从供应链到需求链新零售下时尚品企业转型的必由之路

treelab 发布于 2023-03-27 09:23

 开发供应链系统SCM

   从供应链到需求链新零售下时尚品企业转型的必由之路


  随着中国经济增长速度的减缓过去20多年,中国服装业由每年20%左右的速度增长,降至10%左右。在过去,品牌的发展讲求的是跑马圈地的发展方式,比的是速度和胆量,而现在需要的是精耕细作的模式,比的是创新和品质,提升单店销售是关键!


  如今,消费升级成为中国各行各业的热门词汇。十九大报告指出,未来社会的主要矛盾是人们日益增长的美好生活的需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾。对服装业来说就是越来越多人想买好服装,而且可能只买好衣服!目前,一方面服装企业大量库存,另一方面客人抱怨说买不到想要的,面对中国社会新的矛盾,必须将思维从跑马圈地转成精耕细作,未来,只有向顾客提供更好的服装,才能保持企业竞争力!


  目前,奢侈品的消费平均年龄,中国是39岁,而美国是54岁,也就是说,中国的高消费人群比美国年轻15岁!在中国的消费结构中个性化、年轻化是明显的趋势。我们服装行业人要清晰这一点,对于时尚来说,年轻人永远是对的!前几天,LV聘请了offwhite创意总监担任LV男装创意总监,LV让一个年轻潮牌的创始人负责创意,明显的是为了迎合年轻客人。


  说到零售业,可以说是近十年来发展势头最迅猛的企业之一了。最近,我也在研究关于迅速壮大的原因,其中最为突出的一点就是高效、完善的需求链管理信息系统。


  从2006年开始,完成了其信息系统的六次迭代,最终才形成了现在我们看到的需求链管理信息系统。


  经过前面三次的迭代,到了第四次迭代,的信息共享系统就完全建立了。对于零售业来说,让整个信息打通是比较难的事情。而的这个系统的主要作用除了收集门店信息、消费者信息、供应链信息,的总部还要对这些信息做精准分析。


  与传统的零售从供应端角度出发不一样,是从需求端开始考虑的。总部将收集来的信息作精确到店面、精确到商品的分析,每一个门店有什么特点,需要进什么货,经过信息分析能够做到商品的精准供应。


  商品的淘汰率,每年达到60%以上。是如何发现要淘汰的商品,如何进行新产品的开发呢?


  会去分析消费者要什么,有什么偏好,所以不仅仅是销售数据。销售数据非常容易有一定程度的失真的情况,很难真正的了解消费者的需求。因此,能做到了解每间门店周围的消费情况,它连品相的数据,每间门店的状况都非常明确和熟悉。


  到了第五次,基本上就是供应链的升级整合了,它的整合方式有很重要的标准,就是供应商与它合作的级别要达到商品开发的层度。在这个合作方式下,对供应商能够指导供应商如何生产,也能够把握生产的节奏和供应情况。


  最后一次是大数据的提升,与我们现在所处的层面是一样的。


  所做的六次迭代,都是在完善自己的需求链。而需求链与供应链到底是什么关系呢?之前的供应链可能会非常强调成本,强调效率,强调对需求的快速响应。但是到了需求链这个层次,它强调的是商品开发的源头,就是人的需求感情。


  人、货、场三个要素,阿里强调对人一定要关注,关注的是人的需求,并且是需求转化出来的商品,它有一个完整的体系去关注这个东西。


  场在这里更多是一个场景的链接,把人和物在这个场景下匹配下来,所以才会有很多服装企业说我们要千店千面,这就是人货场要进行一个充分的匹配。我们的货不再是完全按照自己的创作体系创作,它要和一样接受市场的考验,要敏锐的捕捉消费者的需求,并且把需求转化成商品。


  对一家品牌商来讲,他们要考虑如何营销,如何在适当的点、时间能够提供消费者需要的东西,关于人与商品之间的连结点,现在还没有找到一个特别好的方式。


  而在场这方面,我们要做好每一个场的标签化,准确的标签能提高整个供应链的效率,利用这些标签更好的匹配适合的货。


  所以这种人货场的系统,其实很好的把前端的商品开发,铺设到什么门店去,铺过去的量是多少,这个进入我们传统工业领域,可以做需求预测,可以在这个量的基础上考虑后面怎么样及时补货,在服装中就是怎样追单。再往后就是我们供应链的周期是多少,有长有短,会有很多方式,再往后就是怎么将整体资源和需求配套起来。这也是我比较赞同需求链的理念。


