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库存积压产生的原因.docx

上传人:小魏子好文库 文档编号:153379 上传时间:2022-07-16 格式:DOCX 页数:26 大小:23.08KB
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资源描述

1、库存积压产生的原因一、库存积压的定义所谓库存积压, 指的是当流动资金转化为待售卖商品后, 因各类原因造成商品停滞在流通渠道中不能重新转化成资金流的一种不良状态。二、服装行业库存积压状况1、库存积压问题现在已经成为了影响中国服装业发展的最重要问题,包括那些非常成功的服装制造和经销企业都难免受到库存积压的困扰。笑谈:中国即使现在所有的服装企业都停产,光是仓库里的压库货起码可以供国内的服装销售企业卖上 3 年。可见国内服装行业的库存积压问题有多么严重。2、相关报道显示,北京奥运赞助商阿迪达斯目前全国积压的商品价值高达 10 亿元、恒源祥为 2.5 亿3 亿元、奥康则为 1.2 亿1.6 亿元。另据报

2、道,美特斯邦威推出的全新品牌“ME&CITY” ,2009 年第一季度的适销率降至 30%,库存严重,不得不重新调整战略,从而引发裁员、渠道调整等一系列举措。3、库存问题在服装行业由来已久,只是在如今的市场环境中尤显突出。库存无情地吞噬着企业的利润,使一批批的服装企业倒下,也使得服装行业总体运营成本居高不下,并且将会长期困扰该行业。 在现金为王的今天如何提高现金流周转, 解决库存压力是摆在服装内销企业面前最迫切需要解决的问题。三、库存积压产生的原因1订货原因2经营管理原因2.1 销售预测不准确2.2 资金链原因造成补货不及时2.3 产品入仓后分货效率造成货品不能及时上架导致错过最佳销售周期3产

3、品本身原因4终端员工销售能力原因5 其他不可抗力原因。(如自然灾害造成物流系统暂时的瘫痪、 季节中气候的突然变换)四、库存消化思路1、 心态1.1 库存的产生,是市场经济发展中,为达到“按需生产,按需分配”所必然会产生的状况,不用过于使其妖魔化!1.2 库存本身就是一种资产的所在,并非不可挽回的损失,其危害在于流动资金的占压和存货跌价所造成的价值贬值,所以在处理积压库存时应保持良好的心态来面对。2、 保持资金流的良性循环2.1 理想状态花钱进货销售赚钱进更多货赚更多钱2.2 非理想状态2.2.1 股民炒股:割肉斩仓,平仓保本;低位建仓,高抛盈利。2.2.2 正价销售情况下,绝大多数时候,新款都

4、会比老款卖的好,不要因为担心老款的清仓影响利润而耽误新品的上货,错过最佳销售周期,造成恶性循环型的重复库存积压。案例:温州商人的销售哲学绝不压货,永远在新品上创造利润。3、 提升存货周转率3.1 什么是存货周转呢?它包括两种类型: 前线存货和后备存货的周转。 前线存货是指陈列在货架或者零售商购物环境处的散装商品;后备存货指的是存放在仓库内的用于补货的货物。存货周转的内容包括前线存货和后备存货的周转。 它要求销售人员一方面应及时向客户的货架上补充货物, 保证货架里面的产品陈列符合生动化标准; 另一方面应遵循先进先出的原则进行存货周转,目的是保证客户提供给消费者的产品永远是新鲜的。实际上,所谓存货

5、周转就是对暂时未卖出的货架上的产品依据先进先出的原则进行循环。3.2 那么会有人提出疑问:1)如果一直保持先进先出,那么是新品的销售和积压商品的促销间是否会形成矛盾?2)如果对新品进行优先销售,依据存货跌价原则,原有商品会越来越不值钱,那么利润受损是否太大?3.3 解决方法:1)从追求正价率、毛利的角度考虑,新品的正价率和销售力度必须得到保证。2)对商圈、顾客进行分级和分类,合适店铺可采用两段式陈列,对追求新款和追求价格的顾客同时进行吸引。3)对销售方法的区分,新品可利用陈列的手法起到吸引顾客进店,利用自然销售辅助简单的推荐进行,对库存积压较大 SKU 量予以口头主推。 (简而言之以新品吸引顾

6、客进店后如果顾客在浏览新品后没有明确的购买欲望时在推荐、鼓励试穿、搭配建议、附加推销环节全力向高库存 SKU 产品进行推荐)参考数据:ZARA 和 HM 约为 3050 天美特斯邦威的平均存货周转天数为 71 天目前中国服装的平均货品周转天数为 185 天、 。五、库存消化的方法1、优化订货-从源头控制请记住!“买手”是一个不需要感情的职业!“买手”是一个以 90%理性+10%感性工作的职业!90%的理性来自数据; 如果你对你还能剩下 10%的 感性而庆幸的话很抱歉, 那 10%还是来自数据!1.1 以实际数据作为依据每到订货时,很多代理商一走进订货现场,就像到了拉斯维加斯赌场,凭着自己的感觉和经验买大买小。这就是库存产生的根源。真正的订货高手会做数据分析,预防库存产生。现在已过了“拍脑袋”订货的主观时代,进入了“数据化”订货的科学时代。案例(九牧王)1.2 数据收集内容1.2.1 自身数据1.2.1.1 数据宽度以单店为单位进行收集与分析,然后区域汇总1.2.1.2 数据深度数据深度应至小类,并对 TOP10 SKU 进行拍照1.2.1.3 数据延续性时间跨度应向前延伸 1-3 年1

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