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好乐买 技术 买手支撑“期货”供应链.doc

好乐买 技术 买手支撑“期货”供应链

矫情De孩子
2018-11-11 0人阅读 举报 0 0 0 暂无简介

简介:本文档为《好乐买 技术 买手支撑“期货”供应链doc》,可适用于影视/动漫领域

好乐买技术买手支撑“期货”供应链好乐买技术买手支撑“期货”供应链好乐买:技术买手支撑“期货”供应链年月日姜蓉本期案例问题单:好乐买是鞋类垂直BC但是在鞋这个行业传统的供应链模式已经成形因此关于BC企业来讲其供应链的核心在于如何预测未来的销售根据预测进行采购。采购完成以后页面库存的关联是核心要素某个品类卖得太快会很快缺货卖得太慢又会形成库存。因此如何将流量进行分配页面排序如何设置价格如何设定成为销售的关键因素。本期案例主要围绕着“期货”这一特点来解读其供应链特色。当凡客诚品、玛萨玛索等互联网服装品牌已经利用前端的销售数据指导后端订单生产实现多频次订单、产品快速周转的时候一些传统品牌产品的渠道依然要遵循大周期采购的传统渠道规则。诸如鞋类BC好乐买。“电子商务是技术驱动的零售体系。”好乐买的CEO这样定义电子商务。尽管在采购环节好乐买与传统鞋类代理商并无差别。但当采购、销售以技术和数据系统为支撑供应链就发生了质的变化。命题:“期货”的游戏规则理论上鞋类BC企业的存在减去了中间的代理和店面的费用具备了价格优势而理论中传统企业前两年关于电商还处于不雅望态度顾虑线上线下冲突问题更情愿把线上渠道作为一个“库存下水道”的角色。年李树斌在创立好乐买的时候已经经历过一次失败。再创业时李树斌选择了鞋类。“鞋类产品毛利率高、合适运输单价在元~元之间用户实验成本比较低。”看上去似乎是个不错的品类。任何品类都有其短板。鞋在大的归类上属于衣饰品类。在传统渠道这个品类的供应链最大的特点是“期货制”。也就是说在衣饰类产品中一般提前一年这一季的流行趋势就已经被确定下来。通常提前半年品牌商会招集代理商、经销商开订货会然后品牌商根据订单的情况给工厂下单生产工厂会根据订单的情况组织上游的原材料并开始生产。而经销商则根据自己的订货情况拿货、销售。像耐克、阿迪达斯这样的运动鞋其鞋款甚至提前两年就已经确定下来。网上零售渠道的出现使得衣饰类产品的供应链发生一些变化。例如凡客诚品、玛萨玛索等已经破解了传统服装企业的大周期供应链模式前端销售数据适时指导后端生产缩短供应周期对时尚流行的快速反应降低库存量成为互联网品牌的供应链精华。洞口好乐买这样的鞋类BC企业快速反应的供应链是个伪命题。实际上在互联网上破解大周期供应的企业都是互联网品牌经由过程创立互联网品牌而整合上游的生产资源。好乐买是一个鞋类零售渠道作为渠道自然要从最着名的品牌动手。然而诸如耐克、阿迪达斯、匡威等品牌历经多年已经形成了完整的大周期供应链模式。作为新兴的BC企业很难撼动其原有的供应模式。另外在传统渠道中国与美国也有着很大的差异美国传统渠道是shoppingmall模式在这种模式中每个品牌为了追求单位频效最大化往往在一家店里会囊括服装和鞋类因此很难出现像百丽这样的百亿级的单一鞋类品牌。而中国主流的渠道模式是百货类渠道模式鞋类在百货商城形成独立的区域这增加了单一品牌的识别度也培育了女鞋类的强势品牌。在这样的配景下理论上鞋类BC企业的存在减去了中间的代理和店面的费用具备了价格优势而理论中传统企业前两年洞口电商还处于不雅望态度顾虑线上线下冲突问题更情愿把线上渠道作为一个“库存下水道”的角色。这就形成了矛盾。好乐买是中国最早创业的鞋类BC最初选择从运动鞋品类开始。