从‘滴滴打车’看供应链管理

曾经被老板问过一个问题，“阿里巴巴赚钱，而滴滴为什么不行？”。现在回想起来都不记得当时回答过什么了，大概是驴唇不对马嘴，尴尬至极。一直都在践行用生活中普通的例子来解释‘供应链（Supply Chain）’，今天和大家一起来看看对于上面这个话题从供应链的视角能提供哪些启发。我想我的老板提的问题可能部分来源于下图，下文中我们简称下图为‘对比图’。

（图片来源于网络，仅供参考。）

第一部分：‘对比图’到底说了啥？说的对不对？

首先我们先来看看‘阿里巴巴’。

第一，‘阿里巴巴’到底赚没赚这么多钱？

‘阿里巴巴’2014年在纽约证券交易所上市，在官网上就可以查看业绩报告。其中，‘阿里巴巴’2019财年盈利为802.34亿元（美国通用会计准则），所以‘对比图’中‘我每天利润2个亿’并非无中生有。

第二，‘阿里巴巴’是不是靠‘天猫’通过‘收佣金’赚钱？

‘阿里巴巴’业绩报告将业务区隔为4块，分别是核心电商、云计算、数字媒体和娱乐、创新项目和技术发展，其中只有核心电商是赚钱的，其他均亏损。在核心电商中，中国零售业部分将营收来源划分为三个部分，客户管理、佣金、其他。其中佣金的营收占比仅为16%。

（图片来源于《阿里巴巴集团公布2019年3月底止季度及财年业绩》）

（图片来源于《阿里巴巴集团公布2019年3月底止季度及财年业绩》）

（图片来源于《阿里巴巴集团公布2019年3月底止季度及财年业绩》）

其次，我们再来看‘滴滴’。

‘滴滴’不是上市公司，比较可信的数据来源于一份滴滴网约车执行总裁陈熙的问答资料。其中抽成为19%。

（图片来源于网络，仅供参考。）

总而言之，‘对比图’呈现问题的方式很正确，而且非常惊艳。但在准确性方面有不足。

第二部分：‘滴滴’怎样通过‘供应链’来解决问题？哪些可以解决好（优势），哪些解决不了（劣势）？

第一，优势，Scheduling，‘全局最优’。

曾经读过‘滴滴’的几篇公众号文章，其中有两篇很有意思，分别是《为何附近明明有车却不派给我？》和《滴滴是如何为我派车的？》。两篇文章从不同‘颗粒度’讲述了‘滴滴’的派车模式，其核心思想是‘全局最优’，详见下图。这与‘供应链’From Silo to Collaboration不谋而合，其中可以看到很多供应链中Planning和Scheduling的影子。通过‘全局最优’的思想，‘滴滴’实现了社会化的增效、降本以及CSR（企业社会责任）。大家想想‘滴滴’宣称通过这种派车模式每天可以节省30万个小时，这是啥概念，得少排放多少二氧化碳。（虽然30万个小时所对标的基准可能有待商榷，但仍然尊重并认可这种价值体现。）

（图片来源于公众号文章《为何附近明明有车却不派给我？》）

第二，劣势，Planning，‘分配机制’。

啥叫‘分配机制’？7月7号晚上，一家人一起去‘物美’超市逛逛，吃完KFC，买完东西出来才发现外面已经大雨滂沱。寻思带着孩子想快点回家，打开‘滴滴出行’APP开始叫车，就是下面的画面。这就是‘分配机制’，在僧多粥少的时候就得论资排辈，有先来后到。刘宝红老师专门写了一篇文章《公司大了，滴滴打车就不是解决方案》，详尽的阐述了这个问题。

‘需求’的不确定性（Demand uncertainty）是供应链必须要面对的挑战，‘滴滴’也概莫能外。首先，‘季节性’需求明显，比如高峰时段/低谷时段、工作日/周末、节假日、寒暑假等等。其次，‘随机’需求存在且可预测性低，如恶劣天气、其他交通工具（如地铁、公交）故障等。怎么应对这种‘不确定性’？其实有方法，但是成本高，以前带我家神兽上早教中心去上课，每次去都要带纸尿裤，带几个呢？带4个，也许用不了，但必须带4个。‘滴滴’的成本构成中司机奖励（补贴）为7%，其中的原因之一就是为‘需求’的不确定性买单。

‘阿里巴巴’面对同样的挑战，为啥就像没事人一样照样赚钱？因为‘阿里巴巴’有足够的缓冲时间（Lead Time），有解决问题的环境，可以做区隔从而为不同的产品匹配不同的‘供应链’，详见下图。以前神兽上早教中心去上课，每次去都要带准备好的水果。后来就不带了，有时去早教中心楼下的‘家乐福’现买然后带到早教中心去切，有时候去早教中心楼上的‘海底捞’拿，有时候直接不吃水果了，改成吃‘奈雪的茶’的面包。Anyway，我每次背的包确实比以前轻了。

（资料来源，APICS CSCP learning system Version 3.1 2013）

总而言之，‘滴滴’在‘供应链’上稍稍有点‘成也萧何，败也萧何’的味道。

对于“阿里巴巴赚钱，而滴滴为什么不行？”这个问题的一些启发先分享到这，当然这个问题并不应该仅仅从‘供应链’这个视角以及通过这些内容来回答。但也不要小瞧回答这个问题的角度，‘供应链’有时候也能对人生有借鉴意义。不要什么都MTS （Make to Stock），One size fits all并不怎么样，谁都知道程咬金就那三板斧厉害，用完了不好使咋整？MTO（Make to Order）也要谨慎，要对别人给予的耐心和时间保持尊重。ATO （Assemble to Order）不错，厚积薄发、量体裁衣，于人于己都是个好选择。

本文系笔者原创，欢迎转载并注明来源。另，引用资料如有侵权请联系，将第一时间删除。