中國的鞋服品牌商發展到今天,庫存仍然是痛點,行業整體庫存規模高達3300多億。79家國內上市服裝企業,90%企業每年庫存過億。
企業對自身業務已非常精通,并且已經積累了大量的的數據資源,數據使用的深度決定了最終解決問題的效果,相信大數據可以不斷幫助鞋服企業優化庫存結構。
ERP基本上已經在鞋服企業普及,結合實物流幫助企業統計了一個相對完整的數據流,同時增加BI報表功能,呈現企業所需指標情況。在數據統計初期,ERP發揮了重大作用,但獨立系統的數據源集成和整合、建立一致性的數據同樣是極大的挑戰。
做到數據的整合和準確,鞋服企業快速進入人為數據分析和判斷的階段,基于個人對企業業務邏輯的充分理解,通過數據報表,采用簡單有效的工具和方法進行多維度分析,總結運營結果,為后續運營決策提供部分依據。
新品牌處在快速發展的階段,數據使用處在初級階段屬于正常現象。更重要的是企業需要從最初沉淀數據基礎,并且抱有對數據應用的意愿和認知。
領先的鞋服企業在管理和工具上都有了很智能的提升,加上數據量已達到一定的規模和質量,根據歷史數據以及當前實時的影響因素,可以對款、量、銷售、利潤等未來值做出更準確的預測和判斷。通過自身業務規律建立模型及參數,雖不能完全考慮復雜的影響因素,但會不斷趨于實際情況。
為什么眾多鞋服企業即便把銷售模型構建的如此準確,卻依然不能從本質上解決高庫存的問題。因為從本質上,各個環節依然需要人來輸出決策。
邁入數據驅動高效決策管理的階段,系統將對于業務、經營作出決策而非結論。某些指標的預測準確率達到100%并非關鍵,但是能夠靈活智能的幫助決策者輸出指令就極為關鍵。以鞋服企業為例,做好了銷售預測,緊接著系統就實時輸出配貨、補貨、調貨的指令。系統會自動模擬決策,針對各項隨機事件,構建出新的關聯場景。
目前市場上已經出現了高效決策的智能系統,可以精準預測單店單款單周的銷量,在三分鐘之內輸出配、補、調的相關指令,系統決策的結果實時更新。
邁入數據驅動高效決策管理的階段,任何規模的企業,任何規模的數據,都可以發揮重要的作用。決策越來越準確,鞋服企業高庫存的難題必然會被解決。
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