优衣库的货品调拨之道!(中)║每周一招

优衣库的货品调拨之道!(中)

 

(接上)

 

好了,看了在各自领域做的最大的4家公司的数据,除安踏外,其余三家和其他未罗列的公司,问题都差不多,通病都是——货品运行效率差。

尤其近一两年是越来越差,为什么他们用了这些大数据分析软件也没有什么用?

 

回到最上面,来看看大数据分析软件和鞋服企业遇到的问题是不是一个问题?

 

大数据分析软件能解决什么?

1、基于“算法”,能把商品的销售规律找到,还能对接下来的销售趋势做出预测。

2、能通过他们的数据算法,让一家店的库存“不多不少刚刚好”!

除这两种基础“能力”外,还有一些诸如其他的“能力”:

精准的用户画像、深度的会员管理,甚至有的还能帮助做产品计划,等等。

 

这些大数据软件到底能不能做到呢?

要知道能不能做到,关键看现在大家碰到的问题是不是这个问题?如果是,当然能解决;如果不是,怎么可能解决得了呢?

 

把商品的销售规律找到,并不是什么困难。很多服装企业在很早期的时候,都成立了经营分析部门,专门做大、小数据分析,就是为了找到商品的销售规律。

 

能力与意识稍强的公司,能做到:

在销售之前,都能把所有商品的预期销售趋势“规划”出来,可以细分到每一款、每家店、每一天;甚至每一个人。

销售过程中,基于已经产生的销售数据,再结合上面已经“规划”出来的数据,完全可以对接下来的生意做“更精确”的再预测。

 

做到这些,一点都不难。

 

现在,大数据软件公司来了,能做到的最大的改变是——过去,这些数据都是由公司的核心决策层掌握,基层员工尤其是店长们并不知道。现在,智能手机等可移动设备非常方便,可以把这些具体每1家店的数据让店长们、经理们在手机上看。

但是,这能解决什么问题呢?

注:这里,掩藏了一个非常重要的规律。所有成功的(大)品牌对服务的要求远不是我们常规所理解的那样,过于追求服务。它们是强产品匹配同等要求的服务。然而,很多国内同行并不这么以为,认为产品好不好其次,重点要放在服务上。像把大数据管理、决策的权力下放给店长们等基层员工,想想就滑稽,一家公司,中高层都没有能力来驾驭这些数据,底层的基础员工能行?

数据一点都不神秘、也不好玩,数据管理的难点是在精通商业的基础上,知晓数据背后的逻辑及未来的趋势……

 

就是卖不好!怎么办?知道了过去的销售规律,现在买的不好,怎么办?

知道有些卖的很好!怎么办?知道了过去的销售数据,现在不够卖,怎么办?

 

数据只能告诉你过去的规律,而你真正要知道的是过去的规律是不是你要的和未来的趋势是什么?

这些,大数据分析软件也是不可能知道的。

为把问题的本质搞明白,我们一起看看影响商品经营(或者叫产品库存)的两个核心环节,暂以A、B两个环节称之。也就是说,库存问题肯定是出在这两个环节里,才导致库存高企不下。

 

先说说B环节:

B环节就是销售环节,销售环节最大的问题就是上面提到的那个,知道过去卖的怎样,重点是解决接下来怎么卖?

 

还是举个海澜之家的例子,因为它们家的库存最大。

海澜之家公司这些年的存货周转天数都在300天以上,意思就是所投入的货品1年仅转动1次,非常差。

这个300天的存货周转天数,可以更直观的转化成其他的经营性指标,如产销率、销售数量、销售额等等,当然可以细分到需要的每一天、周、月。

注:具体如何转化,请查阅“经营者大学堂”的历史文章。

 

假设,现在知道过去一个月的销售数据,当然是卖的不好,接下来怎么办?

b、调拨。调到卖的更好的店里去,行不行呢?

在你做之前,请先想一个问题,你觉得卖的更好的店会缺货吗?会不会把卖的好的店调成一个“杂货店”,货多的不得了;那,生意差的店咋办?“好”货不是越来越少了吗?

 

告诉你,现实中调拨真的很难,不同结算主体之间的调拨几乎不太可能;还有,为了追求产销率,直营店往往喜欢把畅销款往生意好的店里调,那些生意不好的店卖什么?生意只会越来越差。生意越差,库存当然会越来越多了。

注:关于调拨,有一个案例值得研究。国内调拨做得最成功的品牌是“杰克琼斯”,它们每季调拨商品产生的销售,占总生意的50%。这是非常吓人的一个数据,凌志公司靠调拨很快把“杰克琼斯”品牌的生意做到了百亿规模(暂这么说,把功劳归功于调拨)。有趣的是,近5年“杰克琼斯”品牌的增长在大幅下降,有些市场甚至出现了萎缩,为什么凌志公司把仓库(库存)共享做的如此极致,却也无法把品牌带到更高一个竞争层次呢?

 

b1、打折。打折一定会提升销售吗?

