購入と Merchandising コー​​ス Online

このモジュールでは、ファッションバイヤーの責任を紹介し、その役割が売上、収益性、 brand ポジショニングと顧客満足度。バイヤーがさまざまな部門とどのように連携し、市場や販売チャネル全体で製品構成を管理するかを理解できるようになります。

• 目的と主な責任 Fashion Buying
• 日々の活動と主要な専門スキル
• とのコラボレーション merchandising金融、サプライチェーン、 marketing 小売チーム
• グローバル、ローカル、マルチの違いbrand バイヤー
• ファッションコレクションの構成：シーズン、コレクション、ドロップ、プレコレクション
• 在庫処分品、季節商品、常時販売商品
• セルイン、セルアウト、セルスルーの概要

このモジュールでは、バイヤーがビジネス目標、市場洞察、過去の実績を構造化されたものに変換する方法について説明します。 buying 計画。購買予算の策定方法、販売目標の設定方法、およびオープン・トゥ・バイ・フレームワークを使用して在庫投資を管理する方法を学びます。

• トップダウン型とボトムアップ型の計画策定アプローチ
• 財務目標と店舗および市場に関する洞察を組み合わせる
• トータルルック buying カテゴリー別 buying
• 売上、利益率、在庫目標の設定
• オープン・トゥ・バイの定義と計算式
• 利用可能な購入予算を計算する
• 実際の業績に基づいて、購入可能額を更新する。
• 過去のデータと予測に基づいて buying 決定

このモジュール focus商業的にバランスの取れた品揃えの構築と、店舗の潜在力、顧客の需要、 brand 戦略。さまざまな店舗や市場に合わせて、適切なスタイル数、数量、サイズ、製品オプションを決定する方法を学びます。

• 理想的な参考資料保管庫のためのマスターオーダーを作成する
• マスターオーダーを店舗および市場の品揃えに変換する
• 個々の店舗または店舗グループごとに注文を割り当てる
• 品揃えの幅と奥行きのバランスを取る
• 製品の選択肢、数量、サイズ範囲を定義する
• さまざまな市場に合わせてサイズ曲線を調整する
• 在庫処分品、季節商品、常時販売商品のバランスを取る
• 商品の在庫状況を店舗の収容能力と販売可能性に合わせる

このモジュールでは、製品のパフォーマンスを評価し、在庫リスクを特定し、在庫生産性を向上させるために必要な分析スキルを育成します。最も重要な情報を解釈する方法を学びます。 Fashion Buying KPIを設定し、パフォーマンスデータを商業的な行動に落とし込む。

• 在庫ライフサイクルの理解
• 在庫回転率の測定
• 販売実績と売上実績の分析
• ファネルアプローチの活用：チャネルと市場からSKUへ
• ペース： buying 主要業績評価指標（KPI）：売上高、販売台数、利益率、平均販売価格
• 販売実績、在庫カバー率、定価販売
• 売れ筋商品と売れ行きの鈍い商品を特定する
• 過剰在庫と在庫切れの管理
• 補充、在庫移動、再発注の計画

このモジュールでは、バイヤーがシーズン中にどのように業績を監視し、利益率の維持、売上の最大化、在庫過剰の削減のためにタイムリーな対策を講じるかを解説します。製品ライフサイクル全体を通して、補充、在庫移動、プロモーション、値下げを管理する方法を学びます。

• 購入者の責任 buying キャンペーン
• 日次および週次のパフォーマンス監視
• 実績と予算・予測との比較
• 店舗と市場間の在庫の再調整
• 高性能製品の補充
• 値下げのタイミングと割引率を計画する
• 値下げ率と平均割引率のモニタリング
• シーズン終了時の在庫管理
• アウトレット、販売店、その他の処分チャネルを利用する

このモジュールでは、実店舗の管理方法と eCommerce 統合された在庫エコシステムとして、チャネル間で製品を割り当てる方法、オムニチャネルフルフィルメントをサポートする方法、各市場で顧客体験を保護しながら製品の可用性を最大化する方法を学びます。

