▌事業群 ( BU )
不同事業群因結構不同，可能導致利潤、成本的差異。比如同樣的產品在B2B事業群可能單價較低，但同時物流成本也因為經濟批量而可以被壓低，而在B2C事業群則相反。
▌客戶 (Customer)
不同客戶對服務的需求不同，可能導致成本的差異。例如，客戶A的單次下單量較大、下單頻率較低，單位成本可以壓得比客戶B來的低。
▌產品 (SKU )
低價值產品 (Low-ticket) 的銷售可能需要更高比例的營運、物流成本，例如包裝、促銷、配送。產品也會因為包裝的不同導致能否與其他物品一同包裝共同分擔配送成本。
▌市場 (Market )
不同地區可能會因為物流商的服務成本不同而導致配送成本有所差異。在美國，靠近市區的門市也會能會因為分區定價而有所不同。
Profitability Model In Notion
我用了Notion裡「關聯 」+「Rollup」作出第一版Order-level的利潤模型。更新Order-Line內的品項數量，關聯product info的單位價格(Selling Price)和銷貨成本(COGS)，計算出毛利( gross margin )，並在Order Header裡呈現訂單的總毛利，之後會持續加入進出貨運費、撿貨成本等細節。
Customer profile有經驗的分析師除了對專業工具技能熟稔外，對於公司的客戶需求輪廓一定要非常了解，尤其為公司帶來大部分營收的前幾大客戶就更不用說了。要了解到什麼程度呢？以B2B電商來說，營收、cost to serve、profitability 、sku mix、季節性變化是基本功，進階一點的像是AOV、sales per case、整箱/散裝比例、fill rate、split shipment rate 、carton per shipment 等指標。我自己是會在作下一層in-depth的分析，比如profitability by sales band、多少比例的訂單是純整箱、多少比例的訂單是一趟出貨、cost to serve by delivery carriers。這些指標能幫助我們在有新的業務機會時快速模擬並掌握對於公司和客戶端的影響，在沒有新業務時也能分析改善成本結構的機會
Gross Unit vs Net Unit在計算「服務成本」(Cost to Serve 定義見留言處)時，除了計算總量(總銷售額、總成本)外，了解「數量單位」(unit)的 定義對於正確計算單位營收或單位成本也很重要，常見的數量單位像是 總數量(Gross Unit)、淨數量(Net Unit)，請詳述兩者區別，你會使用哪種unit當分母計算"單位營收"、"單位供應鏈成本"?
Gross Units = Net Units + Return (Or Refund) Units了解這Gross Unit 和 Net Unit 的差異有助於我們在計算Cost to Serve時更能精準地體現單位營收、單位成本等指標，進而有效地進行橫向比較，比如產品A vs 產品B的單位供應鏈成本的比較。
▌營收 由於退貨或退費，公司實際收到的錢是在Net Units基礎上的，因此在計算單位營收時需用Net Units。
▌配送成本 配送成本比較特別，因為公司是確實有出貨給消費者，而後再被退貨回來的，因此在計算單位配送成本上可以分兩部分，正向物流和逆物流，而不是直接看Net Units。以下我們會用兩個範例分析差異
1. 退貨
- 消費者下單10個，後退貨1個，淨營收為$90。單位營收為 $90/9 = $10。若錯誤使用Gross Unit會變成$90/10 = $9，低估$1。
- 配送10個單位過程產生$10運輸成本，單位配送成本為 $10/10 = $1
- 退貨的逆物流成本為$3，單位退貨配送成本為 $3/1= $3
- 總共花費$13運送成本上，單位總運送成本為 $13/10 = $1.3
- 退貨的那個單位共花了$4
- 如果逆物流成本為客戶負擔，則單位總運送成本為 $10/10 = $1
2. 退款但不退貨 (沒有逆物流)
- 消費者下單10個，在出貨前申請退款，淨營收為$90。單位營收為 $90/9 = $10。
- 配送9個單位過程產生$9運輸成本，單位配送成本為 $9/9 = $1
- 相對單純，因為退款的單位並無實際參與正向物流和逆物流部分。
庫存相關的成本我們評估庫存相關的成本的時候常會看以下兩個數字：
1. Inventory carrying cost (holding cost) 平均庫存價值 * WACC
2. Inventory space cost 平均庫存在物流中心占放的空間或footprint
思考看看什麼樣的產品這兩個數字都很高，什麼樣的產品1很高但2不高，什麼樣的產品2很高但1不高? 對於公司的影響是什麼？
這兩個數字的共通點是以「平均庫存」為基礎，因此數字比其他同質產品高的話一定是周轉率低，原因可能是本身需求下降、預測失準(預測過高進太多貨)、供應商一求較高的最低購買量，可以朝這些原因去下手，改善存貨的周轉率，降低平均庫存水位。回到正題，既然皆是以「平均庫存」為基礎，那會造成兩個數字的差異就是所占空間 vs 本身價值了
▌1很高但2不高: 比如高端電子產品、名牌包、珠寶，單價高但體積不大。這類產品除了會讓企業積壓金流外，可能還會有額外的防盜與安全管理成本。有些甚至會因為希望集中管理導致無法大範圍鋪貨，也增加配送成本。
▌2很高但1不高: 比如非常占空間但單價較低的產品如bubble wrap、衛生紙、瓶裝水等。這種產品如果供應商有MOQ的限制，會讓物流中心的空間壓力很大，可以透過供應鏈的重新設計比如Hub-To-Spoke網路來減輕庫存壓力。
▌1&2 都很高: 高單價且佔空間的家具、家電，除了透過供應鏈的重新設計來改善庫存外，也可嘗試與供應商合作，比如採 Consignmment (寄賣)的模式，供應商將貨品存放在零售商的門市或倉庫，但所有權仍屬於供應商，只有售出後才付款給供應商。
RFQ support在B2B電商支援業務/Pricing team RFQ時，供應鏈端除了評估相關成本，還會評估什麼，會給出什麼其它面向的callout?
在B2B電商支援業務/Pricing team RFQ時，供應鏈端除了根據input協助了解成本結構。客戶端是否有足夠的空間收貨? 若與其它客戶的產品、資安上有衝突，如何透過現場管理解決？需要第三方的解決方案嗎？比如某些收貨地點須與第三方物流商配送。還需要在內部營運端協調，比如說確認物流中心人力、空間安排，配送運能足不足夠？提供的產品性質需要專業揀貨技術、額外的設備支援嗎？ 簡單來說，除了了解要花多少錢服務（cost to serve)，更重要的是營運上作不作的到，這常是沒在現場的分析師常會忽略的本質。
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