如何通过店铺集群实现高效库存规划

在当今竞争激烈的零售环境中，优化库存规划的能力对于各种规模的零售商都至关重要。店铺集群的概念旨在通过合理分配资源、统一管理和优化运营效率来提高整个集群的绩效和竞争力。这种模式通常在零售行业中应用较为广泛，特别是在大型连锁店或连锁品牌中。通过店铺集群，企业可以更好地理解和满足不同地区或群体消费者的需求，提供更好的服务和体验，从而提高品牌影响力和市场份额。

1、什么是店铺集群？

店铺集群涉及客群统计偏好（如时尚与传统）、地理位置（冷与暖）、店铺属性（面积，店铺类型）及所处商圈和销售业绩等因素，将具有相似特征的店铺分组在一起。这种细分使零售商能够调整其策略和产品，以满足不同客群的独特需求，从而提高库存规划和运营效率。

2、店铺集群的好处

店铺集群为库存规划提供了一系列好处，包括规划效率、提高预测准确性、品种本地化和降低供应链成本：

提高商品计划效率和预估准确性：传统预测方式通常基于商品的按店铺销售率（ROS）和相应店铺的销售时长与数量进行计算。然而，零售商的每家店铺销售速度各异，若按店铺级别单独进行计划以预估关键指标，将耗费大量时间。此时，店铺集群的概念显得尤为重要。通过店铺集群，零售商可以在集群层面设定运营指标与规则，对决策数据进行精准判断和审核，同时充分考虑到每个店铺的独特特征，从而提升商品计划的效率和预估的准确性。

商品组货差异化：当零售商拥有多家连锁店铺时，为了更有效地满足不同地区和客群的需求，差异化商品投放变得尤为关键。通过店铺集群策略，零售商可以在更高的管理层级上计划或审核商品组货投放决策。例如：考虑到温度带的差异，商品上架的时间可能因地区而异。在这种情况下，商品管理人员无需对每家具有相似特征的店铺单独规划，而可以在更高的集群层级——如温度带、商圈和店铺类型（如旗舰店与常规店铺）上，进行统一的商品组货和投放决策。这种策略不仅提高了效率，还确保了商品与消费者需求之间的精准匹配，从而提升了整个零售网络的运营效率和客户满意度。

降低供应链成本：通过将店铺集群的组货策略紧密地与产品分配流程相结合，能够精准地规划出最适宜的采购量，并确保产品能够在最佳时机准确分配到相应的店铺集群中。这种高效的管理策略不仅提升了运营的精准度，而且显著降低了因产品在不同店铺间重新分配而产生的额外成本，从而帮助零售商实现更高的运营效率和成本控制。

3、零售商何时应考虑店铺集群？

实施店铺集群的决定取决于几个因素，包括零售商运营的规模和复杂性：

小型零售商：即使是小型零售商也可以从店铺集群中受益，特别是如果他们经营多个具有不同客群统计和需求的地点。尽早实施店铺集群可以帮助小型零售商优化其库存规划流程并推动增长。

中型零售商：随着零售商规模和复杂性的增长，对更复杂的库存规划策略的需求变得越来越重要。拥有多个店铺或不同客户群的中型零售商应开始考虑店铺集群，以提高运营效率和竞争力。

大型零售商：对于拥有广泛店铺网络和复杂供应链的大型零售商来说，店铺集群往往是必要的。这些零售商通常在不同地区拥有不同的客户群和不同的需求，因此店铺集群对于有效的库存规划和资源分配至关重要。

在第七在线， 当零售商的店铺数量超过 10 家，或者开始观察到店铺之间在销售绩效上存在显著差异时，可考虑引入店铺集群的概念。

4、店铺集群方法

店铺集群的初步构建方法往往依赖于综合坪效或基于人为经验的判断。零售商通常会根据各个店铺的销售数据，简单地创建销售报告，并将这些数据点绘制在 Excel 的散点图上，以此来判断哪些店铺在表现上较为相似。然而，这种传统的手工方法在面对市场环境快速变化时显得力不从心，尤其是在连锁店铺规模扩大、商品种类和数量日益增多的情况下，无法及时准确地捕捉到店铺需求和性能的动态变化。因此，为了更有效地应对市场波动，零售商需要寻求更先进的聚类方法和工具，以确保店铺集群的持续优化和动态调整。

