수익성이 높은 제품 구색 전략을 구축하는 방법(2021)

14 4 월 수익성이 높은 제품 구색 전략을 수립하는 방법(2021)

제품 구색 전략에 대해 알아야 할 모든 것

제품 구색 전략을 수립하는 것은 소매업체가 전체적이고 장기적인 비즈니스 계획을 수립하는 데 필요합니다. 그러나 이것은 말하기는 쉽다.

재고 수준,예산,할당 등을 포함하여 소매 업체의 관심을 끌기 위해 경쟁하는 다양한 중요한 작업이 있습니다. -다양 하 고 종종 더 즉각적인 우려에 뒷좌석을 복용 하는 상품의 구색.

그러나 당신의 구색 전략은 당신의 정체성입니다. 현재(및 향후 트렌드)와 관련 될뿐만 아니라 채널 및 위치의 고유 한 지리적 인구 통계에 민감해야합니다. 그리고 그것은 당신이 여전히 금융 및 재고 목표를 타격하고 보장하기 위해 소매 계획 프로세스에 맞게 할 필요가있다.

소매 업체는 어떻게 이러한 복잡성을 극복 할 수 있습니까?

우리는 구색 계획의 핵심 하자면 탐구하기 전에,먼저 우리가 말할 때 우리가 무엇을 의미하는지에 대해 같은 페이지에 가자”구색 전략.”

제품 구색 전략은 무엇입니까?

에서 소매,어소트먼트는 소매 업체가 물리적(및 디지털)선반에 운반하는 제품 및 변형의 전체 카탈로그를 나타냅니다. 구색은 소매 업체의 지문 같은 비트입니다-두 소매 업체는 동일한 정확한 구색이 없습니다.

따라서 제품 구색 전략은 소매 업체가 채널을 통해 표시 및 판매 할 제품을 결정하는 데 도움이되는 계획입니다. 성공적인 구색 전략은 저장 용량,소비자 수요 및 수익성에 소매 업체의 정체성과 공급 업체에서 고려 사항으로 많은 다른 요소를 취할 필요가 있을 것 이다.

이 전략의 한 요소는 딥 어소트먼트와 와이드 어소트먼트 사이의 균형을 평가하는 것입니다.

소매에서 광범위한(또는 넓은)구색은 무엇입니까?

광범위한/광범위한 제품 구색은 각 카테고리에서 변형이 적은 다양한 유형의 제품을 포함하는 제품입니다. 월마트는 고객이 편리한 여행으로 신발,램프,식료품 및 샴푸를 구입할 수 있기 때문에 광범위한 구색의 고전적인 예입니다. 그런데 너가 운동 경기 상점안에 발견할텐데 처럼,그들은 운동화를 위해 어느 곳에서든지 가까운 만큼 많은 선택권이 있지 않는다.

넓은 어소트먼트 폭을 통해 소매 업체는 더 큰 인구 통계에 호소 할 수 있지만 더 헌신적이고 충성스러운 틈새 시장에 호소하기가 더 어려워집니다.

소매에 있는 깊은 구색은 무엇입니까?

넓은 어소트먼트와 달리,깊은 어소트먼트는 소매업체가 제품 유형이 적지 만 범주 내에서 제품의 변형이 더 많은 경우입니다. 이것의 좋은 예는 풋 로커와 같은 전문 신발 가게입니다.이 신발은 주로”운동화 및 청소년 문화”를 목표로하는 신발을 운반합니다.”농구화를 찾고 있다면 풋 로커보다 브랜드,디자인,색상 및 크기 변형이 더 많은 소매 업체는 거의 없습니다. 하지만 당신은 여기에 악어 가죽 드레스 신발을 찾을 수 없습니다.

깊은 구색은 더 많은 지출과 정기적으로 반환하는 더 작고 열정적 인 고객 기반에 호소 할 수 있습니다.

어소트먼트 전략이 왜 그렇게 중요한가?

귀사의 제품 구색은 재정적 성공의 토대이지만 비즈니스 위험의 원천입니다.

어소트먼트 결정은 시즌 전 계획 단계에서 이루어지며,이는 제품 구매 결정이 첫 번째 판매 전에 1 년 이상 발생하고 판매 시즌이 끝나기 전에 다른 해가 지나갈 수 있음을 의미합니다.

시즌 내 과정에서 재검토 및 수정 될 수있는 많은 것들이 있지만 구색 전략은 변경할 수 없습니다.

처음에 견고한 제품 구색 전략을 개발하면 수익과 이익을 최적화하는 동시에 위험을 최소화합니다.

효과적인 구색 전략은 어떻게 개발됩니까?

업계 최고의 소매 업체는 포괄적 인 구색 전략을 개발하기 위해 효과적인 5 단계 접근 방식을 취함으로써 매장 및 온라인 비즈니스를 최적화합니다:

1. 유사 매장에 유사 어소트먼트 제공
2. 제품군을 중심으로 어소트먼트 구축
3. 소비자 선호도 변화에 대한 설명
4. 구색 계획에 특수 도구 사용
5. 데이터를 신중하게 분석

전략 개발에 대한 이러한 전체적인 접근 방식은 소매 업체가 성공적인 비즈니스를 구축하는 기반을 형성합니다.그리고 장기 성장.

1. 모든 위치에서 동일한 제품 구색을 사용하지 마십시오

쿠키 커터 구색은 비즈니스 전반에 걸쳐 값 비싼 재고 및 과잉 재고를 유발합니다. 공통 속성에 따라 소매 위치를 클러스터링하면 구색을 더 자세히 조정할 수 있습니다.

