신생태 운영 업체 한도의사 전년 비화 신규 자료

여름옷에는 매년 3월 새 점포에서 신상품이 26.8% 에 달한다.

이 배경에서 어떻게 동력판매율이 69% 로 동급 상인보다 78% 나 높다.

한도의사는 어떻게 공식 데이터를 이용하여 합리적으로 물건을 준비하고 새로운 리듬을 장악할 것인가?

첫걸음, 연간 판매 목표를 확정하고 계절로 분할하다

바로

업계에서는 연간 상품의 계획은 계절: 라인 아래 의류 기업들이 매년 봄 여름 가을 겨울 의류 주문회를 열고, 온라인 점포는 봄, 여름, 가을, 겨울, 겨울, 겨울, 겨울, 겨울, 가을, 겨울, 가을, 계절을 분리할 수 있다.

한도의사의 방법은 다음과 같다.

1. 전년 매출 목표 분배, 점포, 점포 분배, 점포는 예년 분기 판매 권중에 따라 연간 매출 요구를 사계절, 일반적으로 2년간 데이터, 계절 주기는 4 ~5개월 (1), 계절 간 중합된다.

1 년 계절 계획 시간

2. 아래의 참고차원에 따라 수요를 각각 분류한다.

계산 기획 비례 주요 참고 차원: A. 업계 유목은 비교, B. 점포는 지난해 같은 동기 항목을 비교해 비교해, ‘ 10대 C.

다음 공식 계산:

기획 유목 이 비례 = 업계 의 유목 이 비 * 권중 a + 점포 동기 유목 이 비례 * 권중 b (권중 a < 권중 b)

업종의 유목은 비례한 비즈니스 참모 – 업종의 큰 디스크 데이터를 차지하고 있다.

예컨대

한도의는 여름철 예비품에 대비하는 우세한 유목이기 때문에 비품 비율을 조금 높일 수 있다.

2 시장 시세 유목 판매 비례

3. 조정 후 유목 금액 수 기획 (도 3)에 따라 기획 금액 (주: 하도 데이터를 모의 데이터로 추산해, 이 비율에 따라 제품 개발을 통제할 수 있다.

그림 3 여름 카테고리 기획표 (모의데이터, 비진실 데이터)

2단계, 자영업 추세에 따라 변화, 개기 시간, 유목 거래 변화

이러한 시장 시세에 대한 검색 트렌드를 살펴보면 티셔츠 유목을 예로 한다.

그림 4 티셔츠 종류 검색 트렌드

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비즈니스 참모에 따르면, 시장 수요의 변화가 일목요연하다.

여름철 상품을 예를 들어 정상적으로 판매하는 시즌은 4 ~8월, 한도의장은 일반적으로 시장 수요가 오기 전에 새로운 계획을 실시한다.

또 주력객들이 지역의 분포 차이와 온도 고저 변화를 고려해야 한다. 5는 어느 기간 동안 한도의집 하에서 사는 지역을 분포할 경우, 강절지역과 광동 지역이 비교적 큰 것으로 보이며, 이 몇 지역의 온도 변화를 제때에 신형 변화를 조절해야 한다.

또한 공식 활동 리듬 (도 6)은 수요 추세에도 상당한 영향을 미칠 수 있다. 플랫폼은 제품의 생명주기를 겨냥해 판촉 행사를 새롭게 이끌고, 사업가는 이 기회를 빌려 신속하게 새로운 리듬을 추진할 수 있다.

그림 5 점포 방문객 지역이 비례하다.

6 공식 활동 노드 안배

세 번째 단계, 상품 의 속성 에 따라 분해 해 새로운 계획 을 제정 하다

우선 상품 속성 (두께가 얇다, 단의중장)에 따라 지역 주력 판매 지역 (도 5)의 온도 변화에 따라 신형 선착순 순위를 확정한다.

남방 지역은 일반적으로 입하는 여름에는 비교적 이르기 때문에 우리는 직통차 등 보급 도구를 통해 하상 신상품을 남방 고객에게 우선으로 미룰 것이다.

이어 업계 검색 추세를 결합하여 시간분대 대금 숫자에 따라 새로운 계획에 따라 미리 제품 기획 (도 7).

도7 티셔츠 시즌 신규 리듬 안배

각 새로운 단락의 길이는 7일부터 열흘 동안, 왜 열흘을 정해야 하는가, 너무 세밀하고 번잡하고, 작업량이 커서, 너무 거칠고 계획적인 역할을 할 수 없다.

그림 8 은 새 프로그래밍 테이블 (아래 데이터로 모의 데이터)

그림 8 여름에 새 기획표 (모의데이터, 비진실 데이터)

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마지막으로 마케팅 활동 수요를 충족시키기 위해 최대한 주기를 늘려야 한다.

전반적인 흐름 증가가 완화되는 상황에서 신상품은 단골손님을 유지하는 가장 좋은 디저트로 새로운 주기를 연장해 모든 신상품을 최대한 최대한으로 보급할 수 있도록 하고, 다음 날마다 운영하는 것은 여유가 있을 것이다.

위 상품 기획 및 신규 리듬 제어 등 측면에서 한도의사는 데이터를 여러 방면으로 운용해 상품선품, 상품 재고 통제, 가격 관리, 고객 관계 관리 등 여러 방면에서 알리바바 데이터 부문의 지지를 통해 데이터 운영 중인 곳곳에 데이터를 활용해 데이터화하는 진정한 매력을 발견했다.

부록 1 한도의사 상가 체험 보고서 분석

부록 2 한도의사 상가 체험 보고서 마케팅 효과 분석