革新鞋服零售:数据驱动的智能商品管理 解锁库存优化与高效增长
国内鞋服零售企业经过多年的发展,已经形成诸多家喻户晓的品牌,但近年来一些企业的库存问题也时常显现,高库存不仅困扰着品牌商,也使一些多年合作良好的经销商深受其害,当下的订货会制度在初期帮助企业解决了盲目生产的问题,但随着企业规模的不断发展,尤其是直营体系的持续增长,单纯的订货会驱动的弊端也日益显现,如何加强企业自身的计划能力,利用企业的数据优势,将订货会的市场嗅觉与企业的数据分析结合起来,成为越来越多企业寻求的一个重大转变。
在这个重要转变中,以消费需求为导向的商品计划和配补调货能力便是能够帮助企业快速反应、主动出击、降低库存和资金风险的一个重要环节。尤其在今天的市场环境下,零售品牌面临着本土乃至国际品牌的激烈竞争。一个企业如果能深入解读不同经营渠道、不同地域、不同目标消费者的口味与需求,为他们打造最具吸引力的商品组合,这将帮助他们在竞争中胜出,同时赢得消费者的青睐和良好的利润率。以需求为主导的商品计划和执行能力因此主要帮助零售商回答以下零售运营问题:
如何确保店内商品符合目标消费人群的口味与需求、激发他们的购买力?
如何确保这些商品在合适的时间、合适的渠道、合适的地点出售?
在努力提升自身的商品计划和执行能力时,国内外的先进零售企业时刻关注着以下一些关键要素:
1、如何为各地门店按需打造不同款色组合
各地门店因为气候、城乡、商圈因素等呈现出对不同品类、不同款色具有差异性的购买力和偏好。以往向全国所有门店实行“海量战术”,统一发放大量款色的方式往往让地方门店错失很多独特的销售机会。领先企业因此将目光投向更为精细的单品计划,力求更细致地把握不同地区的消费需求,通过调整单品款色组合来实现各地门店销售额和利润率的提高。
要做到这种细化到地区、门店和款色的单品计划涉及到规模庞大的 SKU 以及门店数据量,往往让没有专业工具的企业望而却步。第七在线特别针对这种精细化管理需求而打造专门的单品计划模块。这样,计划人员或者买手便可脱身于繁琐的数据整理,将劳力化为脑力,运用系统的智能致力于 SKU/门店级精细、准确的单品分配。
2、如何整合直营店、代理以及电商渠道的需求,布局全渠道战略
在有效管理直营门店之外,许多零售品牌还要兼顾代理商和电商渠道的运营管理。很多企业在发展初期,对这些渠道都是分散管理,自成体系。这种形式目前正在面临越来越多的挑战:在消费者对一个品牌的认知度日益提高的情况下,无论在品牌的直营店、电商、还是代理商渠道都期望拥有更一致的消费体验,接触到品牌形象鲜明统一的商品。——在向全渠道战略发展的道路上,一些高瞻远瞩的企业也充分意识到这个战略布局中存在一个关键的环节:怎样整合这些以前各自为战的渠道,将品类、单品乃至季中的配补调货都形成统一的管理。这样,企业可高度整合内部资源、大幅提高整体运营效率,让品牌在消费者心目中的形象更加鲜明统一、值得信赖。
第七在线在同业内领先企业合作过程中逐渐形成了一个帮助企业高效整合多渠道商品计划和执行层面的平台,真正实现由“多渠道”管理向“全渠道”管理的转变。在大多数解决方案仍在关注直营零售或者订货会管理的时候,第七在线已经在支持具有全渠道思维的企业实现商品计划的全面整合。
3、如何用大数据人工智能来指导商品计划的制定和执行
商品计划和执行包括季前品类计划、单品计划、季中调整以及配补货等环节。以往手工电子表格的方式需要商品计划部、买手以及货控人员整理和分析大量的进销存数据,一方面耗时耗力且易发生人工误差,另一方面无法对多年历史趋势、季中销售情况等进行多维度的全面考虑,极大地限制了计划的完整性和合理性。随着零售企业规模的日益扩展,关键运营数据量也随之呈几何形式增长,传统的人工加 Excel 的方式已经捉襟见肘,无法有效支持企业快速发展中日益精细和复杂的业务要求。企业更明确地意识到必须利用更高效的方式来处理这些运营数据。
