这周到福建出差,本来是想约在某服装企业的朋友一起出来吃饭的,这位老兄是该公司的IT部经理。可是这位老兄实在不够给面子,说是这段时间没有空,太忙了,实在是没有时间出来。我就奇怪了,这么忙?忙什么呢?这位老兄说是公司开订货会,我一听明白了,他的确是没空。
订货会不是普通的一个会议,它更像是一项“让全公司员工都在全力运转,让每一个人筋疲力尽”的运动,当然,订货会是服装品牌运营中几个最为重要的工作之一。有人说:订货会开的好坏,决定了下季销售业绩的一大半,这句话是不无道理的。在任何一个领域里,产品的好坏是销售业绩的基础,服装行业也是这样。更何况,订货会属于期货运营模式,代理商的订货情况理想与否,也就相当程度上决定了公司下季度的销售情况。服装企业如果拥有一盘好货,再加上良好的品牌形象、店铺的陈列和导购的推介,就会事半功倍;相反,如果订的货不够理想,后期的销售工作就要困难许多了。
订货会对于服装企业如此之重要,是因为它决定了服装企业的销售业绩,同样,对于服装品牌的代理商而言,订货是否合理,决定了代理商的生死存亡,特别是规模较小的代理商,如果订货不合理,很可能辛苦一年,你所挣到的利润就被一堆卖不出去的库存给吃掉了,这也是为什么很多代理商都在感叹:做服装,一年下来没有看到挣钱,只是看到了自己仓库积压了一堆的货。
那对于服装品牌企业而言,为什么会采用订货会这种业务模式呢?其实,在20世纪90年代,中国大多数的服装企业还只是一个批发商,与代理商的合作仅局限于“一手交钱,一手交货”的交易。但也正是这个时候,更多的服装企业开始做品牌,要讲究品牌的美誉度,开始转型做专卖,并实行订货制。十多年过去了,目前绝大多数的服装品牌企业采用的都是订货制,而且大多数采取的是买断订货制,再辅以一定的订货返点激励。
但在服装品牌企业刚刚从批发转型做专卖的时候,很多代理商对当时的订货制是抱有怀疑态度的,甚至还有不少的抵触行动。很多代理商认为,采用订货制实际上是品牌服装企业把运营的风险都转移支了代理商身上。他们更愿意接受原来的铺货制,也就是公司给什么卖什么,卖不完再退给公司,自然就不会承担风险了。就算是品牌服装企业已经不再采用这种运作模式,代理商也愿意采用的是“看货”制,看到有新款,先拿10件回去卖一卖看,卖的好了我再补,自然这样代理商的风险是小了,但也造成了代理商的货品陈列不成体系,服装品牌企业的生产、备料、物流都由于受到这种不确定的订货而导致企业运营成本暴涨。所以,从服装品牌企业的角度来说,采用订货制,甚至是买断订货制是符合其自己利益的,这也就使的订货制成为服装行业发展的一个必然趋势。
再看,代理商惧怕订货是因为害怕产生库存,他们认为,库存是服装生意的一大死穴。其实,服装的货品管理中,除了库存以外,断货也是一个非常可怕的现象,所以,在库存与断货之间应该是存在着一个平衡关系,这个关系可以理解为,在店面陈列面积一定的条件下,最大程度地满足客户需求实现销售,同时再规避库存风险。所以,在上述的这个条件中,我们看到,是要在实现销售的前提下,再去说库存风险。很多代理商却往往只能看到库存的可怕,却无法看到断货的危害,因为断货是隐性的损失,而库存的损失则是显性的。还有一些代理商认为,断货现象可以通过补货来完成。其实很多品牌公司在生产下单的时候也会有一定的备量,以满足代理商适当的补货。但是品牌公司不可能每一款都有大量的备量的,而且代理商在经营过程中比较严重的断货通常是整个品牌所有店铺的畅销款,仅仅依靠品牌公司第一批下单生产的备量是远远不够的。品牌公司为了满足代理商的补货,一定会再下单追单,此时不但耽误了其他货品(如下一季货品)的生产,可能会影响下一季货品的上货货期以及产品质量,而且如果让品牌公司把管理重心太多地向生产部门转移。而忽略掉了品牌公司最为重要的市场营销管理和产品研发,势必会影响到整个品牌公司的实力,从而对代理商的零售市场造成不可估量的负面影响。[next]
从上述的内容可见,从订货制是服装行业货品管理的必然趋势。而在最近几年里,品牌公司在订货的制度和管理上在逐渐改善和提高,例如买断订货制、分次订货制、提前订货会时间、订货会的工作安排、对代理商的订货指导和培训等。值得一提的是,在服装企业信息化的大背景下,服装企业订货会也成为ERP系统的一个行业特色应用,那么我们就重点关注一下,ERP系统是如何帮助代理商进行合理订货的呢?