根据合适的商品颗粒度聚类

每个零售商品牌都拥有独特的商品体系和特性，使得不同店铺在销售各类商品时展现出截然不同的能力。为了实现更精细化的店铺聚类，可以将聚类的颗粒度细化到商品特性的分类上。这样做有助于识别出哪些店铺在销售具体类型商品或特别单品的差异性，从而得到更为精准的店铺聚类结果，而非仅仅基于整体店铺的综合绩效进行笼统的分类。这种细化的聚类方式将使我们能够更好地满足不同客群的需求，提升库存规划和运营效率。

根据店铺的业务数据和店铺属性配置聚类

当然，实际销售业绩虽重要，但绝非创建集群的唯一考量。在商品计划管理的各个阶段，零售商应根据不同场景和需要，灵活运用除销售额外的其他业务数据来进行店铺聚类分析。例如，在推式铺货时，计划销售量就是一个聚类值得参考的重要业务数据。此外，店铺规模的大小也是不容忽视的因素，因为大型店铺和小型店铺在容量和运营上往往存在显著差异。因此，除了基于销售业绩的考量外，还需要将店铺属性这一维度纳入聚类过程中，以获得更为全面和精准的聚类结果。

为了实现这一目标，零售商普遍采用二维散点图来实现。通过绘制包含销售业绩和店铺区域等多个维度的散点图，能够更直观地识别出具有相似特征的店铺群体，从而进行有效的店铺聚类。这一过程可能会稍显复杂，但借助现代的数据分析工具和技术，我们可以大大提高聚类的准确性和效率。

值得注意的是，聚类过程往往涉及大量手动操作，且可能不够精确。因此，理想情况下，我们应利用如 K-means 聚类算法或其他无监督机器学习算法来辅助这一过程，以减少人工干预，提高聚类的准确性和效率。

5、更新店铺集群的频率

在定义了店铺集群之后，更新它们的频率便成为另一个关键考量因素。由于客户和店铺的行为随时间不断变化，保持集群的静态状态并非长久之计。理想情况下，在每个计划周期（如每个季节）之初，应更新集群以反映店铺的新增、关闭，店铺的销售能力以及客户偏好的动态变化。然而，鉴于当前许多零售商店铺销售环境的迅速变化，当店铺业务数据发生显著变动时，就需要立即更新店铺集群。这种高频率的更新远超出手工操作的范畴，因此，引入科学、高效的系统工具来辅助完成这一任务变得至关重要。

对于寻求优化库存规划流程并推动可持续增长的各种规模的零售商来说，店铺集群是一项有价值的策略。通过根据共同特征将店铺划分为集群，零售商可以定制库存策略，以满足不同客户群体的独特需求，从而提高预测准确性、降低供应链成本并提高盈利能力。无论是小型、中型还是大型零售商都应该开始考虑将店铺集群作为在当今竞争激烈的市场中最大限度地取得零售成功的关键工具。

手动创建店铺集群不仅在精确度上存在局限，而且在处理层次结构中的较低级别时尤为费力。此外，您还需要在每个季节，甚至更短的时间内，频繁地更新这些集群以反映店铺的实时变化。为了克服这些挑战，第七在线商品计划管理系统能够全面自动化这一过程，确保您获得基于店铺动态关键绩效和随时间变化的店铺属性而精准划分的店铺集群。

总结

店铺集群作为一种管理策略，旨在从宏观视角对零售店铺进行有效的统筹计划，审核和观察。然而，随着技术的不断进步，管理视角已经不仅仅局限于集群层面。第七在线系统凭借其先进的技术优势，不仅覆盖店铺集群，更能将集群决策精细到每家店铺，细化到每一个 SKU。传统的人工管理方式受限于资源，往往只能到达集群层面，但第七在线系统凭借强大的计算能力，可以直达店铺，实现精准管理。无论品牌的体量有多大，第七在线都能提供到店到 SKU 的精细化管理，帮助零售商更好地把握市场动态，优化库存结构，提升运营效率。

第七在线由创始人马克骏先生于 1999 年在美国纽约创立。我们的系统由马克骏先生携手国际顶尖数学科学家、零售行业资深专家及高级 IT 团队共同打造。第七在线全渠道 AI 智能商品管理平台，是以数学算法模型、人工智能、机器学习等技术为核心，结合零售商品管理的最佳实践，打磨出深度覆盖零售业务场景的自动化解决方案。Al+BI 云计算平台通过分析数据，驱动品牌进行商品精细化管理，为用户提供商品的智能化决策方案。