| 服装企业运营实战:数字化企业运营学 |
| 其实，目前越来越多的服装企业已经开始敏锐地发现，在企业的商品运营管理中，数字的运用分析起着非常重要的作用。通过对运营中数字的分析以及其规律的掌握，可以有效地规范服装企业的运营管理、及时掌控零售终端店铺、提升销售的针对性和有效性、以及产品正常生命周期内降低库存积压。 中国很多服装企业花费了几十万甚至上百万的费用，建立数据信息系统，希望通过此信息系统掌控终端的销售，以便更有效、更具针对性地提供商品，合理控制服装库存。 但服装企业运用信息体系进行数据分析的现实状况却不容乐观，事实上，绝大部分服装企业在信息体系的建立上是具备“硬件”形式，而没有真正将采集到的数据转化成信息，然后提炼成问题反馈，最后形成及时处理的决策。因此，这样的建设无疑是“形同虚设”，化了冤枉钱！而没能有效反馈销售过程的问题，及时控制库存和管理商品。 例如，笔者曾经辅导了深圳一家知名的服装企业，这家企业的老总有比较超前的经营眼光，在2002年便花费巨额的费用，引进建立了ERM数据采集与信息应用体系。但实际运用了一年半后，仍然没有有效地运转起来，反而耗费了无数的人力成本，最后，老总只能将问题的根源归结在这套软件系统。 还有一种现象，经常在服装企业或服装经销商中出现。在季末清理库存产品的时候，我们经常会发现库存产品中，有很多产品是当时特别畅销的款式。 究其原因，一套好的信息系统还需要一个好的、有效、合理的系统分析方法来进行，才能达到最终企业所需要的效果。这就好比：给你一台电脑，教会你如何使用，但没有就是没有给你怎样练习打字的方法，因此，你仍然不会打文章。 众多的信息软件企业，可以根据服装企业的运营状况的不同，设计信息管理流程，同时也提供使用这套软件的操作方法，但不提供当数据采集后，面对这一张一张的数据表格该如何分析？数据间有什么关联性？这些数据反映了什么问题？数据的分析可以看出服装销售的什么规律？等等，这一系列的问题分析。而只有以上的分析得出客观的结果，才是服装企业建立信息系统的真正目的所在。 例如：在12月中旬的时候，当我们看见江苏省某店铺销售和库存报表记录的数据是：某款厚型棉服还有315件，销售速度是3件/天。那么，根据该棉服的生命周期，在季末时，该店铺的库存是多少呢？ 分析计算：江苏省冬季棉服结束销售的时间段基本上在1月中旬，也就是说，该棉服的正常生命周期约25天，按照目前的销售速度，25天╳3件=75件，在25天的后续时间内，销售的实际速度会逐步减缓，必然会出现的库存约240件。为了缓解库存，销售人员则要计算出，如果不积压库存，必须在正常生命周期内厚棉服的销售速度是12.6件/天，并且前10天的销售速度应在此基础上还要提升35%—40%。当然销售人员要开始采取积极的营销措施，对该款式进行促销，以便减轻库存，减少利润的损失。 对已采集的数据进行系统化和专业分析，必须由具备丰富的服装实际销售经验和数据敏锐度以及严谨的逻辑思维分析能力的人员进行，并且要提前对相关分析人员进行系统和专业分析技巧的培训。这样，才能让一套先进的信息系统真正发挥它的效用，有针对性地合理控制服装的库存，从而降低企业的成本、提升利润。 可见，有效控制服装库存，合理管理商品的流转，关键还在于对商品系列数据采集后的系统、专业分析。 那么，在服装店铺的经营中，数据分析主要应用在那些方面？应如何分析应用呢？ 一、 服装铺货时的数据表格管理 服装是具有很强的流行元素，存在生命周期短，生命周期内、外，商品价格差异大的特点。库存是服装经营的关键，铺货的合理性更是控制服装库存的重要元素。因此，必须通过严谨专业的数据分析，对铺货进行严格审核。 在此，提供部分铺货的数据表格管理方法，以飨读者。
这张表格主要用于铺货时零售店铺的商品管理，针对企业直营店铺或总代理的直营店铺。运用目的：是帮助铺货人员进行专业分析，使分配到零售店铺的商品，具备系列性、有序波段性、可搭配性、主次重点性，并且让零售店铺的店长对该季节商品的结构，主推，新品上市节奏等有充分的掌握，通过预测各款式服装的生命周期，有效控制销售的节奏和最大限度地降低库存。 “新品上市波段安排”表格，就针对服装企业经常出现的商品铺货混乱现象进行设计的。 通常，车间生产出什么款式就直接配发什么款式，无论该款的配套辅助款式是否已生产？或总代理等厂家发到什么货品就直接配发什么货品，也不分析这些货品是否顺应目前的销售需求？更不研究这些货品是否能与卖场现有货品的风格、色彩融合？因此，在零售店铺就经常出现有上衣没有可搭配的裤子或裙子；有外套没有附加推销的内搭；整体色彩系列混乱不堪；无风格系列；春季先上薄面料的款式、秋季先上厚面料款式等情况，严重影响实际销售，并无形耽误商品的生命周期，形成潜在的库存压力。 