电商工厂,是互联网和制造业融合的一种形式。在整体零售低迷,电商流量见顶的情况下,电商平台向外扩张,将目光关注到产业链上游。在电商平台的教育下,直连工厂,尽可能消除中间环节,为消费者带来实惠的商业模式正被广泛接受,甚至成为“性价比”的另种表述。
不过,互联网平台与制造工厂之间的断层,也不可避免地显现了出来。
改造工厂第一阶段陷入困境
谈电商工厂,绕不开网易严选。2016年,网易严选诞生,号称“国内首家ODM模式电商”,与大牌制造商直连,剔除品牌溢价和中间环节。由于跟无印良品相似的产品风格,网易严选一上线便争议不断。
很大程度上,网易严选的成功要归功价值观营销和代工厂的“主角光环”,它把ODM贴牌和大牌代工厂这些行业信息首次带到普通消费者眼前,借势大牌代工厂概念来降低消费者的信任成本,也突出了自己的核心竞争力。
随之而来的是阿里、京东,分别推出了淘宝心选(2017年5月)和京造(2018年1月),并且像亚马逊一样让自有品牌寄生在平台上。
国内产能供过于求,而代工厂通过模块化设计和生产,完全可以满足不同品牌产品的差异化。总之,在外贸遇阻、产能过剩以及电商平台的倒逼下,电商工厂依托国内“强制造、弱品牌”的供应链,尽可能作为消除中间环节,为消费者带来实惠的一种商业模式被广泛接受。
不过同类电商越来越多,网易严选的问题也逐渐显现。网易严选产品设计简洁,也因此让消费者难有重复购买的欲望,复购率下降再加上新用户增长较慢,不可避免产生大量库存,虽然产品生命周期长,同时会阻碍新品开发。去年,网易严选开始入驻天猫、京东甚至拼多多,且由于大力促销,但网易电商毛利率持续走低。
而原因,则是网易严选做得太重了,甚至比传统企业的模式还要重。
从虎嗅·高街高参了解的信息来看,网易严选的部门设置,产品开发流程,再到与供应商的合同、账期的制定,都没有超出市面上同模式品牌的框架。单从商业模式而言,网易严选的突破性有限。为了与大牌代工厂合作并保证质量,网易严选与供应商都是直接是签订三至七年的战略合作协议,然而应对市场需求进行快速而灵活组货,恰恰是买手+ODM模式最核心的价值。
从“去品牌”到“造品牌”
于是网易电商来到第二阶段:网易考拉工厂店。
网易考拉工厂店于2017年9月启动,定位是优质制造的品牌孵化器,以数据指导工厂设计与生产,为制造商提供保姆式服务以及品牌打造,其全球合作工厂已超过200家,主要涵盖服装、家居、个护、食品等9大品类。
网易严选和网易考拉工厂店与网易严选定位非常类似,也是在每个类目选择1—2家优秀工厂合作,不过相比网易严选,网易考拉工厂店解决了三个问题:
1.库存问题。货权属于工厂而非平台。
2.利益一致性问题。品牌和工厂之间是一定会有试探与博弈的,外行的互联网公司也未必能发现生产存在的问题。而工厂作为商品销售主体后,双方的利益一致,并且那个工厂即是生产方也是品牌方,缩减了中间流通环节。
3.发展空间。网易考拉为工厂提供仓储配送、运营、客服、IP设计及内容等平台资源,避免了网易严选重资产运营及规模不经济的问题。
同样选择的还有淘宝心选。去年12月,淘宝心选总经理张棣表示淘宝心选要孵化制造型零售品牌,也是在试水自营之后,进行经营能力和平台资源的开放变现。
一个“双品牌”是在工厂里。虎嗅·高街高参去网易考拉合作的工厂参观时跟工厂人员交流了解到,这家给奢侈品做羊绒服饰代工的工厂与网易签下了长期合作协议,在网易考拉上推出的自有品牌会专供考拉渠道,但这家工厂的自有品牌不止,在别的渠道还经营着其他品牌。
另一个“双品牌”则体现在零售端。工厂品牌知名度较低,消费者的购买意愿,很大程度是来自平台品牌的背书,工厂品牌商品的设计、价格等都受平台影响,就和渠道定制商品一样,这些工厂品牌对电商平台的依赖性比“淘品牌”更甚。
显然,工厂不会把鸡蛋放到一个篮子里,它们的核心诉求是更低的成本更高的差价以及更大的市场,驱动其合作的根本原因是电商平台带来的订单。
电商巨头加速布局工厂
C2M,即消费者到工厂,将客户和制造端直接对接,尽可能砍掉中间环节,快速、低成本响应客户的定制化需求。电商平台手握消费者大数据,如果与制造端数据打通,能否实现C2M,解决一直以来困扰零售行业的库存?
