數據分析在服裝庫存管理應用中的作用

1、數據分析在服裝庫存管理中的幾個應用2011年是服裝企業(yè)庫存大增的一年，筆者在今年4月特意根據財報分析了幾家上市的體育用品公司【李寧、安踏、特步、匹克、動向】的經營狀況，庫存金額平均增長41.2%，庫存天數（DOS）由28天上升到41天。而紅豆股份、美邦服飾的庫存金額分別已占到總資產比例的60%，29%。2012年對于服裝企業(yè)來說挑戰(zhàn)很大，首當其沖的就是庫存管理。服裝企業(yè)庫存是一個永恒的話題，代理商和廠家一直在斗智斗勇。造成企業(yè)/代理商庫存偏大的原因無外乎以下幾種：1. 銷售目標超高，企業(yè)不得不靠壓庫存來達到要求；2. 訂貨憑感覺，過分追求爆款；3. 代理商/門店間庫存不能正常流轉，經常出現(xiàn)在A

2、區(qū)域暢銷的產品而在B區(qū)域卻庫存一大堆。造成這種狀況一種可能是機制的原因，廠家疏通機制缺失，貨賣給代理商后就不管了；第二種可能是代理商的原因，不面對現(xiàn)實。曾經和某代理商聊過天，問他為何滯銷的一批貨物不轉給鄰近的省份？他的回答是這批貨別人賣得這么好，我沒有理由賣得不好，我已經制定計劃要求店鋪從各個環(huán)節(jié)改善了；4. 缺乏預測機制，補貨總在缺貨后；5. 本文不談大的道理，只是從數據分析的角度告訴大家一些庫存管理的辦法。一、 訂貨會前的數據準備：對于代理商來說訂貨會前需要確定如下數據：1、買多少金額/件貨；2買什么品類的貨3；確定商品級別及對應的訂貨件數。除1外，其他兩項都是需要訂貨前制定的策略計劃。（

3、注：以下分析不考慮店鋪數量變化的狀態(tài)）1、 買貨金額一般來說廠家已經提前確認，代理商要做的就是計算出對應的商品數量。公式如下：商品數量 = 采購目標 / （區(qū)域銷售平均吊牌價 X （1 + 計劃漲降價幅度）2、 確定各品類買貨金額及數量：根據同期商品各品類銷售百分比確定本訂貨季的比重，修訂原則是今年商品趨勢和經營者的策略。這個環(huán)節(jié)非常重要，它是一個買貨策略的落地環(huán)節(jié)。3、 確定商品各級別款及數量：可以采取平均值和極值相結合的方法。根據歷史銷售數據將商品款分為五個級別（也可以是三個），級別和采購數量對應關系如下：有了這個數據準備后，在看貨過程中，只需要買手確定商品的級別，不用特別考慮商品的買貨數

4、量。這種方法的好處是根據銷售數據來倒退買貨數量，避免了買貨的盲目性。“買貨的過程實際上就是商品銷售的過程”，所以多花一些時間的準備工作上是值得的。在看貨選貨過程中，可以根據具體情況適當的調整2中的百分比和3中的商品級別。買貨后（在正式下單前）還需要對所買的貨品進行檢測，主要檢測三方面：價位段、尺碼、顏色等。用買貨數據與同期銷售數據進行對比。比如下圖，很明顯就能看出價位段的缺失：二、 銷售過程中的數據分析服裝行業(yè)的數據分析從商品流向來講就是大家熟知進、銷、存，其中商品銷售環(huán)節(jié)可以細化為人、貨、場。造成庫存過高的原因一般都會認為是進的太多或賣得不好，很少有人從商品的追蹤、預測、分析上下功夫，本節(jié)重

5、點就談談這方面：1、 如何建立商品數據追蹤體系？商品追蹤一般是按照天或周為單位來實施，隨著POS系統(tǒng)的普及，數據收集越來越及時，按天來追蹤商品銷售狀況變成可能。追蹤內容：店鋪庫存數量、過去4或8周的銷量（快時尚服裝可以縮短為1-2周）、大倉庫存。追蹤方向：如果不能覆蓋全產品鏈，可以按照大品類（比如體育服裝的鞋、服、配，女裝的上、下、套裝、配飾等）的銷售前20大和庫存的前20大來跟進，前者是為了讓賣得好的商品賣的更好，后者是為了讓庫存大的商品盡快消化掉。新品消化率也是必須要追蹤的一個數據，今年很多服裝公司都在更新一個觀念，什么是新品？只要消費者沒有穿過的都應該是新品。這種觀念對于就庫存的消化是有

6、幫助的，特別是那些新品依賴性越來越高的企業(yè)更應該如此。通過POS采集到基礎數據后，剩下的就是用EXCEL建立一個追蹤模型，讓它每天/周自動產生分析結論（策略部分需要人為制定），再根據庫存天數等邏輯建立一個自動配貨/調撥模型。目的就是監(jiān)控主要商品進銷存狀況，迅速補貨，讓商品在不同客戶或門店間流動起來。一般情況下不要讓店員來下單調撥，因為店員可能較忙會忘記下單，對好賣的商品會有”占庫存”的惡習。2、 如何做商品的銷售預測？庫存周數（WOI）是商品預測的一個KPI值，庫存周數 = 即時庫存 / （周期內的銷售數量 / 銷售周期），銷售周期可以是4周、8周等。比如某個商品目前庫存2000件，過去4周銷售1000件，則它的庫存周數就是8周，意義就是根據最近4周的銷售狀況來看，此商品還有8周即將售罄。需要注意的是如果銷售周期取4周，如果某款商品是兩周前上市的新品，則銷售周期要改成實際的銷售周數。按銷量排名往往會漏掉這個因素。按庫存周數進行貨品的預測是一個相對粗糙的預測方法，因為它并沒有考慮到季節(jié)、節(jié)假日、促銷等因素。要精確的進行商品的銷售預測就需要引入周銷售權重指數的概念，它根據歷史銷售記錄將每一天都賦予不同的權重值。3、 商品庫存的分析的維度用兩張圖來說明商品庫存分析：l 商品庫存結構圖（其中有效庫存的定義是指在某個銷售周期內銷售數量大于多少