EPB服装行业商业智能解决方案.docx
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EPB服装行业商业智能解决方案
EPB商业智能
服装行业
解决方案
目录
1服装行业背景分析2
2服装行业客户特点3
3商业智能在服装行业中的应用6
3.1服装行业发展前景及对商业智能的需求6
3.2商业智能在服装行业中发挥的作用6
3.3服装企业BI规划7
4服装行业解决方案概述9
4.1服装行业分析体系9
4.2财务主题分析9
4.3客户分析主题11
4.4销售分析主题11
4.5采购分析主题16
4.6生产分析主题18
4.7库存分析主题19
4.8人力资源分析主题20
4.9市场与政策分析22
5商务智能服装行业解决方案的价值23
5.1对决策者的支持23
5.2对管理人员的支持23
5.3对业务分析人员的支持23
5.4对信息综合利用的支持24
5.5减轻了财务分析工作量，提高了财务分析的准确性24
5.6打造决策分析平台，直观反映，透视经营24
5.7数据格式极其丰富，更符合决策思维25
1服装行业背景分析
据统计，在近20年，中国服装行业的产值平均每年增长14.55％，而且出口额占全球的20％，无庸置疑，中国已经是世界服装制造大国。
但是入世与取消配额，是一把双刃剑，国外的商家也越来越多的进驻和占据中国服装业市场对于中国的服装厂商来说，产品寿命会越来越短，压力会越来越大。
广大厂商日益注重服装品牌经营，但是同时销售价格与行业利润却持续走低。
市场需求的瞬息万变，预测生产的高库存风险，都对我国服装行业提出更大挑战。
中国的服装产业可谓是最为浩瀚最为复杂的一个行业，中国十几个亿的人口带来了巨大的市场，同时不同消费层次的人群又给不同档次的服装提供了发展空间。
服装业属于劳动密集型企业，科技含量不高，准入门槛比较低，资金介入也比较容易，所以大到上市公司、服装集团企业，小到几台机车的家庭作坊，都能在市场上分得到自己的一杯羹。
服装业的竞争又是异常激烈的，但同质化严重的行业特点又注定了服装业的竞争只能停留在较低层面。
很多服装企业表面风光，卖场整齐漂亮，形象鲜明，品牌知名度越来越高，利润也看上去颇为可观。
但是，在中国服装企业的背后，家家都有一本难念的经，家家都有难言的痛，普遍面临着共同的阻力和尴尬。
服装行业的加工和生产组织过程不需要大型专门化的机械设备，可以在较少的资本投入下运行，尽管近年来高新技术如CAD、CIMS和先进的生产组织方式被不断研制出来并投入应用，但绝大多数企业仍未脱离传统的模式。
这使得服装行业对劳动力成本颇为敏感。
随着一些国家和地区劳动力成本的增加，服装行业加工产业的转移也随之发生。
服装的易变性和循环性决定了服装业面临着种种挑战，有些挑战是服装业要特殊面对的，而有些是与其他工业相同的。
◆行业客户的分布情况：
●产业集聚模式一：
大城市打造服装文化时尚之都
以服装文化、商贸、时尚为主要特征，成为以大城市为载体的产业集聚地。
北京、上海、大连、深圳等大都市是这种模式的代表。
这类集聚地大多是在老的服装工业基地基础上形成，利用大都市的信息流、人才流、现代物流、资金流等优势资源，在服装文化、商贸和设计方面有着极大的优势，成为中国乃至世界时尚服装展演的窗口和舞台。
●产业集聚模式二：
产品专业的服装特色地区
以产业配套齐整为主要特征，市场信息反应敏锐，以生产中高档品牌服装的企业为主体。
温州、宁波、晋江等地是这种模式的代表。
●产业集聚模式三：
以大型出口企业为中心的服装出口基地
以外向型经济为特征，形成以大型出口服装生产企业为主体的多层次服装产业群。