代理商如何利用ERP打好这场仗--订货准备
孙子兵法上有一句话叫“知已知彼,百战不殆。”,既然代理商参加订货会的意义是如此的重大,要想打好订货这场仗,那么对于战场的情报收集与分析是少不了的了,而ERP系统则是最好的情报收集与分析系统,从“知已”的角度来分析自身的数据,可以从原始订单数据分析、原始销售数据分析、财务数据分析及物流数据分析几个不同的层面进行。
1、原始销售数据的统计及分析:订货的目的是为了销售,也就是说,订货应该围绕着销售来进行的。所以,在参加订货会之前,我们必须统计出去年本季的销售数据,以这个销售数据作为依据进行订货。销售数据的属性可以多样,下图中列出了一个两个简单的销售流水报表格式:
2、销售总量分析:去年本季的销售总数量决定本季订货的总数量。但并不是说上一季销售多少这一季就订多少。因为当你订1000件货的时候你的销售一定是达不到1000件的,而会产生一定的库存。我们要统计出去年本季销售中,有多少缺货现象、有多少货品是因为为了减少最终的实际库存而打折销售的,这样我们就可以分析出去年本季销售的数据是本身还有潜力上升的还是实际上超出了店铺的销售能力的。另外,有些代理商认为,店铺里还有一定的库存,在本次订货的时候应该减去这个量,这个想法也值得商榷。在诸如男装等一些流行变化不是特别大的品牌中,可以减去其中库存的一部分,但不能全部减。而对于流行变化比较快的(比如女装)品牌中,就不能这样减。因为去年的服装拿到今年的一起陈列,只能起到反作用。去年留下来的库存可以考虑在本季新品上货之前做促销。[next]
3、各类别销售量及占比:比如去年本季衬衫销售多少、裤子销售多少等等,在裤子当中牛仔多少、西裤多少,长裤多少、七分裤多少……都要进行统计与分析。另外一方面,要看哪些类别销售有困难、哪些类别销售还有潜力,这样在所统计出的数据后面做适当的调整。
4、各类别颜色占比:在不同类别的颜色占比上也同样要以销售的实际数据作为参考。比如,下季通常来讲深颜色和素色的比例就会偏多一点,而上装则是彩色的、亮色的比例相对偏多一点。这些都不能代理商自己说了算,而要通过销售数据的分析。
5、各类别尺码占比:在订货中尺码的确定上,不能想当然。有些代理商认为,我们是北方的,应该大码偏多点。这是不够精确的,要以销售分析出一个具体的尺码比例来。另外,不同类别在同一地区的销售中其尺码比例也可以存在差异。比如,按常规来讲,女装中吊带是比较挑人的,一般偏胖的人很少穿吊带,可能小尺码的销售占比会略多一点;而风衣类别由于一般是宽松型的,有些品牌的风衣可能还比较职业,可能就偏大码的销售要更好一点……这些都可能产生区别,所以要以销售数据的分析结果为依据。
6、其他数据分析:以上五个方面的数据统计和分析是非常重要的,代理商要订货之前必须做的一项工作。除了这些方面以外,根据品牌定位的不同,还有其他的一些数据也要进行统计和分析。比如在具体的款式上面,男装西装中,双开叉和单开叉的比例、两粒扣和三粒扣的比例等;在女装的衬衫中,职业衬衫和休闲衬衫的比例等……还有像面料的销售比例、花形的销售比例、T恤当中不同领型的销售比例……不同区域的不同天气情况对于销售的影响……都要进行统计和分析。
7、业绩增长率的同比分析:去年本季的销售数据只是作为参考,还要看今年一整年的销售增长率。根据几个季度的销售潜力以及实际销售状况,我们就可以分析出我们店铺的业绩增长率。同时,我们还可以分析产品的累销及库存对比情况,以此分析产品的畅销程度。