• 小売業と eCommerce
• チャネル別および店舗タイプ別の製品割り当て
• 旗艦店、中規模店、小規模店の役割を定義する
• 店舗を分散型配送拠点として活用する
• 店舗からの発送と店舗兼倉庫モデル
• 地元株を確保しつつ支援する online デマンド
• 動的な配分とシーズン中の再調整
• オムニチャネルのベストセラー商品とロングテール商品の管理
• チャネル固有の可用性およびパフォーマンスKPIの監視

このモジュールでは、人工知能がファッションバイヤーを支援し、業務効率を向上させ、意思決定を強化するための実践的な方法を探ります。AIがデータ分析、予測、補充、市場情報分析をどのように支援できるか、またデータセキュリティ要件をどのように遵守できるかを学びます。

• AIを使用して複雑な問題を分析する buying および販売データ
• レポートを要約し、商業的な洞察を特定する
• 在庫切れのない補充プロセスの自動化
• 競合他社、市場、そして新たなトレンドを監視する
• 予測と製品性能分析のサポート
• 潜在的なリスクと商業的機会を特定する
• 外部AIツール使用時の機密企業情報の保護

この実践的なモジュールでは、コースで学んだフレームワークとKPIを現実的な状況に適用することができます。 Fashion Buying シナリオに基づいた演習を通して、購買、在庫、オムニチャネル配分に関する意思決定を実践的に行い、商業的な証拠を用いてそれらの意思決定を正当化する方法を学びます。

• 利用可能な購入予算を計算する
• 割り当てる buying 異なる店舗グループ間の予算配分
• 販売実績、在庫カバー率、定価販売実績を分析する
• 商品の補充、移動、値下げ、維持のタイミングを決定する
• 行動の遅延が商業に及ぼす影響を推定する
• 実店舗間で在庫を割り当て、 eCommerce
• 残高　 online 地元顧客向けに在庫を確保した需要
• 正当化する buying データと商業目的に基づいた意思決定

ファッションの紹介 Merchandising

ファッションマーチャンダイザーが製品ライフサイクル全体を通してクリエイティブビジョンと商業目標をどのように結びつけているかを理解する

• ファッションの目的と責任 Merchandising
• 創造性、市場需要、財務実績のバランスを取る
• デザイン、製品開発、財務との連携、 buying (NAIST) と marketing チーム
• 製品階層：スタイル、素材、色、サイズ、SKU
• ファッションコレクションの構成と季節ごとの用語
• 事前集荷、本番集荷、繰り越し、配達、ドロップ
• セルイン、セルスルー、セルアウトの概要
• 収集カレンダーと遡及計画プロセス

データを用いた収集パフォーマンスの評価

構造化されたパフォーマンス分析を通じて、製品の機会、商業リスク、優先事項を特定する方法を学ぶ

• 販売実績と売上実績の分析
• 分析ファネルの活用：市場とチャネルから個々のSKUへ
• 売上高と販売数量で販売実績を測定する
• 製品およびカテゴリーが事業全体にどれだけ貢献しているかを理解する
• 前年比の業績変動を評価する
• 利益率と収益性分析
• 平均販売価格と取引あたりの販売数量
• 販売率と割引率のモニタリング
• Excel、Power BI、Tableau、Qlikを使用して merchandising 分析

ビジネス目標を収集計画に落とし込む

財務目標、市場動向、製品ニーズ、クリエイティブディレクションを組み合わせた、体系的なコレクション概要を作成する。

• コレクション概要の目的と構成
• 財務目標とコレクション規模の目標を設定する
• 製品ニーズと主要な設計方向性を特定する
• 価格体系の構築
• 範囲計画の策定
• 収集効率の測定
• 開発から生産までの効率目標70%を理解する
• 過剰開発に伴う商業的および運営上のリスクの管理
• 分析結果を明確な製品要望に変換する

