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电商商品的数据化运营

责任编辑:cres |来源:企业网D1Net  2019-11-28 15:34:22 原创文章 企业网D1Net

2019年11月28日,由企业网D1Net、中国企业数字化联盟及CIO智力分享平台信众智联合主办的2019全国消费品暨零售行业CIO大会在温州盛大开幕。本次大会邀请约200家消费品类企业CIO共聚,交流数字化转型、数字化精准营销、新零售、人工智能落地、大中台智能制造,RPA机器人流程自动化等议题。
 
以下为现场速记。
 

裂帛服饰副总裁兼CIO 王浩宇
 
王浩宇:谢谢主持人,谢谢范总给我们这样一个机会一起交流,分享关于服装行业的特别是服装电商行业的问题。因为我们自己去看裂帛,自己定义是传统电商,因为现在裂帛大概已经走过13年,基本上是电商为主。但是现在电商整个格局在变化,裂帛最早抓住了国内电商发展第一波红利的服装品牌。我主要是做信息化的,我关注的兴趣点是商品供应链,结果我自己不做电商的运营,我在裂帛10年有一阵做过商品的推广,但是运营还是其他同事在操作。
 
首先给大家介绍一下裂帛,因为在座的CIO朋友们应该不太了解,因为裂帛是一个女装品牌。我找了几个图片,是民族风格的,大家能看到图片上有很多绣花,其实是一些传统的民族风,然后又比较时尚。如果纯粹的民族风大家可能觉得穿出去太土了,裂帛的风格看模特其实蛮挑身材的,长得胖一点的可能还穿不了。还是要介绍一下裂帛的背景,我们把他当成电商,其实他是一个服装公司。我们把服装品牌需要的系统做了一下,所谓的电商是凡客等等,后来发现他们不赚钱,赚钱的是电商商家。
 
投资以后投资方说希望快速将规模做大,对IT的研发投入当时是没有限制的,我招了几十个人,一直加班了4年。2013年的时候线下做到十几个亿,那几年里面翻了50多倍,在快速发展的过程当中裂帛把信息化系统做了一遍。但是回过头来跟同行交流,好像线下品牌做几十个亿的,反而裂帛是有后发优势。因为之前是空的或者电商上有很多数据,我们把电商的数据在各个平台的玩法玩得更加细致一些
 
下面有几个数字像售罄率,比如说双十一大促,60%是之前的数字,其实现在的数字今年双十一做完大家看天猫的数字2600个亿,有多少人想过中间有多少退换货。我们跟同行自己交流,当然这个事情是自己讲的,女装品类退换货率有60%多,大概有1000亿的退换货,其实是恐怖很的。如果双十一要备货,备货不是刚好货全都能买到的,我卖掉2个亿,还退回来很多,双十一就有很大的压力。裂帛的65%是很多年的经验不断积累出来的,我一直在观察去年的数据、今年的走势、各个品类的占比,到底如何备今年这盘货,今年减少自己的库存。今年双十一做完整个服装行业是悲观的,各个商家一比较今年的销量比去年还要降低一一点。其实销量下滑的情况下,你的售罄率是可以增加的,你的备货要比较精准的。
 
因为裂帛是民族风,其实喜欢这种风格的用户数量可能没有那么多,我们一直认为它是一个小众品牌,不像优衣库大家走进去基本上都能买到想要的东西。现在也有开始做线下业务,其实最近一年多才刚刚开始,大量的业务主要还是在线上。
 
下面介绍一下电商运营的流程,我们数字化服务的业务背景。其实这个图是商品供应,从研发端比如说明年我要做多少个亿,20个亿,我要准备怎样的一盘货。近一点说比如说双十二,因为再过两个星期就双十二,双十二要做2个亿,我要备怎样的货。下单下多少笔比较合理,然后才是到后面的。这张图列的是大家通常所理解的电商运营,所谓的电商运营是货已经有了,在各个平台怎么卖,如何调整、上新,如何报活动,我还要不断监控商品销售的数据。服装行业经常用到爆旺平滞,库存的多少决定了双十二报名活动力度的大小。如果我的压力比较大,我折扣的力度可能会比较狠,为了资金回笼牺牲一些毛利。其实电商玩了这么多年,整个商品的企划、商品的供应才是决定我能不能做好生意的关键所在。
 