浙江平湖、江苏常州、广东潮州等地是这种模式的代表。
●产业集聚模式四：
以服装为轴心的产业链
以中小企业为依托，以单一产品或专业服装生产为特色，形成以中小城镇为载体的产业集聚地。
浙江嵊州（领带）、湖州织里（童装）等地是这种模式的代表。
2服装行业客户特点
◆管理特点
●流行周期短、季节性强，市场瞬息万变
●预测生产的高库存高风险
●生产计划多变
●产品多样管理复杂
●复杂的经营管理
◆我国的服装行业普遍存在的问题：
●产销链不畅，丢失市场机会
服装行业是一个流行性变换性极强的行业，产品上市时间——也就是从生产环节完成的成品最快的到达零售终端，精确的市场预测和补货，产销链的畅通与否对企业占有市场起着决定性的作用。
这种畅通源于信息传递和沟通的完整、真实和及时与否，在需求链上，需要企业了解来自一线市场的需求数据和趋势，而在销售链上，企业的新产品、营销推广信息要及时的传递到分销渠道和客户，以达到沟通信息，了解、认知和购买企业产品的目的。
所以如何通过一个信息系统平台，整合销售前端和生产后端的数据信息，打通产品分销环节缩短产品上市时间，是服装企业竞争的核心；
●库存成本居高不下
库存量大物流不顺，企业与市场需求脱节导致库存成本居高难下是服装企业另一个大问题。
由于产品的种类多管理繁杂，传统的人工统计和管理方式，对库存量的数据无法反应真实准确情况；对于分销渠道的各个环节，如经销商的真实库存和物流状况更是鞭长莫及。
但对服装企业来说，库存成本常常是企业成本比例很高的部分，库存状况不清楚和难以调配，会产生库存成本居高不下，成本的增加带来的是竞争优势的丧失以及利润的降低。
对于库存积压严重的企业来说，由于服装时尚性的特点，过季商品的处理，不但影响了企业的形象，也造成新品上市的压力；
●商品编码管理不完善，决策困难
服装行业的商品编码是其管理的最基础元素，但相对其他行业来说服装行业的商品编码比较复杂，同时可包含：
款式、颜色、尺寸，一些还包含成分构成、件折箱等方式。
商品编码是企业信息化管理的基础，很多企业虽然有意识的建立编码管理，也引进条形码的管理，但由于服装企业一般缺乏一套完整的商品编码体系，大多数的情况是生产和销售的编码体系无法实现统一。
这就使企业生产与销售信息的整合难度加大，形成企业里销售与生产部门，相互扯皮的情况。
并且，由于没有完整统一的管理商品档案，针对商品的业务管理和统计分析效率低，准确性差，直接给业务数据管理带来混乱；
●对渠道和终端管理困难
脱胎于传统信息沟通（电话传真口头）管理模式：
在渠道管理和终端管理中，总部与分公司（办事处）、经销商、供应商之间的信息沟通不畅，商务处理效率低，既影响商品供应的及时性，也容易造成现货积压，还容易造成误解，引起分公司（办事处）、经销商或者供应商的不满，造成供应链不稳定。
对渠道中的经销商、商场等终端的控制和管理力度薄弱，无法将经销商纳入整个公司的整体信息管理系统中，造成企业后台管理系统基础数据的缺乏与不准确，影响后台管理系统效率的发挥；
●生产计划多变
在服装行业中，服装的加工往往要受制于服装原料到货的准时性及其质量，往往由于某些原料的货期调整而导致生产计划的变更，而且这种变更还会产生连带的影响，经常出现加工到一半出现调整，造成资金积压，给企业带来极高的管理成本；
●市场信息不统一，缺乏决策依据
市场信息无法统一管理、共享、分析，营销部门对于销售终端业务数据和重点客户的状况无法及时了解，对市场活动缺乏项目化管理与分析的手段。
总部、品牌管理中心（营销管理中心）与各分销渠道之间的信息传递，完整性、准确性和及时性等带来管理滞后，决策“拍脑袋”的准确性面临极大挑战；
