今天我们将解析重模式下，以蔬菜为切入点的

餐饮O2O采购

成本结构包含：1.人员成本2.物流成本3.货损成本4.技术成本5.基础设施成本。基本上包含这五大成本结构，其中营销成本因为初创公司采取的方式不一致，所以暂时不谈。

成本结构测算方法：这里采用的是以我实测数据的极限，反推出至少1000家餐厅的成本，因为北京市场将近十万家餐厅，1000家是最基础的量级。这个级别的初创公司不会有太多资本，过了这个坎，就活，否则前途渺茫。

第一部分：人员成本结构

重模式下，人员成本结构会更重。主要包含的人员结构为：分拣人员，客户服务人员，采购人员，销售人员，售后服务人员，运营人员，财务人员，行政相关人员。每个部分的人员对应相应的业务模块。

分拣人员：这是人力最密集的环节，会随着服务客户的增加而增加。

客户服务人员：主要是负责客户签收及维护的人员，相当于片区经理。

采购人员：这是至关重要的一个环节，因为前期快速扩张，品控及采购准确度全部依赖与此。

销售人员：这个地方不好计算，因为跟时间有关系，要快速扩张那就必须大量销售人员。初创公司，拼的就是速度。

售后服务人员：主要就是电话售后，处理客诉之类的问题。这里的售后服务，电话客服不仅仅是处理售后，还有回访及沟通相关。

运营人员：运营人员要求不多，1000家客户的话，有经验的3人足以。

财务人员：财务人员至少需要3人，因为大多数是现金交易，大量的现金及对账工作。

行政相关人员：公司基础管理运转工作，非常之重。招人更是任务重。面试的巅峰一天能面五六个。行政很辛苦。第一部分的成本构成，大致这些。如果引入高端人才高薪资的话，那上不封顶。是不是缺了什么对，缺了技术人员，这里有意省去，待会算到技术研发费用上。

第二部分：物流成本

只要涉及到实物商品的贸易，物流不可避免，所以这里的物流成本也是很重的，所以初创企业都采取社会化物流外包，采取自建物流那就是死路一条。随着客户数量增加，这一部分的支出只会多不会少。一般使用金杯车来完成运输。金杯车载重3000斤左右，平均能载10家的货物(全品采购的话)。那就意味着1000家客户，至少需要100辆车。现在金杯的价格平均在300元/次左右。那么意味着每月90万的物流支出。说要自建物流的伙伴这事情就玩不了了。初创公司就是要快速启动。

第三部分：货损成本

其实不太想写这一部分的成本，因为货损这个我这里实测的数据很少。300万的流水，货损占最多1万元。当然这里有一个前提，就是每一家餐厅的食材都拿捏得到，负责客户签收的人员对食材非常了解。否则做不到这个数据。这是一个隐藏的雷区。200家客户，你可以保证每一家食材都有记录，但是1000家，10000家那就不是一个量级。另外，易损食材，例如水产，鸡蛋，豆腐，菌类这些食材的运输损耗非常严重，加上物流人员不是团队内，更是加重了这些损耗。这里的解决方案就是专业的客服，还有食材标准化，严格的制度。这里我就算每月1000家，流水1200万，大概比例是4万左右。这个地方不好计算。

第四部分：技术成本

身为一家互联网公司，技术必须是标配，要不然就是传统的商贸公司了，没有核心竞争力的差别。我们要做的就是熟练的使用互联网工具提升传统企业所达不到的效率。在这里，技术研发基础版本必须包含的功能为：客户端，客户经理端，采购端，物流端以及核心的进销存系统。这是最基础的。这里的研发成本，大致在40万左右。折合每月3.3万左右。这个研发能支撑第一阶段的发展，但是到后面就不敢说了。暂时这么算。

第五部分：基础设施成本

基础设施包含：库房，库房用品(物流框，立体货架，电子秤之类的)，员工宿舍。这里库房用品大约支出10万左右。库房是大头。1000家客户，车不入库的情况下，至少需要1000平米库房，在新发地周边，租金价格大约为30万元/年，每个月2.5万元。精确分割：库房必须分割成进库区，分拣区，存货区。进库区至少需要200平米，分拣区至少需要400平米，存货区至少需要360平米。所有金杯车辆停在库房外，如果每辆金杯车停到库房内，那至少需要600平的地方才能停100辆金杯车。金杯车一辆占地3平米。所以1000平米的库房必须要。员工宿舍，主要是给到分拣和采购人员使用，按照1000家的量，需要90名分拣及采购人员，每个月的房租成本2.8万左右。那么在基础设施这一块，每个月的支出大约是6.5万元/月。

综合以上各个模块就是餐饮O2O采购成本解构，这里我必须强调一下，这是最基础的支出，变数在于人力支出和技术研发上面。人力支出的数据是按照无冗余的人力结构来做的。这里怎么理解呢，这个行业，无论如何操作，每天都会有采购发生，所以是没有假期的，后端的分拣和采购人员必须有轮班，否则没有人能顶得住。所以这个人力支出数据是没有按照有另外一班人马轮班来计算的。如果要计算轮班，人力支出会更高，再加上高端人才的引入，只会增加不会降低。技术研发上面的变数在于要构建一个庞大的系统，各种bug，业务需求都会从前端一线传递到技术开发端。事实证明，业务开发的进度是远远高于技术开发的进度，所以为了保持跟上业务需求，按照这个数据来算还不算很科学。