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2009年阿里巴巴開創性地推出了雙十一購物節，當年的成交金額是僅5000萬元，包裹數量約為26萬；十年後，兩個數字分別達到2684億元和12.92億個包裹，增長的倍數更是達到了驚人的5000倍。相比而言，亞馬遜2019年的超級會員日（Prime-Day）在48小時中實現了71.6億美元的銷售額和1.75億件的銷量，僅僅是2019年雙十一銷量的七分之一。這對參與雙十一的商家和消費者而言，是一場狂歡和盛宴，但對於電商物流及快遞企業則是一場供應鏈的大仗和硬仗。
另一個可見的事實，受到社交電商以及新零售、直播等對傳統電商的推動，快遞行業整體仍然處於快速增長過程中，中國領先的快遞企業在2019年前三季度的增速都接近或超過20%，而第四季度的雙十一毫無疑問則成為了各家電商物流和快遞企業直接比拼最好的舞臺。我們認為商家在前端進行人貨場的變革的同時，在大後方電商物流和快遞企業也需要同時需要在人（改善消費者體驗）、貨（大資料智慧預測）、場（改造倉儲和運輸資源）三方面對供應鏈進行調整以應對雙十一的超級流量，避免爆倉，更好地提升客戶體驗。
資料：銷售智慧預測
雙十一期間，由於商家安排的促銷活動及推廣主題，會導致主推款出現爆款更“爆”的現象，對主推款，電商物流企業需要協助商家做好爆款的判斷和銷售預測。
雙十一至少提前一個月開始收集資料，根據前期的預熱及預售活動，判斷雙十一主推爆款，備好充足的貨源。銷售預測將是核心，利用大資料進行智慧預測，可提前預測貨量，綜合考慮歷史銷量、消費者瀏覽商品、新增購物車、新增收藏夾、參加商品預售等行為等各方面因素，做出判斷。
同時電商物流企業需要時刻提醒商家關注店鋪情況，根據店鋪預售及時調整備貨情況，節前每週甚至每天動態更新預測，並按周調整庫存。如菜鳥設計智慧供應鏈大腦，商家不僅可以看到每個商品全生命週期的“健康狀況”，哪個商品將成為爆品、哪個商品要及時清倉，還能收到實時預警和針對性的解決方案，讓商家可以進行實時監控與分析。
大資料及機器學習將為進一步提高預測準確度提供了更好的武器。相比傳統的時間序列分析以及迴歸分析方法，基於機器學習的預測可以在歷史銷量的線性組合之外，考慮更多的非傳統變數，能將模型從線性模型擴充至非線性模型，對影響關係的描述結構更豐富（如決策樹、迴圈神經網路、卷積神經網路等），解釋力更豐富。科爾尼曾經幫多家消費品企業開發了專用的基於機器學習的預測模型，預測準確率可以提高30-50%以上。
資源：全網優化及協同
考慮到雙十一期間部分SKU的銷量將同比放大幾倍甚至十幾倍，如果為日常銷售建立的物流倉儲網路無法及時處理瞬間爆炸的流量，將產生爆倉，不僅僅影響消費者感知的服務水平，也極易出現差錯。
在雙十一期間，需要根據不同區域對不同產品的需求預測建立覆蓋區域市場/甚至城市市場（如直轄市和重點省會城市）的臨時倉/前置倉，根據不同產品的需求特點（主推款/非主推款、全國性產品/區域性產品）和歷史銷售情況對庫存進行靈活配置。越是核心產品和全國性產品，越需要在臨時倉/前置倉進行大量備貨，確保就近滿足消費者的訂單需求；反之，非核心產品及區域性產品可以考慮僅僅設定全國幾個大倉進行統一處理和發貨，從而減少對物流的壓力。
套裝與單品間的權衡也將是倉庫作業的難點。同時考慮到套裝產品的特殊性（若提前組合好，雙十一後產生滯銷可能導致較高的二次處理成本；若沒有提前組合好，雙十一期間斷貨後，可能不一定有足夠的人力資源進行組合包裝的工作），需要充分藉助預售，結合銷售預測對套裝產品的銷量進行預測，採取80/20原則，確保其中大部分產品提前準備好，並準備好相應的單品和人力，隨時在倉庫中進行組合包裝，滿足剩餘產品的需求。