这张图前面的研发、生产到后面的运营,其实讲电商的商品运营很多是前端决定了的。这里我挑了几个关键环节跟大家详细汇报一下,是我们在商品数字化运营的过程当中重点做的一些工作。有四个环节,第一是研发企划,比如说明年全面做20个亿,每个月销量是多少、每个平台的销量是多少,每个月分的品类占比,比如说春季了连衣裙、T恤等等占比是多少,引流款最好在哪个价位段最吸引的人。可能首单下单量是几百件,大部分一半以上的量都是靠后面的追单反单翻出来的,这里面会决定了我到底研发要按哪个方向去做。第二是下单,比如说我现在采购明年3、4月份春装的货,我下单量占比多少才合理,接下来才涉及到上架等等。
 
这是整个商品流管理的全链条,服装涉及到备料,因为当你的体量上去以后,原材料的成本、质量包括一盘货要快速补单,补单周期是一个月还是两个星期,大部分的因素取决于有没有原材料。因为你加工给哪家工厂去做,加工时间比如说3天、5天基本上都是一样的,问题都是在原材料可能花了一个星期时间等到各个原材料到料齐料,然后才是后面的商品营销计划。我做了一下比较,左边是线上商品企划与运营,右边是线下的。其实线下更加复杂一点,我有这样的一盘货,商品企划是怎样做出来的?比如说我全国有1000家门店,分别在哪些地域、什么商圈,每个门店需要的货是多少,是怎样的货,全国门店的汇总才是我研发和下单的货。其实电商相对简单一点,因为它的库存就在总仓里面,不用把货发到全国每个门店,门店能够陈列的数量SKU只能几百个,但是电商上面可以放几千款、上千款。
 
电商也有一些相对来讲比较麻烦的地方,比如说平台上新,因为电商上新越多大家才会来看,你的流量才会相对多一些。如果单款卖到一定程度一定要补单,因为电商的逻辑有点像爆款逻辑,这个商品卖了几千件,不错,后面的人会跟风。我接触一些传统企业在线上销售很多是库存,本身已经是线下的库存了,不小心还卖火了,卖火以后想补单不给补,为什么?因为他们是以线下为主的,我已经是库存款了,你帮我销掉已经很OK了,为什么库存款还要补单,这不合理。这个单品可以带来很多流量,不给补单就觉得非常的可惜。电商第一个是单品逻辑,第二个是活动,各个平台的活动太多了,现在类似于双十一、双十二,几个平台拼多多、唯品会等等都会搞活动。对于商家来讲面临的问题是现在到底有多少货在仓的在途的、有多少要退来的,有多少给天猫、有多少给唯品会,到底什么样的折扣对我是最有利的。
 
后面是关于企划,企划涉及到两块,我在春季应该是怎么样的一盘货,怎么去研发有一些数据,用数据来支撑,比如说哪些风格、哪些价位段、哪些版型的卖得最好,去年这个面料卖得最好,我今年就会用这个面料。我们做了一下统计,刚才讲到风格太浓烈的民族风的款是不太容易卖出去的,我们要打造店铺的形象,大家能够识别出来这种风格就是裂帛的风格。但是往往不是卖得好的款,卖得好的款是带一点民族风的同时又比较大众化一点的,很多人能穿的,比如说今天出去玩、上班都能穿的。但是有些是特别个性的,出去玩可以穿,在家里或者上班穿就会觉得很其光,怎么穿得这么个性。相对普通一点的是基本款,产品的人通过数据分析告诉设计师,你也不要太费劲,你就按照大概这个风格、这个价位段、用这个面料,稍微改动一下做多少款,这些款能够带来45%的销售额,并且45%的销售额利润是比较可控的,可以提前规划得很好。
 
关于下单,行业里面有很多测试手段,比如通过QQ群投票,哪些款你觉得好的,我们把款的好坏看起来热卖和不热卖的款区分下来,在下单阶段最关键的是要看当前的库存,比如说双十二,我现在还有一些款还来得及补单,但是我首先要看库存有多少,比如双十二要做2个亿,我要做1个亿的货,还可以备1个亿,哪些品类、哪些价位卖得好、我的下单量应该做到什么程度。
 
