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AI智能尺码引导未来决策 推动品牌业绩飙升

第七在线
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零售营销中经常遇到的一个问题是同一款商品,不同尺码的销售情况各不相同,在零售连锁经营的格局中,不同门店的商圈因素、消费人群不尽相同,对不同尺码的需求也各不相同。为了最大程度地满足到访消费者的需求,零售品牌都在积极地提升业务管理能力,力求更为准确地把握诸多商品的特性,让出售的货品同实际需求尽可能地达到吻合,这样也能更有效地提升销售额、减低折扣率。

准确地分析优化每个门店对不同类商品、不同尺码的需求,并以此来制定每个品类最佳的尺码分配就是一个很重要的环节。如果一个门店内不同商品的尺码分配同实际消费需求有较高的吻合度,这样,就可以减少因为畅销尺码断货带来的销售损失或补货成本,同时,也可以减少因为滞销尺码积压而对折扣率、利润率带来的影响。如果单店盈利能力可以有效得到提到,整个直营零售体系的利润率也会有很显著的成长。


诀窍:修正历史曲线、引导未来决策

在实际运营中,有效地进行尺码优化并成功运用是一个企业精细化发展的衡量标准之一。但在操作上,尺码优化牵涉到一个零售系统内几十、成百、乃至上千家门店的历史销售数据,并且需要运筹学的专业分析,这样才能在历史数据的基础之上对过往销售中因断码而错失的销售机会和过剩码带来的折扣进行弥补和修复,对未来的订货和销售起到积极的主导的调整,而不是一味重复以往的数据和经验。

第七在线7thonline作为零售商品计划和库存优化方案的领先供应商在服装、鞋履及饰品零售行业拥有资深业务专家以及多年的产品开发和技术服务经验。尺码优化就是我们为客户提供零售运营管理咨询服务中的一个重要方面。我们利用智能的分析模型、结合多年来的运营经验,深入地分析历史数据中的尺码需求规律,细致入微地为每个门店、每个品类制定出最优的尺码配比方案。更可以利用云服务或者系统软件,帮助客户将优化分析的结果无缝对接到订单中,快速、直接地享受到优化服务对业务运营带来的提升。

经过尺码优化,门店供货的尺码配比同实际需求的吻合度将得到显著提高。这样,零售商可有效减少商品断码带来的销售损失、降低补货成本;也可同时帮助减少剩余尺码库存、降低折扣率、提升全价售罄率。更优的尺码货品结构可促进库存的流转,降低资金投入的风险,提升门店的利润率。多年来,我们为多个大型鞋服企业提供量身打造的优化咨询服务,在实践中证明了尺码优化为客户公司销售业绩带来的切实价值。


服务项目

· 利用POS数据深度分析计算因商品断码或折扣促销而损失的销售额,对历史销售数据和规律进行修复和清理;

· 根据门店的消费规律和需求分析每个门店最佳的尺码占比分配方案;

· 根据门店尺码需求,为各品类建议最优尺码打包(pre-pack)搭配,提高供应链以及初始配货或者补货的效率和准确度;

· 将尺码组合方案自动应用至供应商订单中。


核心价值

· 为门店提供最符合当地需求规律的尺码分配,提升消费者满意度;

· 有效降低因门店缺失尺码带来的季中补货成本;

· 减少门店因尺码不合宜、货品积压带来的成本;

· 降低断码的发生(最高达15% ),避免损失销售额;

· 增加商品正价售罄率 (最高达14% )。


客户成功案例

公司背景

美国梅西百货公司(Macy‘s),是美国联合百货公司旗下公司。梅西百货公司(Macy’s) 是美国的高档百货商店,主要经营服装、鞋帽和家庭装饰品,以优质的服务赢得美誉。在美国和世界有很高的知名度。截至2006年9月,梅西百货公司(Macy‘s) 在全美共计有1000间商场。梅西百货公司(Macy’s) 的理念是:顾客是企业的利润源泉,员工是打开这一源泉的钥匙。2012年财富世界500强排行榜排名第417位。

项目范围

· 确定了8个品类(Classification)进行尺码优化;

· 排除了其它5个品类(排除理由:数据不足或具有尺码限制,例如,品类为均码);

· 所选品类售价不低于全价7.5折;

· 每个品类的尺码优化建议将包含两种排列组合:3类组合、5类组合;

· 用于分析的是秋季的POS销售数据。

优化结果

· 根据尺码优化的分析建议,梅西百货对进货尺码分配进行了相应的调整。优化之后,平均每款每店断码由原来的20.2%减少到4.9%。正价售罄率由原来的53.8%上升为68.4%;

· 有效减少门店内尺码供应与需求的不吻合度;以此降低折扣率或者断码带来的销售损失或者补货成本。


关于第七在线

第七在线(7thonline)是一家基于全球顶级零售商品牌20多年商品管理最佳实践,数据算法模型及机器学习为核心,深度覆盖业务场景自动化行业解决方案服务商,通过AI+BI云计算平台结合行业特征,精准洞察市场机会,赋能用户实现商品计划自动化,驱动精细化运营并辅助智能决策,达成业务价值提升,从而实现企业数字化转型和智能化管理升级。

第七在线于1999年由创始人马克骏携手美国零售业资深专家和IT专业国际团队创立于纽约, 并先后于2005年成立武汉研发和客服中心,2023年成立深圳营销中心, 布局中国市场。

我们的客户包括:亚历山大王、勃肯BIRKENSTOCK、绫致集团、加拿大鹅、PVH、Jimmy Jazz、Calvin Klein、Michael Kors、Nautica、Colony Brands、Phillips Van Heusen、VF等。


7大价值助力企业实现智能化商品管理

库存风险最小化

帮助企业内的零售专家通过方案实现合理的计划、精准的跟踪、高效的配补调货,以此提高企业对整个分销系统内消费需求的快速反应能力;

信息可视化

让管理层拥有全渠道销售需求和库存信息的可视性,帮助品牌建立统一的计划 和执行流程,利用大数据支持企业规模化的成长;

数据智能化

利用平台内建的AI数学模型和工具帮助企业内的零售专家将劳力解放为智力,取代人力做复杂的数学计算,维护数据的联动性与一致性;

商品策略自动化

提供完善的策略推演工具,让商品计划专员高效推演各种不同的商品策略并全面理解不同策略对业务带来的影响;

货品分配合理化

根据市场需求智能分配货品,结合销售预测、季中实际销售数据以及产品生命周期给予门店相应的配货建议,提高配货的合理性;

调货分析智能化

提供门店调货工具与智能分析建议,并根据分析模块对销售数据的分析,给出智能调货建议,提高调拨的准确性;

团队协作高效化

支持各部门采取其最关注的视角(数量、成本、或零售额)和维度(产品与门店特性的组合)去进行分析和计划,增强各部门间的协同合作和计划执行力。


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