10分钟看懂S2b2C商业模式

2012年，阿里巴巴首先提出C2B（Customer to Business，即企业按消费者的需求提供个性化产品和服务）模式，被普遍认为是对传统工业时代B2C模式的颠覆，是新商业形态的又一重大创新。C2B的大规模兴起掀起了商业网络从传统的供应链走向网络协同的商业范式革命，2017年，阿里巴巴总参谋长曾鸣对该模式进行了升级，提出S2b的概念，即一个强大的供应链平台（S），与千万个直接服务客户的商家（b），结合人的创造性和系统网络的创造力培育出一个全新的赋能平台，此后又进一步优化阐述为S2b2C商业模式，并预测在2018年到2023年这5年里，S2b2C作为一个全新而领先的商业模式，迎来重大的发展。

从供应链端来看，行业网络协同尚未形成，随着电子商务的发展，大部分行业都在零售端和营销端完成了信息化，但在供应链领域依然存在信息孤岛。以现在职业装市场为例，粗粗分一下有15大品类，大多数的商家都没有完整的供应链。

从需求端来看，工业时代每一个客户和消费者都是一个独立的个体，是被动地接受广告和被推送产品的。但在互联网时代，消费需求已经从 “求同”开始转变为“求异”，个性化消费的起点是建立跟客户的持续互动之上的，由于信息技术的基础设施和广泛沟通的社交互动，客户已经因为各种各样的社交场景事先聚集到一起。

在这个个性化即大众化的消费时代，提供最有价值的是一张协同网络，协同网络的全局动态优化可以实时按需定制一条供应链，来满足当前任何一个节点产生的个性化需求。因此，个性化需求催生了柔性供应链，柔性供应链的平台化催生了S2b2C模式的制服优货平台。

S2b2c是一个创新的商业模式，这个模式比传统的B2B或者B2C模式要复杂。但是由于互联网技术的进步，这样一种比以前更复杂的模式有了实际运转的可能性，而且，更重要的是，这个模式能够带来比传统模式大得多的价值创新，这才是S2b2c模式的意义所在。因此，S2b不是传统的加盟体系，而是一个创新的协同网络，通过五个维度对商家进行赋能，共同深化对客户的服务。

1. 赋能基础：平台提供SaaS工具，打下良好基础，提高效率。

2. 初级赋能：供应链的集中采购，降低采购成本，提升利润率。

3. 中级赋能：服务定制化，品质标准化，提供共同的品质保障。

4. 高级赋能：提高服务集成，更好的整合制服生产全产业链。

5. 终极赋能：利用智能数据，快速精准市场反应，提供有效的营销判断。

技术基础在于IT和运营，采用最先进的3层架构，12大系统，47个业务模块，基于技术联动和数据驱动的协同网络，保障从供应链到平台商户再到用户的链路通畅。

（1）3层框架：

交互层：制服优货平台高效整合线上系统和线下展厅，通过制服优货微 信商城（小程序），移动客户端（APP）、SaaS服务等工具（后台管理系统）为平台用户提供全方位的业务和终端支持。

业务层：制服优货平台提供了包含供应链管理，商城系统，分销系统，进销存管理，营销管理，量体服务，CRM，物流管控，客户服务，财务结算，数据分析，金融服务等十二大系统。覆盖全过程的业务管理、监控与优化，打造坚固的云端服务能力群；

数据层：制服优货平台基于阿里云计算服务，提供坚固的数据存储设施，数据安全可靠；内嵌智能的数据分析引擎，利用商品数据，交易数据，物流数据，用户行为数据等数据，为各业务分析系统提供完善的支持；

（2）12个系统

1. 供应链管理：整合15大类，123小类的职业服装生产企业，给他们提供系统化的供应链管理输出。

2. 商城系统：基于LBS地理位置的定位，连通线上线下，基于大数据分析和智能推荐，为C端用户提供一站式的职业装采购平台。

3. 分销系统：合伙制的城市分公司，城市加盟商及城市代言人体制，高效的保证了商务协同。

4. 进销存管理：基于数字化平台的核心业务，商品、订单、库存、补货等全流程管理和实时监控；提供商品资料管理，提供出入库、库位管理、分拣、调拨、盘点等信息化工具支持；

5. 营销管理：提供SAAS化工具，支持优惠券及折扣活动的设置，支持主流促销策略和分销渠道管理，管理营销计划和评估跟踪执行效果；

6. 量体服务：高端定制的量体服务，陆续上线的AI智能量体，上门量体，以及客户自行上传量体数据三大方向，任君选择。

7. CRM系统：集S2B和B2C一体化的CRM系统，使用RFM等经典模型为S和B端提供完善的客户管理和服务支持；

8. 物流管控：智能路径规划，自动分配发货站点，实时追踪商品运送路线，获取最新状态；

9. 客户服务：集咨 询、智能问答等于一体的智能客服，服务电话和在线等各客户端用户。

10. 财务结算：应收应付一目了然，结算信息实时处理，信息透明化、层级化操作；覆盖线上扫码、移动APP、等多种支付方式，灵活的支持各种交易场景；附加发票管理功能。

11. 数据分析：基于大数据，分析销售数据、用户行为，对每个顾客打标签、智能分组、预测销售趋势，增强销售能力和用户体验；

12. 金融服务：门店和用户信用管理，支持供应链金融以及消费型金融；