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时尚行业增长利器 智能追单系统助力品牌利润飙升30%!

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面临挑战:如何能及时做到调整供应链,减少滞销款式,增加销售额,改良预算准确性,提高利润率。解决方案: 实施智能追单系统后,大大提升了畅销款识别率,并且通过需求预测分析,在门店配货,追踪销量及优化库存方面有了显著提升,同时大大提升了供应链执行效率。案例分析: 平均而言,增加库存周转率30%,消除非生产性风格和库存30-50%,增加全价销售,改善和精简供应链和内部工作流程,同时减少“拍脑袋”型工作,为您的艺术家和决策者提供数据科学、合理的分析依据。


如何在时尚行业以稳健的供应链策略和实用的人工智能应用脱颖而出?

在时尚零售中取胜,很大程度上取决于设计、计划和配货的好坏。这些能力决定了能否能设计和生产出正确的款色码并以合适数量,精准投放到适当门店。因此,如何在不断改进过去的结果中,准确地应用这些能力是重中之重。

艺术、科学和技术必须完美地结合在一起,才能取得持续的成功和不断的业务升级。艺术判断新的风格和趋势,创造新的产品/风格以满足或引领需求,而科学分析、优化和预测,最后使同步、学习和可重复性的技术成为可能。


打破现状

一般来说,时装企业要冒很大风险,在上市前,根据计划要把大部分的库存提前准备好,某些时候要提前9-12个月。该“计划”将这些预期库存通过供应链分布到整个销售网点以及电商最佳物流中心。最佳情况下,计划员和配货员根据产品大类的历史和预期销售数据来预估库存,以满足预期计划和预先设定的战略目标。实际上,即使他们拥有最先进的预测技术,也不会准确,因为这些都是新产品。根据最新科学研究,新产品预测是最困难的预测问题之一。新产品没有销售历史数据。而历史销售数据是任何用于预测未来销售模式及需求的预测模型或机器学习算法的基本要求。

一些计划员和配货员认识到这个问题,他们提出了“相似款”的解决思路,即使用“新品相似款”的历史POS销售作为参照来预测新品的销售走向和未来需求。这种假设大多是定性的,被忽略了,并且不能保证是有效的。基于我们在服装、鞋类和配饰领域多年的经验,再加上和客户的互动,以及以时尚为中心的数据科学和分析得以验证,这是一个事实。

随着实际销售的开始,大多数零售商开始看到畅销款滞销款开始显现,更甚的是滞销款式竟然占到60%。这对企业有着非常不好的影响。可悲的是,在这一点上,它无法预防和逆转。


大约60%的时尚单品成为滞销款,失去客户,无法创造利润

(图一)

图一代表了一个典型的产品生命周期为13周的时尚单品库存和销售历史。如图所示,最大的潜在价值(=库存成本X正价销售价格$),从未取得最佳销售成绩,且留下一个巨大的未开发的机会(=最大潜力-实际销售收入),不仅如此,在生命周期结束时的库存量,有时是非常重要的,被完全浪费了。当然,这可能是预料之中的,因为这些都是在盲目的决策中确定的。大多数情况下,企业通过一系列降价来应对高库存的问题,从价格的角度使滞销款更具吸引力,希望以此来减少库存,增加销售额。然而,这大大削弱了利润率,从整个行业的低库存周转率和我们都会遇到的商品的持续折扣中可见这并不是一个特别有效的办法。此外,它可能会降低品牌的价值,降低其全价销售,因为客户将等待降价!

(图二)

如果你知道有一个更好的方法可以减少盲目投资新品,同时增加库存周转率,在上市初期就可以获得更高的销售额和利润率,最终实现更多的产品以“正价购买”。我们称之为“更好的方式”—-智能追单系统,这是我们通过对产品组合进行2-3周的初步测试,指出中标产品,再次下单中标产品,然后,要么在产品的整个生命周期内优化新库存,要么在优化库存的同时优化产品的生命周期。图二诠释了使用我们的智能追单系统客户所达成的预期。

我们对这一成果感到自豪,并非常热情地与业界分享,帮助更多的时尚企业实现这一成功。结果各不相同,并将逐步实现多个上市季,但越早开始,你就能赢得越快。总的来说,预计滞销品将减少30%,按产品和门店对追单数量进行更准确的预测,并对新品的尺码配比做最佳的优化。该应用程序本身将帮助您的人力资本员工通过实际操作工具进行更多的分析,以交互式仪表板的形式监视产品销售和库存,并针对特定的预警做出反应。下表显示了重新下单后新品在各个周期的销售成绩。

(图三)

如图三所示,数据分析表明,随着当季订货量的增加,企业将通过更高库存以正价销售的方式,实现更高的售罄率、更高的库存周转率和更高的利润率。我们在追单系统实施中通过不断验算来获得最佳实践。追单系统集成了机器学习/人工智能算法中的所有最佳实践和策略,并以一个友好的界面和端到端流程的流线型工作流,让你能很快学会如何操作。




7thonline第七在线全渠道AI智能商品管理软件平台,是以数学算法模型、人工智能、机器学习等技术为核心,结合全球顶级零售商品管理的卓越实践经验,打磨出深度适配零售业务场景的自动化解决方案。Al+BI云计算平台通过分析数据,驱动品牌进行商品精细化管理,为用户提供商品的智能化决策方案。

25年来,7thonline第七在线支持多家零售品牌,如Patagonia、Calvin Klein、勃肯BIRKENSTOCK、亚历山大王、绫致集团、加拿大鹅、PVH、Jimmy Jazz、Michael Kors、Colony Brands等实现全渠道商品管理。


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