限制发货之后又遇随机分仓，你准备好了吗？

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2020-07-22 16:30:28

今天来谈谈出口跨境电商这个行业的神坑—COD（Cash on Delivery），货到付款。

正如大家所知，东南亚、中东、印度这类新兴市场普遍都面临COD问题，而其中最有挑战的就是印度。13亿人的超级市场，但是低忠诚度+低客单价+货到付款+清关+资金出境等问题让人望而却步，无数英雄折戟沉沙，至今还没未被广大中国跨境卖家攻破。

不同于在线支付（Online Payment/Prepay），货到付款（COD）生态下对于卖家，有一些明显的挑战，例如：

1、订单效率问题

2、货物拒收RTO问题（Return to Original）

3、物流&金流的关联、核算问题

举个简单的案例，按照常规B2C独立站买量逻辑，按照一个极高的数值来看，当ROI=5，定倍率=4，日单=10000

好了，可以计算一下成本了，营销成本、物流成本、清关成本、货物成本，是不是很痛，这时候物流公司还要找你收RTO的手续费...海外堆得满货架的商品是论斤称卖掉呢，还是...

这些坑如何跳呢，首先，我们看一些案例：

Amazon

Amazon作为行业老大哥，在印度市场也是提供货到付款的服务，Amazon称之为POD (Pay on Delivery)。我们来看看Amazon对于货到付款的一些限制说明：

从Amazon这页说明，我们可以看到的信息点：

看完相信大家可以感受到Amazon的用心良苦，对于COD（POD）进行了非常精细化的运营策略，我们也能从中发现很多的应对策略。

国内跨境公司

其次，我们看一下两个主流的中国跨境企业对于COD的一些策略：

本土物流数据

再次，根据我们物流合作方返回的一些物流拒收原因：

虽然物流公司要求自己的工作人员在RTO发生后进行原因标记，但实际上从数据来看，还是客户自己的原因拒收占了主要的比例，这里的数据反馈的集中度比较高。

另外，部分物流公司因为加盟形式，一些地区的加盟投递站点的工作人员并不能负责的完成投递工作，直接标记包裹为RTO退回仓库，此类问题也需要电商-物流的基础生态的进一步完善。

COD问题其实对于系统有着很高的要求，系统的数据架构基础要能够对各环节的数据字段的进行合理的把控：各环节时间记录、订单状态的实时鉴别（物流API对接）、资金数据的鉴别和核算、用户行为风控等能够进行有效的记录以及分析。

有了这些数据和记录后，我们就可以做很多的事情，可以拆分成几个阶段来进行优化：

下单前：主要目的是确保订单信息的有效性，常用方法有：Pincode校验，手机号码有效性校验，消费者信用历史验证，地址信息匹配和正确性引导验证。
发货前：对于可疑/风险订单进行电话或者其他方式的审单
投递中：优化交付时效，尤其对于跨境交付的包裹，时效是用户拒收的一个重要因素。进一步来看，包括前端配货时效、物流链路匹配优化、清关环节的把控、当地派送环节的优化等等。

拒收后：如果类目偏向标品，那么转派是个不错的方法，可以一定程度清理RTO库存，如果是非标的话就会比较麻烦。这个对于海外仓的管理有一定要求，可以打通SKU，优先进行本地仓发货。

上述都是站在平台或卖家的角度在操作策略层面的一些总结，个人认为对于COD的态度：

COD是一项服务，是为了能够给用户更好的消费体验。而不是，销售或平台方拉升订单的手段，或者消费方无限制下单转卖商品薅羊毛的捷径。
COD服务的前提是买卖双方在一个对等的义务责任前提下进行，平台卖家方承担先发风险，而消费者则需要承担违约的后置风险，因此一定的风控机制和体系是有必要建立的。
COD模式并不是一个优秀的电商生态，COD模式下，卖家一定还是会把RTO的成本转嫁给消费者，极端例子就像前几年的东南亚风生水起的单页电商模式一样。回归到贸易本质和用户体验的本质，还是在于用户花费的钱，是否能够获取到对等或者超值的商品+服务。