服装企业运营的数据分析

服装企业运营的数据分析

数字与服装企业的运营有何密切关联呢？服装的商品管理是否需要数字的分析与支持呢？最令人头疼的

服装库存可否用数字控制？

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。

分析说明：

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：