電商可以說是“速度經濟”的代表：消費者不但期望批量經濟下的價格、大規模定制下的選擇，而且希望鼠標一點、幾個小時后就能送貨上門——“速度經濟”的速度。雖說不要店面，但電商的種種成本，遠超一般人的想象。很多傳統公司跨入電商，例如美特斯邦威、紅星美凱龍、飛虎樂購，都是興沖沖而來，沒多久就倉皇撤退，一大原因就是對電商的成本估計不足。

　　而諸多成本中，一大塊就是庫存成本。從本質上看，電商是個庫存系統。從總庫到一級庫、二級庫，哪些商品該備貨、備在哪一級的庫、備多少，是個典型的多階段庫存計劃問題。庫存計劃不到位，短缺與積壓并存，結果是要的沒有，不要的卻有一大堆。有些電商缺貨率動輒百分之二三十，同時呆滯庫存比例高達百分之三四十，由此而來的業務損失、庫存貶值、削價清倉，成本驚人。而這些問題的解決方案，則離不開庫存決策的三部曲：預測、計劃和補貨。

　　預測方面，電商容易犯兩個錯誤。其一是過度依賴銷售。雖說銷售最熟悉市場，但他們的預測往往是拍腦袋居多，準確率不高。一流的預測從數據開始、由判斷結束：基于歷史銷售數據，通過簡單的數學模型制定基準預測，然后加入主觀判斷，例如節日促銷、季節調整等，做出人工調整。強于判斷，弱于分析——由銷售主導預測的電商，就如由工程師主導的備件計劃，往往是高庫存下的高有貨率，雖說保障了銷售，卻是以庫存為代價：一注銷或削價處理呆滯庫存，這大半年就算白干了。

　　其二是預測方法單一，缺乏預測準確性的閉環反饋，預測質量得不到持續提高。雖說所有的預測都是錯的，但錯多錯少還是大有區別。電商產品眾多，加上業務節奏太快，季節性、周期性因素多，公司時時處于救火狀態，沒多少精力來鉆研預測的準確度問題。有些預測模型明知不是最佳，也沒時間、或沒興趣尋找更好的模型。結果是預測一直在低水平徘徊，只有教訓，沒有經驗，不斷重復低水平錯誤，也注定整體運營水平沒法提高。

　　計劃的核心是設立合理的安全庫存，以應對需求和供貨上的不確定因素。基于潛在的銷售盈利和庫存成本，從概率統計角度可設定合適的庫存水位，讓盈利的期望值最大化。這種概念放在單個商品上很抽象，也可能很不準確;但成千上萬個產品放在一起，總體結果的可預測性還是相當高。這就如賭場，你可能在一個賭徒身上輸掉很多，但在眾多賭徒身上，賭場的贏面總是更大。電商就如賭場，而贏面的大小取決于安全庫存的設置。

　　在管理粗放的電商，安全庫存的設置要么是單憑經驗，要么是方法單一，對于毛利率不同、銷售特征不同的商品不能區別對待。有些電商沒有概率統計的概念，以確定性的方法應對充滿不確定性的商業環境，庫存計劃的水平就可想而知，短缺、積壓就成了家常便飯。預測準確度低、安全庫存設置不合理，很多電商輸就輸在計劃上，雖說其執行一年強過一年，公司的運作水平卻不見提高，年終一結算，扣除呆滯庫存，虧多贏少，原因就在這里。

　　一流的電商從預測開始，由預測導入計劃，最后是補貨執行。二流的電商正好相反，一頭撲在補貨執行上，結果是越執行越忙，從上到下陷入活在當下的泥淖中不能自拔。補貨執行從把需求計劃轉換為供應計劃開始。這里的關鍵參數是補貨周期，放在采購上就是采購前置期，以及補貨頻率。這些參數隨著業務環境和公司的執行力改變而改變。例如淡季的補貨速度快，旺季的補貨周期長，相應地，補貨周期和頻率也應做適當調整。在有些電商，這些參數一經設定，就再也不會調整。有些參數明知不準確，還是聽之任之。這些參數決定了供應計劃的準確度和可執行性。不加調整，注定供應計劃就不準確，需要在補貨執行中花更多的精力來彌補。所以，看似執行的問題，其實還是個計劃問題。

　　補貨執行的另一個關鍵是供應商和物流商的管理，因為他們是補貨任務的具體執行者。電商產品開發周期短、時效性強，留給戰略尋源的時間很少，給選擇合適的供應商帶來挑戰，為日后的供應商績效埋下隱患;電商的產品種類繁多，決定了供應商眾多，如何有區別地管理供應商績效也是個大挑戰。限于篇幅，這里不予詳述。