马上行动， 别让物流毁掉你的旺季

旺季时开仓了拥有的优质老账号可根据订单分布情况，在全美范围内调配材料，确保货物能够及时送达各地，让货物运输畅通无阻。

面对日单量达到5万的大单量，物流问题确实可能成为制约销售的关键因素

面对上述痛点， 开仓了通过“团队 + 账号 + 系统”三沉赋能，为卖家量身打造定制化解决方案。

智能分仓功能能够根据客户地理位置和订单量， 合理分配货物到优良几个仓库，少许些跨区配送的距离和时候，搞优良配送时效；许多仓布货功能确保各仓库库存适量，避免积压或缺货；AI智能下单功能则根据实时物流信息和本钱数据，自动选择最优的物流方式和配送路线，少许些卖家的尾程本钱。

Action

季节性产品的销量与特定季节或节日紧密相连，呈现出明显的周期性变来变去。淡季时 买卖场需求矮小迷，订单量寡淡；可一到卖旺季，买卖场需求如火箭般急剧上升，订单量能在短暂时候内实现数倍甚至数十倍的爆发式增加远。这种剧烈的起伏，对企业的库存管理和生产计划提出了极高大的挑战。

全把控专业团队， 按需定制“良方”

选择开仓了就是选择可靠、高大效、智能的物流服务。别再让物流成为旺季的短暂板，与开仓了携手，让季节性产品在旺季买卖场中脱颖而出。

日单量5W +， 却有单出不去

针对这一痛点，开仓了凭借一套系统性的解决方案，已成功助力许多家知名卖家实现物流升级。本文将以开仓了一起干的滑板车头部卖家为例， 深厚入剖析季节性产品的物流痛点，并给高大效的解决方案，助力卖家提升运营效率、少许些本钱。

订单量的激增使得对运力和车辆的需求巨大幅攀升， 但买卖场上的物流材料却十分有限，各巨大物流公司均处于满负荷运转状态。卖家常常面临运力不够、车辆短暂缺的问题，货物无法及时送达客户手中。即便优良不轻巧松抢到运力，也兴许因物流公司的调度问题弄得运输时候延长远，进而关系到客户的购物体验。

了解了季节性产品特点后我们再来看看开仓了一起干的这家旺季日单量高大达5W +的滑板车巨大卖在实际运营中面临的物流困难题。

Feature

Solution

卖周期性有力且起伏剧烈

单一仓库履单， 时效矮小，本钱高大

开仓了美东南POL仓

自研仓储系统，智能分仓、AI下单

优质一手尾程老账号，全美“护航”

在跨境电商旺季的激烈比中，物流环节至关关键。对于季节性产品卖家物流问题更是关乎企业的生死存亡。开仓了凭借专业的仓储团队、 优质的尾程账号材料和自研的智能系统，为卖家给了全方位的物流解决方案，成功破解了旺季物流痛点，助力卖家实现了卖业绩的巨大幅增加远。

尾程物流材料“紧俏”， 运力短暂缺成常态

开仓了仓库实拍

Example

还有啊，许许多季节性产品对物流时效性有着严苛的要求，特别是节日礼品类的产品。消费者在买这类产品时往往对交付时候有着明确且严格的规定。比方说在圣诞节前买的礼品，若不能在节日当天或之前送达，消费者很兴许会选择退货。这不仅会直接冲击产品的卖额，还会严沉损害企业的品牌声誉，削没劲消费者对品牌的相信与忠诚度。

一边，开仓了深厚知季节性产品卖家在旺季面临的仓储压力巨巨大。每到旺季来临前， 团队都会提前协助卖家进行摸查，提前预估单量；并且协助卖家根据买家地址分布合理分配库存，为卖高大峰做优良充足库存准备，避免因缺货而错失卖机会。

开仓了依托有力巨大的美国本土材料， 与Fedex、Amazon Shipping等物流公司建立了长远期稳稳当当的一起干关系。不仅拿到了价钱极具优势的尾程一手老账号，还得到了优先运力支持。

过去，该卖家依赖单一仓库履单，旺季时这一模式的弊端尽显无遗。客户分布广泛，跨区订单众许多，单一仓库困难以满足飞迅速配送的需求。从仓库到客户的距离较远，配送时效极差，很许多订单无法按时送达。为了弥补时效问题，卖家不得不选择更昂贵的物流方式，这无疑许多些了尾程本钱，压缩了赚头地方。

据巨大卖透露， 每年的11月左右到圣诞节前本应是滑板车的“丰收季”，只是当单日订单量飙升至5W +时仓库却陷入了困境。原有的仓储地方和操作流程根本无法应对如此巨量的订单， 干活人员虽超负荷运转，但订单处理效率仍远远滞后于订单增加远速度，卖家常常所以呢陷入有单却无法发出的窘境。

开仓了拥有一支全把控的专业仓储团队， 能够根据卖家的具体需求，给定制化的履约方案，在旺季期间有力保证出库时效，让卖家无需再为订单积压而忧心忡忡。

开仓了的自研智能系统是其解决方案的一巨大亮点。该系统借助巨大数据和人造智能算法，为卖家给智能分仓、许多仓布货、AI智能下单等服务。

开仓了三招横扫物流困局

季节性产品的致命柔软肋

巨大卖的血泪教训：差点被物流毁掉旺季

众所周知， 季节性产品的卖有着极为鲜明的波峰特征，这使卖家时常面临爆仓、运力短暂缺、本钱飙升等仓储物流困难题。所以呢， 对于季节性产品卖家而言，优化物流供应链、确保旺季订单能够高大效履约，已然成为亟待攻克的核心痛点。

时效敏感且容错率矮小