这是我们去年接触的一家客户（化名 A 公司）：

• 类目：白电 + 小家电
• 渠道：Amazon 欧洲站 + 线下渠道
• SKU：约 180 个
• 年出货：80万台+

他们最初找到我们的时候，说的是一句很典型的话：

👉 “我们合规应该没问题，就是感觉成本越来越高。”

第一步：不是做系统，而是“算一笔账”

我们没有先谈系统，而是先做了一件事：

👉 把他们的包装数据，拉出来算一遍

结果很直接：

• 平均单台包装重量：2.1 kg
• 年包装总量：约 1,680 吨

当时他们的EPR申报方式是：

👉 按默认分类 + 粗略估算

问题在这里第一次暴露

当我们开始拆数据时，发现三个问题：

1｜同一个SKU，不同批次包装不一致

• 不同包装厂
• 不同材料厚度
• 不同泡沫密度

👉 ERP里是一个数据
👉 实际上是多套结构

2｜BOM里没有包装结构

👉 ERP记录的是产品

👉 包装信息：

• 在Excel
• 在供应商
• 在邮件

👉 完全无法关联

3｜空隙率没人算过

一个典型型号：

• 产品体积：约 65%
• 包装体积：100%

👉 空隙率接近 35%+

👉 在 PPWR 下：

👉 已接近风险边界

第二步：不是改设计，而是“数据结构化”

我们没有一开始就让他们改包装

而是先做：

👉 把包装变成数据结构

具体动作：

• 每个SKU → 拆成包装层级
• 每一层 → 材料 + 重量 +供应商
• 建立统一口径

👉 第一次，他们能看到：

👉 每个产品的真实包装结构

第三步：优化，不是“感觉”，而是“计算”

在数据清晰之后，才开始优化：

几个典型动作：

• 调整内衬结构（减少泡沫）
• 替换部分材料（提高可回收性）
• 优化箱体尺寸（降低空隙率）

👉 不是凭经验
👉 是逐SKU计算

结果（客户最关心的）

在不影响运输安全的前提下：

• 平均包装重量下降：约 12%
• EPR相关费用下降：约 18%

👉 年度节省：

👉 接近 €200,000+

第四步：接入系统，而不是回到Excel

我们的系统

👉 在 Amazon 卖家 App 生态中的能力

用来做三件事：

• 持续收集供应链数据
• 自动校验结构
• 自动对接 PPWR / EPR

👉 避免回到人工状态

一个他们自己说的变化

他们后来反馈一句话很直接：

👉 “以前我们不知道包装在亏钱
现在我们知道哪里在赚钱”

最后一个问题（给你）

如果你现在：

👉 有100+ SKU
👉 有多个包装供应商

你能不能回答：

👉 你的包装，每年多花了多少钱？

如果不能

那问题不是合规

而是：

👉 你还没有把包装当成“数据资产”

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