这是数据分析,其实历史数据都是有一些规律的,比如说去年的长线款、短线款,长线款是提前三五个月或者提前半年以上开发的,短线款是留20%的余地、留20%的采购额,今年是暖冬,最近一个星期才冷下来,去年羽绒服都卖不出去,我今年就做少一点。其实我们有一家跟我们关系比较近的羽绒服商家,我们做了一件事情,他做智能备料,羽绒服分单3到5天,任何原材料永远是有现货的,他上游的供应链有一个蓄水池。
 
这边我截了一个图可能是比较典型的,电商运营上新做活动,决定了我下周、下下周上新做什么样的活动,鼠标豆腐块拖一下,服装讲究搭配、色系、饱和度、货品是不是看起来比较OK,上面还有相应的有多少款、多少库存、多少货值、能做到多少毛利,基本上一拖过去数据全都测算出来了。但是这里有比较方便的地方,IT说到底是支撑业务的,对于运营的同学来讲用起来非常方便,比如说各个平台天猫准备上怎样的一盘货、下周上哪些货、下下周上哪些货,这些货能不能达成销售额或者毛利计划,这都是提前预测的。还有一些虚拟款,是临时补单的,比如说双十一的时候今年某几款毛衣卖得特别好,什么样风格的,我在双十二的时候也会临时追加一盘货。我追加虚拟款,其实款号叫什么我还不知道,我只是用一个图片,快速让供应链快返出来。
 
说到活动电商线上太频繁了,线上搞个周年庆所有品牌都要搞一个活动,平时的活动没有那么多,但是电商每个月都有好几轮。我们对电商专门做了一系列工具,不仅是帮运营拿货、排查价格、价格有没有冲突,因为这是行业里面公开的秘密,这个平台要求我30天最低成交价,必须是全网最低价,这种竞争的情况很多。除了价格排查以外,我们会提前做毛利的测算,你这样一盘货给这个价位再扣除广告费、邮费、税,最终能够有多少毛利。
 
我们有两种玩法,比如说双十二搞两套计划叫A计划、B计划,A计划是我自己想要做的,我期望的我保留多少毛利率,B计划是同行打价格战,没办法,今年双十一有的品牌不是5折,是2.5折,太恐怖了,当然这是有库存,否则不会打这么大的折扣。如果你的同行打得这么厉害,你能不能跟进,所谓的B计划是我的底线,我还能保证有一定毛利的情况下,这是价格的最低线,这是运营管理层会做的事情。刚刚过去的双十一退换货率非常高,今年整个行业都比较惨淡。本来流量是倾斜的,但是做下来还是不如去年。大家可能没有去打听过,比如说我双十一做1个亿的销售额大概有多少的利润,最终的利润有多少,跌破大家的想象。我问过好几家品牌,线上线下的都有,大概也就100万上下的利润。看起来很热闹,1个亿,但是最终留下来的利润才100万上下。
 
关于智能补单,其实这里的智能没有用到深度学习,因为我们也讨论过深度学习以往的数据量是不够的,怎么做呢?更多的是基于专家系统的思路,原来没有系统之前运营的老员工最有经验的人是怎么做的,他们在excel里面拉大量的数据,看商品的转化率、库存数量、未来的预测等等。我们是怎么做的呢?我们在系统里面配置所有的公式、计算,再扣掉当季的库存,然后筛选、过滤,只要制定规则就行了,系统每天帮你去跑,帮你每天应该要补单的、推荐补单多少的
 
数据全拉出来。
 
唯一要确认的是,因为双十二的力度是不知道的,预测今年双十二会更好一点,比如说天气终于冷下来了,冷了以后服装行业终于舒了一口气,今年暖冬没有冷到那个程度。根据销量、根据流量转化等等做未来的测算,测算完以后系统会自动帮你分配,分配到颜色、分配到尺码。通过补单有一个很好的好处,比如说首单的下单量各个颜色和尺码没有那么绝对的精准,但是可以通过补单把这些问题几乎消灭掉。
 
如果从整个服装行业来讲,大家面临过去几十年服装行业都发展得不错,现在外贸没有那么景气,外贸开始转内销了,服装行业整个国内产能过剩,这个问题还是蛮严重的未来两到三年恐怖会有很大一批服装行业倒掉,因为产能过剩是一个很客观的事实。关于补单有点像小步快跑,要做到这一步需要跟供应链很多环节协同、打通。我们做了一个比较有价值的功能,我需要补单的时候,我马上要看到我的现货原材料能不能快速支撑我做这盘货。如果你的原材料没有,你可能等了两个星期,在第三个星期去生产,可能少掉三个星期的销售时间。运营要补多少,我们马上预测出来有多少现货原材料,你需要多久把货做出来,很多问题都围绕着原材料。
 