8、新开店铺的数据预测:有些代理商选的品牌是第一年开的,那么就没有去年本季的销售数据,这时应该怎么办呢?一般来讲,店铺刚刚开业的第一季是不存在订货的,因为订货会已经早开完了,有些品牌公司订货会开的早的可能前2-3个季度都不用订货,而是由品牌公司铺货的。这些新代理商第一次参加订货会,就要把前面每个季度的数据进行统计,然后按当地的季度销售时间和销售额的对比进行总量的预估,并在订货会中多与老代理商进行沟通,尤其是地理位置较近的代理商多沟通。具体的销售时间和销售额的比例应根据当地实际情况进行分析,每个大的地区都可能有所不同。比如北方区域夏季较短、而冬季销售时间较长,云贵地区四季如春,广东地区没有冬季、冬季占据了近一半的销售时间……
上面我对订货会之前的数据准备进行了一些概述,主要分析了数据分析的八个不同方向,由于每个企业的品牌定位、经营方向、产品结构、分析习惯不同,在数据分析方面可能会有一些不同的方法,因此对于自身品牌的销售数据分析就不再赘述。
除了“知已”之外,还有的就是需要“知彼”—对当地同类品牌的产品系列进行分析。由于品牌定位、品牌的产品系列优势以及品牌公司在产品订货策略等方面的不同,作为代理商一定要观察和了解当地同类品牌的货品情况。比如你的同类品牌或者店铺隔壁的店铺里,其中牛仔裤类款式和面料跟你的差不多,但价格却比你低,而实际的销售件数和业绩也确实比你的好。又比如某些品牌在衬衫方面比较强势,某些品牌在茄克方面比较领先……这些我们都要很好的去调查了解。如果在当地的店铺中确实有些品牌在某个类别上比我们强,那么我们就要减少该类别的订货量。当然,是否需要减少款式的订量,就要根据实际情况来定了。如果你是为了避开他,可以考虑减少这一类别的款式数量;如果你想竞争他,那么可以不减少这一类别的款式数量,甚至还可能增多,再通过一定的营销手段来去他竞争。但在数量上一定要有所控制。有句话叫做“你走你的阳光道,我过我的独木桥”,每个品牌都有自己的强势,一般来讲,是没有必要拿自己的鸡蛋去挑战别人的石头的。
在订货会的准备工作完成之后,就进入到了现场订货的阶段,一般而言,每个产品季都会开一次订货会,全国所有的代理商都会参与这次订货,而订货会的时间一般而言会在三天时间,这三天时间除了用于订货之外,还要进行营销会议、培训等其它内容,所以时间是非常紧张的。在这个前提下,对于代理商与品牌公司来说,如何将订货会现场的订货数据,快速、准确地进行统计与分析,并对订单进行合理性评估,ERP系统也是需要关注和解决的问题了。
对于代理商而言,订什么样的货,订的总量是多少,总额是多少,颜色比例是否合理,款式比例是否合理,上市波段是否合理。这些数据都是需要在对新产品有了一个全盘的了解之后,经过几轮的筛选与评估才能决定的。所以,在订货会现场就会有一个“草单”的概念,也就是代理商的非正式订货,订货会时,先把看中的新产品以“草单”(或者也可以称为代理商订货意向单)录入到ERP系统中,然后用ERP系统对这些订单按照之前设定好的分析模型进行分析,得到这张订单的合理性评估,然后开始第二轮的筛选,如此反复,直到得到最终订单。
这个订单的分析模型可以参照前面的销售数据分析模型,大概可以分为:产品品类分析、产品款式分析、产品色系分析、产品配码比例分析(如果是按配比订货而不用这个分析模型)、产品上市波段比例分析、订货/销售数据对比分析、产品订货价格段分析、门店上货计划分析等。关于分析的报表样式可以参照如下:
对于品牌公司而言,将代理商的草单数据快速收集到ERP系统中之后,就需要去看新产品订货的排行榜,因为一个订货会上可能会有300款新产品由设计师设计出来参与评选,但真正进行市场投放的可能只会有80%,即240款的新产品进行组织生产和市场投放。这就要求在订货会上,品牌公司根据代理商的订货情况进行筛选,而筛选的依据即来自于代理商的“草单”。订货会排行榜的设定如下图所示:
从上图可以看到,在代理商的订货数据收集到ERP系统中之后,根据意向总数量进行评估,如若预订数据太少,而预订不通过,预订不通过的产品不以投产,这同时也反过来要求代理商去修改自己的订货订单数据,将这些不投产的产品去掉,找到相应的替代款式,这样也就同时能够提高了订货会产品的集中度,有利于品牌公司在新产品的生产组织、原材料采购以及企划案的安排,实现新产品的产品理念得到更好的诠释。
在订货会的订单数据都得到确认之后,品牌公司就需要根据代理商的草单形成正式订单,再者根据代理商的订单情况签订销售合同,代理商需要向品牌公司支付产品订金。由品牌公司根据订单进行采购、生产、物流等各个不同环节的业务协同了。从这一点上来说,订货会是整个服装企业的业务驱动者,这一点也不假。
对于根据订货会的订单如何驱动采购、生产、物流等各个环节的业务工作,这已经不在本文的范畴之内,在此按住不说。
在这里还需要补充的是,在订货会上有几个关于订货的观点,值得代理商们参考:
1、订货如何订,是在去年本季销售结束后就应该有个整体的概念。有些代理商认为订货要看到当季的产品、在当季产品订货会上完成的,产品开发的好就多订一点,反之就少订一点。其实,在本季销售完成的时候,明年本季的产品订货情况代理商应该有个整体的概念了,或者说应该已经完成80%了。当然,这并不是说品牌公司产品的开发对终端店铺的销售毫无影响。相反,品牌公司每一季的产品开发的好坏都直接影响着市场反应,也就是终端店铺的销售业绩。但品牌公司每一季的产品开发都会有一个延续性,因此其产品的影响可能只占20%左右。
2、订货不是订的最少最好。有些代理商在总结以往的订货数据认为,为什么每一次的订货都不准确,要么多了,要么少了。其实,对于同一家店铺而言,订货是没有标准答案的。这也是前面说的,店铺有一个固定的销售能力的,如何将订货量与你的销售能力量进行平衡,是需要代理商关注的。
3、面积决定款式量,销售决定总数量:是不是说店铺越大订的量就应该越多呢?不一定是这样的。店铺面积的大小与订货的量是没有任何关系的,订货的总数量是通过去年本季的销售数据分析来决定的。而在店铺的货品管理中,款式的数量多少也会影响到销售业绩。 很多的服装店铺由于款式订的太多,从而让店铺的陈列非常凌乱,看起来就像做散货的一样。订货时款式的多少应该由店铺的面积来决定,因为款式是用来做卖场展示的。如果一家面积较小的店铺,由于其地段、管理等因素,销售状况非常可观,就应该款式数量少、单款平均件数多,从而总件数多;相反,如果面积大而销售一般,就要款多量少了。
4、订货是不能只凭眼光的。特别是女性代理商做女装、男性代理商做男装,总喜欢凭着自己的眼光去挑选款式。代理商本人的眼光只代表着自己的爱好,并不代表该品牌的主流顾客群体的爱好。此外,不同地区的人们对服装的审美观点也有着一定的差异。在款式的选择上,要结合当地同类品牌的竞争情况、自己品牌的款式(如款型、面料)重复情况、类似款式的上货的时间段情况等进行选择。
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