继Zara、优衣库之后,H&M考虑利用大数据清库存

文 | Rita

结合H&M发布的2017年四季度财报和2018年一季度财报来看,由于2017年四季度库存增长超过了7%,以及一季度受天气影响的情况下,积累了大量库存。为解决库存积压问题,H&M进行了大量的打折优惠活动,导致2018年一季度收益下跌44%。

对于时尚类快消品来说,商品库存的积压容易导致企业生产计划执行困难,资金流速下降和减缓,造成企业潜在亏损。

而H&M为减轻库存压力,带动单店营业额的增长。目前正在考虑运用大数据分析,根据不同地区的消费者喜好,上架不同品类的份额,改变全球统一配货,同时打造更具特色的店铺。

通过分析全球各个线下零售店到店人群比例、停留时间、退货情况,以及会员卡的数据,来决定每个季度上架哪些单品。

比如,在斯德哥尔摩高级住宅区Ostermalm 附近的一家店铺中,H&M对这项计划进行了测试。从过去专注男性、女性、儿童基础款的售卖,通过大数据分析发现到店多为女性消费者,女性时尚单品售卖最佳后,则简化商品类别,砍掉大量男装,增加厨具产品,开设咖啡店和鲜花售货亭。而这项计划也确实带动了该门店营业额的增长。

此外,H&M在今年还计划在1800家门店中安置射频识别技术,自动统计产品种类、数量以及消费情况。

值得注意的是,同为时尚快消品的Zara、优衣库,在大数据的运用上一层更比一层高。比如,Zara,利用大数据打造极速供应链系统,建立全天候数据处理中心,该系统可以追踪到每一个零售网点的销售数据,同时对消费者进行购买行为分析。

除此之外,在Zara的门店内各个角落都装有摄像头,店员会收集消费者对商品的意见,然后反馈给门店经理。门店经理通过手中的PDA将信息传递给总部,达到资讯系统与决策流程紧密结合,以此来以销定产、以产定购。而这样的做法也大幅度的降低了Zara的存货率。

再说优衣库,优衣库拥有一个庞大的数据库,里面记录着多年来每个店铺所有的销售数据。通过实时监控以及销售数据的分析,来制定生产量和策略方案。

同时,在全渠道上运用大数据,打通线上线下。基于线上销售交易,分析哪些地区的人在买,单笔消费多少,消费频率等,利用这些数据精准的定位,来决定将门店开到哪些区域。

最后,相比Zara和优衣库,H&M对于大数据的运用起步较晚,这也是为什么Zara和优衣库在增长,H&M收益却下降的部分原因。H&M应该加快节奏布局,利用数据洞察消费者购买情况,精准定位,加速线上与线下数据的打通。

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