●业务财务信息不同步，效率低下
销售部门与财务部门信息分割，统计口径不统一，确认的销售额存在差异，无法准确进行核对和调整。
同时，大多数企业没有财务与业务整合的平台，通常要将分散的销售数据重新确认和输入财务系统，人工成本高而处理效率极低，财务部门成为记帐员，陷入大量的基础操作，没有精力为企业进行财务的统筹规划与管理。
与财务数据有关的返点返利等计算，操作难度大，时间长；
●财务管理粗放，运营成本高、风险大
服装企业由于受经营特点的影响，各分子公司、办事处及分销商分布地域广泛，各单位之间信息分散，共享性差；服装的价格受款、色、规、面辅料、销售时段等各种因素的影响，变化较大，核算困难。
资金的收支缺乏筹划和控制，不便于资金的预测和分析，无法提高资金的利用效率。
许多财务数据在集团内部需要多人重复输入，浪费大量的人力物力，而且产生错误的可能性大大增加。
大多数服装企业缺乏较为完善的财务分析体系，不能分析出企业真实的财务状况，从而指导企业降低经营成本，防范经营风险。
3商业智能在服装行业中的应用
3.1服装行业发展前景及对商业智能的需求
在激烈的市场竞争下，当前的服装企业面临着一系列的挑战：
Ø提高品牌知名度和忠诚度
Ø在所有客户接触点上提供优质的服务
Ø面临日益严重的价格压力
Ø获得客户的360°视图
Ø管理好员工关系
Ø提高需求计划水平
Ø提高供应链中的效率
面临激烈的市场竞争、不断提高的营销费用和日益微薄的利润，服装企业不得不采取新的管理，比如有效的客户反应、类别管理和多渠道整合等，而这一切都离不开商务智能，因为商务智能可以给客户提供界定、跟踪重要商务数据（如客户行为、产品组合、定价、库存水平、营销费用和财务状况等），并针对这些参数做出快速反应的能力。
一个可靠的商务智能平台需要为服装企业提供涉及到管理方方面面的分析，譬如供应链分析、销售分析等等。
成功的商务智能平台应该具备整合多种系统（如财务系统、CRM、POS、HR、物流系统）数据的能力，并将这些数据经过加工分析以向使用者提供一个完整的管理视图。
商务智能系统还必须帮助服装企业的决策者挖掘客户的购买类型，更加有效地跟踪库存水平，确保在正确的时间向正确的客户提供正确的产品。
3.2商业智能在服装行业中发挥的作用
商务智能可以从许多方面帮助服装企业改善经营状况，具体来说，包括：
Ø通过关于服装企业和整个供应链的采购和配送情况的信息来改善采购、预测和分销管理；
Ø通过跟踪和分析客户购买行为及其在所有渠道的购买类型来优化产品获利程度、增加营销活动的有效性
Ø通过分析客户赢利性、提供定制化的互动机会并对客户行为的变化迅速做出反应，以增加客户忠诚度和终生价值。
Ø通过跟踪和分析商店单位面积的销售情况来优化店铺绩效。
Ø通过衡量产品摆放的有效性来改进进货决策。
Ø通过客户购买决策的理解和有效的类别管理战略来改善产品的选择、供应、促销和定价。
Ø通过详尽的购物篮分析来识别交叉销售和向上销售的机会。
Ø将各类分析指标预制到系统中，可以根据各企业上报的真实数据，通过系统强大的功能来自行构建分析模型，直观反映、灵活监控。
减轻了财务分析工作量，提高了财务分析的准确性。
Ø系统能够对所有监管企业按照预先设定的异常评价方法进行风险评价，给出量化评分，按照异常程度采用红黄绿不同颜色标示。
帮助管理者迅速找到管理异常情况，并对于异常情况深入分析异常指标，查找异常原因，实现追根溯源。
实现预警功能。
Ø通过对企业的KPI进行预警设置，可以对企业状况进行动态监控，一旦发生异常，及时进行报警，并能对异常详情进行分析。
并可要求分析人员分析报告异常原因，从而及时发现风险、规避风险。
