服装零售门店如何高效科学的补货?这篇文章来教你

2017-11-03 10:36:20 小掌柜
众所周知所有的公司级的企划,规划最终的展现和实现都要落到终端层级的执行,服装的生命周期性非常强,很多事情的上演和落幕都是按天为单位在店铺上演。

图片关键词

  众所周知所有的公司级的企划,规划最终的展现和实现都要落到终端层级的执行,服装的生命周期性非常强,很多事情的上演和落幕都是按天为单位在店铺上演。那么如何在日新月异的每一天里保证VMI体系的稳定性(不因任何人员状态变动而变动),自适应性(千店千面与上游联动),傻瓜性(简单执行,异常反馈),请跟随我一起先“放大”到一家店铺,看一看我们的VMI单店商品管理有何不同吧。

门店如何放货

  门店的铺货主要分成两个角度,放什么和放多少,放什么前面分享单店多店订货里已经提过,今天主要分享放多少的问题。

  服装店每天人进人出看起来人流如织、钱如流水,可当我们进一步分析到单SKU级别(单款单色单码)时,零售的规律恰恰相反却是标准的间断性需求,某店铺月均20万的业绩,夏装平均单价400元,根据测试它的爆款销售大概是3.32件/码*月,而其他款式平均只有0.21件/码*月。

  基于此种情况,我们引入了目标库存的概念,其字面意思就是按照设定的目标应该放多少库存合适,好比酒桌上一群人喝酒,当不知道酒量的情况下最佳办法是每个人先来一点,大家先喝喝看够不够,而不是上来就把一箱酒分光。我们的大多数店铺的90%的条形码在季节初期都设定为1件,先让店铺卖卖看实销哪个好卖哪个就补的快。

图片关键词

门店库存怎么调整

 猜对了一个款还得猜对所有款,猜对了一家店还得猜对所有家店,猜得对今天还得猜对未来每天。

  好比我们1000家店铺*200个款色*3个尺码=60万次预测,每天至少都要预测这么多次,而这已经超出了人力所及的范围,更别提同时考虑到上游的供给异常,店铺之间的整合,天气的变化,竞品的各种措施,所以绝大多数企业在此做了一个妥协,即用有限的商品人员猜一个周的趋势,然后再由店长各显神通的拍脑袋修正,对了错了无从检视,预测水平没有可视化的方法稳步提升。

图片关键词

  既然大型筵席上无法预测每个人的酒量多少,那就将酒水的统一管理权交给勤快的服务员,她既负责不断的倒酒(补货)也负责更换更大的酒杯(目标库存调整),有的人几杯酒盅下去发现他速度最快,那就换中杯,再不行换碗,还是喝的快直接把瓶子放手边;

  同理有的人慢慢自斟,有的人白酒,啤酒,红酒,黄酒换着来,服务员要做的事情就是根据喝的快慢不断调整酒杯,同时不断倒酒即可,哪怕她一开始并不知道每个人的酒量。

  那么在目标库存管理上,我们将其划分成黑色/红色/黄色/绿色/蓝色的边界,来表征库存够不够卖的程度,具体如下图演示:

图片关键词

  当库存多少的标准界定以后,剩下的就是根据销售不断调整了,具体的程序上的调高调低算法比较琐碎,且依据不同品牌的零售规律不同参数配置也会有不同,有对此钻研兴趣的朋友可以单列章节就算法本身进行讨论,下图是某SKU根据零售自动的调整曲线,可以看到当销售变好时,目标库存会从最初的1件逐渐的放大以不断应对销售:

  通过目标库存管理法,在业绩不变的前提下,单店平均库存可以降低约50%,做VMI的店铺实现同样的业绩,仅需要传统模式约50%的库存即可,而省去的就是那些因预测不准带来的“多余”库存,两者的对比如下表所示:

图片关键词

门店怎么补货

其实单一门店的补货实在没什么好说的,规则就是以下三条:

目标库存>实际库存+在途库存,差值就是补货量

目标库存实际库存+在途库存,本次不补货

当中央仓库没货时,把某些店铺多余的货品退回仓库后,继续维持给剩下需要的店铺补货

  这个好比酒席进行过半,每桌喝酒的品种,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,然后再分配给能喝的桌子,集中做“干杯”这个清库存的动作,既不会留下库存又能按需喝好。

  按照李善友教授的互联网思想观点,单个SKU的规则也许是极其简单的,可是当前面的说目标库存调整规则通过1000家店铺60万个位于不同时间、空间的SKU形成群体行为后,借助中央仓库这个闭环枢纽,相邻个体之间的简单规则的相互作用,就能涌现出整体上的复杂性,反而能最佳的与每日每家店铺的零售进行匹配。

图片关键词

  综上所述,受时间所限今天的分享是VMI体系的门店目标库存管理部分在终端店铺的实现。这是一个变化的世界,我们还在持续的进行完善,不断的将前沿的,跨行的,更加专业的知识融入其中,欢迎有更多的朋友和我们一同进行思想的碰撞,在愈来愈重视消费者的今天持续改善,每一天朝着共同的目标更近一步。