“拼工厂”VS天天特卖
库存的产生是因为需求的不确定性。通过拼团预售延时发货,拼多多以类似“集单”的方式锁定一个相对确定性的商品需求,工厂再进行规模化生产降低成本,以最短的路径和时间送到消费者手中,形成新的商品流通模式,力图趋于零库存。
去年12月,拼多多发布“新品牌计划”,拼多多表示会给代工厂在一定范围内倾斜流量、推荐位资源,以增加商品曝光度,支持其品牌化建设。拼多多方面还表示,对于加入“新品牌计划”的工厂还将引入可视化平台,即通过直播打通生产端与需求端之间的信息流,计划在2019年重点扶持100家“拼工厂”。
从ToC端逆向整合工厂,并完成销售,阿里的C2M项目与拼多多类似,目前来看更像是防御体系搭建的一部分。去年11月,淘宝旗下的天天特价宣布升级为天天特卖,并对中小工厂进行IoT数字化改造,称将工厂产能数据与网店打通,前端卖多少,后端产多少,可以基本做到零库存,仓储成本降到几乎为零。
拼多多与阿里都强调工厂产能在线可视,并与平台销售数据实时打通。不过道理都明白,如何改造工厂就是另一回事了。
相比拼多多,阿里的改造方案更成熟一些:通过视觉识别来实现工厂生产透明化和产能数字化。阿里给工厂提供摄像头、交换机、边缘服务器和网关等配套硬件,搭载多种算法的摄像头会持续扫描生产线,视频数据在本地和云上协同计算,然后把结构化的核心数据上传到云端,进一步跟消费平台进行实时打通。
淘工厂ToB,小步慢跑
因为平台卖家对OEM、ODM代工的需求,阿里较早地接触了代工厂。“淘工厂”诞生于2013年,是阿里1688事业部在卖家与工厂之间搭建的撮合型B2B平台,快速匹配卖家订单和工厂产能,进而帮助卖家快速响应消费者需求。目前“淘工厂”上的工厂数量在3万家左右,阿里希望借助平台上商家生态的天然优势,打造全中国最大的服装类供应链服务平台。而阿里的新制造探索,也正是从“淘工厂”上的优质合作工厂开始。
改造项目由阿里云、天天特卖合作,阿里云IoT方案的负责人郑旭此前曾在“全球最大代工企业”工作十余年。郑旭对虎嗅·高街高参表示,其团队依主要聚焦纺织服装、机械加工等制造行业的改造。目标是提供低成本,快部署和易运维的轻量工厂数字化解决方案,从0到1建立平台,跟合作伙伴一起服务中国80%的中小企业,实现更多的工厂的接入。
郑旭表示,“国内有大量中小工厂,只有数量上来了,平台的价值才能体现,当然,相对而言中小工厂更有意愿接入平台,并接受非定制化的应用。”他说,“传统做法来做流程追溯,一般都是用条码或RFID,摄像头改造是一个轻量级非侵入的解决方案,可以让工厂达到一定程度的产能数字化,进行实时信息可视及互动。”
“改造一家100人左右的工厂的硬件成本在5万左右。”郑旭认为这个价格能被大部分工厂都能接受,并且还可以搭载多种算法进行拓展。在接受改造之后,工厂排产效率提升6%,由于链路透明并且按需生产发货及时,整个供应链上的库存可以降低10%。
目前郑旭团队已完成100家“淘工厂”的部署,他认为改造的最大价值,是工厂生产的透明化带来管理效率、协作价值的提升。
电商工厂背后的“断层”
相比制造业,互联网公司更懂如何与消费者交易/交互,电商工厂是从消费端拉动制造端的尝试。换而言之,电商工厂应该是电商服务工厂,互联网服务制造业,但在每个案例中,我们都看到了互联网与制造业之间还存在天然“断层”。
1.供应链断层
电商平台与代工厂的合作并没有想象中的紧密。工厂的核心诉求是订单和生产利润(更低的生产成本,更高的出货价格),但在生存压力下,代工厂不可能放弃品牌方的大订单,这是他们的主要订单来源,会优先考虑这部分订单的稳定性。
除非电商平台能给代工厂足够的订单,不然双方的合作是缺少保障的。这也是目前跟电商平台合作密切的多是中小工厂,大一些的代工厂仍选择订单形式的合作,即使改造也是单独分出一条生产线做尝试。
2.人才断层
即懂互联网又懂传统制造业的人才太少。就比如说阿里,据了解阿里虽从自身组织管理中沉淀出中台系统,但能懂行业、懂业务,去给企业做业务拆解和中台搭建的人才也是非常少的。而互联网离制造业的距离更远,以至于两个行业“语言”都不同,大家都说“产品”,但指的却不是同一个概念。
新生产要素的加入必然会产生新的生产关系,这将涉及到员工的薪酬分配,以及组织管理的变革。就目前来看,新生产线的设立,工厂和互联网的磨合,已经对员工的能力和生产积极性带来影响。适应新的生产关系需要新的组织架构,这对家族式民营企业会是巨大的挑战。
3.行业属性断层
去年9月,马云在云栖大会上阐述了“新制造”概念,一石激起千层浪。不过,国务院发展研究中心的一篇评论认为,马云所提出的“新制造”并没有多少新的内容。
我国新一代信息技术和信息化人才和资源主要集中在BAT等互联网企业中,在推进工业互联网的思路上,互联网行业与制造业是截然不同的。
富士康、红领、海尔这些在智能制造上颇有建树的企业,都是在自身有足够的工业基础和制造经验后,才能在某一领域进行突破,将能力向外开放延伸。而BAT,则想先寻找行业70%的共性问题,想拿出行业通用的解决方案来大规模推广。
在国际上,谁主导制造业变革也是有差异的。美国从信息端通过大数据分析等工具“自上而下”的重塑制造业,德国则是从制造业出发,利用信息技术等手段改造制造业的“自下而上”的思路,更看重实体经济对国家的重要性。
电商工厂,是互联网服务制造业“自上而下”的试水,而在当下,互联网公司没有必要去纠结行业能力,我国的制造业的特征是“大而不强”,大量中小企业,需要的是用得起、能真正带来效益的的技术。
不过,往往行业共性之外的30%,才是决定企业能否脱颖而出的部分。因此,互联网公司未来必然会在行业知识上遇到阻碍,如果连理解问题都做不到,更何谈解决问题,以及教AI解决问题。到那时候,互联网公司就需要真正去做一做制造业了。
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