加快了异常预警的速度，增强了风险预告能力。
Ø系统会自动形成图文并茂的财务分析报告，分析报告支持Word、Excel等格式，还可以输出成PDF、HTML、XML、CSV等多种格式的文件，大大提升了报告效率，彻底把分析人员从繁杂的搜寻数据，整理数据的工作中解放出来。
从而自动出具财务分析报告。
Ø系统预置多达数十种的数据展现图形、控件。
譬如仪表板、地图、饼图、柱状图、雷达图、线形图等等。
决策者可以选择适合自己的分析手段，大大增加了数据展现的灵活性及决策的有效性。
丰富的数据分析手段，更符合管理者决策思维。
3.3服装企业BI规划
Ø第一期：
建立供应链分析体系（购销存）对客户、供应商、品牌、库龄及时间节假日等进行多维度分析，并针对服装分销行业打造专业分析指标，全面提高运营水平。
Ø第二期：
建立以财务为核心的绩效评价体系，并且以BSC来组织及监控指标。
打造专业的财务分析模型，辅助企业监控企业的运营。
Ø第三期：
引入全面绩效管理，配合商业智能系统全面提高人员绩效，建立强大而稳定的团队。
4服装行业解决方案概述
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服装行业分析体系
服装行业分析模型，针对企业最关心的利润、成本、生产等方面的核心指标一一抽离，并形成体系化，辅以同比、环比、构成、趋势等展现形式，分析企业的运行状态，发现企业的发展趋势，并对将来进行预测。
财务主题分析
首先对财务管理中标准的财务指标完成收集与展现，针对每种财务能力再进行比较分析、结构分析，与公司历史、行业平均水平等多个角度衡量出企业的运行状况。
分析问题、找出问题、展现趋势，进而有助于调整企业发展方向。
Ø资金分析：
现存现金、银行存款实时查询
Ø收入分析：
收入结构、收入金额分析
Ø利润分析：
按季度、月度进行分析；预算与实际对比分析
Ø应收分析：
客户应收、账龄分析
Ø费用分析：
销售及管理费用实际与预算对比分析
Ø应付分析：
应付按照大宗采购区分（已付金额、资金存量、要付金额）；
普通采购应付（穿透到应付报表）
杜邦分析
客户分析主题
对客户的构成、行为进行分组，将客户归类、分析出具体特征。
通过特征预测潜在客户，并为市场推广提供精确营销数据。
同时对流失客户、客户忠诚度实现分析，综合发现优质客户，培养优质客户。
销售分析主题
对各服装产品的销售、销量实现分析，形成销售的排名。
销售成功率和销售进度分析，对每个潜在客户做了综合的展现。
定制销售考核KPI指标，针对每个销售人员规则化、定量考核。
可提供如客单价、客单量、VIP消费、门店分析指标等行业专用模型。
Ø销量:
总销量分析、明细到大类品种的销量及趋势分析。
Ø回款：
回款总额及各销售组织回款情况分析
Ø销售进度分析：
销售组织的库存、销量、回款的指标与实际差异对比分析
Ø销售排名：
对收入/数量按照销售组织、客户、产品等不同维度进行排名分析
Ø趋势分析：
销售组织销售数量趋势分析（环比和趋势图）
整体销售分析
销售情况分析——按产品
销售情况分析——按业务员
销售情况分析——按客户
按品类销售分析
销售渠道分析
销售毛利分析
门店分析指标
门店综合分析
采购分析主题
企业为了实现利益最大化，必将实施开源和节流。
采购环节对于服装企业，是其生命的源头。
服装企业如何选择最适合自己的供应商将是“节流”的关键，包括采购品类、采购价格、采购数量、采购频率等方面的分析。
Ø采购价格走势分析：
原料价格趋势分析（穿透到库存数）
Ø供应商分析：
金额/数量/及时交货率/质量情况等对供应商分析
Ø采购入库检验分析：
