繼京東與便利店大范圍合作之后，1號店與美特好的聯手，再次把便利店O2O的討論推向高潮。
小曹以為，京東與1號店選擇與便利店、超市合作切入O2O，遠勝過阿里、銀泰的結盟。不過本文并不想討論兩種模式的優劣、三方誰有未來，我只想說說便利店O2O 配送 的事情。
在京東去年宣布與唐久合作的時候，我暗暗為京東下了一著好棋高興。好棋，是因為我在2012年10月份的時候有過O2O創業的想法，想法的切入點就是便利店，京東和自己想法一樣當然是好棋。高興，一是自己的想法竟和劉強東這樣的大佬一樣，二是終于有人要來收拾那些偽O2O了，什么團購、點評、導航之類。
高興之余，也有疑惑：東哥這樣看中物流體驗的人，為什么容忍便利店商品的1小時 配送 時長?小曹以為，便利店能1小時送達的商品，是可以做到10分鐘送達的。即使便利店O2O十分流行之后。
不信?那咱一起分析一下。
1小時 配送 ，其實就是1小時送貨。既然是送貨，就有兩方面，一是送，二是貨。先有貨，才能送。貨從哪來?便利店。
便利店商品特點：除了蔬菜瓜果，都是標準品;滿足小區居民日常需要;SKU符合覆蓋區域居民的需求。
便利店商品包括：米面油鹽醬醋蔬果、零食飲料酒水、早餐主食方便食品、洗化用品、衛生用品、女性用品以及其他百貨。
便利店消費者：男女老少。
便利店O2O顧客：少年、青年、中年以及部分時髦老人。
為了讓分析有普遍性，我們假設男女比例、年齡分布平均化。
有商品，有顧客，下一步就是下單 配送 了么?也許吧，不過，下單的前提是什么?需求。我們先分析下消費者需求的特點如何?
小區居民通過便利店能滿足什么需求?吃喝，衛生，妝容，學習。這些需求有什么特點呢?小曹以為，是集中性和可預測性。
集中性
老頭老太和滿地爬的小孩自然是工作時間都有可能進店，不符合集中性。但他們也不是便利店O2O的顧客，與便利店 配送 無關。
少年、青年、中年，不論男女，工作日該上班的上班、該上學的上學，在家時間是早上、中午、晚上。休息日統統待在家里休息，學生寒暑假則是整天在家。所以這些顧客待在小區的時間、需要O2O的時間，是集中的。
這個結論應該沒異議吧?做飯的時候發現沒米沒鹽了才用到O2O，看球賽郁悶了需要啤酒才用到O2O，來例假了出不了門才用到O2O……在家的時候才有O2O需求，而在家的時間是集中的，所以O2O需求發生的時間也是集中的。
另外，需求量也是相對集中的。
假設一個便利店能覆蓋5000人。O2O需求產生的時候，顧客數量是按人數計算的么?不是。應該以家庭為單位計算。應該不會有家庭買鹽買3份，孩子一份，夫妻各一份吧?我們就按一個家庭3口人算，單身的有老人的就平均一下嘛。5000人是多少個家庭?1670個。
一個需求時段有1670個需求也叫集中?別著急，沒算完呢。不會有人天天做菜沒鹽，做飯沒米，比賽沒啤酒，例假沒準備吧?需求的產生總是有周期的對吧?考慮到女性群體，我們就以月為需求周期好了。1670個家庭每月的需求，平均到每天是多少?56。
注意，這個56是每個時段的需求數量。必須承認一點，這個數據有漏洞，就是1670個家庭可能會在同一個時段同時需求某一類商品，比如早上一起下單早餐和牛奶。所以，我承認，我不知道如何解決這個需求漏洞，只能寄希望于同胞為祖國早日實現現代化而聞雞起舞、早起做飯。
可預測性
這個可預測性使得應對上段的需求漏洞成為可能，即訂單量很大的情況。
可預測性是由需求相對固定、需求具有周期性決定的。
最明顯的自然是女性用品。因為正常情況下女性生理周期是穩定的，所以一個女性購買生理期用品的時段是可以預測的。而1670個家庭中，女性的數量是固定的，所以正常情況他們的生理周期曲線疊加起來，得到的曲線也是固定的。反應在生理期用品上，就是整個小區女性生理用品采購周期是一條疊加的、周期性的曲線，即可購買行為是預測的。濕巾、衛生紙和洗化用品同理。除非的突然大量入駐屌絲男導致衛生紙需求大增，或者小區飲水被污染導致全體拉肚子，否則完全可以預測衛生紙的需求。
這是衛生、洗化、女性用品，其他的呢?比如啤酒。NBA賽程固定、世界杯時間固定，是否出現大量需求、何時出現大量需求是可以預測的。再比如小孩子的文具，寒暑假、期中期末、作業數量是相對穩定的，文具的用量也就有跡可循。有或者因為寒暑假，早餐和牛奶的需求是不是也有大起-穩定-大落的曲線?穩定中還有因為工作日、休息日導致的曲線?根據需求曲線，是不是就決定明天是要一卡車的饅頭牛奶還是二十個饅頭以備不時之需?
