买手期货订单制作流程.ppt

NIKE-SP11订货流程,耐克期货订货流程图,确认OTB及BU订货指标,数据分析,现场选款/二轮下量,模特秀/试穿/选款/下量,订单输入/提交,订货总结/备忘,产品销售信息收集整理,订单审核,订单结构修改,区域对款/最后确认,ABCD量确认,下订单,分配尺码,下载订单,单位：万,OTB,BU订货指标：,SP11店铺数VSSP10店铺数,SP11计划新增2家店铺。鞋销售稳步增长，销售占比趋于正常。SP11鞋增加金额幅度较大，符合地区变化趋势。Q1因天气关系服装做为过渡性产品。,60万,20万,30万,5家服最大SKU:275鞋最大SKU:220,20万,3家服最大SKU:230鞋最大SKU:185,3家服最大SKU:200鞋最大SKU:150,6家服最大SKU:190鞋最大SKU:125,备注：月均销售,SP10D类店铺数略多，不利于新品售罄。（SP11新增B类店1家，C类店1店）,地区店铺概况和最大SKU,Q1市场销售特点,市场环境：,消费者构成：,Q1是一年中节假日最为集中的一季，圣诞节，元旦，春节，情人节，集中出现在60天里，商场活动力度和频率也是最大最高的。商场人流之大，顾客采购的迫切性也是在平日里难得一见的。,以家庭为单位的购物群体明显增多，周边区域顾客年前集中购物比例大幅增加。由于商家的活动的刺激和年前氛围，存在一定的盲目性消费。,消费特点：,顾客对价格因素敏感度低，附加销售成功率高，对款式的判断敏感度降低，年前10天进入销售最高峰。,天气因素：,本地区气候特点：春季时暖时冷，时晴时雨。春季冷暖空气活动频繁，常导致天气时晴时雨，乍暖乍寒，复杂多变。,Q1市场销售特点,对于买货的影响：,为抓住尽可能多的销售机会，赶上年期销售黄金期，很多款式都会集中在年前上市。,年期顾客对价格的敏感度低，可提高1-2月份上市产品单价或者高性价比的产品。,年前对可搭配成一套的服装销售需求明显提高，可提高这部分产品定量。,从以上几点看出，鞋子的风险相对较小，所以Q1是四季中金额最大一季。,备注：2010年1月份3家店铺大型活动春装启动提前。,春节对春装启动影响,春装的启动和春节时间关系较大，春节早，春装启动早，春节迟春装启动迟。这个可做为1-2月份金额分配的一个参考指标。,产品信息收集和分析,产品信息收集与分析（一）,数据收集采用形式：,采用在A类店铺蹲店形式，可以保证信息收集的宽度和深度。,数据收集内容：,了解订-销数量与产品售罄率进度。（数据分析的基础）观察单品销售速度和注意产品的“畅销替代性”。（90天售罄有一定的片面性）了解产品畅滞销的原因。（结构调整的依据和总结产品销售规律）订购较多销售较差和订购较少销售较好的原因分析。（纠正自己错误的订货思路，发现市场规律总结市场趋势）,数据主要收集时间段：1月份整月和2月上旬,备注：以上信息记录于图册上，便于未来查询和订货分析做参考。,产品信息收集与分析（二）,单品销售速度：,方法是将单品的销售时间分成小段去看。,畅销替代性：（在供需不平衡时，往往C类产品也能有高售罄的表现）当店铺里最畅销的A.B类款达到高售罄后，C.D类货会自动形成后续销售的第1.第2名，即“畅销替代性”。,了解畅滞销款销售过程和细节，（售罄率不能说明所有问题。相同的结果却有不同的销售版本）对订货结构会有更深的认识。更合理的安排产品的上市时间。,非正常售罄应注意的问题,75%,65%-75%,通常情况下买货额由于各种原因不能完全满足当季销售时，往往会促成高售罄，这种高售罄情况下如果按照90天售罄分析，会给下季订货带来很大的误导。应缩短分析周期（比如60天-80天）,正常售罄下销售的数据参考性较大，SP11售罄70%，是个人比较喜欢的一个售罄率表现。,由于买货额过高，订购不合理，天气，新店未开等因素造成的低售罄，往往会给买手分析和订款带来一定的心理压力。导致订款时不敢下量。做数据分析是多看销售绝对量，尽量忽略售罄率和进货数量。,会前销售数据分析,会前订货数据分析（一）,数据分析的定义和意义：,以市场为导向，进行数据与数据之间的比较。,发现销售规律，了解市场需求，预测市场需求。,数据分析的内容：一：结构分析1.单款销售分析（前期信息收集）。2.整体上市波段分析。3.款式类别分析。4.系列类别分析。