の夏服は毎年3月に新商品が26.8%を占めています。

この背景の下で、どうやって販売率が69%で、同級の商店より78%高いですか？まず商品を準(zhǔn)備してスペクトルがあって、リズムがつけられます。

韓都衣舎はどのように公式データを利用し、合理的に商品を準(zhǔn)備し、新リズムを推進(jìn)することをコントロールしていますか？

第一ステップは、年間売上目標(biāo)を確定し、季節(jié)に分割する。

すぐ

業(yè)界にとっては、年中商品の企畫は四半期に分けられます。オフラインのアパレル企業(yè)は毎年春夏、秋冬の服裝注文會(huì)を開催します。オンラインの店舗は春、夏、秋、冬の四季を分けて作っています。

韓都衣舎の作り方は次の通りです。

1._年間の売上目標(biāo)を各店舗に配分し、店舗は例年の四半期ごとの販売重量に応じて、通年の売上要求を四季に分解する。普通は2年間の歴史データを考慮して、季節(jié)の周期の長さは4-5ヶ月（図1）を計(jì)算し、シーズンとシーズンの間には月が重なる。

図1年間の季節(jié)計(jì)畫時(shí)間

2.次の基準(zhǔn)次元に従って、営利ニーズをそれぞれのクラスに分割する。

計(jì)畫類の比率を計(jì)算する際に主に參考になる次元は、A.業(yè)界類目比、B.店舗は前年同期比で、_C.優(yōu)勢類目比である。

次の數(shù)式で計(jì)算します。

計(jì)畫類目比率=業(yè)界類目比*重みa+店舗同期類目比*重みb(重みa<重みb)

業(yè)界類目の比率とは、ビジネス參謀-業(yè)界総合株価データ（図2）を指し、更に優(yōu)勢類目によって商品の割合を微調(diào)整する。

たとえば

韓都衣舎の夏の備品の優(yōu)勢類目です。そうすると、少しずつ備品の割合を高めることができます。

図2市場相場のサブクラス売上比

3.調(diào)整後の品目數(shù)計(jì)畫（図3）に従って、計(jì)畫金額數(shù)（注：下図のデータはアナログデータ）を段階的に推定し、この割合で製品部の開発を制御することができる。

図3夏季クラス計(jì)畫表（アナログデータ、非真実データ）

第二ステップは、サブ業(yè)界の動(dòng)向によって変化し、四半期の開始時(shí)期を確定し、サブ業(yè)界の種類の取引の変化傾向を分析する。

このような市場相場の中で総合株価の検索トレンド図を見に來ました。Tシャツ類を例にします。

図4 Tシャツ類の検索動(dòng)向

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ビジネスコンサルタントのデータから、市場の需要の変化は一目瞭然です。

夏の商品を例に挙げて、正常な主力の販売シーズンは4-8月で、韓都衣舎は普通は市場の需要が來る前に新しい計(jì)畫を?qū)g施します。

また、主要客層の地域分布の違いと溫度の高低の変化を考慮し、図5はある期間に韓國都衣舎の店舗で注文した買い手の地域分布の狀況であり、江蘇省と浙江省と広東省が比較的大きいと見られます。

また、公式活動(dòng)のリズム（図6）は需要?jiǎng)酉颏摔庖欢à斡绊懁ⅳ辘蓼?。プラットフォームは製品のライフサイクルに対して、販促活動(dòng)を新たに案內(nèi)します。事業(yè)者はこの機(jī)會(huì)に力を入れて新たなものを押し、入荷のリズムを合理的に調(diào)整することができます。

図5店舗訪問者の地域比率

図6公式アクティビティノードの配置

第三段階は、商品自身の屬性によって、分解して新しい計(jì)畫を立てる。

まず、商品の屬性（厚さ、薄さ、短さ、長さ）によって、地域の主力販売地域（図5）の溫度変化に合わせて、新型の順に並べ替えます。

南方地區(qū)は普通夏が早くなります。直通車などの普及ツールを通じて、夏の新商品を南方のお客さんに優(yōu)先的に押してあげます。

第二に、業(yè)界の検索動(dòng)向に合わせて、時(shí)間帯別に金額を計(jì)畫し、新規(guī)計(jì)畫に従って事前に商品到著計(jì)畫を手配する（図7）。

図7 Tシャツシーズン前に新リズムでアレンジします。

新しいバンドに行く時(shí)間は長くて、七日間から十日間がいいです。どうして十日間を決めますか？細(xì)かく分けすぎて、煩雑で、仕事量が多くて、太くて、計(jì)畫的な役割が発揮できません。

図8は前の新規(guī)計(jì)畫表（以下のデータはアナログデータ）について示しています。

図8夏服に新企畫表（アナログデータ、非真実データ）

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最後に、新しいマーケティング活動(dòng)のニーズを満たすために、できるだけ長いサイクルを維持する必要があります。

全體の総合株価の流量の増加が緩む情況の下で、新商品は古いお客さんの最も良いデザートを維持するので、新しい周期を延長して、できるだけすべての新型に最大の力の普及を得ることができて、続いての毎日の運(yùn)営は余裕があります。

上記の商品の企畫と新リズムのコントロールなどの面以外にも、韓都衣舎はデータをいろいろな方面に運(yùn)用しています。例えば、商品の在庫管理、価格管理、取引先関係管理などの多方面にわたって、アリババデータ部門の支持のもとで、データを運(yùn)用中の一つ一つに運(yùn)用して、データ化運(yùn)営の本當(dāng)の魅力を発見します。

付録1韓都衣舎商店體験報(bào)告商品分析

付録2韓都衣舎事業(yè)者體験報(bào)告マーケティング効果分析