刚才说到做羽绒服的企业,我们帮助他做数据模型测算,从去年全年销售倒推辅料的销售,比如说10月份、11月份、12月份分别每个月绒卖出去多少吨,他的上游供应链需要备多少吨,相当于一个蓄水池,也许是5吨或者10吨,但是没有必要备太多。我的补单量有多少,不断的从中拿走多少,不断的蓄一点,满足随时补货、随时有原材料,整个经营就会比较健康。
 
其实商品运营都围绕着这个圆环,最上面是商品企划,企划做什么样的一盘货,研发是不是OK,生产是不是与预测一致的,怎么样组货、上新报活动,卖了以后哪些货是健康的、哪些是要补单的、哪些是要及时清仓的。最后做复盘调整。
 
最后是总结,刚才说数字化转型实现的架构,我们把底层的订购、架构、退换货、库存、供应链,其实裂帛做了整个供应链从商品企划、研发、生产全都打通了,一个系统全都搞定。这里面需要很多源头的数据,每一轮循环都是PCDA的优化,一部分是关于我的商品计划、销售计划、采购预算,就像OTB的计划。还有一些是针对这盘货,我是不是做了这盘货,我在各个平台和系统上是怎么玩的。
 
归纳一下,严格来讲要覆盖到服装生产的所有流程,从商品计划开始,设计是不是精准、下单是不是OK,到所有的销售、翻单,涉及到一些预测,你要把所有的流程都覆盖过来,才有可能获得相关的数据,再去做优化。这里面关于更多的运营细节,由于时间关系不再详细说。电商里面还是说到一个活动,活动和产品的配合,每一期的活动、每个平台的活动,现在大家讲整个的走势,天猫给到每个品牌的流量是往下走的。最近上来的可能是消费下沉,什么样的品牌、什么样的店铺得到更多的扶持呢?就是价格不是很高、性价比比较高的店铺,你的售价是多少,电商上面3倍是常见的,线下6到8倍是很多的,电商上面今年看到一个趋势是加加率2到3倍2.5倍以内的,有可能是因为拼多多的崛起造成大家一窝蜂的说产业链的,产业链的品牌或者工厂品牌大家都得到了很多流量,发展很快。但是对于最终用户来讲确实也确实也觉得很实惠,我花不太多的钱买到比较满意的商品。
 
首先,你要有业务系统,从研发端到生产端到销售端,最终是供应链的协同。我是作为品牌商,我跟我的工厂要快速协同,我的工厂跟我的原材料供应商也要共享信息,我想要知道补货,它有没有原材料,生产周期产能排期有没有空间,能不能一周快速把货做出来。比如说一周做到500件还是1500件,就决定了后面活动的力度。在整个服装行业大的趋势下面,可能每个品牌商都要把上游的信息拿到,未来两三年全行业的形势会更加严峻,每个企业只能在这个链条里面比如从供应链到销售端加入一个比较健康的链条才能够活得下去或者能够活得更加好一点。
 
第二个,数据的清洗和利用,可能我们是IT人员干的一些很苦逼的事情,因为数据里面有很多噪音和垃圾信息,你不得不花很长时间把数据修正,才涉及到业务算法、业务模型。因为很多同行是做快款的,快到什么程度呢?每天上新几十款就从档口拿货,不用研发,卖得好的马上补单,档口来不及再找工厂生产,去年做到14个亿,也挺厉害的。每家的业务模式不一样,可能需要关注的库存和算法也不一样,最终是围绕自己的业务模型来做。
 
最后留给IT的同行们两句话,数据本身数据质量大家都是共识,因为做数据分析的同学都是挺苦的,因为会有这样的情况运营说你的数据不对,跟我的经验感觉不一致,为什么呢?其实源头的系统里面该做的单子没做,类型标错了,导致数据统计出来不对。虽然这些事情做得很辛苦,或者说我们IT都是为了业务服务的,但是迟早有一天整个企业的数据以及你的算法会成为企业未来如何不断优化自己、未来提高企业的核心竞争力越来越重要的问题,数据化的驱动会成为企业未来的核心竞争力。
 
我的分享就到这里,谢谢大家!

