从“货”出发 重构“人—货”关系
十年前,人们的购物行为大多限定在“场-货-人”的既定动线中:我们去一个门店或者商场,挑选中意的货品,最后将其买下。
随着包括互联网、智能设备在内的高新技术的深度发展,人们的购物行为正在发生极大改变:打开淘宝APP,在搜索框输入自己想要货品的关键词,然后在呈现出的列表中选出最合心意的那一个,完成付款。
不论是线上还是线下,“人—货—场”的商业逻辑正在被更广泛地接受。
其中,“人—货”的供需匹配,尤为零售行业所重视。
如何在洞察消费者需求的基础上,生产出消费者喜闻乐见的货品并通过合适的渠道进行触达,成为零售企业核心关注的问题之一。
作为智能货品运营平台,Quick Stock正在给出自己的解法。
Quick Stock 对货品的完整生命周期进行解构,从企业、生产、首铺、试销、补调、清尾6大环节切入,以数据算法为核心,针对性给予决策建议与风险规避。
以服装企业为例。过去,不少企业都会参照世界性时装秀来把握新一季的流行趋势,并以此来制定企业未来一段时间内的企划概念,这种“大锅饭式”的取材形式并不利于企业长线发展及在细分人群中的深钻,甚至往往因为多家企业衍生出的概念相似,而不得不陷入同质竞争的尴尬局面;另一方面,这一形式往往还会因为人为因素的过多干扰,而脱离了消费市场的真正诉求。
借助Quick Stock的算法能力,企业能够对货品进行单品级别和SKU组合级别的策略企划,甚至在选定新品款式和首铺数量的基础上,还能够提供品类结构调整和新品研发建议,从而帮助企业更好地进行预算管理和生产管理。