5.男女比分析。6.销售尺码分析。二：其他因素分析（如天气，商场活动）三：当季产品线分析,会前订货数据分析（二）,当季产品线分析的意义：,产品线的“好坏”决定订货的难易程度，影响买货风险因素，影响销售的一个重要因素，所以应纳入分析范围。,通过把完整产品线（图册上的所有SKU)和我们实际订购的宽度和深度情况做对比，由此可以看出产品线的上市月分布比例，价位带的宽度，重点款式的设置情况。由此既可以看出产品线中存在的一些缺陷，需要改进的地方在哪里?也可以对照产品线看出自己的订货结构是否也有待完善的地方。,通过这种对已有产品线整盘分析，可以让我们在面对新的一盘产品线时有更大的把控能力。对新产品线的结构变化系列变化会有更深的了解，有意识培养这种整体框架性思维对订货会现场整体产品线的认识程度会更深。,会前订货数据分析（三）,当季产品线分析的方法：,一：产品线的上市月份SKU分布比例。二：价位段宽度如何，主力价位在哪。三：产品线属于什么风格，款式还存在哪些不足，需要改进的方面有哪些？（带着问题去订货）四：实际订购了多少SKU,定量如何销量如何，结构上是否有偏差。五：预测下季下量款的特征和订购方向。,会前订货数据分析（例一）,SP11上市月份的调整思路：,一SP10春节期间因活动因素提升了外套类产品销售1200件左右，如果减去1200件，1月2月售罄都将分别下降6%，活动对售罄有很大的提升作用。因今年是在整体多货的背景下进行的，所以活动力度大，商场和公司双方利润损失较大，因此判断SP11出现这么大力度活动的可能性较小。,调整思路-活动因素：,会前订货数据分析（例一）,调整思路-天气因素：,合肥4月份气候公报：4月份全省平均气温为13.3，较常年同期异常偏低2.3，为1961年以来同期最低，上旬偏低0.5，中旬异常偏低3.7，下旬异常偏低2.6。全省平均降水量为159毫米，较常年同期偏多57毫米，偏多近6成，为1978年以来同期最多。全省平均日照时数为147小时，较常年同期偏少16小时。,10年短装VS09年短装变化,4月份极端恶劣天气导致短袖销售下滑近一半。我预测这种50年一遇的天气在明年出现的可能性较小。,会前订货数据分析（例一）,调整思路-产品线变化：,通过对SP10和SP11产品线进行比对，结论是SP11的男子足球，男子网球，男子生活的短装较SP10的基础上有较大提升。主要体现在SKU设置更多，色彩更更富，条纹系列质感更高。,以上三点是月份比例调整的重要依据。,会前订货数据分析（例二）,男女性别比例调整：,女子产品线存在架构性缺陷，女子生活主要靠生活系列撑起一片天，占女子生意销售总量的80%左右。女子3月份短装由于版型和消费习惯问题（SP103月短装售罄49%）导致无法下量。男子产品线较上季完善，总体进步较多。,综上所述女子产品线目前风险仍旧较大，男子产品仍然是销售的主力品种。,会前订货数据分析（例三）,款式类别调整：,会前订货数据分析（例四）,尺码比例的制定原则：,在销售未明显断码的情况下，反映市场最真实的尺码需求量，采用分系列分上下装的细码调整原则，并根据市场的变化趋势进行微调。,销售尺码数据的截取：产品销售45天，售罄不可超过55%。（超过就要拉进货尺码，未超过基本不用）,部分单款的版型会偏大或偏小，需要单独根据各自版型重新订码。,订货会,订货现场环境、身体状况、气候、心情等诸多因素都会影响看货的准确性。保持一个良好轻松心态非常有必要。,产品思路宣讲/模特走秀,本季的产品主题。观察产品线的变化情况。记录产品介绍的细节。对重点产品记录并下量。,分系列产品介绍和模特走秀,观看模特秀的时候，容易受模特的形象与走秀的氛围所引导，当某个模特特别出众时，对其身上所展示服装畅销的判断系数会潜意识升高。其实并非该服装款式出众，而是穿服装的人有特色。,需要注意的两个问题：,现场看样/第二轮下量,现场看样,区域组织集体看样，安排专人试穿。解说试穿感受，触摸产品手感。补充记录产品细节。开始对产品普遍下量。,友情提示：订货现场看样时，尽量避免用“我喜欢或我不喜欢”这样带有主观色彩的词。会误导其他人。,区域买手碰款,区域买手对款：,各买手分系列讲解下量款式。重点是核对各地区下量款式的统一性和地区之间的分歧差异。避免个人因现场样品流动造成的漏看，或因个人偏好造成的极端下量。