どのように効果的に衣類在庫を管理するか

アパレル企業の在庫は永遠の話題であり、代理店とメーカーは知恵を出し合っている。企業/代理店の在庫が大きくなる原因は次のようなものにほかならない：

1.販売目標が超高く、企業は在庫を抑えて要求を達成しなければならない、

2.注文は感覚で、爆金を求めすぎている、

3.代理店/店舗間の在庫が正常に流れず、Aエリアで売れている製品がよく登場するが、Bエリアでは在庫が山積みになっている。このような状況の1種はメカニズムの原因である可能性があり、メーカーの疎通メカニズムが欠落し、商品が代理店に販売された後は放置された、2つ目はエージェントの原因であり、現実に直面していない可能性があります。ある代理店と話をしたことがあるが、なぜ売れ残りの貨物が近隣の省に回さないのかと尋ねた。彼の答えは、この商品が他の人にこんなに売れているのに、私は売れない理由はありません。私はすでに計画を立てて店舗に各段階から改善するように要求しています。

4.予測メカニズムが不足し、補充はいつも品切れになった後である、

　　5. ……

本文は大きな道理を語らず、データ分析の角度から在庫管理の方法を教えているだけだ。

一、注文会前のデータ準備：

代理店にとって、注文会の前に次のデータを確定する必要があります：1、いくらの金額/品物を買うか、2どんな品物を買いますか。商品レベル及び対応する注文件数を確定する。1を除いて、他の2つは注文前に作成する必要がある戦略計画です。（注：以下の分析では店舗数の変化を考慮しない状態）

1、購入金額は一般的にメーカーが事前に確認しており、代理店がやるのは対応する商品数を算出することだ。式は次のとおりです。

商品数＝購入目標/（地域販売平均値X（1+計画値上げ幅））

2、各品目の購入金額と数量を確定する：同期商品の各品目の販売パーセントに基づいて本注文シーズンの比重を確定し、改正原則は今年の商品トレンドと経営者の策略である。この一環は非常に重要で、それは買い物戦略の着地段階である。

3、商品の各レベルの金と数量を確定する：平均値と極値を結合する方法を採用することができる。履歴販売データに基づいて商品代金を5つのレベル（または3つ）に分類し、レベルと購買数量の対応関係は以下の通りである：

このデータがあれば、商品を見る過程で、手を買って商品のレベルを確定するだけで、商品の購入数を特に考慮する必要はありません。この方法の利点は、販売データに基づいて購入数を後退させ、購入の盲目的性を回避することです。「商品を買う過程は実際には商品販売の過程である」ので、時間をかけて準備することに価値がある。商品を見て商品を選ぶ際には、状況に応じて2のパーセンテージと3の商品レベルを適切に調整することができます。

商品を買った後（正式に注文する前に）また買った商品に対して検査を行う必要があり、主に3つの方面を検査する：価格帯、サイズ、色など。購買データと同期販売データを比較する。次の図のように、価格帯の欠落が明らかにわかります。

二、販売過程におけるデータ分析

　　アパレル業界のデータ分析は商品の流れから言えば、輸入、販売、在庫を熟知しており、その中で商品販売の一環は人、商品、場に細分化することができる。在庫が高すぎる原因は、一般的には入りすぎたり売れなかったりすると考えられており、商品の追跡、予測、分析に力を入れている人は少ない。本節では、この点について重点的に説明する。

1、どのように商品データ追跡システムを構築しますか。

商品追跡は一般的に日または週単位で実施され、POSシステムの普及に伴い、データ収集はますますタイムリーになり、日ごとに商品の販売状況を追跡することが可能になった。追跡内容：店舗在庫数、過去4または8週間の販売量（ファストファッション服は1～2週間に短縮可能）、大倉在庫。追跡方向：製品チェーン全体をカバーできない場合は、スポーツウェアのくつ、服、配、婦人服の上、下、スーツ、アクセサリーなど）の販売前20大と在庫の前20大をフォローし、前者はよく売れた商品をよく売るためであり、後者は在庫の大きい商品を早く消化するためである。

新製品の消化率も追跡しなければならないデータであり、今年は多くのアパレル会社が新製品とは何かという考え方を更新している。消費者が着ていない限り新品であるべきだ。この考え方は在庫の消化に役立つものであり、特に新品依存性が高まっている企業はそうすべきだ。

POSを通じて基礎データを収集した後、残りはEXCELを用いて追跡モデルを構築し、それによって毎日/週に自動的に分析結論を発生させ（戦略部分は人為的に制定する必要がある）、それに基づいてストック日数などの論理で自動配荷/調達モデルを作成します。目的は主要商品の仕入れと販売の在庫状況を監視し、迅速に商品を補充し、異なる顧客や店舗の間で商品を流動させることである。一般的には、店員に注文を取りに来させないでください。なぜなら、店員は忙しいと注文を忘れてしまう可能性があり、売れている商品には「在庫を取る」という悪習があるからです。

2、どのように商品の販売予測をしますか。

在庫週数（WOI）は商品予測のKPI値であり、在庫週数＝即時在庫／（サイクル内の販売数量／販売サイクル）であり、販売サイクルは4週間、8週間などであることができる。例えば、ある商品は現在2000点を在庫しており、過去4週間に1000点を販売した場合、その在庫週数は8週間であり、意味は最近4週間の販売状況から見ると、この商品はまだ8週間で完売することになる。

販売サイクルが4週間であれば、ある商品が2週間前に発売された新品であれば、販売サイクルは実際の販売サイクル数に変更されることに注意してください。売り上げランキングではこの要素が抜けてしまうことが多い。

在庫週数別の品目の予測は、季節、祝日、販促などを考慮していないため、比較的粗雑な予測方法です。商品の販売予測を正確に行うには、販売履歴に基づいて毎日異なる重み値を与える週間販売重み指数の概念を導入する必要があります。紙面の制限については詳しく説明しないが、興味のある人は似たようなブログ記事「小売業データ化管理ツール：月間販売予測」を参考にすることができる。

3、商品在庫の分析の次元

2枚の図を用いて商品在庫分析を説明する：

l商品在庫構造図（その中で有効在庫の定義はある販売サイクル内に販売数量がどれだけより大きい商品の在庫数量を指す）

l商品被覆度分析

商品の在庫管理は各段階に現れており、仕入れ、販売などの段階を離れて在庫を下げる方法を単純に話すことはできません。在庫の無他法性を低減するには、各段階から管理を強化し、透明性を高め、早期警報メカニズムを増加させてこそ意味がある。