轻资产运营下的服装供应链计划管理

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1、轻资产运营下的服装哄应薙计划管理著名供应锥管理专家刘宝红在其畅舗书《采则与供应锥管理》中提到,供应琏管理的难点在于前端太杂、后端太重以及中间太乱,中同太SI就是指哄应链廿划。实际业务中,但凡采则和生产运营等执行问题,其实大多是廿划问題,正所谓看(£1没做到,实际没想到。供应fiht划是物料釆屿、生产运营利上市配发的温头,是需求和供应舸桥梁,其重要性不言而瞄。榔括起来讲,整个供应隹计划其实就是建立一道道I®线,用来应对需求波动带来的不确定性,需求计划是第一道I®线,安全库存是第二道畅线,剰下的才是生产采购等执行间題。第一道肮线:需求廿划需求廿則是供应锥廿則的第一道肪线,一旦需求廿划这道肮

2、找失守,后续安全库存利生产釆即管理成助的可能性几乎为零。所以说,需求廿则是供应SitiD的重中之重,是生产、采啊的瀰头,是整个供应58协同发展的根基,也是打造柔性供应琏最需要突破的管理难点,因为所i胃柔性,往往是计划的柔性,而不是执行的柔性。从这个意义上说,宁可前面花百分之八十的精力管好需求it划,也比后面“致火”要好的多。需求计划采购计划配发计划1.1需求计划的"牛鞭效应”各个服装品牌企业管理架构不同,有的将需求计则HR能并入企戈II,有的则并入第售。但不管架构则何,需求计则最终要解决的就是做什么、做务少以及什么时候做的I可題。在实师业务中,不管由企划还是第售来预测需求,都普遍存在“

3、牛鞭效应”。服装行业的标准化程度本来就低,ffl±S几年消贾市场细分和消裁者个性化需求趣来8®,需求预测的难度也越来趣大。®多少羽绒服,做多少毛衣,做多少牛仔裤,做多少TH衫,这些

4、可题都必须要回笞,否呱对供应粧的实师运营毫无意义。S为在服装供应征上下游,产业分工一般都很细,尤其是那些品质好、效率高的优质供应商资源,往往是做T1K1衫的不做羽绒服,做毛衣的不做牛仔裤。当然有些哄应商涉及的品类较多,一会做牛仔裤,一会做TflH乡,一会做衬衫,一会做呢大衣,但是这类资源一般都是成本高,品质低,所谓什么部做,什么部做不好。上述事实说明企刘很难单独做好需求预测,他11〕虽然最数据分析的专家,但

5、不是产品专家,不知道未来渝行什么;他们也不是市场专家,不知道明年到底是华南市场爆发还是东北市场萎缩,最终造成企划做一套,供应81干一套也就不足为奇了。企则6![不好的需求预测,有些服装品牌就要求鋪售做。按道理讲,细售是需求的淵头,最了解市场变化和消费者需求。但现实中,舗售作为业务部门,其主要工作是完成第售目标,很少能理性分析成千上JH1店的实际需求。同时,我国服装行业尚处于发展分化期,崛帕最优秀品牌那没有形成标准的店舗模型,面枳大大小小,陈列五花八门,坪效髙髙KK,这一幼都无法支撑ifi售做出理性的需求预測,最终只能抽师袋定目标。另外,国内规模较大的服装品牌,很多运营模式是代理加盟制的

6、,这种模式在早期发展阶段,可以使企业加大杠杆,快速扩张。但随着市场变化和消贾升级,很多品牌的产品和体验不能有效满足消费者需求,这种代理JMSS模式的弊竭也逐渐暴霧,导致品牌的战略规则无法在终端有效落地,代理商无法理解品牌的产品策略,往往按照自己喜好及经验来决定产品好坏,最终的订货结果与需求预测大相径庭也就不难理解。1.2需求计则以历史数摒开始,以业务判断结束由于上面提到的种种现实问题,很多企业对于需求计期的管理往往也是“三天打鱼、两天附网"。尤其这几年快时尚、快反、加翻单等榔念“深人人心",很多品牌以“反正计划都是不准的”为由朋弃it划,往往以较高成本甚至品质下臊为代价,一味追求快反和

7、加甜单。这种他法最终失去优质供应锥资湄,更谈不上推动供应琏怵同和资源整合,可谓得不偿失。实际上,需求it则的改善是一个逐步优化和调整的过程,为了说明这一迭代il程的逻辑性和可能性,我们以一款羽绒服举例说明。表面上看,一个店捕一天舗量是毫无规律的,但是当这款羽绒服覆盖800家店»,ifi售周期扩展到一周的时候,情况就大不一样了:ms-««■毎天的800家需III每周的合计(Alt波动编小当覆盖到所有零售店備,零售周期扩展到一个月甚至整个生命周期后,情况Q大为改观:订爪*(万件)连续四年冬装羽订单量(万件〉连续四年当然,上面分析的具体数掘不一定利实际业务完全咧合,但是基本规律是类itt的。

8、就是说当我们的分析从单款扩展到品类,需求矍盖从一个店II到所有店鮪,统廿周期延伸到一定时间段(李/月/周)的时候,历史数据往往可以提供有价值的参考,这种结果是符合实际业务发展内在谡辑的。首先,即便市场上的流行色、面稱料、廊形、款式等苗势性要素不斷变It,IB是像衬衫、水洗裤、牛仔裤、T11、卫衣、昵大衣、棉服、羽绒等基本品类的变化却并不大,而精确到品类的预渭已经可以解决供应锥的产能储备冋题。其次,成熟的服饰企业都具备相对完善的产品生命周期管理,

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