质量数据来源于质检模块，数量数据来源于ERP入库单
Ø采购计划指导性分析：
采购计划实现率（经济责任考核指标，采购计划实现率=临时计划条数/月计划条数*100%；A类物资的采购计划实现率；车间申报计划同车间实际消耗的对比分析（按金额、分大类对比）
Ø采购结构分析：
采购差异结构（按照大类汇总，采购价和计划价差额）
采购整体分析
供应商分析
生产分析主题
生产环节是服装企业的核心，也是企业管理的重中之重，生产环节是连接采购、库存、销售等环节的桥梁环节，不仅仅占有企业的大量流动资金，而且是企业的核心竞争立所在，如何快速交货，尽可能降低身材成本，合理安排生产计划等都是企业社会竞争中所必须考虑的问题。
Ø生产进度分析：
实际产量与合同量对比分析（按时间维度）。
Ø生产产量分析：
车间、班组等进行预算实际产量对比分析；按车间、大类、品种进行产量多维分析（预算和实际）。
Ø在制品分析：
按照大类、品种数量进行多维分析
Ø换线分析：
次数=机台的完工料物料编码个数-1，换线趋势分析（车间、班组、机组等）
Ø合同保有量分析：
合同保有量=合同的订单量-合同完工入库量
Ø不合格品分析：
按天分大类、品种不合格品排名。
库存分析主题
服装企业库存分析的目的是实现企业库存的合理配置，从而实现在保证正常原材料供应的同时，最大程度的减少库存。
虽然在国内的企业中，要实现零库存还是一个远期的目标，但是借助现代化的管理思想和信息化系统，可以在一定程度上减少库存数量，提高企业资金的周转速度。
也就是说，服装行业的库存分析是围绕着上述目标展开的，即降低库存成本，提高库存的周转率。
关键的分析指标如下：
Ø库龄分析：
及分析原材料、半成品、在制品、成品的库龄情况，进而分析其库龄价值
Ø库存资金占有率分析：
明确库存资金的占有情况及组成情况。
从原材料、成品等维度进行分析
Ø不同阶段的库存数量、成本分析：
根据具体的淡旺季情况进行库存分析，实现精细化管控。
Ø年度库存环比、同比分析：
通过年度内的环比库存分析及跨年度的同比库存分析，呈现库存管理各项指标的变化趋势以辅助决策。
Ø库存多维分析：
月初月末库存数据多维（按品种、大类等）分析；
Ø库存金额分析：
库存金额结构分析（按照收发存大类的耗用量穿透）；
Ø库存周转分析：
周转越快，说明生产、销售形式看好，生产出的东西能够立刻卖出去。
指标也并非越高越好。
库存周转次数＝年出库金额（数量）／平均库存金额（数量）＝年出库金额（数量）×２／（年初库存金额＋年末库存金额）
Ø库存统计分析：
各部门项目大类的消耗（出库）计划金额汇总表（透视大类报表）
可用量、现存量分析
收发分析
人力资源分析主题
从学历、薪资、岗位等角度分析人员构成，将人员归类，筛选优质人才。
由于服装行业是劳动密集型产业，针对大量劳动力的人员流动情况，员工能力考评，工作完成情况等都需要实时监控。
教育背景分析
薪酬成本分析
市场与政策分析
对企业外部的市场与政策实时分析，数据一方面可以来自企业的市场调研，也可以来自于销售数据的分析结果，这就要求系统有数据补录或采集功能。
针对国际、国内市场变化，汇率、国家政策的变动等，对当前生产、采购、销售的影响进行分析。
5商务智能服装行业解决方案的价值
因为公司提供方案是整体解决方案，涉及到企业管理的方方面面。
所以，公司的方案在功能的完整性、平台的开放性方面是非常出众的。
服装业商务智能方案能从各个方面能给客户带来价值。
具体包括以下方面：
5.1对决策者的支持
KPI指标的宏观汇总分析：
建立企业KPI指标，实现通过宏观关键绩效指标的分析，来把握企业整体运行及经营状况。
关联多个系统数据，实现数据整合与关联分析：