对重点款式和有分歧的款式记录下来，第二天进行最后的看货确认。,第三轮下量,第三轮下量,用销售数据的分析预测和产品线的实际变化做出款式结构调整。用对比的方式重新修订单款定量，需要考虑到店铺陈列款式。用整盘货的概念考虑款式之间的合理组合。将定量记录在图册上，方便后期对比，筛选，以及结构比例的调整和审核。最后将定量输入订单工具。结构比例审单/修改订单。,量的定义和制定,ABCD量的定义,ABCD量定义：,A,B,C,D量是一个相对概念。是通过产品之间综合比较之后优劣顺序的一种排序，是以需求量为导向，通过调节深度和宽度之间关系形成的一种结果。,随着产品线越来越完善，消费市场越来越成熟越多元化，A量和D量之间的差距会越来越小。,从款式来看，一部分AB量款是相似延续款，以裤装居多，变化不大比较容易把握。一部分新出SKU，以针织类外套和短袖服装为主，这类服装的变化往往很丰富，较难把握，这类款式不仅需要一定的数据分析和预测能力，还要有敏锐的市场嗅觉。,ABCD量的特点,ABCD量特点：,A量款：服装风格和主力目标消费群接近。服装的厚薄程度要符合上市时间（可提前，不能退后）。价格应接近或低于顾客心理价位。款式的适应人群广，可搭配性要强。有较强的质感和价值感。符合条件越多的成为下量款的可能性越大。B量款：B量产品在很多地方和A量款有相似的特征，可能在某些1-2个方面存在一些缺陷，导致其下量上的顾忌。另外一个是市场因素，如女子产品下到A量的就很少，根据以往的经验，女子最好款下到B量就已经足矣。C量款：能做销售，但是无法跑深量，是AB类货品之下的一个补充，从买手角度看，这类货品订量往往难以界定，因为要考虑到整盘货品的结构。D量款：这类款式整体较差，可能在1-2方面有出众的地方，D类款式订购主要满足ABC类店铺的销售和陈列。只有这样的店铺需要这样的宽度。,量的制定,SP10的A量款是如何形成的：,用如果不知道当季A量款是如何形成的，那么这个A量的量值就缺少参考的价值。,选销售前5举例：,款式基础，但价格如同一款短袖的价格。并且无其他款式在此价位的冲击。，,针织长裤类售罄达96%，存在严重缺货现象，货品结构缺陷和价格因素是主要原因。,第一款货第一个月售罄只有21%，是参加商场春节活动提高售罄的。,单层斜纹布，从面料上不会收到冲击，价格也较低。,第一个月售罄达71%，上市期间正是针织长裤严重缺货的时间，所以上市后即进入销售高峰。,服装量的制定,以上有2款在SP11产品线中没有，有3款有一定的参考价值，但是市场变了，产品线变了，订购结构也变了，所以总体来看单款款式有一定参考价值，单款销售量的参考价值有所下降。SP10的销售数据在单款量的制定上要打一个折扣了。,因此我们采用（分段销售均量*OTP增幅）做为下量的参考区间。,下量实例,同品牌款式价格比对优势，竞争品牌价格比对优势。适应人群广，可搭配性强。质感和价值感较强。SP10针织长裤类售罄达96%，SP10类似款式销量达387件。这次针织长裤价位上提，分流了这个价位的定量，但整体针织长裤的订量有60%的增长。,预测潜力款,延续款,适应人群广，可搭配性强。质感和价值感强。上市日安排不合理，单层长裤，上市时间过早造成前期销售的不确定性，后期发力款。价格提高50元，性价比略有下降。,产品线架构缺失造成的下量机会,质感和价值感较强。上市时间符合要求。此类市场需求不是很旺盛。市场有过类似款，售罄较高。产品线类似款没有，不会受到同类款式的冲击和影响。,陈列款,价格高于顾客心理价位，款式适应人群广，价格适应人群窄。有较高的质感和价值感。提高店铺形象和品牌形象，这类款式每季必不可少。对于这次产品线提价有一定的心理抵消作用。,销售419，第一个月售罄98%。,按上面公式应该订购1100双以上。而从两双同款鞋仔细对比发现，下面这款鞋带为红色，鞋面尤其鞋头部分没有上面的有质感，所以最终订量1040双，而且还有很多因素，比如本季跑步款式较多，800多价位鞋市场主推的分配款较多等因素。,以上为有数据依据款式，或者也能算延续款式。,SP10,SP11,419/0.75*2=1117,419还原到75%售罄的应订货量然后乘以2，2是两个月的意思，419本身就是1个月的销售量。,下量-延续款鞋,SP11,鞋型：比较秀气有女鞋的特