所以，對固定服務一個消費者群體的便利店來說，由于消費者的大部分需求有周期性、可以預測，而且當地的氣候、政策、經濟等也是相對穩定的，那么積累一段時間數據后，就可以根據SKU的需求曲線動態調 配送 貨資源，不會出現訂單暴增而無法及時 配送 的情況。
當然，發生非典、地震、隕石撞地球之類黑天鵝事件的話，預測再好也沒用。
由于需求集中并且可預測，便利店完全可以在接到訂單后，安排送貨并保證及時送達。為了提高效率，可以說明10分鐘送貨一次，這樣可以一次送10分鐘內的訂單。同時，在高峰時段，比如晚飯，可以多帶一些高需求商品，假設預測結果是鹽、雞蛋、西瓜，那多帶一些也無妨，這樣在送貨過程中，接到鹽、雞蛋、西瓜的訂單，可以立即送貨
什么?你說拿不了那么多東西?誰規定便利店送貨要徒手徒步了?
所以，東哥，1小時送達真的好么?這等米煮飯、等鹽炒菜的，1個小時送達是要餓死人啊!
不過呢，小曹也不是苛刻的人，為京東-唐久的1小時送達標準做個不負責任的解釋：因為線上線下數據流通的問題導致無法及時送貨。就是，線上下單，地址寫的明明白白，但是，系統匹配不到最近的便利店，或者，匹配了直線距離最近的店，但因為小區面積、單元分布、入口等問題，導致這個店，并不是最優選擇。
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上面這些內容其實是我前年有便利店切入O2O的想法后，對 配送 做的分析。不過呢，并沒有實際驗證，所以不具有實際的應用價值，寫出來給有興趣的朋友探討用吧。
另外，隨著年齡變化，生老病死，結婚生子，升學就業等，小區的需求數據是變化的，需要及時調整預測曲線。
畢竟，「戰略的形成，通常是事前適當考慮，事中邊干邊學，事后總結提高的結果。這個過程，體現的是一個順勢而為的動態學習調適過程」。學習、工作、營銷，莫不如此。
小曹以為，京東與1號店選擇與便利店、超市合作切入O2O，遠勝過阿里、銀泰的結盟。不過本文并不想討論兩種模式的優劣、三方誰有未來，我只想說說便利店O2O 配送 的事情。
在京東去年宣布與唐久合作的時候，我暗暗為京東下了一著好棋高興。好棋，是因為我在2012年10月份的時候有過O2O創業的想法，想法的切入點就是便利店，京東和自己想法一樣當然是好棋。高興，一是自己的想法竟和劉強東這樣的大佬一樣，二是終于有人要來收拾那些偽O2O了，什么團購、點評、導航之類。
高興之余，也有疑惑：東哥這樣看中物流體驗的人，為什么容忍便利店商品的1小時 配送 時長?小曹以為，便利店能1小時送達的商品，是可以做到10分鐘送達的。即使便利店O2O十分流行之后。
不信?那咱一起分析一下。
1小時 配送 ，其實就是1小時送貨。既然是送貨，就有兩方面，一是送，二是貨。先有貨，才能送。貨從哪來?便利店。
便利店商品特點：除了蔬菜瓜果，都是標準品;滿足小區居民日常需要;SKU符合覆蓋區域居民的需求。
便利店商品包括：米面油鹽醬醋蔬果、零食飲料酒水、早餐主食方便食品、洗化用品、衛生用品、女性用品以及其他百貨。
便利店消費者：男女老少。
便利店O2O顧客：少年、青年、中年以及部分時髦老人。
為了讓分析有普遍性，我們假設男女比例、年齡分布平均化。
有商品，有顧客，下一步就是下單 配送 了么?也許吧，不過，下單的前提是什么?需求。我們先分析下消費者需求的特點如何?
