希疆:新形势下如何赚钱?柔性快反势在必行

2020-02-09 03:05
中国纺织 2020年12期
关键词:柔性面料供应链

从商品管理、供应链管理的角度分析,纺织服装行业不仅魅力无穷,其难度也是最大。新形势下,企业赚钱将变得比以前更难,为此建立柔性快反商品供应链体系势在必行。

“新形势下,要赚钱变得比以前更难,必须建立柔性快反商品供应链体系”

随着新消费的到来,无论是人群还是新模式、新消费品牌来看,新消费概念都是成立的。消费端的变化,传导至客户之变,品牌商、零售商之变,从而纺织上游的生产企业也要随之而变。

高品质:当前,大家对于消费升级、消费降级众说纷纭,但在我看来其本质还是消费升级,消费者追求的是花比过去更少的钱,买到更高性价比的产品。因此,无论是面料,亦或是工艺,高品质的提升势在必行。

高审美:随着90后新消费的主力人群的崛起,他们从小的生活伴随着动漫、游戏,高教育投入,群体审美水准的提升,势必会倒逼品牌、生产企业的审美水准要与之匹配。在颜值就是生产力的大势之下,产品设计、包装设计、店铺、淘宝详情页的主图较之五年前都有了较大的提升。特别是女性消费者,更愿意为设计、产品颜值买单。

高性价比:现在我们提出的“高性价比”与过去的“绝对便宜”有着本质的不同。服装定倍率越来越低,因此品牌要不断突出设计、提高审美、会讲故事,做内容营销,拉高消费者对于产品的认知价格,同时再给消费者一个较低的付出成本,才能让消费者体验到他们心中的“高性价比”。这就是B端和C端思考的差异所在。

高情感:过去我们谈论的个性化更趋于表面化,其背后是消费者希望你的产品能够与其审美、价值观产生共鸣。现在我们卖的不是爆款的组合,而应着重研究如何与消费者产生共鸣。

渠道分散,信息爆炸,让消费者见多识广;流行快速爆发快速消失,个性化需求,追求与众不同,信息透明追求高性价比,这些变化都离不开柔性快反商品供应链。

这就要求产品供应者对于市场要快速洞察,产品的上货速度要快,生产端要快速出货补货,仓配体系能够实现极速物流,让过去的三天缩短到次日达、当日达。

疫情的影响,更是催生了到家服务的兴起,因此整个行业供应链运转提速已成大势所趋。

“快反的本质是补消费者需求,所以包括补畅销品和上新两个方面”

过去我们对于畅销品牌的认知是返单、补货,现在对于快反我认为主要在于两个方面:一个是不停的上新,第二是对畅销品的补单。

以快消品牌ZARA为例,每周一和周五送到Zara门店的商品,一半是售罄商品的补货,一半是新品。从商品、营销、供应链,到现在的把商品和供应链紧密结合形成“商品供应链”,通过拥有流行趋势捕捉分析,提升快速变款能力,进而增加老客户的进店率。通过快速返单,降低库存真正提升利润,实现不缺货,把握销售机会,进而达到新客户的持续增加。

“柔性快反商品供应链体系要求端到端紧密‘协同”

做供应链服务,要有一个整体的视角,系统的思考。要时刻了解你的上下游在做什么。过去品牌在快反速度上不来时,认为是生产速度跟不上,后來大家发现原来是面料环节出了问题。因此,有没有面料成了问题的关键。补畅销款,就必须要有现货面料;而快速上新,则要求设计标准化、模块化。MD体系则将商品企划、设计、生产、配销与门店销售紧密整合起来,以月/周为单位实现PDCA。

商品企划:要深入对于消费人群、生活方式进行洞察,每年1-2次大企划,每月小企划,预留空间做快反和上新。主推品类、主推商品,原材料规划:原料集中、一料多款;通过建立标准产品库、标准工艺库、标准BOM数据库,同时把品类规划转化成物料和时间。

设计:设计要紧贴需求通过模块化设计,根据市场反馈,基于面料和工艺的设计,改款上新。

采购:通过供应商的集中、聚量、形成战略合作,物料按照不同通用性来分类管理、备料—背胚不备料,做好计划性,给到供应商确定性。

生产:拥有自有工厂,通过精益改造做标杆;指导供应商做精益改善,小批量快速出货;根据ledtime要求在基本款与时尚款之间布局两段式产能。

分销:降低订货会批量,提高订货频次,缩短提前订货、增加拉动式补货;品牌商建立中央库存池,工厂总仓实现一盘货统筹,通过线上/线下数据管理,打通、共享多门店库存。

零售:根据商品销售结构划分店群,按照店群进行有效管理;利用上市前进行新品测试,让店铺及时反馈消费信息;通过店内陈列、导购、促销来主推畅销款;发现滞销品后要快速打折清仓,进而让出货架;通过铺设智慧门店来洞察客户的需求。

纺织服装供应链“万恶之源”是补货周期长

在生产领域中,有很多的方法来实现多款式、小批量的生产,这已是未来的趋势。但小批量生产还不等同于柔性生产,柔性生产指的是产能在大小产能之间自由切换。通过深入了解,我们发现在上新之时都要进行策划,电商平台可以通过预售、点击、收藏、加购物车等进行数据分析,品牌通过小批量备货、二期补货、三期补货迅速跟进。这就要求我们在小批量和大货之间能够做到自由切换。

未来,数据协同、全链路实现智能制造一定是一个趋势。行业将通过软硬件一体化;高度协同的工艺技术管理;可视化的生产过程管理,精细化的成本控制管理;共享的仓储体系管理、全流程化的质量管控管理;全生命周期的设备设施管理实现智能制造。

需求端根据实际的需求消耗来下单,供给端根据实际的消耗来补货,工厂每个SKU做动态缓冲库存管理,原材料结合试销和季节货品生命周期做备货或补货。

商业最大的收益潜力来自于协同,而不是单点做的很好。目前纺织服装供应链“万恶之源”是补货周期长。补货周期长带来的问题:补货周期越长,预测越不准,系统越不稳定;补货周期越长,对需求波动性的反应能力越弱;补货周期越长,零售商的业绩越依靠预测的准确性;最终,补货周期越长,零售终端越必须持有更多的库存,缺货越多。因此,当下最大的痛点就是面料补货周期长的问题,谁先解决谁先发财。借助图像识别和AI驱动的设计辅助,大数据和AI可以全面应用在商品供应链中,未来智慧的供应链要做到可视化、可感知、可调节。

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