再優化以減少遠程運輸（out of zone delivery)或 拆單（shipment split)的狀況？
這些歷史資料不僅有助於理解現有問題的成因，還能為分析提供方向。
▌同業橫向比較
若能找到類似客戶的成功案例，對於進行分析上會很有幫助，比如某同業(e.g. 另一家銀行或服飾商)在購買品項&總金額類似，但購買頻率或每單金額尚有顯著差異。
- 是否有達到了更高的供應鏈配送效率？
- 是否能作為「模範生」成為參考對象？
具體而言，可以比較這些「模範生」的平均單筆金額、每次配送箱數以及配送成本率的表現，並觀察其產品組合和下單頻率的特性。如果能找出關鍵差異，這些洞見可以作為分析指南，幫助我們了解我們能夠提升的供應鏈效率的極限。
▌產品性質
現有的產品組合也可能對供應鏈效率提升帶來影響。例如：
- 專屬產品（Proprietary SKUs）過多
如果客戶訂購的商品多為僅供其專屬的SKU，則無法將這些產品的成本分攤到其他客戶的訂單上，難以形成經濟規模。 - 整箱產品比例高：
如果訂單中有過多整箱產品，而這些產品無法與其他商品合併打包（Carton Consolidation），那麼物流節省的幅度將十分有限。
謝謝您花時間將此篇文章讀完，若覺得對您有幫助可以幫忙按個讚、分享來或是珍藏喔!也歡迎Follow我的Threads/ FB，持續追蹤生產力工具、商業分析、商業英文的實用範例，提升自己的職場力喔!