“前十名的运动鞋品牌占了整个运动鞋市场的的份额品牌集中度比较高。”李树斌默示。实际上从运动鞋切入供应链角度还有一个优势:着名运动鞋品牌不像女鞋每年都有着明显的时尚流行元素运动鞋鞋款少深度相对深像匡威帆布鞋的黑白款就是其常青款若干年来款式根本不变。因此选择从运动鞋切入对于买手的考验就低得多。“运动鞋男士皮鞋女鞋”也成为好乐买之后其他鞋类BC的品类拓展顺序。采购:数据预测买手经验“最好的情况是买手买来产品刚好与系统数据相吻合最差的情况是买手刚好判断反了最好卖的款买的最少而最欠好卖的款恰恰买的最多。”既然要遵守鞋类“期货制”这个游戏规则那么供应链的优化就只能在这个大前提下进行。“买手和技术是好乐买最重要的力量。”李树斌强调。“季初要货不要钱季末要钱不要货。”这是传统渠道的销售镜像。尽管在互联网渠道中货架空间无限卖不掉的货可以永远摆在“货架”上。但积压货品对资金链压力与传统渠道并无不同。而在“期货”的游戏规则下临时补货可能性很低。品牌商是按订单生产没有补货的可能好乐买上假如某一款产品卖得好想补货只能从代理商处补货但实际上任何鞋款的畅销款在线下也是畅销的因此既使能补到也是杯水车薪尤其好乐买一天的单量达到万多单之后补货的可能性更低。这样一来系统预测销量和采购的预判就显得极其重要。在传统的渠道模式下经销商全凭经验进行采购。好乐买经由过程系统的搭建和数据的累积和发掘将采购的经验和数据指导性结合起来。例如目前这个季节好乐买的买手也会和其他的经销商采购一样去品牌厂家开来年第三季度的订货会。传统的买手可能更多的是根据计划来采购好乐买的买手在采购之前会随时调阅系统的统计数据来指导自己的采购量。比如以耐克品牌为例系统会根据历年的销售情况以及整体行业和企业自身的增长情况较量争论出耐克这个品牌的采购的数量但获得的数据不仅限于耐克品牌采购的总量。系统而且根据之前的销售情况确定篮球鞋、足球鞋、网球鞋等不同细分品类的采购数据。但每个细分品类比如蓝球鞋可能会有几十个款这几十个款中系统不行能预测出新款产品未来的销售无法给出每个款具体的采购数据但是会给出相应的采购比例。这个比例根据上一年的销售数据计算得来计算依据是上一年一段时间内的销售数据比例比如上年同样采购了款篮球鞋这个款在同样的时间和同等数量下从高到低的销售比例根据这个销售比例测算出销售最好至最差的所有款的销售占比根据这个占比数据去采购今年新的个款。买手所知道的是所有款的采购比再根据总销售量预测确定所有款的采购深度。但在采购中哪一款对应的是需要采购占比最大的哪一款是占比最小的这需要买手靠经验去判断。“最好的情况是买手买来产品刚好与系统数据相吻合最差的情况是买手刚好判断反了最好卖的款买的最少而最欠好卖的款恰恰买的最多。”李树斌指出尽管系统可以越来越优化但是采购中照样有大量的靠人的经验掌控部分。正由于如此在好乐买的团队架构中买手起着主导作用由买手来主导运营。在好乐买买手除了负责采购商品还承担着销售任务。假如某个买手采购来的某款商品过快销售完说明这款产品采购量缺乏买手需要想办法去补货。假如某款产品上线后一段时间内销售不好采购需要与运营团队沟通在页面上经由过程做专题或促销的形式来推动该产品的销售。“产品上线的折扣率也是由买手决定的。”李树斌指出只有买手最了解自己采购的商品了解这个品牌商品的线下甚至别的平台的销售情况因此买手来制定最初的折扣率是最合适的。另外由于买手对商品的了解甚至在页面的设置上买手也会给运营提出各种意见。总之期货制体系决定了在供应链前端好乐买需要通过系统数据进行准确的采购。而后端所有的工作都是围绕着如何保证商品一定毛利的前提下快速周转。销售:技术主导下的价格和位置“天是个数据参考节点好卖的商品可以适当进步价格让好卖的商品贡献更好的毛利假如天销售数据不理想没有达到适当的销售比例那就应该即刻降价。”