所以，铺货前商品部的管理人员就应该对每个零售直营店铺的货品上市波段进行分析，并逐一安排。对上市波段的安排分析，必须结合当地零售店铺的销售特性、销售趋势、季节气候变化等。特别是中国幅员辽阔，从东到西，从南到北，气温相差很大，城市的级别和消费状态以及流行时尚的程度也“大相径庭”。例如：今年7月底的时间段，上海的大部分A类商场成熟的服装品牌就已经秋装上市10%—15%，而同一时间，在西南区域的重庆，服装零售市场仍处于一片夏季服装打折倾销的状态，几乎看不见秋装的影子。可见，新品上市的波段要根据不同区域的气候和不同城市的级别和消费进行的。 铺货的管理人员进行铺货时，要有严谨的铺货数据依据，即去年同期的新品上市波段；同期销售趋势（销售的类别/款式风格/色比/码比）；同期库存状况；同期补货情况等还要对零售店铺的市场状况，消费群的需求特点要非常了解。 而目前，众多服装企业或总代理在这方面的工作还没有足够的重视，对新品上市安排几乎凭感觉或被动地由“生产车间”主宰。 “店铺定位”分析，是帮助铺货人员在确定商品结构的时候考虑：该店铺商品主流价格线是否符合当地消费群的主要消费水平？商品的主推类别是否跟当地的气温相吻合？主推商品的风格系列和色彩是否跟该店铺的市场定位/商圈定位符合？商品的码型规律是否符合该店铺顾客的体型需求趋势？ 在作“店铺定位分析”时，商品部可统一建立每个直营零售店铺的《店铺商品日志》，该《日志》的记录指标涉及：当地的市场分析（市场人口总量/市场级别/相关人口比例结构/目标消费群的占比/支柱产业/人均收入与消费/竞争格局）；商圈分析（商业经营结构/客流量/居民结构/消费状况/竞争对手）；主要顾客群分析（年龄/职业/收入/体型/消费特性/服装偏好）；天气变化记录（前2年同期变化趋势）；历史销售/库存记录（去年同期销售趋势/销售进度/对应库存）。 这套资料充分为企业商品管理建立了一套有章可循、有据可查的数据系统，这是企业建立“铁打营盘”的必须要素。 “店铺铺货结构”表格，能够帮助铺货人员清晰对比出对该店铺所铺的商品结构的合理性，铺货量在店铺展示陈列的可行性和销售主流商品与辅助商品结合的有效性。 第1、2列能充分反映出该店铺整盘货品各类别款式与数量的比例结构，并且在最后的“合计”栏中，能反映出在该店铺的铺货数量与款式。 例如：某女装品牌对其一个直营店铺的铺货情况如下： 2007-12-26 0:05:04
lzh_19822007-12-26 0:05:33 商品组合结构存在问题吗？ 首先，从表格横向来看，“衬衫—6个款—铺24件”，明显这是犯了“平均铺货”的错误。该品牌每款4个码，此铺货方式就是将每个款式平均各铺4个码，因此产生铺货量为24件。在店铺的实际销售中，就必然会出现两个问题：1、衬衫的每个单款只要销售一件，势必就会出现该款式的缺码断货，严重影响该款式的销售。2、在6个衬衫款式中，没有主推的重点，各款式都是平均铺货配发4件，极有可能出现6个款式呈“自然”状态销售，该款式容易产生很大的库存。 这样的现象，在很多服装企业或总代理的店铺都存在，商品管理人员会振振有辞地说：“我这是试探性铺货，在店铺只要销售好了，我马上补货就是了！”这种思维是存在严重错误的：众所周知，服装一旦缺码断货，其销售的速度会立刻降低。即使直营店铺补货只需要1天的周期，由于没有尺码，影响该款式销售，连同影响可以附加推销的相关款式，还给顾客造成新品上市货品就不齐全的不良影象，并且增加了补货的成本。笔者曾经辅导的某运动品牌服装的总代理，其专门购买了一辆在市区内为8家直营店铺送货的车，每天补货、每天送货、每天点货进货。最后一算，用于送货的直接成本就高达8000元/月 所以，在进行铺货计划时，商品管理人员应该如下考虑： 根据衬衫上市的时间段和同时上货其他类别的款式来确定，衬衫应该配发的款式数量，如果衬衫上市的时间相对延后，并且其他类别的款式比较少，那么可以将衬衫的款式数量略加大；确定后，再从衬衫款式中，挑选出该店铺最适合销售的款式风格与色彩，定出其中的主推款式，并对主推款加大单款的铺货数量。 其次，对各类别的款式占比进行分析，可以评估出铺货的比例结构是否合理。例如上表，服装的上下比例72%：28%，呈现明显的上下结构失调的状况，（一般正常比例：60%：40%），此时就要增加下装，即裤、裙类别的款式数量，如果此时下装的款式严重不足，那么就要加大单款的铺货量，以弥补下装的缺少。 第3—9列的指标，明确地向店长确定了本季节，整盘货品的主推/辅助的款式结构、色彩组合、主推款式的卖点、商品的主要价格线等关键指标的数据，以便店长根据此，确定店铺的陈列手法/商品展示/重点推介/营销手段等。 例如：