バランスの取れた競争力のあるコレクションを構築する

コレクション構成、価格設定、トレンド調査、ベンチマークを活用して市場機会を特定する

• コレクションピラミッドの作成
• イメージ商品、季節商品、継続販売商品のバランスを取る
• 価格帯と製品機能のマッピング
• コレクション内の製品と価格のギャップを特定する
• ソーシャルメディア、VIP、ファッションショーを通じてトレンドを調査する
• WGSNやHeuritechなどのトレンド予測プラットフォームを利用する
• 現地チームと国際市場からの知見を収集する
• 製品、素材、価格帯による競合他社のベンチマーク
• 市場情報収集のためにRetviews、LiveTrend、EDITEDを活用する

製品コンセプトから最終サンプルセットまで

適用 merchandising 製品開発中の戦略を策定しつつ、創造性、財務、商業的な整合性を維持する

• デザインスケッチとプロトタイプ開発の調整
• 製品のデザイン、コスト、戦略的な整合性をレビューする
• 開発期間中、数値目標と商業目標を維持する
• 製品変更と開発レビューの管理
• 販売キャンペーンのためにコレクションを凍結する
• サンプルセットの定義
• 物理的にサンプリングするSKUを選択する
• 販売にサンプルを使用する、 marketing写真撮影や有名人の起用
• サンプルと最終製品の違いを伝える

コレクションの準備と提示

コレクションとサポートを伝えるために必要な物理的およびデジタル販売環境を整備する buying 決定

• サンプル品質、コスト、利益率の見直し
• 価格、配送、製品出荷の最終決定
• 直前の製品変更への対応
• 実店舗型ショールームの設置
• ルックや製品の組み合わせを創造し、 buying 決定
• バーチャルショールームの準備
• JOOR、NuORDER、Hyphenなどのプラットフォームを使用する
• マスターオーダーを作成し、 merchandising プッシュ
• 製品の選択 marketing およびコミュニケーション活動
• コレクションのコンセプト、新製品、素材、そして職人技をご紹介します。
• 理解 merchandising ファッションショーコレクションが持つ意味

店舗間でコレクションを管理し、 eCommerce

製品発売の調整と、シーズン中のパフォーマンスデータを利用した売上と製品供給状況の改善

• 販売実績と生産状況のモニタリング
• 生産遅延と発売時期の追跡
• 製品トレーニングと最新コンテンツの準備
• 店舗の調整と eCommerce 起動
• チャネル全体で一貫した製品の可視性と情報を確保する
• 販売実績と顧客需要シグナルのモニタリング
• 定量的データと定性的な市場フィードバックを組み合わせる
• 売れ筋商品と売れ行きの悪い商品を特定する
• 将来的に継続販売の可能性のある季節商品を認識する
• 補充、再配分、是正措置の支援

製品ライフサイクルの最終段階の管理

マージン、収益性、そして brand ポジショニング

• 在庫レベルと残存顧客需要の評価
• 製品のパフォーマンスに応じて値下げ戦略を定義する
• 在庫処分と brand ポジショニング
• 割引や販促活動の管理
• 残りの製品を市場や販売チャネルに再分配する
• 販売店や卸売業者を代替販売チャネルとして活用する
• 最終収集パフォーマンスの分析
• 次回のコレクション概要のための教訓と洞察を特定する

AIを活用して改善する Merchandising 効率化

人工知能が分析を加速させ、反復作業を自動化し、市場への対応力を向上させる方法を探る

• AIを使用して複雑なデータファイルを要約する
• 売上および製品パフォーマンス情報から洞察を抽出する
• トレンドと市場調査のサポート
• 新たな発見 brand競合他社
• 商品説明とコピー修正の自動化
• 繰り返しの効率を高める merchandising 活動
• AIを人間の判断の代替手段としてではなく、意思決定支援ツールとして活用する
• 機密性の高い企業情報の保護