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责任编辑:cres |来源:企业网D1Net  2019-11-28 15:34:22 原创文章 企业网D1Net

2019年11月28日,由企业网D1Net、中国企业数字化联盟及CIO智力分享平台信众智联合主办的2019全国消费品暨零售行业CIO大会在温州盛大开幕。本次大会邀请约200家消费品类企业CIO共聚,交流数字化转型、数字化精准营销、新零售、人工智能落地、大中台智能制造,RPA机器人流程自动化等议题。
 
以下为现场速记。
 

裂帛服饰副总裁兼CIO 王浩宇
 
王浩宇:谢谢主持人,谢谢范总给我们这样一个机会一起交流,分享关于服装行业的特别是服装电商行业的问题。因为我们自己去看裂帛,自己定义是传统电商,因为现在裂帛大概已经走过13年,基本上是电商为主。但是现在电商整个格局在变化,裂帛最早抓住了国内电商发展第一波红利的服装品牌。我主要是做信息化的,我关注的兴趣点是商品供应链,结果我自己不做电商的运营,我在裂帛10年有一阵做过商品的推广,但是运营还是其他同事在操作。
 
首先给大家介绍一下裂帛,因为在座的CIO朋友们应该不太了解,因为裂帛是一个女装品牌。我找了几个图片,是民族风格的,大家能看到图片上有很多绣花,其实是一些传统的民族风,然后又比较时尚。如果纯粹的民族风大家可能觉得穿出去太土了,裂帛的风格看模特其实蛮挑身材的,长得胖一点的可能还穿不了。还是要介绍一下裂帛的背景,我们把他当成电商,其实他是一个服装公司。我们把服装品牌需要的系统做了一下,所谓的电商是凡客等等,后来发现他们不赚钱,赚钱的是电商商家。
 
投资以后投资方说希望快速将规模做大,对IT的研发投入当时是没有限制的,我招了几十个人,一直加班了4年。2013年的时候线下做到十几个亿,那几年里面翻了50多倍,在快速发展的过程当中裂帛把信息化系统做了一遍。但是回过头来跟同行交流,好像线下品牌做几十个亿的,反而裂帛是有后发优势。因为之前是空的或者电商上有很多数据,我们把电商的数据在各个平台的玩法玩得更加细致一些
 
下面有几个数字像售罄率,比如说双十一大促,60%是之前的数字,其实现在的数字今年双十一做完大家看天猫的数字2600个亿,有多少人想过中间有多少退换货。我们跟同行自己交流,当然这个事情是自己讲的,女装品类退换货率有60%多,大概有1000亿的退换货,其实是恐怖很的。如果双十一要备货,备货不是刚好货全都能买到的,我卖掉2个亿,还退回来很多,双十一就有很大的压力。裂帛的65%是很多年的经验不断积累出来的,我一直在观察去年的数据、今年的走势、各个品类的占比,到底如何备今年这盘货,今年减少自己的库存。今年双十一做完整个服装行业是悲观的,各个商家一比较今年的销量比去年还要降低一一点。其实销量下滑的情况下,你的售罄率是可以增加的,你的备货要比较精准的。
 
因为裂帛是民族风,其实喜欢这种风格的用户数量可能没有那么多,我们一直认为它是一个小众品牌,不像优衣库大家走进去基本上都能买到想要的东西。现在也有开始做线下业务,其实最近一年多才刚刚开始,大量的业务主要还是在线上。
 
下面介绍一下电商运营的流程,我们数字化服务的业务背景。其实这个图是商品供应,从研发端比如说明年我要做多少个亿,20个亿,我要准备怎样的一盘货。近一点说比如说双十二,因为再过两个星期就双十二,双十二要做2个亿,我要备怎样的货。下单下多少笔比较合理,然后才是到后面的。这张图列的是大家通常所理解的电商运营,所谓的电商运营是货已经有了,在各个平台怎么卖,如何调整、上新,如何报活动,我还要不断监控商品销售的数据。服装行业经常用到爆旺平滞,库存的多少决定了双十二报名活动力度的大小。如果我的压力比较大,我折扣的力度可能会比较狠,为了资金回笼牺牲一些毛利。其实电商玩了这么多年,整个商品的企划、商品的供应才是决定我能不能做好生意的关键所在。
 
