爱华网在确定一个店铺陈列新品的SKU数后，是否订货数就是陈列SKU数？答案是否定的，因为一季商品投放波段并非只有一波，而是有许多波，需要将每个波段进行科学合理的分解，例如表4.6为某品牌某地的商品投放波段的计划性分解，通常第一波商品投放SKU数较多，保证店铺在换季阶段具有良好的新品展示效果，同时注意季初第一波商品一般是铺款不铺量，季中第二、三波商品总体数量较大，季末第四波商品属于季末上货波段，通常SKU数不多。表4.6 SKU上货波段的计划性分解波段 内衣 外套 配件 裤子 鞋品 合计D1 12 20 8 10 50D2 15 6 21D3 10 20 2 7 39D4 10 10小计 22 65 6 10 17 120 表4.6是计算商品铺货SKU的一般性计算方法，如果有些连锁零售店铺管理非常规范，基本每月每周都能进行货品翻新，翻新频率非常高，则可以采用如下公式进行计算： 新品SKU数8197;=8197;铺场陈列SKU数×新品占比 每月到货SKU数8197;=8197;新品SKU数×月翻新度 每季采购SKU数8197;=8197;每月到货SKU数×订货周期 =8197;陈列SKU数×新品占比×月翻新度×订货周期 注意：订货周期为多少个月。月翻新度的计算公式如下： 月翻新度=1/周转月数×100% 案 例 一般经典男装及鞋品通常商品一个周转周期是3个月，而快销女装通常商品一个周转周期是两个月，分别计算其翻新度。 经典男装：翻新度=1/3×100%=33.3% 快销女装：翻新度=1/2×100%=50% 当然，以上商品的翻新度仅仅是理论推算，实际还要结合市场趋势、产品开发、当地市场、品牌属性及顾客需求等综合经验方可确定。 案 例 比如某个店铺100m2，陈列SKU数为200个，其中新品占比为80%，商品每月翻新40%，一个订货周期是3个月，则订货SKU数可以计算如下： 新品SKU数8197;=8197;200×80%=160 每月到货SKU数=160×40%=64 每季采购SKU数=64×3=192 由此可以看到，该店铺虽然新品陈列SKU数仅仅为160个，但采购总体SKU数则达到192个。 案 例 表4.7为某综合品类品牌的各个系列翻新度及订货结构SKU规划范例，其中服装一年四季订货会，每个订货周期为3个月，而鞋品、皮具一年两季订货会，每个订货周期为6个月，大家可以先根据前提自己学习计算一下。表4.7 综合品类系列翻新度及订货结构SKU规划品类 总SKU数 新品占比/% 新品SKU数 月翻新度/% 订货
周期/月 订货SKU数鞋品 100 80 ？ 30 6 ？上衣 200 90 ？ 50 3 ？裤子 50 70 ？ 40 3 ？皮具 50 60 ？ 20 6 ？ 根据其中的总SKU数及新品占比计算出新品SKU数，而后据此再结合翻新度、订货周期计算总的SKU数。 以鞋品为例： 新品SKU数=总SKU数×新品占比=100×80%=80 订货SKU数=新品SKU数×月翻新度×订货周期 =80×30%×6=144 即该鞋品在半年订货周期中合计采购144个SKU，月均到货SKU数为24个。 以此类推可以得出如表4.8中几个品类的SKU数。表4.8 多品类SKU数品类 总SKU数 新品占比/% 新品SKU数 月翻新度/% 订货周期/月 订货SKU数鞋品 100 80 80 30 6 144上衣 200 90 180 50 3 270裤子 50 70 35 40 3 42皮具 50 60 30 20 6 36 如果在订货过程中没有考虑老品占比，则往往会导致公司新品到货后，老品尚未消化完，结果店铺SKU太多，没有空间陈列的情况。 例如，笔者在服务客户时就发现，某客户店铺高架10组，中岛4组，按照14组订货，但实际销售中，4个中岛仅放置老货，而只有10组高架销售正常新品，结果订货SKU偏多，导致店铺货品陈列挤压，缺乏视觉陈列效果。 所以店铺陈列时SKU数的多少与店铺面积、翻新频率直接关联，即我们常说的“大店多而全，小店少而精”，同时在投放上要结合品牌各地的实际需求。