저장소 형식을 고려하는 것이 클러스터링의 한 가지 기회입니다.

매장 클러스터를 생성할 수 있는 다른 기회로는 판매,추세,기후,계절성 또는 문화별 인구통계 측면에서 매장 행동을 조사하는 것이 포함될 수 있다.

도시 기함,교외 아울렛 및 공항 키오스크의 어소트먼트는 회사의 브랜드를 반영하지만 어소트먼트의 폭과 깊이는 다를 것입니다.

각 소매 업체는 클러스터를 개발할 때 특정 속성의 우선 순위를 정합니다.

2. 제품군을 염두에두고 제품군을 구축하십시오

소매 업체는 종종 다른 제품이 전통적인 범주에서 공유하는 속성을 고려하지 않아 제품군 내에서 잠식되어 매출과 이익이 침식됩니다.

제품 속성을 사용하는 효과적인 방법은 제품군을 만드는 것입니다.

제품군은 고객이 찾고있는 유사한 속성의 조합을 공유하기 때문에 상호 대체적이고 서로 경쟁하는 제품으로 구성됩니다. 즉 제품군은 고객이 너의 구색에 관하여 생각하는 까 라고의 대표 이어야 한다.

예를 들어 약혼 반지를 구입할 때 대부분의 고객은 찾고있는 제품 유형(반지),스타일(타원형 다이아몬드)및 가격($3000)에 대한 아이디어를 갖게됩니다. 즉,전체 구색에서 고객은 자신의 기준에 맞는 소수의 제품 만 볼 수 있습니다. 너의 전부 구색은 개인적인 고객에게—상기 표준을 성취하는 품목의 단 구색 중요하지 않다.

이 제품군에 너무 적은 제품이 있으면 판매를 잃을 수 있습니다. 그러나 너무 많은 것을 갖는 것은 잠식(그리고 과잉)으로 이어질 것입니다.

비슷한 속성의 제품군으로 제품을 그룹화하면 제품군을 관리하고 추적할 수 있는 훨씬 더 민첩한 방법을 사용할 수 있으며,이는 제품 잠식 및 시즌 내에 형성되는 제품군의 격차를 피할 수 있습니다.

3. 소비자 행동 및 선호도 변화에 대한 설명

변화는 소매업에서 유일한 상수입니다.

소비자들의 패션 취향은 계절에 따라 변하고,쇼핑 장소는 수년에 걸쳐 변화한다. 너의 구색으로 소비자 이동 특혜를 건설하지 못함것은 장기안에 너의 사업을 훼손할 수 있었다.

블록버스터나 장난감 연구소와 같은 대기업들에게 해로운 것으로 입증된 다음 큰 변화를 짐작하는 대신,현대 소매업체들은 과학 기술을 사용하여 소비자 행동을 감시한다.

예를 들어,최신 기계 학습 기술을 통해 소셜 미디어의 데이터 수집을 분석 프로세스에 통합하여 어소트먼트 전략을 개발할 수 있습니다.

4. 구색을 계획하는 특수 도구 사용

소매 업체가 명확한 구색 전략을 수립하면 구색 계획을 수립해야 할 때입니다.

이 계획은 어떤 제품,변형,스타일,크기 등을 정의합니다. 사전에 각 개별 위치에 갖춰져 있어야합니다.

소매 구색 계획 기술은 전통적인 스프레드 시트를 훨씬 뛰어 넘었습니다. 10,000 개의 스쿠스를 운반하는 1,000 개 매장 소매 업체의 구색을 최적화하려면 스프레드시트가 제공할 수 있는 것보다 더 심도 있는 분석이 필요합니다.

전문 어소트먼트 계획 소프트웨어는 수십 개의 제품 속성을 기반으로 스쿠당,매장당 어소트먼트를 평가합니다.

예를 들어 17 개의 청바지를 보관할 수 있는 선반 공간을 갖춘 패션 소매 업체는 각 위치에 가장 적합한 브랜드,색상 및 스타일의 조합을 최적화할 수 있습니다.

5. 구색 계획에 착수하기 전에 데이터를 신중하게 분석하십시오

올바른 도구가 없으면 소매 업체는 교육받은 추측,직감 및 경험 규칙에 의존합니다.

그러나 데이터는 종종 본능적 계획 시도와 모순된다. 너의 쇼핑 센터 위치가 나르는 것을의 더 싸 버전에 너의 아울렛 상점을 구입함것은 각 위치 고객 기초의 다른 성격을 묵살한다.

대부분의 경우,소매 업체는 종종 엑셀 스프레드 시트에 기록 데이터를 사용하고 수식을 많이 구현 포함 프로세스의 일종에 가져올 것이다. 그러나 10,000 의 상품 번호 매기기로,이 과정은 번거롭고 느리고 실수하는 경향이 있습니다.

정교한 소매 조직은 이제 기계 학습 및 인공 지능 기술을 활용하여 기록 데이터를 사용하고 실제로 제품군을 설명하며 각 위치의 구매 패턴을 이해하는 고급 분석 소프트웨어를 사용합니다.

이는 소매 업체가 데이터를 사용하여 특정 위치에서 확장 또는 축소 할 제품군을 자신있게 결정할 수 있도록 소프트웨어가 상점의 최적 구색을 식별 할 수 있음을 의미합니다.