这张图前面的研发、生产到后面的运营,其实讲电商的商品运营很多是前端决定了的。这里我挑了几个关键环节跟大家详细汇报一下,是我们在商品数字化运营的过程当中重点做的一些工作。有四个环节,第一是研发企划,比如说明年全面做20个亿,每个月销量是多少、每个平台的销量是多少,每个月分的品类占比,比如说春季了连衣裙、T恤等等占比是多少,引流款最好在哪个价位段最吸引的人。可能首单下单量是几百件,大部分一半以上的量都是靠后面的追单反单翻出来的,这里面会决定了我到底研发要按哪个方向去做。第二是下单,比如说我现在采购明年3、4月份春装的货,我下单量占比多少才合理,接下来才涉及到上架等等。
 
这是整个商品流管理的全链条,服装涉及到备料,因为当你的体量上去以后,原材料的成本、质量包括一盘货要快速补单,补单周期是一个月还是两个星期,大部分的因素取决于有没有原材料。因为你加工给哪家工厂去做,加工时间比如说3天、5天基本上都是一样的,问题都是在原材料可能花了一个星期时间等到各个原材料到料齐料,然后才是后面的商品营销计划。我做了一下比较,左边是线上商品企划与运营,右边是线下的。其实线下更加复杂一点,我有这样的一盘货,商品企划是怎样做出来的?比如说我全国有1000家门店,分别在哪些地域、什么商圈,每个门店需要的货是多少,是怎样的货,全国门店的汇总才是我研发和下单的货。其实电商相对简单一点,因为它的库存就在总仓里面,不用把货发到全国每个门店,门店能够陈列的数量SKU只能几百个,但是电商上面可以放几千款、上千款。
 
电商也有一些相对来讲比较麻烦的地方,比如说平台上新,因为电商上新越多大家才会来看,你的流量才会相对多一些。如果单款卖到一定程度一定要补单,因为电商的逻辑有点像爆款逻辑,这个商品卖了几千件,不错,后面的人会跟风。我接触一些传统企业在线上销售很多是库存,本身已经是线下的库存了,不小心还卖火了,卖火以后想补单不给补,为什么?因为他们是以线下为主的,我已经是库存款了,你帮我销掉已经很OK了,为什么库存款还要补单,这不合理。这个单品可以带来很多流量,不给补单就觉得非常的可惜。电商第一个是单品逻辑,第二个是活动,各个平台的活动太多了,现在类似于双十一、双十二,几个平台拼多多、唯品会等等都会搞活动。对于商家来讲面临的问题是现在到底有多少货在仓的在途的、有多少要退来的,有多少给天猫、有多少给唯品会,到底什么样的折扣对我是最有利的。
 
后面是关于企划,企划涉及到两块,我在春季应该是怎么样的一盘货,怎么去研发有一些数据,用数据来支撑,比如说哪些风格、哪些价位段、哪些版型的卖得最好,去年这个面料卖得最好,我今年就会用这个面料。我们做了一下统计,刚才讲到风格太浓烈的民族风的款是不太容易卖出去的,我们要打造店铺的形象,大家能够识别出来这种风格就是裂帛的风格。但是往往不是卖得好的款,卖得好的款是带一点民族风的同时又比较大众化一点的,很多人能穿的,比如说今天出去玩、上班都能穿的。但是有些是特别个性的,出去玩可以穿,在家里或者上班穿就会觉得很其光,怎么穿得这么个性。相对普通一点的是基本款,产品的人通过数据分析告诉设计师,你也不要太费劲,你就按照大概这个风格、这个价位段、用这个面料,稍微改动一下做多少款,这些款能够带来45%的销售额,并且45%的销售额利润是比较可控的,可以提前规划得很好。
 
关于下单,行业里面有很多测试手段,比如通过QQ群投票,哪些款你觉得好的,我们把款的好坏看起来热卖和不热卖的款区分下来,在下单阶段最关键的是要看当前的库存,比如说双十二,我现在还有一些款还来得及补单,但是我首先要看库存有多少,比如双十二要做2个亿,我要做1个亿的货,还可以备1个亿,哪些品类、哪些价位卖得好、我的下单量应该做到什么程度。
 
