作为一名优秀的鞋服商控，起码具备两个方面的能力：商品管理和数据分析。单纯依靠人为经验做决策的时代已经过去了，数据驱动决策的时代已经来临。
商品调拨作为鞋服企业非常重要的一个环节，在提升调拨能力的过程中常面临以下几个客观难点。
1、可用数据源有限。一般取自近三月ERP数据、POS数据，及时掌握多维度数据难度大。
2、调拨处理时间长。为期1至2天人工数据分析、为期1至2天物流运输、为期1至2天跟进总结。
3、大调占用人员多。基础商品管理专员进行调拨，门店超过100家，需要3至8人同时进行调拨。
4、商控培养时间长。做到综合掌握商品管理及数据分析技能的***商控，至少需要2至3年的历练。
通过数据驱动的调拨需要分析那些数据？
一、商品维度的数据
1、依据基础字段统计数据。（名称、代码、款式、颜色、尺码、数量、价格）
2、依据基础规律统计数据。（类别、波次、生命周期、结构、温度上下限）
3、依据基础结果统计数据。（售罄率、铺货率、动销率、动态畅平滞）
二、门店维度的数据
1、依据基础字段统计数据。（名称、代码、面积、等级、城市、商圈、地址、人员数量、）
2、基于基础规律统计数据。（温带变化、销售结构、产品结构、陈列结构、消费路径、库存区间）
3、基于基础结果统计数据。（销售排行、贡献排行、业绩达成、全码率、季末库存）
三、进销存数据（动态）+ 畅平滞分析（动态）
四、其他数据
1、天气数据、节假日数据、消费者结构、购买力指数、周边配套、流行趋势、竞品数据
通过数据驱动的调拨需要使用什么模型、算法和技术？
1、简单模型（加权平均、数量限制、Chart&Graph）
2、多维护分析（一/多元线性回归、非线性回归）
3、历史分析（指数平滑法、ARIMA/decompose/holt-winters）
4、综合分析（动态回归模型、神经网络模型、GBDT/Gbrt/Xgboost、遗传算法）
鞋服企业大多期望通过调拨的方式增加货品的销售概率，通过有效的数据分析，我们可以大大减少无效调拨、控制调拨成本，真正实现货品的***转化率，精确的数据分析能够帮我们精准的推导更合理的时间和周期。
（需要沟通更多关于：1、现有鞋服企业调拨管理原则；2、各项数据使用方法及关联性，请通过中国服装网联系作者微信。）
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