服装经销商订货技巧

作者:小货郎 发布时间:2021-05-05 12:01:06

本文详细介绍了服装经销商的订购技巧,包括服装订购技巧和服装订购技巧的特殊信息,供您参考。

对于服装代理商和加盟商来说,关键环节是订货。如何在本地区订购一批适合自己市场的商品,直接决定了这个季节的销售情况。

无论是总代理还是加盟商,不仅要清楚自己品牌的风格、年代、价格,还要清楚自己的竞争对手是谁。

在分析竞争对手时,需要注意的是,竞争对手通常分为两类:1。品牌竞争对手;2.竞争对手;品牌竞争对手必然是销售竞争对手,反之亦然。所以如果是前者,也要了解款式、年龄、价格等细节。如果是后者,就更要关注其商品储备。

作为代理商或加盟商,在订购商品时,除了要了解自己的品牌竞争对手和有竞争力的销售竞争对手,还需要了解自己所代表的品牌的以下问题:1。商品结构;2.数量和城市

级别的分配;3.商品的组合。

代理商需要明确设计师对品牌商品的设计结构。通常品牌都包括几类:推广款、基础款、配件款、精品款。

推广款一般用于测试推广,没有明确说明;基本款一般都是大小款,在产品中起主导作用;配件通常是配件;精品型号通常价格高,数量少,用于匹配和图像增强。

服装企业的代理商和经销商在订货时,需要这个品牌的商品结构和所在的城市级别。

以农行三级市场为例,a级市场必须有大量的推广资金和基础资金,可以占到60%左右。精品占30%左右,数量略大。配件占10%左右。

在b级市场,根据实际情况,罚金款可能在30%以下,基础款在60%以上。为了避免库存压力,b级市场的大型店铺可以需要更多的配件来支撑自己的店铺。

在c级城市,基本款可能是70-80%,罚款5%以下,附属款20%以上。

所以在不同的品牌定位、不同的店铺级别、不同的竞争对手、不同的销售能力的情况下,在订单风格、数量上应该有相应的差异。

总代理和经销商在订货时要指定商品的组合和搭配。在了解了商品的组合搭配之后,订购就有了目标,产品组合包括:

1.吸引商品。商品主要是用来吸引眼球的,避免把吸引人的商品误认为推广款和基础款。

2.主要商品。需要知道设计师主要推什么产品,往往是销售的主要产品。

3.对比商品。色彩对比和价格对比这两个功能,通过对比凸显主要产品。

4.配货。主要产品往往通过展示的方式进行推广,产品的价值感得到增强。

买家四大基本功:验钱、组装商品、下单、挂牌。

1.看钱:检查设计师的理解和对商品主题、主题色彩、风格、主题组合的理解。

2.团货:调查终端店和市场竞争对手的了解情况,根据其现有店铺级别、店铺功能、店铺数量确定商品的结构、风格、数量。

3.下单:下单是在充分了解网上销售能力的基础上,通过看钱和组装商品来确定商品的能力。

4.上市:考察终端的把握,发现上市时间不同,对销量的影响也不同。对于一个合格的买家来说,下单的同时已经考虑到了上市时间,尤其是淡季的商品促销和备货。

总代理和加盟商的订购是基于大量全面客观的数据支持。所以在参加点餐会之前,要认真收集和分析以下数据。

1.上季度产品平均售价和平均进价。通过对比这两个数据,基本可以反映当地消费者对品牌的消费能力。

2.上季度产品分类消费统计。这些数据可以反映上一季度不同类别产品的消费和接受情况。

3.上一季度的商品统计是以价格为基础的。了解该品牌在当地的核心消费价格,尤其是不同地点、不同店铺级别的核心消费价格,统计是不一样的,避免在a类店铺订购c类商品。

4、上一季的商品按大小统计。也就是找到品牌客户的身体特征。

5.上一季的货是按颜色算的。也就是了解当地对流行色的接受程度。

6、上一季的商品按款式统计。也就是了解当地对不同系列的接受程度。

对于总代理和加盟商来说,无论如何完成预购,都只是战前的一个准备环节。真正决定业绩的是对库存的预测和销售过程中的补单决策。

这里推荐一个库存判断的常用方法:631法则。

通常产品的生命周期分为:试销期、强销期、平销期、滞销期、库存期;相对来说,产品的主要销售时间是在旺期、平期、缓行期。

平均而言,不考虑地理和个别类别。一般产品的生命周期可以用20天的旺销,20天的平销,20天的滞销来分析。

所谓631天,就是旺期20天完成60%的销售,平期30%,缓冲期10%。

用631公式判断库存,以商品a为例,本来计划在旺销期20天内卖出60件,实际销售期前10天只卖出20件,所以可以初步判断商品滞销,所以需要仔细分析销量为什么比原计划小。

排除非正常原因,按照这个速度,比较大销售周期是40件,远低于计划的60件。根据公式631,该产品预计在平销期销售20件,滞销期销售7件。

那么,对于这个产品,与原来的计划销售相比,实际销售中可能有33件存货。

因此,根据631公式,可以快速判断库存,通过促销、主题推荐、终端展示等方式,在季节中产品。

注意公式的使用必须结合历史数据。

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