这是数据分析,其实历史数据都是有一些规律的,比如说去年的长线款、短线款,长线款是提前三五个月或者提前半年以上开发的,短线款是留20%的余地、留20%的采购额,今年是暖冬,最近一个星期才冷下来,去年羽绒服都卖不出去,我今年就做少一点。其实我们有一家跟我们关系比较近的羽绒服商家,我们做了一件事情,他做智能备料,羽绒服分单3到5天,任何原材料永远是有现货的,他上游的供应链有一个蓄水池。
 
这边我截了一个图可能是比较典型的,电商运营上新做活动,决定了我下周、下下周上新做什么样的活动,鼠标豆腐块拖一下,服装讲究搭配、色系、饱和度、货品是不是看起来比较OK,上面还有相应的有多少款、多少库存、多少货值、能做到多少毛利,基本上一拖过去数据全都测算出来了。但是这里有比较方便的地方,IT说到底是支撑业务的,对于运营的同学来讲用起来非常方便,比如说各个平台天猫准备上怎样的一盘货、下周上哪些货、下下周上哪些货,这些货能不能达成销售额或者毛利计划,这都是提前预测的。还有一些虚拟款,是临时补单的,比如说双十一的时候今年某几款毛衣卖得特别好,什么样风格的,我在双十二的时候也会临时追加一盘货。我追加虚拟款,其实款号叫什么我还不知道,我只是用一个图片,快速让供应链快返出来。
 
说到活动电商线上太频繁了,线上搞个周年庆所有品牌都要搞一个活动,平时的活动没有那么多,但是电商每个月都有好几轮。我们对电商专门做了一系列工具,不仅是帮运营拿货、排查价格、价格有没有冲突,因为这是行业里面公开的秘密,这个平台要求我30天最低成交价,必须是全网最低价,这种竞争的情况很多。除了价格排查以外,我们会提前做毛利的测算,你这样一盘货给这个价位再扣除广告费、邮费、税,最终能够有多少毛利。
 
我们有两种玩法,比如说双十二搞两套计划叫A计划、B计划,A计划是我自己想要做的,我期望的我保留多少毛利率,B计划是同行打价格战,没办法,今年双十一有的品牌不是5折,是2.5折,太恐怖了,当然这是有库存,否则不会打这么大的折扣。如果你的同行打得这么厉害,你能不能跟进,所谓的B计划是我的底线,我还能保证有一定毛利的情况下,这是价格的最低线,这是运营管理层会做的事情。刚刚过去的双十一退换货率非常高,今年整个行业都比较惨淡。本来流量是倾斜的,但是做下来还是不如去年。大家可能没有去打听过,比如说我双十一做1个亿的销售额大概有多少的利润,最终的利润有多少,跌破大家的想象。我问过好几家品牌,线上线下的都有,大概也就100万上下的利润。看起来很热闹,1个亿,但是最终留下来的利润才100万上下。
 
关于智能补单,其实这里的智能没有用到深度学习,因为我们也讨论过深度学习以往的数据量是不够的,怎么做呢?更多的是基于专家系统的思路,原来没有系统之前运营的老员工最有经验的人是怎么做的,他们在excel里面拉大量的数据,看商品的转化率、库存数量、未来的预测等等。我们是怎么做的呢?我们在系统里面配置所有的公式、计算,再扣掉当季的库存,然后筛选、过滤,只要制定规则就行了,系统每天帮你去跑,帮你每天应该要补单的、推荐补单多少的
 
数据全拉出来。
 
唯一要确认的是,因为双十二的力度是不知道的,预测今年双十二会更好一点,比如说天气终于冷下来了,冷了以后服装行业终于舒了一口气,今年暖冬没有冷到那个程度。根据销量、根据流量转化等等做未来的测算,测算完以后系统会自动帮你分配,分配到颜色、分配到尺码。通过补单有一个很好的好处,比如说首单的下单量各个颜色和尺码没有那么绝对的精准,但是可以通过补单把这些问题几乎消灭掉。
 
如果从整个服装行业来讲,大家面临过去几十年服装行业都发展得不错,现在外贸没有那么景气,外贸开始转内销了,服装行业整个国内产能过剩,这个问题还是蛮严重的未来两到三年恐怖会有很大一批服装行业倒掉,因为产能过剩是一个很客观的事实。关于补单有点像小步快跑,要做到这一步需要跟供应链很多环节协同、打通。我们做了一个比较有价值的功能,我需要补单的时候,我马上要看到我的现货原材料能不能快速支撑我做这盘货。如果你的原材料没有,你可能等了两个星期,在第三个星期去生产,可能少掉三个星期的销售时间。运营要补多少,我们马上预测出来有多少现货原材料,你需要多久把货做出来,很多问题都围绕着原材料。
 