小區居民通過便利店能滿足什么需求?吃喝，衛生，妝容，學習。這些需求有什么特點呢?小曹以為，是集中性和可預測性。
集中性
老頭老太和滿地爬的小孩自然是工作時間都有可能進店，不符合集中性。但他們也不是便利店O2O的顧客，與便利店 配送 無關。
少年、青年、中年，不論男女，工作日該上班的上班、該上學的上學，在家時間是早上、中午、晚上。休息日統統待在家里休息，學生寒暑假則是整天在家。所以這些顧客待在小區的時間、需要O2O的時間，是集中的。
這個結論應該沒異議吧?做飯的時候發現沒米沒鹽了才用到O2O，看球賽郁悶了需要啤酒才用到O2O，來例假了出不了門才用到O2O……在家的時候才有O2O需求，而在家的時間是集中的，所以O2O需求發生的時間也是集中的。
另外，需求量也是相對集中的。
假設一個便利店能覆蓋5000人。O2O需求產生的時候，顧客數量是按人數計算的么?不是。應該以家庭為單位計算。應該不會有家庭買鹽買3份，孩子一份，夫妻各一份吧?我們就按一個家庭3口人算，單身的有老人的就平均一下嘛。5000人是多少個家庭?1670個。
一個需求時段有1670個需求也叫集中?別著急，沒算完呢。不會有人天天做菜沒鹽，做飯沒米，比賽沒啤酒，例假沒準備吧?需求的產生總是有周期的對吧?考慮到女性群體，我們就以月為需求周期好了。1670個家庭每月的需求，平均到每天是多少?56。
注意，這個56是每個時段的需求數量。必須承認一點，這個數據有漏洞，就是1670個家庭可能會在同一個時段同時需求某一類商品，比如早上一起下單早餐和牛奶。所以，我承認，我不知道如何解決這個需求漏洞，只能寄希望于同胞為祖國早日實現現代化而聞雞起舞、早起做飯。
可預測性
這個可預測性使得應對上段的需求漏洞成為可能，即訂單量很大的情況。
可預測性是由需求相對固定、需求具有周期性決定的。
最明顯的自然是女性用品。因為正常情況下女性生理周期是穩定的，所以一個女性購買生理期用品的時段是可以預測的。而1670個家庭中，女性的數量是固定的，所以正常情況他們的生理周期曲線疊加起來，得到的曲線也是固定的。反應在生理期用品上，就是整個小區女性生理用品采購周期是一條疊加的、周期性的曲線，即可購買行為是預測的。濕巾、衛生紙和洗化用品同理。除非的突然大量入駐屌絲男導致衛生紙需求大增，或者小區飲水被污染導致全體拉肚子，否則完全可以預測衛生紙的需求。
這是衛生、洗化、女性用品，其他的呢?比如啤酒。NBA賽程固定、世界杯時間固定，是否出現大量需求、何時出現大量需求是可以預測的。再比如小孩子的文具，寒暑假、期中期末、作業數量是相對穩定的，文具的用量也就有跡可循。有或者因為寒暑假，早餐和牛奶的需求是不是也有大起-穩定-大落的曲線?穩定中還有因為工作日、休息日導致的曲線?根據需求曲線，是不是就決定明天是要一卡車的饅頭牛奶還是二十個饅頭以備不時之需?
所以，對固定服務一個消費者群體的便利店來說，由于消費者的大部分需求有周期性、可以預測，而且當地的氣候、政策、經濟等也是相對穩定的，那么積累一段時間數據后，就可以根據SKU的需求曲線動態調 配送 貨資源，不會出現訂單暴增而無法及時 配送 的情況。
當然，發生非典、地震、隕石撞地球之類黑天鵝事件的話，預測再好也沒用。
由于需求集中并且可預測，便利店完全可以在接到訂單后，安排送貨并保證及時送達。為了提高效率，可以說明10分鐘送貨一次，這樣可以一次送10分鐘內的訂單。同時，在高峰時段，比如晚飯，可以多帶一些高需求商品，假設預測結果是鹽、雞蛋、西瓜，那多帶一些也無妨，這樣在送貨過程中，接到鹽、雞蛋、西瓜的訂單，可以立即送貨
什么?你說拿不了那么多東西?誰規定便利店送貨要徒手徒步了?
所以，東哥，1小時送達真的好么?這等米煮飯、等鹽炒菜的，1個小時送達是要餓死人啊!
不過呢，小曹也不是苛刻的人，為京東-唐久的1小時送達標準做個不負責任的解釋：因為線上線下數據流通的問題導致無法及時送貨。就是，線上下單，地址寫的明明白白，但是，系統匹配不到最近的便利店，或者，匹配了直線距離最近的店，但因為小區面積、單元分布、入口等問題，導致這個店，并不是最優選擇。
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上面這些內容其實是我前年有便利店切入O2O的想法后，對 配送 做的分析。不過呢，并沒有實際驗證，所以不具有實際的應用價值，寫出來給有興趣的朋友探討用吧。
另外，隨著年齡變化，生老病死，結婚生子，升學就業等，小區的需求數據是變化的，需要及時調整預測曲線。
畢竟，「戰略的形成，通常是事前適當考慮，事中邊干邊學，事后總結提高的結果。這個過程，體現的是一個順勢而為的動態學習調適過程」。學習、工作、營銷，莫不如此。
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本文來源： 便利店O2O 配送有妙招