另外，如何優化單一倉庫的處理效率也將是商家需要重點改善的環節。倉庫中倉儲區、補貨區、揀選區、打包區和分揀區需要區隔清楚，確保從倉儲到補貨到揀選過程中不斷貨，設定相應補貨區在每個揀選區位附近，在大倉進行對應揀選倉的區位進行大倉貨品的區分擺放；在系統中設定好庫存預警，自動提醒補貨，或安排單獨的理貨或補貨崗位進行巡倉做主動補貨行為，儘可能在揀選區域或貨架上置放更多產品以減少補貨頻率；採用密集貨架系統，通過“人機配合”，實現貨品邊進邊出，儲存密度可以達到傳統貨架的8倍以上；揀選區庫位的設定可以充分借鑑前期大資料對客戶購買習慣和偏好的分析，綜合商品銷量、品類和商品聚合度進行庫區優化，將最可能同時購買的產品放在揀選區的相近位置，減少揀選人選/機器的行進距離；設立多個相同揀選庫區增加揀選路徑，設定合理的波次揀選，加快揀選效率及待揀選週轉率。
提前對員工進行培訓，組織好預案，確保倉庫內不同工位的操作人員，如揀選、包裝、搬運等，可以在人員緊張的情況下可以互換工作。
倉庫中的自動化和智慧化也需要進一步升級，各大電商物流及快遞公司在雙十一前都在加快現有場地的改造和搬遷。百世升級了44套自動化分揀線，申通新建改造了超過60個轉運中心，圓通新上馬的自動化裝置比歷年總和翻了將近一倍，全國總的分揀流水線數量已經超過5000公里。
商品處理完畢出庫的線路選擇也至關重要。考慮到快遞公司的中轉中心將處理大量的來自不同商家的包裹，如果一旦產生延誤，將嚴重影響全域性時效，因此應該在兩方面做好準備：減少中轉環節及增加備選物流供應商。兩點之間直線最短，減少運單中轉節點，縮短運輸距離，這樣將大大的提升了效率與速度；此外綜合性選擇自身網路和外部合作伙伴，如落地配公司，在自身網路出現延誤壓貨時，迅速切換到備選供應商。以申通為例，其在上海準備7個操作場地，進行出港、進港操作，同時，制定了網點直髮方案，出港件量大的網點務必自跑直髮至末端轉運中心，減輕前端轉運中心操作壓力，提升出港快件時效。中通在地面車輛上加大投入，購買了超過1000輛帶有自動駕駛輔助系統的沃爾沃卡車，提高駕駛效率和安全性。
體驗：服務好最後一公里
消費者作為雙十一中最後一環也是最重要的一環，其客戶體驗至關重要。儘管消費者對“快”的需求從未降低，但“穩”也是消費者“快”之外的第二選擇，甚至在大促期間“穩”大於“快”，很多消費者希望購買的商品能夠在承諾的時間送到。
商家需要在設計從訂單產生到庫內處理到配送的端到端運營過程中，充分考慮消費者體驗，對位於不同位置的不同貨物可能的運輸時間產生清晰的預判，保證承諾時效的準確性，同時在端到端運輸中實現運送資訊的透明性。如申通快遞牽手阿里後，在技術迭代升級上進行了突破，將啟用全新的客服數字化管理系統，上線AI智慧客服電話機器人，可實現非工作時間託管形成24小時服務機制，最大限度提高高峰期的客服受理能力。
在最後一公里中，由於貨量的激增，傳統的入戶配送需要增加考慮延長配送時段和配送頻率，在傳統的一天一送/一天兩送的基礎上進一步提升，避免貨物積壓在配送站中。在入戶配送團隊也無法滿足配送需求，需要考慮多元化、可選擇的按需服務，如同時為消費者提供驛站預約上門，站點和快遞櫃自取等服務。以菜鳥為例，其升級了落地配品牌“丹鳥”，將協助快遞公司進行配送；而菜鳥驛站還將打造免費保管、刷臉取件、專人上門的多元服務。
另外大件與重貨的配送也是較難跨過的一道門檻，可以考慮利用專業的城配及物流公司處理，選擇合適的社群暫存點，提升資源利用率。
結語：資料+資源+能力彌補人貨場短板
面對雙十一的壓力，電商物流需要充分利用商家的資料，建立大資料分析能力，提供及時的、視覺化的供應鏈資料，並使訂單及庫存等資料可預測、可跟蹤，對車輛、倉庫和操作員工等資源進行科學調配和合理運用，不斷實時調整和優化流程，提升各流程環節績效，從而最終提升整體供應鏈效率，幫助商家在雙十一期間實現平穩流暢執行，提升消費者服務體驗。
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