优衣库的货品调拨之道！（中）
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（接上）
好了，看了在各自领域做的最大的4家公司的数据，除安踏外，其余三家和其他未罗列的公司，问题都差不多，通病都是——货品运行效率差。
尤其近一两年是越来越差，为什么他们用了这些大数据分析软件也没有什么用？
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回到最上面，来看看大数据分析软件和鞋服企业遇到的问题是不是一个问题？
大数据分析软件能解决什么？
1、基于“算法”，能把商品的销售规律找到，还能对接下来的销售趋势做出预测。
2、能通过他们的数据算法，让一家店的库存“不多不少刚刚好”！
除这两种基础“能力”外，还有一些诸如其他的“能力”：
精准的用户画像、深度的会员管理，甚至有的还能帮助做产品计划，等等。
这些大数据软件到底能不能做到呢？
要知道能不能做到，关键看现在大家碰到的问题是不是这个问题？如果是，当然能解决；如果不是，怎么可能解决得了呢？
把商品的销售规律找到，并不是什么困难。很多服装企业在很早期的时候，都成立了经营分析部门，专门做大、小数据分析，就是为了找到商品的销售规律。
能力与意识稍强的公司，能做到：
在销售之前，都能把所有商品的预期销售趋势“规划”出来，可以细分到每一款、每家店、每一天；甚至每一个人。
销售过程中，基于已经产生的销售数据，再结合上面已经“规划”出来的数据，完全可以对接下来的生意做“更精确”的再预测。
做到这些，一点都不难。
现在，大数据软件公司来了，能做到的最大的改变是——过去，这些数据都是由公司的核心决策层掌握，基层员工尤其是店长们并不知道。现在，智能手机等可移动设备非常方便，可以把这些具体每1家店的数据让店长们、经理们在手机上看。
但是，这能解决什么问题呢？
注：这里，掩藏了一个非常重要的规律。所有成功的（大）品牌对服务的要求远不是我们常规所理解的那样，过于追求服务。它们是强产品匹配同等要求的服务。然而，很多国内同行并不这么以为，认为产品好不好其次，重点要放在服务上。像把大数据管理、决策的权力下放给店长们等基层员工，想想就滑稽，一家公司，中高层都没有能力来驾驭这些数据，底层的基础员工能行？
数据一点都不神秘、也不好玩，数据管理的难点是在精通商业的基础上调拨是什么意思，知晓数据背后的逻辑及未来的趋势……
就是卖不好！怎么办？知道了过去的销售规律，现在买的不好，怎么办？
知道有些卖的很好！怎么办？知道了过去的销售数据，现在不够卖，怎么办？
数据只能告诉你过去的规律，而你真正要知道的是过去的规律是不是你要的和未来的趋势是什么？
这些，大数据分析软件也是不可能知道的。
为把问题的本质搞明白，我们一起看看影响商品经营（或者叫产品库存）的两个核心环节，暂以A、B两个环节称之。也就是说，库存问题肯定是出在这两个环节里，才导致库存高企不下。
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先说说B环节：
B环节就是销售环节，销售环节最大的问题就是上面提到的那个，知道过去卖的怎样，重点是解决接下来怎么卖？
还是举个海澜之家的例子，因为它们家的库存最大。
海澜之家公司这些年的存货周转天数都在300天以上，意思就是所投入的货品1年仅转动1次，非常差。
这个300天的存货周转天数，可以更直观的转化成其他的经营性指标，如产销率、销售数量、销售额等等，当然可以细分到需要的每一天、周、月。
注：具体如何转化，请查阅“经营者大学堂”的历史文章。
假设，现在知道过去一个月的销售数据，当然是卖的不好，接下来怎么办？
b、调拨。调到卖的更好的店里去，行不行呢？
在你做之前，请先想一个问题，你觉得卖的更好的店会缺货吗？会不会把卖的好的店调成一个“杂货店”，货多的不得了；那，生意差的店咋办？“好”货不是越来越少了吗？
告诉你，现实中调拨真的很难，不同结算主体之间的调拨几乎不太可能；还有，为了追求产销率，直营店往往喜欢把畅销款往生意好的店里调，那些生意不好的店卖什么？生意只会越来越差。生意越差，库存当然会越来越多了。
注：关于调拨，有一个案例值得研究。国内调拨做得最成功的品牌是“杰克琼斯”，它们每季调拨商品产生的销售，占总生意的50%。这是非常吓人的一个数据，凌志公司靠调拨很快把“杰克琼斯”品牌的生意做到了百亿规模（暂这么说，把功劳归功于调拨）。有趣的是，近5年“杰克琼斯”品牌的增长在大幅下降，有些市场甚至出现了萎缩，为什么凌志公司把仓库（库存）共享做的如此极致，却也无法把品牌带到更高一个竞争层次呢？
b1、打折。打折一定会提升销售吗？
对海澜之家这样的国内服装巨头，打折这把利器它们很怕用。计划内打折当然没有关系，问题是没有什么效果；计划外打折估计没什么想法，不能干呀，直接会影响到公司的毛利率，这不是开玩笑的事。
