服裝在庫(kù)管理におけるデータ分析の応用

2011年は

在庫(kù)が大幅に増加した一年で、今年4月、特に財(cái)政報(bào)告に基づいていくつかの上場(chǎng)スポーツ用品會(huì)社の李寧、安踏、特歩、反克、動(dòng)向の経営狀況を分析しました。在庫(kù)金額は平均41.2%増加し、在庫(kù)日數(shù)（DOS）は28日から41日まで上昇しました。

小豆の株式、アメリカの衣料品の在庫(kù)金額はそれぞれ総資産の60%、29%を占めています。

2012年はアパレル企業(yè)にとって大きな挑戦でした。一番目は在庫(kù)管理です。

アパレル企業(yè)の在庫(kù)は永遠(yuǎn)の話題です。代理店とメーカーは知恵比べをしています。

企業(yè)/代理店の在庫(kù)が大きい原因は以下の通りです。

1.販売目標(biāo)が超高く、企業(yè)は在庫(kù)を抑えて要求を達(dá)成しなければならない。

2.注文は感じによって、過(guò)剰にお金を要求する；

3.代理店/店舗間の在庫(kù)は正常に流通できません。A地區(qū)でよく売れている商品がよく現(xiàn)れますが、B地區(qū)では在庫(kù)がいっぱいあります。

このような狀況をもたらしたのはメカニズムの原因かもしれません。メーカーの疎通メカニズムが欠けていて、代理店に販売された後は放置されました。第二は代理店の原因であり、現(xiàn)実に直面していません。

ある代理店と話をしたことがありますが、なぜ?jí)婴鞖垽辘呜浳铯Oの省に移らないのかと聞きました。彼の答えはこの商品が他の人によく売れているということです。売れない理由はないです。すでに計(jì)畫(huà)を立てて店舗に各段階から改善してもらいました。

4.予測(cè)メカニズムが不足しています。商品の補(bǔ)充はいつも品薄後です。

本文は大きな道理を言わないで、ただデータ分析の角度からみんなに在庫(kù)管理の方法を教えます。

一、

前のデータ準(zhǔn)備

代理店にとって注文會(huì)前に下記のデータを確定する必要があります。1、いくらの金額/商品を買(mǎi)いますか？2、どんな種類の商品を買(mǎi)いますか？3、商品ランクと対応する注文件數(shù)を確定します。

1を除いて、他の二つは注文する前に作成する戦略計(jì)畫(huà)です。

（注：以下の分析では店舗數(shù)の変化を考慮しない狀態(tài)）

1、商品を買(mǎi)う金額は普通メーカーが事前に確認(rèn)しました。代理店は対応する商品の數(shù)量を計(jì)算します。

數(shù)式は以下の通りです

商品數(shù)量＝購(gòu)買(mǎi)目標(biāo)/（地域販売平均値下げ価格X（1＋計(jì)畫(huà)値上げ幅）

2、各品目の購(gòu)入金額と數(shù)量を確定する：同期商品の各種類の販売率によって本注文の季節(jié)の比重を確定し、改訂の原則は今年の商品動(dòng)向と経営者の策略である。

この一環(huán)はとても重要で、商品を買(mǎi)う戦略の著地の一環(huán)です。

3、商品の各クラスの車(chē)種と數(shù)量を確定する：平均値と極値を結(jié)合する方法を取ることができる。

履歴販売データによって商品代金を5段階（3つでもいいです）に分けて、ランクと仕入れ數(shù)量の対応関係は以下の通りです。

このデータが用意されてから、商品を見(jiàn)ている間に、買(mǎi)い手だけが商品のレベルを決めて、特に商品の購(gòu)入數(shù)量を考えなくてもいいです。

この方法の利點(diǎn)は、販売データによって商品の數(shù)を後戻りし、購(gòu)買(mǎi)の盲目性を回避することです。

「商品を買(mǎi)う過(guò)程は実際に商品を販売する過(guò)程です」というので、時(shí)間をかけて準(zhǔn)備することは価値があります。

商品を選ぶ過(guò)程を見(jiàn)ています。具體的な狀況によって、2の百分率と3の商品レベルを調(diào)整できます。

商品を買(mǎi)った後（正式に注文する前に）まだ買(mǎi)う商品を検査しなければならなくて、主に3つの方面を検査測(cè)定します。価格帯、サイズ、色など。

購(gòu)入データを同期の販売データと比較する。

例えば、下の図のように、明らかに価格帯の欠陥が見(jiàn)られます。

二、販売過(guò)程におけるデータ分析

アパレル業(yè)界のデータ分析は商品の流れから言えば、皆さんは輸入、販売、在庫(kù)をよく知っています。その中で商品販売の一環(huán)は人、商品、場(chǎng)として細(xì)分化できます。

