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分析订单历史数据、有效提高产品的最小起定量

分析订单历史数据、有效提高产品的最小起定量

作者: 供应链研究所 | 来源:发表于2018-10-09 13:44 被阅读0次

    公司的业务属于纺织品行业,产品生产有个特色就是每次生产有个最小生产量,即比如,开机最少就要做100件。由于各种历史原因,过去的5年,公司对于产品销售端没有设置最小起定量MOQ(Minimal Order Quantity),导致的结果是客户订单品种很多,而每单都订5~20个,每单数量偏小,当然也有一些大单,如2000,3000件的时候。

    而公司的财务规定,一旦产品下线,就从第四个月开始计算库存折旧,每个月10%,总共10个月库存价值归零。对于一个毛利率30%~40%的制造业来讲,看起来毛利率还不错,但是各种SG&A费用居高不下,公司的净利润真还不如支付宝收益。而这个最小生产量为100,而没有MOQ,导致公司剩余库存水平越来越高,把公司的利润进一步消耗。

    作为供应链的管理者,数据分析提供科学决策是一个必要的技能。就这个问题跟总经理、市场经理、战略经理、产品开发经理,一起开会研讨对策。首先第一个发现,我们的直接竞争对手都是有最小起定量的,而我们没有,这个虽然增加了我们的竞争力,但是并没有增加太多的销量,更别提净利润了。第二、经过我分析过去几年新上市的产品系列,这里提供了非常精准的产品策略。第三、如果真的要提高MOQ,公司的销售肯定会第一时间提出不同的意见,因为这个是明显的设置销售门槛,所以要做到心里有底才能推下去。

    有了第一点发现打底(我们的竞争对手设置了MOQ),我们先看过去的销售数据,一共上市了11个产品系列,第四个和第五个产品,卖的非常好,超过了30万,而第一个、第二个和第十个产品非常差,作为下线的备选(当然也不排除他们是刚刚新产品上市)。当然,我们分析的重点是MOQ,而不是产品的定位、走势等问题。从产品的每单的平均值来看,都接近,或者远远超出200件,似乎与最小生产100并没有太大的问题。可是,平均值有平均值的问题所在,魔鬼在细节,看看最小值和最大值,可见一斑,但仍不能明显的说明问题。

    在这个基础上,我继续深入分析,因为我们每次最小生产100件,那么100作为一个基准目标,看看有多少订单在100以下,那些小于100的订单数量加起来能占我们总产品的比例是多少。如果能推行MOQ100,当然最好,如果不能,那么100也是目标。结果如下图。

    第二个产品,第五个产品影响到的订单数会超过70%,这个结果非常惊人,但是看旁边数量占比,并非是一个非常严重的数字,我们看最下面的总数,如果执行100件的MOQ,我们公司将会拒绝掉63.4%的订单行,而对业务的影响是9.1%。似乎是一个不错的结果,特别是考虑最小生产100件,而客户只是订购一部分,剩余库存对于公司财务指标的压力和仓储费、以及如此多小单对于客服人员,生产人员,仓储人员的额外工作,作为一个优秀的管理人员,生意人,有这些数据的支持,距离做出一个合理的决策并不遥远!

    此时产品经理说,那些量红灯的72.2%和73.6%产品系列,颜色丰富,是作为点缀品卖的,而产品三和四是作为大批量销售的,即客户在订产品三的时候,会搭配买多个小数量的产品二,所以我们应该降低产品二和产品五的MOQ,而产品十本来就是我们预计要撤架的产品,请供应链的经理把点缀品MOQ调成25,其他不变,再试试看结果如何?

    我又哼哧哼哧忙活了一会,测试结果如下图,

    调整点缀品MOQ为25,其他的维持MOQ:100,总的影响订单数量下降为38.9%,而影响的业务也只占4.2%。

    总经理一直没有怎么发言,看着几个经理在讨论,此时,他说:这个结果已经是一个非常好的平衡,我们约个会议跟销售总监聊聊,看看他在一线的市场反馈,我们再做决

    作者:供应链NSGG

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    來源:简书

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