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服装面料数据库的建立与应用
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善于发现数据背后的故事,专注数据化管理的咨询及培训业务！14年快速消费品、通讯行业的销售经验！5年的零售企业《数据化管理》的咨询顾问、培训导师
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二、 销售过程中的数据分析
服装行业的数据分析从商品流向来讲就是大家熟知进、销、存，其中商品销售环节可以细化为人、货、场。造成库存过高的原因一般都会认为是进的太多或卖得不好，很少有人从商品的追踪、预测、分析上下功夫，本节重点就谈谈这方面：
1、 如何建立商品数据追踪体系？
商品追踪一般是按照天或周为单位来实施，随着POS系统的普及，数据收集越来越及时，按天来追踪商品销售状况变成可能。追踪内容：店铺库存数量、过去4或8周的销量（快时尚服装可以缩短为1-2周）、大仓库存。追踪方向：如果不能覆盖全产品链，可以按照大品类（比如体育服装的鞋、服、配，女装的上、下、套装、配饰等）的销售前20大和库存的前20大来跟进，前者是为了让卖得好的商品卖的更好，后者是为了让库存大的商品尽快消化掉。
新品消化率也是必须要追踪的一个数据，今年很多服装公司都在更新一个观念，什么是新品？只要消费者没有穿过的都应该是新品。这种观念对于就库存的消化是有帮助的，特别是那些新品依赖性越来越高的企业更应该如此。
通过POS采集到基础数据后，剩下的就是用EXCEL建立一个追踪模型，让它每天/周自动产生分析结论（策略部分需要人为制定），再根据库存天数等逻辑建立一个自动配货/调拨模型。目的就是监控主要商品进销存状况，迅速补货，让商品在不同客户或门店间流动起来。一般情况下不要让店员来下单调拨，因为店员可能较忙会忘记下单，对好卖的商品会有”占库存”的恶习。
2、 如何做商品的销售预测？
库存周数（WOI）是商品预测的一个KPI值，库存周数 = 即时库存 / （周期内的销售数量 / 销售周期）,销售周期可以是4周、8周等。比如某个商品目前库存2000件，过去4周销售1000件，则它的库存周数就是8周，意义就是根据最近4周的销售状况来看，此商品还有8周即将售罄。
需要注意的是如果销售周期取4周，如果某款商品是两周前上市的新品，则销售周期要改成实际的销售周数。按销量排名往往会漏掉这个因素。
按库存周数进行货品的预测是一个相对粗糙的预测方法，因为它并没有考虑到季节、节假日、促销等因素。要精确的进行商品的销售预测就需要引入周销售权重指数的概念，它根据历史销售记录将每一天都赋予不同的权重值。篇幅所限不详细讲解，有兴趣的朋友可以参考类似的一片博客文章《零售业数据化管理工具：月度销售预测》：
3、 商品库存的分析的维度
用两张图来说明商品库存分析：
l& 商品库存结构图（其中有效库存的定义是指在某个销售周期内销售数量大于多少的商品之库存数量）
l& 商品覆盖度分析&
商品的库存管理体现在每个环节，我们不能脱离采购、销售等环节来单纯谈如何降低库存。降低库存无他法，只有从每个环节都加强管理，提高透明度，增加预警机制才有意义。本文发表于【中国服饰】2012年第8期
阅读(16336)|
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历史上的今天
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2011年是服装企业库存大增的一年，笔者在今年4月特意根据财报分析了几家上市的体育用品公司【李宁、安踏、特步、匹克、动向】的经营状况，库存金额平均增长41.2%，库存天数（DOS）由28天上升到41天。而红豆股份、美邦服饰的库存金额分别已占到总资产比例的60%，29%。2012年对于服装企业来说挑战很大，首当其冲的就是库存管理。
服装企业库存是一个永恒的话题，代理商和厂家一直在斗智斗勇。造成企业/代理商库存偏大的原因无外乎以下几种：
1.&&&&& 销售目标超高，企业不得不靠压库存来达到要求；
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