凯茵：8天卖完一批货，比名创优品快10倍？

  在上海闵行一栋不起眼的写字楼里，有一家公司正在做一件听起来很“传统”的生意——卖工业添加剂。

  这家公司叫凯茵工业添加剂(以下简称“凯茵”)，成立于2008年。它的客户是遍布全国各地的涂料厂、塑料厂、胶黏剂厂、日化厂，采购的东西是抗氧剂、消泡剂、流平剂、分散剂、固化剂这类名字拗口的工业添加剂。单笔订单可能只有几千块钱，一个客户一年的采购总额还不到十万。

  就是这样一门生意，凯茵做到了年营收超过10亿元，服务了近6万家客户，沉淀了超过90万多家厂商数据，管理着约百万级别的SKU。

  真正让人停下来想一想的是它的存货周转率——超过40次，换算成存货周转天数，大约是8天。

  8天是什么概念？

  名创优品，这家以“快”著称的全球零售连锁企业，在它的招股说明书里披露，2021财年的存货周转天数是79天。

  名创优品的“快”节奏

  要理解凯茵的8天意味着什么，我们得先看看名创优品的79天是怎么来的。

  ▲名创优品店面(图源：招股说明书)

  在零售行业，存货周转速度是衡量运营效率的核心指标。名创优品的招股说明书里专门用了一个表格来披露这个数字：

  ▲名创优品存货周转天数(图源：招股说明书)

  考虑到名创优品的核心SKU数量超过8000个，产品涵盖生活家居、潮流玩具、美妆工具等多个品类，而且要同时供应全球超过5000家门店，79天的周转速度确实算得上“快”。

  但凯茵的8天，不仅比传统化工贸易商更快，甚至比以“快”著称的名创优品还快了将近10倍。

  这就引出了一个问题：

  一家2B的化工企业，凭什么比2C的零售巨头存货周转还快？

  超越一家贸易公司

  凯茵创始人李俊威，在工业添加剂行业摸爬滚打了25年，2008年，他在上海创立了凯茵，从卖工业添加剂开始做起。

  这个行业有几个鲜明的特点：SKU极其繁杂、上下游极度分散、客户验证周期漫长、信息严重不对称。

  就是这样一个行业，长期以来被多层级的代理商、贸易商分割。一个产品从工厂到终端客户，可能要经过总代、省代、市代、中小贸易商等很多层，每一层都要加价，每一层都要囤货。结果就是：价格不透明、库存周转慢、服务质量参差不齐。

  ▲凯茵展厅区域(图源：凯茵)

  凯茵做的事情，本质上是用数字化的方式，把这个多层级的分销体系压扁成一层。它直接对接上游厂商，把产品信息、技术参数、库存状态集中到自己的平台上;然后直接对接下游客户，通过线上商城和销售团队完成交易。中间没有代理商，没有层层加价，也没有多层库存。

  凯茵模式*像谁

  给凯茵找一家完全可比的上市公司，不是一件容易的事。

  如果把视野放宽到整个资产市场，我们或许能够找到一些模式上有相似性的公司。其中*值得仔细研究的，是A股半导体领域的云汉芯城(301563.SZ)。

  ▲云汉芯城线上商城(图源：招股说明书)

  云汉芯城，2022年6月提交了创业板IPO申报稿。它的模式是：以线上商城为核心，面向电子制造企业提供电子元器件的一站式采购服务。这个领域以及业务模式与凯茵非常像。

  云汉芯城的存货周转率在22次左右，存货周转天数大约16天。

  这个水平在电子元器件分销行业里已经非常出色了——招股说明书里披露的同行业可比公司，力源信息、润欣科技、商络电子、雅创电子的存货周转率大多在7到11次之间，云汉芯城是它们的2到3倍。

  凯茵和云汉芯城代表了同一种模式的两个样本：在一个高度分散的垂直行业里，用数字化和AI改造传统分销链条，实现远超行业平均的运营效率。

  这种模式在资本市场上的估值逻辑，和传统贸易公司完全不同。

  传统贸易公司的估值，通常看市盈率(PE)，而且因为毛利率低、增长慢、周期性强，PE倍数往往不高，普遍在10到15倍。

  而云汉芯城这类“产业互联网+AI”的公司，资本市场更愿意用市销率(PS)进行估值，因为它们的核心资产不是存货和应收账款，而是数据、技术和客户网络。资本市场给予云汉芯城的PS大约在2到3倍。

  当然，这些预测都建立在一系列假设之上，实际结果可能会有很大差异。但有一点是确定的：凯茵的估值逻辑，已经远远超出了一家传统贸易公司或者普通电商平台的范畴。

  从表面上看，它是在卖工业添加剂。但从更深的层面看，它是在用AI重构一个传统行业的供应链。

  这不是一个概念，而是已经在发生的现实。凯茵的存货周转8天、人均产值超过400万元、销售人均SKU超过3400个、销售人均活跃SKU超过120个，这些数字都是AI赋能的直接结果。

  凯茵的终极目标，绝不是做一个更大的贸易公司，而是成为化工行业的智能决策中枢。它计划赋能行业上下游，提供智能研发工作台、智能供应链工作台、智能销售工作台等，成为整合上下游工厂的“产业大脑”。

  要理解这个升级的意义，我们需要看看化工行业的数字化现状。根据行业调研，中国化工行业的数字化渗透率仍然很低，尤其是在中小化工企业中，很多企业的采购、销售、库存管理还停留在Excel和纸质单据的阶段。即便是一些规模较大的企业，也面临着系统孤岛、数据不通、决策依赖经验等问题。

  ▲凯茵印尼仓库实景(图源：凯茵)

  凯茵想做的，是把自己在交易环节积累的数据和AI能力，输出给上下游企业。对上游厂商，它可以提供需求预测、产品推荐、客户洞察等服务，帮助厂商更好地规划生产和研发;对下游客户，它可以提供智能选品、配方推荐、行情预测等服务，帮助客户降低采购成本和研发风险。

  当然，所有这些展望都伴随着风险和挑战。

  但有一点是确定的：凯茵已经证明了一件事——在一个看似传统、低效、非标的行业里，AI能够带来实实在在的效率提升，能够创造出令人意外的经营结果。

   (文章来源：斤风万象)

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