商業分析解鎖: 供應鏈效率

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