小数据的价值——用活两张小报表(上)║每周一招

小数据的价值——用活两张小报表(上)

从涂子沛先生写《大数据》到现在,大数据已经不仅是一个概念了,不仅引发了全民的“大数据”热,如现在和别人聊天或谈工作、投资什么的,言语间不谈及大数据,都不好意思;更重要的是,大数据真的如万金油般的重要吗?

 

在服装行业,仅看大数据(结果),或许是没有多少实质性意义的。

服装类产品的销售数据价值在于挖掘数据体系背后的含义,构成数据体系的是众多的小数字和产生这些小数字的背景。

 

看个例子:

在马云提出新零售时,原银泰百货总经理厉宁就提出不同的意见。厉宁女士以为,马云自己并没有做过什么零售,所谈零售的新与老,忽悠的成分较大。

不是你在互联网领域做成功了,来谈零售或做零售就是新零售!

 

因为在零售环节,很多事靠所谓的互联网思维和算法根本就不能解决问题。

厉宁女士对马云是否懂新零售的观点正确与否无关重要,但是,她举得的例子都是很有道理。

1、今年这件衣服卖的很好,明年还要继续吗?今年卖了100万件,明年做120万件行吗?

再延伸下面这个问题也非常有意思!

2、K款今年卖的不好,所谓的大数据就摆在那里,能解决什么问题?

 

服装行业,远非马云想的那么简单,靠新零售概念和大数据能解决所有问题!

 

回到上面的第二个问题:

K款今年卖的不好,假设做了10万件,只卖了几千件,大数据显示就是季末库存有9万多件!

该怎么办?

这涉及到具体的商品管理的范畴,要关注的并不是大数据和算法,而是小数字!

 

当然,你会说,依靠大数据及算法思维,只要在销售过程中发现这个款卖的不好,就要立即下手处理,根本就不存在有9万多件的可能。

呵呵,如果说你错了!

你相信吗?

 

A款出现9万多件的库存,无论在那个时点,季末也好、季中也罢,唯大数据论有时根本解决不了具体问题。因为,这些属于商品管理范畴的内容,需要的是对小数字的管理能力。

注:

商品管理是实实在在的小数字管理,需要的是非常传统的管理方法。就像K款卖得不好,原因可能很复杂,依靠所谓的大数据,是不可能知道问题真相的,不知道问题的真相,怎么能解决好这些经营过程中出现的具体问题。

K款卖不好的原因,大致有四种可能:

① 款式本身的问题,即设计、版型、花色、工艺等设计问题导致;

② 商业经验的问题,即投产量、定价、分发等商业管理问题所致;

③ 管理能力的问题,即基本质量、物流配送等内部管控问题导致;

④ 销售能力的问题,即现场销售等系列问题所致。

这些具体问题的分类,是提供一种系统的思考方式,有利于精确的发现具体问题。否则,所采取的方法极有可能是头疼医脚。

 

再比如,有终端店铺生意经验的朋友,最恼火的场景莫过如此:

明明很好卖的货缺了,过段时间又出来了;

极其畅销的货品已经严重断码,还是陈列在最好的位置;

所有店都好卖的货,非常分散的分布在各店;

按期到的货,不能按需出现在店铺陈列,等等。

这些都是商品管理的小数字出现了问题,你所看到的是大数据结构,但是毫无意义。

 

这些小数字,反应的是商品管理在城市仓库与店铺分配之间;店铺与店铺之间;店铺与小仓之间;店铺有效陈列面与仓位之间等等环节存在系列问题。

这时,非常需要用小数字来告诉你。

 

(未完待续)

 

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2017年5月4日

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