我们该如何理解“新消费” ？

我们看到，这其实就是一个供应链的例子，其中涉及到餐饮公司、供应商、分拣商、物流服务商、仓储服务商五个主体。当该餐饮公司的某些分店根据其经营情况，显示缺少某一种原料了，那么就采用下订单的形式告知该餐饮公司，该餐饮公司相关部门边根据这个指定的订单，通知其某个或者某几个供应商供应相关产品。

不同的供应商分别配好相关的产品后（有的供应商开始生产这类商品、有的供应商也要采购该类商品），通过自有物流或者合作的其他物流公司，将产品在指定时间内送到该餐饮公司指定的合作仓库中。

该指定合作仓库通过合作的第三方分拣公司的驻库人员，在规定时间内进行分拣完毕后，然后通知该餐饮公司的合作物流公司进行承运，在订单规定的时间内，送达下订单的分店所在的城市中合作的下游收货仓中，然后再进行配送（这个时候的物流配送公司可以是该餐饮公司合作的同一家物流配送公司，也可以不是），知道最终完好送抵该分店。

这里面涉及到几个重要的环节：

1.该餐饮公司某（些）分店下订单；

2.供应商（们）生产或者配置该订单上面的商品；

3.供应商自己或者通过合作的物流公司运送相关产品到该餐饮公司合作的指定收货仓库；

4.指定收货仓分拣产品；

5.出库装车，物流公司承运到某（些）分店所在城市；

6.配送到指定分店。

以上较为简略的6个环节都是环环相扣的，时间周期要求的非常紧张，需要协同管理。如果不协同的话，可能会产生非常多的问题：供应商在指定时间内生产不出或者配置不出相应的产品怎么办？供应商送到该餐饮公司指定的收货仓库后需要卸货，货物破损怎么办（拒收了某件货物，供应商再次重新生产、配送的话，时间是否来得及？分店这时就有断货的可能）？

送过来的货物不排除分拣出错的可能，或者恰好是深夜，分拣不及时怎么办？物流公司承运的货物在路上出现了超载、或者遇上限行等种种不确定的事件怎么办？分店所在城市指定收货仓库因为库存的问题迟迟对已经送达的产品不卸货怎么办？或者卸货之后不出库以致过了保质期怎么办？出库装车到达门店的路上发生状况未及时到达怎么办？等等。

从以上的诸多问题我们可以看出，这个供应链的五个主体，需要完全的协同，才能更好地将原料从生产商端到达分店端。整个过程对于每个主体的时间要求是非常高的。一个环节出现了问题，整个环节将出现问题。如果整个环节的协同没有做到位，那么下游最终的消费者就消费不到该原料制成的商品，或者体验极度不好（如果分店将质量有损的原料收下了，并做成了有瑕疵的商品卖给了消费者），在这种情况下，所谓的消费升级，就成为了一种空话、套话和假话。

因此，只有通过以上例子中五个主体所代表的五个行业来协同，形成一种信息实时共享（例如订单下单的时候，就应该第一时间能够被物流公司看到，这样便于先行做好调车准备。防止该餐饮公司等到供应商将货物送达指定收货仓库后，才发送配送信息给该物流公司，这时候物流公司调车就非常紧张）、管理实时跟进（例如分拣如何降低错误率，需要管理手段地跟进）、突发情况予以规避（例如该餐饮公司某分店所在城市的指定收货仓库因为库存原因不收货，让承运司机长时间等待，可在物流公司开始配送之前，将包含原料明细、预计到达时间等信息推送给下游收货仓库让其确认是否配送，以便其提前做好收货前的安排准备工作）的高效协同机制。

如果整个协同机制非常好，那么不但能够大大降低每个仓库的库存，而且也表明这条供应链中的每个参与主体管理都比较完善，这样整条供应链运转的效率就非常高。最终的结果就是，能够有效满足最终消费者的消费需求乃至体验。也就是说，只有产业协同做的好，消费升级才会逐步推进，最终实现“新消费”。而“新消费”的实现，也会反过来促进整个产业体系逐步完善。

故“新消费”另外一个最重要的内涵，就是能够促进多产业高效协同，最终达到完善整个产业体系的目的，一举打破传统产业协同低效的状态。

“新消费”的内涵之三，是能够用技术的手段推动服务走向标准化。在当前阶段，无论是有形的产品还是无形的服务，我们其实都可以用服务的好坏高低来衡量一个公司的整体实力。而对于一个公司服务能力优劣的衡量，最重要的一个指标，其实就是是否用技术的手段，使其公司的服务走向一个比较标准化的过程。

例如我们在上述论述“新消费”内涵之二的时候，所列举的供应链的例子，里面涉及到的一些产业协同的问题，完全可以用技术的手段予以解决，虽然还不能完美地解决，但是至少可以将传统线下操作带来的风险规避掉很大一部分（在某种程度上，技术不能穷尽解决所有场景的问题，因为场景是由人的行为形成的，人的行为具有不确定性，所以场景也具有不确定性，技术在解决这个不确定性方面，是具有天然的缺陷的。因此从某种程度上，一个公司如果能将服务做好50%的标准化，就已经相当了不起了。该说明仅供参考，无关本文主旨，只做简单说明）。

如果以技术的手段搭建了一套系统，那么这个系统后台的所有数据都是极为珍贵的。例如我们可以选取一定周期，分析其中的所有配送原料，通过配送量对比，就能够确定哪一种原料是消费者最喜欢的；我们还可以通过分析订单的下单时间，就可以确定什么时间段订单下得比较集中，这样以便提前做好备货准备，且可以预估备何种品类的货物；或者，我们可以以一定周期为限，分析哪一个分店的配送量是最多的，这样可提供给该餐饮公司，为其经营决策提供依据；还可以以下游收货仓库卸货时间为维度，来分析下游仓库的卸货时间到底分别集中在那个时段。等等。

通过这种从不同维度进行的大数据分析，我们至少可以对整个供应链关联的不同行业有一个整体的认识，可以对市场的未来走向有一个比较整体的预判，最终为企业的经营思路提供一个数据性的参考。

对于消费行为的追踪，对于消费者的理解程度深不深，其实和整个产业的走向息息相关。消费者到底是怎么想的，决定了不同产业到底该怎么走，未来将走向何方。系统沉淀的数据其实追本溯源，就是消费者的消费行为在不同行业的经营中的一种变相反映而已，所以对于这些数据从不同维度进行解读，就能更好地知晓消费者到底在想什么、想干什么、想怎么干。

（编辑：辽源站长网）

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