第10—11列的指标，对主推款式的生命周期预测，帮助铺货人员准确确定铺货量；要求对主推款的销售速度（件/周），则是结合总体进货情况，对店铺的店长提出销售要求，以便其明确在后续销售中的销售重点，主次分明，并清晰补货的需求。 例如： 商品管理人员在确定了商品的类别、铺货款式、主推款式后，还需要进一步确定铺货的数量，在此，就需要对重点主推款式在店铺的销售趋势以及该款式的正常生命周期做预测，以便在销售的过程中就控制库存。 例如：某“毛衫”主推款预测有55天的生命周期，现在8家直营店铺总订货750件，该店铺是“毛衫”类别服装的畅销店铺，去年同期该店销售毛衫数量占总销售数量的25%。那么，现在应该如何确定此款的销售速度？ 而真正要将菜肴变成“色、香、味”具全的桌上餐，那么还存在掌控火候、炒菜的先后顺序等问题，即在服装店铺销售过程中，用商品数据分析来控制销售的前因后果。 在此，我们需要继续共同探讨“服装零售店铺销售数据的有效分析”： 服装零售店铺数据分析常规应用数据分析的工具，为表格——日报、周报、月报、季报，最常见的是日报表、周报表。 在笔者给众多服装企业的培训、辅导过程中，发现男装、女装、童装、休闲装、运动装等店铺几乎都有销售日报表，每天填写，也每天传发给总部，但很奇怪的是：负责销售管理的人员会更多地关注日报表中的销售总金额，如果销售上升就很高兴，开始积极补货或大量发货；如果销售下滑，就开始电话责问店长。对日报表中表现的销售趋势、销售结构、销售明细、库存结构、库存需求却不闻不问。这样“粗放型”地使用数据工具——日报表，是不能真正从中分析销售中存在的问题、有效控制店铺商品。 例如：某服装店铺的销售日报表（通类规范报表） 在这张销售日报表中，完整地将服装店铺当日销售的款式、色彩、码型、价格，以及总量的进、销、存记录下来。 作为一名专业的服装销售/管理人员，拿到这张表格后，首先应关注该店铺今日的进、销、存总量是否符合正常状态？库存的货量偏多还是偏少？然后关注今日销售的金额是上升还是下降？与同期数据对比并结合天气状况是否正常？如果不正常（无论是销售减少/销售增加）分析具体原因？今日销售的件数是多少？结合销售金额，分析其销售的平均单价，属于低/高/中等价位线？分析原因？再分析具体销售的明细，如：畅销的款式、畅销的颜色、集中销售的码型以及对应的店铺库存，根据销售趋势和未来天气的预测，确定畅销款的补货情况，并最好与店长进行电话沟通顾客消费的情况。以便做到对该店铺的销售状况清晰明了，并有效补充货源，进一步提升店铺的销售。 例如：某服装店铺，（经营面积80平米）夏季产品平均价位在500-800元，少淑风格定位。8月25日：销售6080元，销售件数46件，当日进货350件，店铺现库存1200件；其中销售排名第1的是：M601890，白色，225元/件，销售5件 从当日销售的平均价位线来看，6080/46=132元，而本身的定位是500-800元，可见该店铺在进行大规模的促销打折活动。促销活动期间，货品的充足很关键，在80平米的店铺库存1200件，那么1200/80=15件，即每平方米的货品量15件，此数量应该是十分充足的。 在促销活动中，服装销售应该是款少量大。从畅销款的销售来看，在1200件货品中，最畅销的仅销售5件。就需要分析为什么各款式销售量不大，并且各款式销售比较平均？需要进一步详细分析该店铺各款式对应的数量，铺货的结构是否合理？ 从畅销前10名，可看出销售比较集中的价位线是什么？再对应该店铺现有货品的价位线进行分析，如果销售比较集中的价位占总体货品的比例60%以上，基本是吻合市场的销售需求的。 对应畅销款式的色号、码型，再查店铺的库存数量，是否缺码断货？按照现销售速度，预测该库存能维持几天的销售？ 对应平销的产品，尽量让畅销产品带动平销产品，即：选择能与畅销产品组成系列化或能搭配的平销产品。 对应完全滞销的产品，分析在促销活动中没有销售的真正原因，再分析其他店铺是否有对此类产品的需求，若有，则调配货品；若没有，则要再使用价格杠杆进行调节。若最终是产品本身的原因，在价格调节没有作用，而产品的生命周期已经度过，只能作为“死库存”来处理。 日报表是对服装销售进度“微观”的了解与监控，周报表则是对服装销售的时段监控。由于周报表记录了一周（7天）的销售状态，从累计的销售趋势、补货情况、库存状态，能分析出该店铺的销售脉络，从而有针对性地调节货品。
本文章转自：服装博客网的 logeed 的作品 |
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