更滑稽的是，海澜之家公司以为的做品牌，就是要不打折才行。一年一次的存货周转次数，就是要把老款存货卖给消费者，问题是，在这种不可思议的市场机会跟前（指国内市场机会大），那些国际大佬们会不心动？
还能有什么妙招？
没有了，也不可能有。
就这些问题，大数据分析软件能解决？
不许扯淡，保管没用。
哦，忘了，那些什么加强导购服务呀、增强用户体验呀、加强现场管理呀，等等，都是隔靴搔痒，不管用的。如果有用，早就见效了。
这是销售环节，也就是所谓的卖货环节。
上面所有的论述，都在分析、讨论销售环节的问题，是不是感觉生意做的就是在忙最后“最后1公里”呢？
好像是前面的事情都“好”了，就是在这最后一段（店铺）没有做好，只要把这最后一段做好了，一切问题就解决了。
原来，这才是那些大数据分析软件公司看到的机会。
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显然，没用！
别忘了，还有一个A环节：
A环节就是生产环节（这个生产不是生产制造的意思，是真正的售前准备阶段），也有的叫计划环节。
货品经营的生产计划环节，涵盖市场研究与定位；数据总结、分析与还原；数据计划与产品开发；成本计划与定价；生产加工与物流；销售计划落实等等，还可以时髦的用一个词来概括，即商品企划阶段。
这些事项，粗粗看起来都是常规套路，每家公司都在做、都“会”做。但是，未必能做的好，否则，B环节不可能那么难呀？
注：过去，很多人以为像ZARA、UNIQLO、H&M、GAP等品牌之所以能做大是因为全球化，这肯定是片面的看法。
假设，就算是全球化发展成就了这些它们，如果，它们的产品一上市，就要面临大范围调拨与大力度打折的话，可能做得大吗？
想都不用想，完全不现实！
包括所有成功的品牌在内，都没有把什么店铺服务放在第一位（它们的服务甚至会把你气死），既不靠大范围调拨（是不能）、也不靠什么导购服务（从大众品牌到奢侈品，都是理货员。懂产品的理货员和不懂产品的理货员都有），当然也不是靠打折的，那它们是怎么做到的呢？它们都是从一个小品牌，慢慢的、一步一步的做大的……
A、B两个环节，A环节才是核心，到了B环节已经没有什么大事了，需要的就是执行与快速的决断。
绝大部分大数据软件公司忽悠鞋服公司，要把重点放在B环节上，绝对的本末倒置。
这个最后1公里可不是物流运输的最后1公里，那是在货品精准的前提下快速的送给你，当然是极佳的用户体验。
不信，试试货弄错了你送送看？
品牌经营的核心是货品经营，货品经营的重点都在A环节，做不好A环节，一切都白搭；做好了A环节，B环节就是助推了。
注：请大家回顾一下，是不是经常看到有媒体报道什么UNIQLI的利润下滑、ZARA的增长放慢的资讯报道，纯粹瞎扯淡式的操心，一点都不影响它们做大。前文说过，商品经营最有力的利器是折扣，卖得不好，只要价格到位，肯定能卖得掉，只是这个价格到位会严重影响净利润，甚至影响到营收额，但是，这只是暂时的，有问题也就一个季度、最多一个年度罢了。
但是，海澜之家们不敢用！其他服装品牌也不敢用。过去，在它们的“世界里”，根本不需要用，因为新增规模增长完全能覆盖掉产生的库存。这种情况下，公司的毛利率必然很高，也就以为自己的能力就是如此（之大），但新增规模增长一旦停止，一切问题都来了。
打折力度不够或不成体系，肯定没有效果；力度太大，其他运行效率跟不上，未来的产品未必就一定行，还不如不打，不就成了一个死结。
ZARA们之所以干用调拨是什么意思，是因为它们的总体运行效率太高，这一季不行，根本没有关系，立即处理掉，马上就有新的产品出来。已经形成了一种机制，当然，也是一项能力。
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由此，真正要关注的重点是在A环节，而非B环节。
可是，这些大数据分析软件公司会说：
别急呀，我们也知道A环节重要，我们也能做得到呢！
你信吗？呵呵。
这当然是一个很重要的问题，只能等待我们另行专文讨论了。
注：事实上，哪怕在B环节，也有很多问题是无法靠数据能解决。数据提供的是当下的现状，是一个结果，这个结果是你过去决策造成的，无论对错；市场需要的是决策，对未来的决策。这种决策，是一种叫做“经营的能力”！
一款商品上季、上月、上周卖得好，接下来就一定卖得好？商品好不好卖，除商品本身好不好之外，还要匹配恰当的市场趋势，所谓的决策能力，就是对市场趋势的判断能力。未来的市场趋势不可能和过去一样，数据只能告诉你过去的趋势，未来的趋势需要能力去判断……
再回到最前面提到的优衣库的那个款，优衣库是这样处理的：
1、官网立即下架。
2、其他所有店都下架。
3、全部集中到南京西路店的三楼配饰品区。
就这么简单，三步够也。
有没有想过为什么？
（未完待续）
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“经营者大学堂”运营
2017年12月28日
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