更重要的是,领先的企业希望能充分利用大数据带来的洞察力,将历史数据和季中销售趋势的变化运用到业务中去指导实际的运营和策略。这就要求企业不仅能对过往历史进行分析,还能通过专业的商品计划和执行方案来将这些大数据的分析视角直接转化为年度、季度、季中商品计划和执行环节的生产力。
4、如何参考系统化销售预测来预知机遇与风险
在利用大数据对商品计划和执行环节进行指导的基础上,零售商也充分意识到销售预测对关键进销存以及配补调货决策可以起到的重要参考作用。
第七在线内置的系统销售预测结合历史趋势以及每周更新的季中销售情况为零售计划人员滚动更新品类以及单品的销售预测结果。这样,专业的零售管理人员可以在制定计划、执行计划、以及跟踪调控时拥有一个科学的数据参考,提前预见某些单品的热销趋势或者局部地区库存积压风险。这个滚动更新的销售预测数据做为业务的重要参考,可以帮助管理人员最大程度上地辨识机遇、规避风险。
5、如何在季中快速反应,实现按需配补调货
季中销售时的快速反应和智能的配补调货同样是提高库存周转、降低资金风险的一个重要组成部分。很多企业面临库存危机之后都开始努力扭转库存在渠道中的阻滞,利用“销一补一”等方式尽量提高反应能力。
能够做到按门店实际所需进行配补调货是许多企业最终的期望,但是很多目前市场上的工具都仍有局限性,让用户根据往年的销售情况制定配货规则,然后用规则机械性的配货——虽然将这个繁琐的过程实现了半自动化,省去了一些人力和时间,但是仍不能很好地同实际消费和需求情况进行结合。
第七在线的配补调货模块同样让客户制定不同的配货规则,但更具突破性地融入了系统销售预测,自动生成配货建议,让货控人员获得宝贵的数据预测视角,让配补调货决策更为及时和准确,从而有效地降低库存和资金风险,提高运营效率。
第七在线全渠道商品计划和协同平台
01、将数据变为行动
第七在线的专业解决方案多年来专注于为零售企业提供一个可将大数据洞察力直接转化为行动的平台:
整个平台融汇了多年客户运营经验,内置数十个数学模型,对管理鞋服类生命周期较短、潮流性强、SKU 量多的行业具有专长
计划人员可以结合历史数据、销售预测、以及季中销售等多种数据角度来对下一年的品类分布及其销售潜力进行多维度的计划和衡量
计划人员可根据不同的商品策略(例如减价增量、或者提价减量) 推演出多个不同版本的商品计划进行对比,全面深入地考量不同策略对利润率、存销比、周转率等关键业务因素的影响,做出最合理的策略抉择
不再局限于对品类的粗略管理,计划人员可精细地对单品、渠道、地区乃至门店进行管理,敏锐掌握地方销售趋势、预知资金风险、实现快速反应
货控人员可应用配补调货方案,参考销售预测,高效精准地执行配货决策
整体解决方案和模块涵盖直营零售、批发代理以及电商渠道,建立在一个统一的数据库之上。模块与模块之间高度关联,是一个真正意义上的集成解决方案平台。
02、支持不同业务形态与全渠道战略
平台中零售、代理和电商解决方案既可以单独使用,专门管理某一个渠道;也可以整体推进,实现全渠道商品计划和执行层面的高度整合。
关于第七在线
第七在线(7thonline)是一家基于全球顶级零售商品牌 20 多年商品管理最佳实践,数据算法模型及机器学习为核心,深度覆盖业务场景自动化行业解决方案服务商,通过 AI+BI 云计算平台结合行业特征,精准洞察市场机会,赋能用户实现商品计划自动化,驱动精细化运营并辅助智能决策,达成业务价值提升,从而实现企业数字化转型和智能化管理升级。
第七在线于 1999 年由创始人马克骏携手美国零售业资深专家和 IT 专业国际团队创立于纽约, 并先后于 2005 年成立武汉研发和客服中心,2023 年成立深圳营销中心, 布局中国市场。
我们的客户包括:Patagonia、亚历山大王、勃肯 BIRKENSTOCK、加拿大鹅、PVH、绫致集团、Jimmy Jazz、Calvin Klein、Michael Kors、Nautica、Colony Brands、Phillips Van Heusen、VF 等。
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