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服裝零售門店如何高效科學的補貨?這篇文章來教你

2017-11-03 10:03:05 來源:億歐

  眾所周知所有的公司級的企劃,規劃最終的展現和實現都要落到終端層級的執行,服裝的生命周期性非常強,很多事情的上演和落幕都是按天為單位在店鋪上演。那么如何在日新月異的每一天里保證VMI體系的穩定性(不因任何人員狀態變動而變動),自適應性(千店千面與上游聯動),傻瓜性(簡單執行,異常反饋),請跟隨我一起先“放大”到一家店鋪,看一看我們的VMI單店商品管理有何不同吧。

  門店如何放貨

  門店的鋪貨主要分成兩個角度,放什么和放多少,放什么前面分享單店多店訂貨里已經提過,今天主要分享放多少的問題。

  服裝店每天人進人出看起來人流如織、錢如流水,可當我們進一步分析到單SKU級別(單款單色單碼)時,零售的規律恰恰相反卻是標準的間斷性需求,某店鋪月均20萬的業績,夏裝平均單價400元,根據測試它的爆款銷售大概是3.32件/碼*月,而其他款式平均只有0.21件/碼*月。

  基于此種情況,我們引入了目標庫存的概念,其字面意思就是按照設定的目標應該放多少庫存合適,好比酒桌上一群人喝酒,當不知道酒量的情況下最佳辦法是每個人先來一點,大家先喝喝看夠不夠,而不是上來就把一箱酒分光。我們的大多數店鋪的90%的條形碼在季節初期都設定為1件,先讓店鋪賣賣看實銷哪個好賣哪個就補的快。

  門店庫存怎么調整

  ;猜對了一個款還得猜對所有款;猜對了一家店還得猜對所有家店;猜得對今天還得猜對未來每天。

  好比我們1000家店鋪*200個款色*3個尺碼=60萬次預測,每天至少都要預測這么多次,而這已經超出了人力所及的范圍,更別提同時考慮到上游的供給異常,店鋪之間的整合,天氣的變化,競品的各種措施,所以絕大多數企業在此做了一個妥協,即用有限的商品人員猜一個周的趨勢,然后再由店長各顯神通的拍腦袋修正,對了錯了無從檢視,預測水平沒有可視化的方法穩步提升。

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  既然大型筵席上無法預測每個人的酒量多少,那就將酒水的統一管理權交給勤快的服務員,她既負責不斷的倒酒(補貨)也負責更換更大的酒杯(目標庫存調整),有的人幾杯酒盅下去發現他速度最快,那就換中杯,再不行換碗,還是喝的快直接把瓶子放手邊;

  同理有的人慢慢自斟,有的人白酒,啤酒,紅酒,黃酒換著來,服務員要做的事情就是根據喝的快慢不斷調整酒杯,同時不斷倒酒即可,哪怕她一開始并不知道每個人的酒量。

  那么在目標庫存管理上,我們將其劃分成黑色/紅色/黃色/綠色/藍色的邊界,來表征庫存夠不夠賣的程度,具體如下圖演示:

  當庫存多少的標準界定以后,剩下的就是根據銷售不斷調整了,具體的程序上的調高調低算法比較瑣碎,且依據不同品牌的零售規律不同參數配置也會有不同,有對此鉆研興趣的朋友可以單列章節就算法本身進行討論,下圖是某SKU根據零售自動的調整曲線,可以看到當銷售變好時,目標庫存會從最初的1件逐漸的放大以不斷應對銷售:

  通過目標庫存管理法,在業績不變的前提下,單店平均庫存可以降低約50%,做VMI的店鋪實現同樣的業績,僅需要傳統模式約50%的庫存即可,而省去的就是那些因預測不準帶來的“多余”庫存,兩者的對比如下表

  門店怎么補貨

  其實單一門店的補貨實在沒什么好說的,規則就是以下三條:

  目標庫存>實際庫存+在途庫存,差值就是補貨量

  目標庫存實際庫存+在途庫存,本次不補貨

  當中央倉庫沒貨時,把某些店鋪多余的貨品退回倉庫后,繼續維持給剩下需要的店鋪補貨

  這個好比酒席進行過半,每桌喝酒的品種,速度都不一,最后要做的事情就是把每桌喝不掉的退回集中到一起,然后再分配給能喝的桌子,集中做“干杯”這個清庫存的動作,既不會留下庫存又能按需喝好。

  按照李善友教授的互聯網思想觀點,單個SKU的規則也許是極其簡單的,可是當前面的說目標庫存調整規則通過1000家店鋪60萬個位于不同時間、空間的SKU形成群體行為后,借助中央倉庫這個閉環樞紐,相鄰個體之間的簡單規則的相互作用,就能涌現出整體上的復雜性,反而能最佳的與每日每家店鋪的零售進行匹配。

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  綜上所述,受時間所限今天的分享是VMI體系的門店目標庫存管理部分在終端店鋪的實現。這是一個變化的世界,我們還在持續的進行完善,不斷的將前沿的,跨行的,更加專業的知識融入其中,歡迎有更多的朋友和我們一同進行思想的碰撞,在愈來愈重視消費者的今天持續改善,每一天朝著共同的目標更近一步。

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