  近几年,很多企业做了TOC的项目,就是企业的动态销补的计划,它有较完善的理论。可以考虑到门店到底什么东西好卖,怎样快速为门店清货,有相应的算法,也可以让店铺在销售前少定些货。整个体系总体来说没什么问题,但是企业在实施的时候总碰到一堆问题。这个就回到了我们刚说的需求链的问题。如果不做好人、货、场三者的协调,就不能把合适的货推到了合适的门店,如果处理的不好,会影响后面一系列的操作。


  我们很多做买手的同事是比较清楚的,其实在商品这部分,它的分析比较复杂,我们整个品牌的定位,到下面有多少的系列,有多少品类,品类的价位段怎样,非常多复杂的结果。在现在新零售的模式下,整个服装行业,不再是仅仅靠后端的考虑就能运转,就能把钱赚回来。有很多问题,需我们在前端就要做好,如前端的企划问题,前端的商品结构问题,以及前端数字化的问题。不要把所有压力都给到后端,全部给到了供应端。


  还有一点,就是切忌太过激进的销售计划。供应链的周期压缩过短。零售经营的基础还是商品,东西的品质,消费者想要达到的质感。所以仅仅要达到数据的要求,很可能损失里商品利润。


  zara的方式,它不强调自己的整体架构,但基本上企业比较困惑的问题,它都有独立的体系去完成。比如说它自动上新,但这只是在它一定时尚板式中里实现。而它时尚板式中能翻新这么快,就有由重资产打造的供应链体系,所以速度是很快的。但事实上,它从前度的设计开始,所以的需求,什么门店配置怎样的货品,怎样进行补货,所有的东西已经串在一起。所以它的企划、商品和供应链的整合度是比较好的。


  我认为在时装行业来讲,需要整体的把控,才能使以后很多大数据能真正的落地。不然的话就是刚刚提到的各种各样的情况,里面很多分析的数据都不全。


  传统的零售和新零售有些本质的区别,它更多是一种大数据驱动,端到端的全域的商业链接,但是我觉得大数据驱动这一块有很多基础性的工作要干,所以我们现在在做的,是最基础的工作,先帮吧计划打通,事实上它还在作智慧门店,做大数据的研发,否则人货场串联的基础数据还没有,所以也希望有更多的大数据去支撑它的运营。从人群需求,转化到与它的品牌相匹配的属性上。所以用户的标签、货的标签和场的标签必须串联起来。


  在新零售的模式下,服装行业零售需要考虑一下几点。


  首先是商品计划。比如刚刚说的场,一定需要很多关于店铺的标签,到底在什么位置,它所在的位置有多少竞争对手,而在竞争中,它又处在怎样的情况,这个门店里进入的人群到底什么类型,类型的划分要和顾客的标签配得上,这样我再去分我出货的时候,或者考虑说呀货资源分配的时候,这个标签要发挥作用,没有作用的话,对供应链的帮助很小。


  在zara的模式中,它的女装生命周期很短,可能只有3个月,在这么短的时间内,要找出什么东西好卖,要什么时候把货补上,这对即使是zara这样的大品牌来说也是很痛苦的。所以zara并不是所有女装都快速更换,它也有一些常青款。常青款的比例到底怎样,围绕自己的品牌定位,发现一个合理的商场结构,不同的货用不同的方式存,这个时候就实现了计划的精细化,从需求角度开始的管理。


  所以商品计划,就是围绕商品做各种各样的活动,在这个过程中,所有的需求,在销售季节前,一直不断在更新。一年前,可能会和我们经营的预算有关,这里就会用到流量的判断,在每个环节的情况。现在新零售做的比较多的会对比线上线下的订单,到底进了什么样的场,流量的很多东西是从营销的角度看的,从需求看,它其实是需求预测的重要组成部分。在有货的前提下,你确实可以考虑把流量更好的运营起来,这个流量的运营是帮助我们更好的影响需求。


  需求计划,它其实是我们需求预测的一个重要组成部分,在有货的前提下,确实可以考虑把流量更好的运营起来。流量的运营能够更好的帮我们影响需求,把合适的商品开发出来。如果需求的量达不到预算的时候,我们就要想各种的方式来影响需求。所以流量计划,在供应链里面要做的就是需求预测。


  下面整个的供应计划,其实是从需求链的视角来看。就是打通供需的经脉,让我们的供需在每个销售季节前、中、后都能通畅运营。

      上海企兰科技有限公司(Treelab),成立于 2020 年,我们的使命将智能和互联的供应链带给所有客户。Treelab 专注于无代码、PDM系统、跟单系统,服装工厂跟单管理软件,scm协同系统服装外贸工厂理单跟单,低代码在企业数字转型的创新与实践。通过利用最领先的产品和技术,为复杂的供应链流程提供简单易懂的数字化体验,让供应链中的每个角色都可以从中受益。


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