刚才说到做羽绒服的企业,我们帮助他做数据模型测算,从去年全年销售倒推辅料的销售,比如说10月份、11月份、12月份分别每个月绒卖出去多少吨,他的上游供应链需要备多少吨,相当于一个蓄水池,也许是5吨或者10吨,但是没有必要备太多。我的补单量有多少,不断的从中拿走多少,不断的蓄一点,满足随时补货、随时有原材料,整个经营就会比较健康。
 
其实商品运营都围绕着这个圆环,最上面是商品企划,企划做什么样的一盘货,研发是不是OK,生产是不是与预测一致的,怎么样组货、上新报活动,卖了以后哪些货是健康的、哪些是要补单的、哪些是要及时清仓的。最后做复盘调整。
 
最后是总结,刚才说数字化转型实现的架构,我们把底层的订购、架构、退换货、库存、供应链,其实裂帛做了整个供应链从商品企划、研发、生产全都打通了,一个系统全都搞定。这里面需要很多源头的数据,每一轮循环都是PCDA的优化,一部分是关于我的商品计划、销售计划、采购预算,就像OTB的计划。还有一些是针对这盘货,我是不是做了这盘货,我在各个平台和系统上是怎么玩的。
 
归纳一下,严格来讲要覆盖到服装生产的所有流程,从商品计划开始,设计是不是精准、下单是不是OK,到所有的销售、翻单,涉及到一些预测,你要把所有的流程都覆盖过来,才有可能获得相关的数据,再去做优化。这里面关于更多的运营细节,由于时间关系不再详细说。电商里面还是说到一个活动,活动和产品的配合,每一期的活动、每个平台的活动,现在大家讲整个的走势,天猫给到每个品牌的流量是往下走的。最近上来的可能是消费下沉,什么样的品牌、什么样的店铺得到更多的扶持呢?就是价格不是很高、性价比比较高的店铺,你的售价是多少,电商上面3倍是常见的,线下6到8倍是很多的,电商上面今年看到一个趋势是加加率2到3倍2.5倍以内的,有可能是因为拼多多的崛起造成大家一窝蜂的说产业链的,产业链的品牌或者工厂品牌大家都得到了很多流量,发展很快。但是对于最终用户来讲确实也确实也觉得很实惠,我花不太多的钱买到比较满意的商品。
 
首先,你要有业务系统,从研发端到生产端到销售端,最终是供应链的协同。我是作为品牌商,我跟我的工厂要快速协同,我的工厂跟我的原材料供应商也要共享信息,我想要知道补货,它有没有原材料,生产周期产能排期有没有空间,能不能一周快速把货做出来。比如说一周做到500件还是1500件,就决定了后面活动的力度。在整个服装行业大的趋势下面,可能每个品牌商都要把上游的信息拿到,未来两三年全行业的形势会更加严峻,每个企业只能在这个链条里面比如从供应链到销售端加入一个比较健康的链条才能够活得下去或者能够活得更加好一点。
 
第二个,数据的清洗和利用,可能我们是IT人员干的一些很苦逼的事情,因为数据里面有很多噪音和垃圾信息,你不得不花很长时间把数据修正,才涉及到业务算法、业务模型。因为很多同行是做快款的,快到什么程度呢?每天上新几十款就从档口拿货,不用研发,卖得好的马上补单,档口来不及再找工厂生产,去年做到14个亿,也挺厉害的。每家的业务模式不一样,可能需要关注的库存和算法也不一样,最终是围绕自己的业务模型来做。
 
最后留给IT的同行们两句话,数据本身数据质量大家都是共识,因为做数据分析的同学都是挺苦的,因为会有这样的情况运营说你的数据不对,跟我的经验感觉不一致,为什么呢?其实源头的系统里面该做的单子没做,类型标错了,导致数据统计出来不对。虽然这些事情做得很辛苦,或者说我们IT都是为了业务服务的,但是迟早有一天整个企业的数据以及你的算法会成为企业未来如何不断优化自己、未来提高企业的核心竞争力越来越重要的问题,数据化的驱动会成为企业未来的核心竞争力。
 
我的分享就到这里,谢谢大家!

关键字:数据化运营

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