对海澜之家这样的国内服装巨头,打折这把利器它们很怕用。计划内打折当然没有关系,问题是没有什么效果;计划外打折估计没什么想法,不能干呀,直接会影响到公司的毛利率,这不是开玩笑的事。

更滑稽的是,海澜之家公司以为的做品牌,就是要不打折才行。一年一次的存货周转次数,就是要把老款存货卖给消费者,问题是,在这种不可思议的市场机会跟前(指国内市场机会大),那些国际大佬们会不心动?

 

还能有什么妙招?

没有了,也不可能有。

 

就这些问题,大数据分析软件能解决?

不许扯淡,保管没用。

 

哦,忘了,那些什么加强导购服务呀、增强用户体验呀、加强现场管理呀,等等,都是隔靴搔痒,不管用的。如果有用,早就见效了。

 

这是销售环节,也就是所谓的卖货环节。

上面所有的论述,都在分析、讨论销售环节的问题,是不是感觉生意做的就是在忙最后“最后1公里”呢?

好像是前面的事情都“好”了,就是在这最后一段(店铺)没有做好,只要把这最后一段做好了,一切问题就解决了。

 

原来,这才是那些大数据分析软件公司看到的机会。

 

显然,没用!

 

别忘了,还有一个A环节:

A环节就是生产环节(这个生产不是生产制造的意思,是真正的售前准备阶段),也有的叫计划环节。

货品经营的生产计划环节,涵盖市场研究与定位;数据总结、分析与还原;数据计划与产品开发;成本计划与定价;生产加工与物流;销售计划落实等等,还可以时髦的用一个词来概括,即商品企划阶段。

 

这些事项,粗粗看起来都是常规套路,每家公司都在做、都“会”做。但是,未必能做的好,否则,B环节不可能那么难呀?

注:过去,很多人以为像ZARA、UNIQLO、H&M、GAP等品牌之所以能做大是因为全球化,这肯定是片面的看法。

假设,就算是全球化发展成就了这些它们,如果,它们的产品一上市,就要面临大范围调拨与大力度打折的话,可能做得大吗?

想都不用想,完全不现实!

包括所有成功的品牌在内,都没有把什么店铺服务放在第一位(它们的服务甚至会把你气死),既不靠大范围调拨(是不能)、也不靠什么导购服务(从大众品牌到奢侈品,都是理货员。懂产品的理货员和不懂产品的理货员都有),当然也不是靠打折的,那它们是怎么做到的呢?它们都是从一个小品牌,慢慢的、一步一步的做大的……

 

A、B两个环节,A环节才是核心,到了B环节已经没有什么大事了,需要的就是执行与快速的决断。

 

绝大部分大数据软件公司忽悠鞋服公司,要把重点放在B环节上,绝对的本末倒置。

这个最后1公里可不是物流运输的最后1公里,那是在货品精准的前提下快速的送给你,当然是极佳的用户体验。

不信,试试货弄错了你送送看?

 

品牌经营的核心是货品经营,货品经营的重点都在A环节,做不好A环节,一切都白搭;做好了A环节,B环节就是助推了。

注:请大家回顾一下,是不是经常看到有媒体报道什么UNIQLI的利润下滑、ZARA的增长放慢的资讯报道,纯粹瞎扯淡式的操心,一点都不影响它们做大。前文说过,商品经营最有力的利器是折扣,卖得不好,只要价格到位,肯定能卖得掉,只是这个价格到位会严重影响净利润,甚至影响到营收额,但是,这只是暂时的,有问题也就一个季度、最多一个年度罢了。

但是,海澜之家们不敢用!其他服装品牌也不敢用。过去,在它们的“世界里”,根本不需要用,因为新增规模增长完全能覆盖掉产生的库存。这种情况下,公司的毛利率必然很高,也就以为自己的能力就是如此(之大),但新增规模增长一旦停止,一切问题都来了。

打折力度不够或不成体系,肯定没有效果;力度太大,其他运行效率跟不上,未来的产品未必就一定行,还不如不打,不就成了一个死结。

ZARA们之所以干用,是因为它们的总体运行效率太高,这一季不行,根本没有关系,立即处理掉,马上就有新的产品出来。已经形成了一种机制,当然,也是一项能力。

 

由此,真正要关注的重点是在A环节,而非B环节。

 

可是,这些大数据分析软件公司会说:

别急呀,我们也知道A环节重要,我们也能做得到呢!

 

你信吗?呵呵。

这当然是一个很重要的问题,只能等待我们另行专文讨论了。

注:事实上,哪怕在B环节,也有很多问题是无法靠数据能解决。数据提供的是当下的现状,是一个结果,这个结果是你过去决策造成的,无论对错;市场需要的是决策,对未来的决策。这种决策,是一种叫做“经营的能力”!

一款商品上季、上月、上周卖得好,接下来就一定卖得好?商品好不好卖,除商品本身好不好之外,还要匹配恰当的市场趋势,所谓的决策能力,就是对市场趋势的判断能力。未来的市场趋势不可能和过去一样,数据只能告诉你过去的趋势,未来的趋势需要能力去判断……

 

再回到最前面提到的优衣库的那个款,优衣库是这样处理的:

1、官网立即下架。

2、其他所有店都下架。

3、全部集中到南京西路店的三楼配饰品区。

就这么简单,三步够也。

 

有没有想过为什么?

 

(未完待续)

 

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2017年12月28日

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