在期货制中好乐买采购来的商品是不克不及退货的。正因为此如何保证合适毛利的基础上将页面的流量分配给合适的商品也就是说什么样的产品在什么样的位置是一个非常关键的要素。尤其是当好乐买年销售额接近亿元的规模页面内商品排序就更加需要依靠系统智能的自动调整而非人为的排序。对于一个SKU(最小库存单位)数快速增长的公司来讲页面数会越来越多而好的页面好位置浏览量很大“据我测算第一页浏览的量是第二页的倍从第页开始到最后一页每隔一页下降所以第一页放什么产品至关重要因为第二页机率只有第一页的。”李树斌指出产品放在好的位置理论上讲会对销售有帮助。于是问题就来了最好的位置应该放什么产品呢,是否好的位置一定放好卖的产品呢,好的位置放最好卖的产品这个命题对于凡客诚品这样的互联网品牌是正确的。因为凡客诚品是通过前端销售拉动上游供应链前端卖得好后端可以迅速组织生产。但对于好乐买这样的“期货制”零售渠道来讲“最好的位置放最好卖的产品”是个伪命题。由于其货量是一定的超售之后补货非常难尤其是当销售额越来越大需要补货量也很大也就根本没有补的可能性。另外焦点图到底是放什么产品焦点图通常是流量最大的理论上说焦点图应该放最好卖货量最充沛的产品。可实际上最好卖和货量最充沛也是伪命题最好卖就代表着货量不那么充沛。但是也不敢把最不好卖的产品放在焦点上这样会浪费流量。好乐买的技术系统对产品设置了各种参数比如是不是应季尺码齐全性、库存量、毛利率贡献等都成为排序的参数。根据销售的情况通过位置和价格进行动态调整。为了进步转化率非当季的产品尺码不全的产品自然不会排在好的位置。是否当季、尺码齐全这两个参数是重要的考量因素。其他的参数如销售情况、毛利情况都会作为排序依据。以运动鞋为例理论上说每季货品应该天售完到了天时候卖掉算合格。也就是天是一个合适的售卖周期。在这样一个售卖周期里总有卖得很好的产品和卖得不好的产品理论证明不会有一款鞋前边天卖得很好后边时间就卖不动了。天成为好乐买的一个测算周期。假设某一款产品天卖掉是正常值那么假如这款产品放在很好的位置天卖掉系统会自动调整其位置。经历另一个调整体式格局就是价格。在传统渠道对于某个终端店面来说很难掌控全部渠道里某个单款的价格和销售情况且在不同的店面和不同地区热销的和滞销的款可能不同再加上单店无权对商品进行适时调价等到能够调价时已经错过了商品的最好售卖过低的折扣甩货使商品不克不及实现最优的毛利。周期在好乐买价格是适时动态的。“商品销售参考值是天上线天系统就能预测这个商品多少天能够售完。售得太快不行太慢也不行卖得快补货难卖得慢资金会被占用。因此天是个数据参考节点好卖的商品可以适当进步价格让好卖的商品贡献更好的毛利如果天销售数据不理想那就应该即刻降价。”李树斌指出这是好乐买技术累积了四年之后形成的预警机制。李树斌说靠技术系统实现动态价格好处是反应速度比较快。可以实现更好的毛利率和商品周转率。比如销售最好最快的商品用户对价格通常并不敏感。因此如果该商品上线后天发现其销售超过了正常比例进步价格可以保障更好的毛利事实证明畅销的产品提高价格依然会畅销。降价的时间点更是保障毛利的关键比如夏天的某款凉鞋假设是折进货月初上线时按原价的折销售到月中旬如果销售的并不理想打折促销依然可以实现个点的毛利因为对于用户来说照样当季款但是如果到了季末即使打折可能依然卖不出去。系统的作用就是不断地进行统计给出销售指导无论是调整页面位置照样调整价格还是促销流动都是由数据支撑以实现毛利和周转的优化。(责任编辑:屈伟)评价乔布斯所戴款式眼镜热卖美元起售

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