关联生产系统、财务系统、订货系统、销售系统等数据库，利用数据仓库技术，为决策管理者的企业经营全过程分析提供数据支持。
极限的调整设置，固化管理规范：
利用信息发布功能，实时或定期发布相应的绩效信息，很好地提高了组织成员的凝聚力和工作的自主动性。
5.2对管理人员的支持
分析主题的建立：
为管理人员建立起一整套蕴含分析方法及分析思路的不同分析模型，将分析模型归纳成分析主题，将分析模型归纳成分析主题，通过分析主题提高管理人员经营分析的准确性、实时性、科学性。
灵活的多维分析：
摆脱普通报表系统的固化报表形式，将数据按照维度及事实（度量）进行分类与整合，通过维度与事实数据的灵活自由组合，快捷的生成分析所需的结果及报表，为快速灵活分析提供帮助。
5.3对业务分析人员的支持
成熟的分析方法：
将行业内成熟的分析方法融入系统中，将分析方法的理论通过BI系统实现，帮助业务分析人员更加高效、准确的辅助企业决策。
快速自定义的报表输出：
为标准格式的报表输出提供快捷、简单、易操作的生成方式。
图表结合的分析展现：
丰富的图形分析展现方式，对业务分析人员的分析需要提供多种选择。
5.4对信息综合利用的支持
利用现有网络及资源，关联多种多种应用系统：
整合信息孤岛，有效利用已有数据信息。
支持并促进数据信息标准化及规范：
为保证综合计划管理数据库中的信息是关于整个企业的一致的全局信息，我们必须消除数据中的不一致性，即要在建立统一的信息标准和规范的前提下进行。
5.5减轻了财务分析工作量，提高了财务分析的准确性
分析统计模块把各类分析指标预制到系统中，可以根据各个业务系统的真实数据，通过系统强大的功能来构建分析模型，直观反映、灵活监控。
原有条件下需要手工进行二次加工的数据完全可以在该平台上通过信息技术来自动实现，大大削减了财务统计、分析的工作量，大幅提升了数据的精准度，让相应的管理人员将更多的宝贵时间放在管理、分析层面，而不是花在琐碎繁杂的数据准备、加工阶段。
譬如，财务分析与绩效评价系统能够帮助企业按照预先设定的异常评价方法进行风险评价，给出量化评分，按照异常程度采用红黄绿不同颜色标示，帮助管理者快速找到异常情况，对于异常情况深入分析异常指标，查找异常原因，实现追根溯源。
5.6打造决策分析平台，直观反映，透视经营
通过商务智能平台打造决策分析模块，建设企业全面决策分析工具。
该模块通过多种管理模型分析、丰富的分析方法，采用一站式的页面查询，让决策者随时随地掌握企业经营的动态。
财务分析与绩效评价系统提供多种美观仪表盘、信号灯等，支持任何矢量地图（包括地图以及自定义图片），还可以通过地图数据钻取。
仪表盘能实时查询数据库，定制仪表盘不用XML编程。
EIS是一种最新的、通过按纽就可执行的查询数据库的方法．因为通过EIS能将相关联的查询和各种各样的报表文件放在同一界面上浏览和分析，而且各报表间也保持着关联，所以EIS使最终用户访问信息更加方便．EIS的显著特点如下：
Ø将多样化的数据分析结果展示在一个平台。
Ø强大的分析功能为决策者传送关键数据。
Ø不需编程完成复杂的EIS展示。
Ø多种图表展示形式，支持饼状图，点状图，柱状图，3D图形等
Ø支持把整个EIS展示界面导出为图片
图EIS界面
5.7数据格式极其丰富，更符合决策思维
财务分析与绩效评价系统预置多达数十种的数据展现图形、控件。
譬如仪表板、地图、饼图、柱状图、雷达图、线形图等等。
相关决策者可以选择适合自己的分析手段，大大增加了数据展现的灵活性。
丰富的数据展现手段
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