桃老板以往下订单主要凭借自己的直观印象和销售人员的反馈信息，有效，但不够量化和全面。当出现判断失误而量又很大时，就会有较大的风险。
现在有了信息化系统的支持，公司日常运行的全部资料和数据都在服务器留存。
新款投放市场时，如果能通过散客的购买信息预测该款产品的未来销售走势，就能很好地帮助公司规避决策失误的风险，为实体店客户和供货商提供销售和生产指导，对产业链的整体生态良性发展也有好的促进作用，是多赢的局面，意义深远。
服装行业是个更新非常快、产品周期很短的行业，一定要快速准确决策才能抓住市场机会。当然这也是困难所在。
从10月份的历史销售数据（见图9-3）了解到，总共433款新品投入市场进行试水，最后只有约12%的产品能被客户接受并出现良好的销量。可见，桃老板每天面临决策失误的概率：高达88%。如此高的概率怎能不辛苦？怎敢放松经营？了解到这个状况后，你就能更容易地明白为何周边有那么多的经营者被淘汰出局。
图9-3 10月份销售款式与数量数据分析
面对如此严峻的形势，如何能在短时间内预测出未来能给企业带来可观收益的少数爆款产品，而规避多数滞销产品，就成了重中之重的事情。
通过大量的数据分析与实践检验，“七天销售预测模型”被证明是稳定和可靠的，即在新品推出后，通过大量散客在一周时间内的关注度和消费反馈来预测此产品的未来走势。
图9-4就是基于“七天销售预测模型”所绘制的帕累托图。从图中可以看出，销量排名前6的产品具备爆款的潜质，也就是说每周我们所投放的25款新产品中，只有6款是能热销的，是可以给公司带来稳定收益的。
识别出爆款产品后，接下来要做的事情是调动整个供应链的资源，以满足市场短时间内放量的需求，使得实体销售门店和供应商企业都能从中获取丰厚利润，以达到多赢局面，实现整个产业链生态的良性健康发展。
比如产品1，在第一周内就有572条的销售量。根据历史分析实体店同步推出后有约50倍的放大效应，预计推出市场后可达到每周28600条，每月114400条的销售量。
按照以前的运作模式，因为看不清楚市场的需求状况，我们只会给服装企业下每次1万条（或是2万条，具体数量根据经验和感觉，没有具体数据支撑）的订单。如果销量好就继续追加，但要求交货期很短，因为销售旺季一过就不好卖了。这样就给服装制造企业带来生产安排的困难，成本就会升高；当大量订单过来了，又因为时间太短难以如期完成，无法交货导致错失良机；更甚至因为赶货而造成大量产品不合格。订单的不均衡会造成大量生产资源的浪费。(www.xing528.com)
图9-4 七天销售预測模型帕累托图
按照新的七天预测模型运行后，这个矛盾就大大缓解了，我们把订单改为每半月发送一次，每次6万条，这样服装制造企业的“赶单”问题解决了，能够进行有序的生产，产品质量有了大幅提高，客户满意度也在同步上升。
那么实体店的情况又如何呢？由于预测的准确度在提高，对市场把握精准，推出的产品顾客喜欢，销售自然不会差。并且对供应链的前端进行了优化，产品的交期和品质均有了更好的保障，出现退货和客户投诉的情况有了质的改观。
【观点】
桃老板的企业并不是孤立的个体，类似的情况成千上万，但敢于突破创新，勇于采取新技术新手段来提升自己的有几家呢？能够勇于为供应链上下游企业共同盈利负起责任的又有几家呢？
信息化是企业发展必经的阶段。不同于制造企业，桃老板的企业是以零售批发为主的销售型企业，对数据的需求更强烈，同时数据也非常容易抓取和收集。
信息化不仅大大减轻了桃老板的工作量，还降低了出错率，同时通过大数据（通过收集零散而全面的数据）进行预测，大大降低了经营风险，增强了企业的获利能力。
很多企业在推行信息化（ERP）后未能取得好的效果，很大一部分原因在于没有工业工程人员的参与，对流程和作业只是做到了电脑化，却没能做到自动化。结果信息化成了一种摆设，效果难以体现。就好比“淘宝秀”，衣服看上去很美，穿上身就是另外一番“景象”了。
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