在庫(kù)が高すぎる原因は、入荷が多すぎたり、売れなかったりすると思われます。商品の追跡、予測(cè)、分析に力を入れる人は少ないです。

1、商品データ追跡システムはどうやって作りますか？

商品追跡は通常、日または週単位で実施されますが、POSシステムの普及に伴い、データ収集がどんどん速くなり、日ごとに商品の販売狀況を追跡することが可能になります。

追跡內(nèi)容：店舗在庫(kù)數(shù)、過(guò)去4～8週間の販売（

1-2週間に短縮できます。大倉(cāng)在庫(kù)です。

追跡の方向：全製品チェーンをカバーできないなら、大きい種類（例えばスポーツウェアの靴、服、女性服の上下、スーツ、アクセサリーなど）の販売ベスト20と在庫(kù)のベスト20に従ってフォローします。前者はよく売れている商品をよりよく売るためで、後者は在庫(kù)の大きい商品を早く消化するためです。

新商品の消化率も追跡しなければならないデータです。今年は多くのアパレル會(huì)社が新しい商品として認(rèn)識(shí)を更新しています。消費(fèi)者が著ていない限り、すべて新商品です。

このような観念は在庫(kù)の消化について助けがあって、特に新型の依存性がますます高くなる企業(yè)に対してもっとこのようにすべきです。

POSを通じて基礎(chǔ)データを収集した後、殘りはEXCELで追跡モデルを作って、毎日/週に自動(dòng)的に分析結(jié)論（戦略部分は人為的に制定する必要があります）を発生させて、在庫(kù)日數(shù)などのロジックに基づいて自動(dòng)配送/調(diào)達(dá)モデルを作ります。

目的は主要商品の仕入れと販売の狀況を監(jiān)視して、迅速に商品を補(bǔ)充して、商品を異なっている取引先あるいは店の間で移動(dòng)させます。

一般的には店員に注文をしないでください。店員は忙しいので注文を忘れてしまいます。売れる商品には在庫(kù)があります。

2、商品の販売予測(cè)はどうしますか？

在庫(kù)週數(shù)（WOI）は商品予測(cè)の一つのKPI値で、在庫(kù)週數(shù)＝即席在庫(kù)/（周期內(nèi)の販売數(shù)量/販売周期）、販売周期は4週間、8週間などとなります。

例えば、ある商品は現(xiàn)在2000件を在庫(kù)していますが、過(guò)去4週間で1000件を販売しています。在庫(kù)週數(shù)は8週間です。意味は最近4週間の販売狀況から見(jiàn)れば、この商品はまだ8週間で売り切れます。

注意したいのは、販売期間が4週間を取れば、ある商品が2週間前に発売された新品であれば、販売期間は実際の販売週數(shù)に変更されます。

売り上げランキングによっては、この要因が漏れがちです。

在庫(kù)週數(shù)によって商品の予測(cè)を行うのは比較的粗い予測(cè)方法です。季節(jié)、祝日、販売促進(jìn)などの要素を考慮していないからです。

商品の販売予測(cè)を正確に行うには、週間販売重み指數(shù)の概念を?qū)毪工氡匾ⅳ辘蓼埂￥长欷蠚s史的な販売記録に基づいて、毎日違った重みを與えられます。

紙面の制限は詳しく説明しないで、興味がある友達(dá)は似たようなブログ記事「小売業(yè)データ化管理ツール：月間販売予測(cè)」を參考にしてもいいです。

3、商品在庫(kù)の分析の次元

二枚の図で商品の在庫(kù)分析を説明します。

①商品在庫(kù)構(gòu)造図（有効在庫(kù)の定義とは、ある販売期間において販売數(shù)量がどれぐらい多い商品の在庫(kù)數(shù)を指す）

②商品カバー度分析

商品の在庫(kù)管理は各段階に反映されています。購(gòu)買(mǎi)、販売などの部分を離れて、単純に在庫(kù)を減らす方法を話してはいけません。

在庫(kù)の減少は他の方法がないです。各段階から管理を強(qiáng)化し、透明度を高め、早期警戒メカニズムを増やすだけで意味があります。