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互联网之道,看电商的数据化管理方案

关于数据化管理。我们可以将该模块的数据工作分成两个部分,一是通过数据来辅助日常工作,让日常工作中的选择判断更加规范,这是用数据来做事的。另一个是通过数据来评价工作业绩,让针对相关工作的管理更加规范,这是用数据来管理的。我们先看做事的,商品在零售电商企业中一般都走过下面的几个过程:

互联网之道,看电商的数据化管理方案

商品从采购开始到最终卖出去,按照商品的流程走下去,但是商品的售卖情况、退货情况又反过来影响商品的采购选择。在每个节点是有不同的事情要做(运输这个节点,很多情况运输是由供应商来负责的,所以可能零售商没什么事需要做),本篇先针对采购这一个模块来讨论。

关于采购所要做的事:

  • 选择商品品类、规划品类结构,对于大部分企业来说,商品品类的选择直接决定了企业的零售战略了,并不需要在采购这一阶段来决定。

  • 选择品类中的商品品牌,这个是采购决策中重要的一部分,这个工作也可以拆分成两个内容,引进品牌与淘汰品牌。

  • 选择供应商,同一个品牌也可能会有多个渠道经销商,选择合适的供应商也是采购的重点工作。

而我们如何通过数据来让以上的工作变的更容易,下面我举两个例子。

选择商品品牌,一个是引进一个是淘汰:如果理论上看,引进一个商品品牌需要考虑该品牌的熟悉度、质量、消费者购买欲、品牌预期和独特性等等之后进行判断,但上述内容很难量化,判断参考难度大。而其实,上面的几项总之是可以通过销售情况来体现一下,可以通过商品的销售情况来判断该商品是否值得引进。

互联网之道,看电商的数据化管理方案

上图做了个简单的举例,我们通过另一个参考的数据集来寻找销售情况较好的商品,通过查看商品的毛利率、销量等信息来判断这个商品是否值得引进。根据实际的情况,该表可以有更多的变化,不同的对比集、不同的业态可以有更多的指标来判断,这个图只提供一个简单的思路。(不要问我对比集数据怎么获取,可选择的对比集很多,数据获取的方法也很多)

除了引进好的商品外,也需要剔除掉垃圾品牌,这一块就更简单了,选择品类拉出改品类中各品牌商品的库存、销售情况,计算库存可维持销售天数,就可以得出商品的畅滞销情况,并依此判断商品是否需要剔除。

或许有人会说,不同商品不能在一起比较,有的品牌月售1件就厉害了,有的卖10件也是滞销,这样做考虑不全面。我要说的是,人来用来干嘛呢,一共10步路程,数据完成7步,剩下的还是交给人。数据可以让人们的判断有更全面的依据,做出更合理的判断,而不是直接做出判断结果。我信一句话:如果你想把事情做到完美,那么多半是做不成的。这里做数据分析也是一样,平衡好数据和人的关系,对数据也不要想太多。

在完成品牌的选择之后,可能面临着供应商的选择,点击品名来直接调出该商品的供应商信息,列出供应商相关的指标数据,例如批次进价、售价、库存、销售额、到货及时率等。

上面介绍完关于采购日常工作中的数据应用,我们再来看管理。

管理的目的,是通过对一段时间工作业绩的回顾和分析,发现过程中的问题,促使相关的责任人更好的做事。其方式也一般是对采购相关指标进行展示,或者是根据指标数据进行排名、对比,以此来驱动相关负责人更好的完成工作。更复杂点的也就是整体到个体到节点的全面监控,通过数据的可视化展示,来达到更直观的体现效果。

针对采购模块,我们可以将指标分成两部分,一是过程指标,二是结果指标。

过程指标:采购频率、采购费用、扩展供应商数量、新品引进率、商品淘汰率、新品到位率、采购品牌匹配度、价格匹配度、型号匹配度。

结果指标:采购商品销售额、采购商品gmroi、商品毛利率、销售存货比率、商品采销率。。

通过上面我们看出,体现采购价值的结果指标,都是需要从商品的销售结果中来体现。所以商品分析可以作为一个综合的模块,所有的目的都是为了商品卖的更好,带来更高的利润,无论是采购、库存、销售都是为了这一目标,所以我这里也不针对单独的采购模块做报表demo了。(以上内容只为大家提供一定的分析思路,真正好用的数据平台是一定要结合实际场景的)

文 | jiago王

文章出自:知乎专栏《撩撩数据吧


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