如何以销量产，缓解库存压力？不妨试试鲜桥移动订单管理系统(生产订单管理系统,关键词优化)

目前，中国服装企业面临最大的问题就是产能过剩，库存积压。不夸张地讲，即便现在服装企业一件衣服都不生产，在未来13-15年里边，光卖库存就够了。而产能严重过剩，最终导致的结果就是业绩下滑，企业濒临淘汰。

之所以出现产能过剩、库存积压的问题，一方面是企业的价值链上下端未能实现共赢。企业发展过程中，品牌商自身盈利水平得到充分保证，但市场销售终端受房租、员工工资上涨、企业生产成本上升等因素影响，在总体供给数量没有增加的情况下，总获利水平不断下滑，企业增速放缓，严重影响企业持续获利能力；

另一方面是企业不能真正了解消费需求。传统企业长期以来推行“订货制”模式，预测市场需求，而不是客户真正需求，对客户的了解和满足没有形成有效机制，无法做到以销量产，以市场为导向，营销模式无法满足市场需求。

而后者又是由制造商在供应链环节中的位置所决定的。作为服装供应链的发起方，服装生产制造商根据市场需求开始生产，但是在整个销售过程中，生产商却是接收市场信息最为滞后的一方。很多服装生产企业往往只能通过周期性的库存盘点才能判断出消费者对该服装的受欢迎程度，从而调整生产计划，这不免会出现纰漏，从而产生不必要的积压库存。

而另一个问题是服装生产制造商不得不面对互联网大潮下销售渠道的剧烈变革，传统的多级分销已经被打破。制造商们直接面对多样化的零售商，他们可能是合作多年的分销伙伴，也可能是方兴未艾的微商、淘宝店主，也可能是自己企业新开的京东商铺，天猫旗舰店。有时他们是“多波段、快速补货”的期货交易，有时他们是“小批量、短交期”的现货交易。如果不能准确把握各种渠道的订货规律，就容易让简单的订货问题变得复杂，漏单、错单在所难免。

在这样的大背景下，传统服装企业还能遇见“互联网+”的风口，还能找到转型出路吗？

再低迷的股票也有翻盘的时候。在这个消费者主导的时代，传统服装企业要“咸鱼翻身”，迎来发展第二春，需做到知彼知己，对症“下药”，这就要求企业需要对下游客户的各种消费数据了如指掌，以及基于大数据转变营销策略和方法。那么，客户浏览过什么商品，又购买了哪些？哪个区域的客户更加活跃，采购数量更高、哪个时间区段客户下单更多等等，诸如这些细而全的数据，企业又该从何获得？

问题和解决问题的方法总是会同时产生。作为国内领先的移动订单管理系统鲜桥，以订单为核心切入业务流程的基本产品格局，打通了从渠道订单管控到企业内部进销存管理的延伸，通过引入大数据，帮助企业更好的进行业务的决策和实现采购、库存、销售、财务的业务全流程管控。

在鲜桥移动订单管理系统众多产品功能中，“报表”模块以简单清晰的图表为载体，对企业一段时间内的订单数、订单金额、订单区域分布、商品销售情况以及客单价等业务数据进行精准统计。企业用户只需一部手机，便可随时随地掌握以上信息了。在企业运营中，这些数据起到了举足轻重的作用：

帮助企业更加了解用户

“报表”将企业、客户和产品等数据进行有机串联，对下游客户的产品偏好，客户的关系偏好进行个性化定位，企业可基于数据进行相关性分析，对客户对待产品的态度，进行挖掘和洞察，准确发现并解读客户对产品诸多需求和下单特征，为企业生产出客户驱动型的产品，提供客户导向性的服务提供数据支持。

为企业营销“出谋划策”

过去企业要做市场预测时，大多需要依靠自身资源、公共关系和以往的案例来进行分析和判断，得出的结论也往往比较模糊。借助“报表”，对数据进行相关性分析，根据不同类别的产品、不同区域/级别客户之间的交叉、重合情况，企业的运营方向将会变得更加直观和容易识别，从而在产品推广、区位选择、战略规划方面也将做到更有把握地面对。

方便企业更好规划生产

“报表”通过集约业务数据，方便企业更好对数据进行综合分析，从而挖掘出传统数据中无法得知的价值组合方式，并对组合产生的细节问题，规划相关性的、一对一的解决方案。如此一来，不仅让企业得以预判未来，实现“未雨绸缪”，同时也大大降低了企业经营风险，帮助企业在生产或服务尚未展开之前就给出相关确定性答案，让生产和服务做到有的放矢。

消费需求的个性化，要求传统制造业突破现有生产方式与制造模式，对消费需求所产生的海量数据与信息进行大数据处理与挖掘。同时，在进行这些非标准化产品生产过程中，产生的生产信息与数据也是大量的，需要及时收集、处理和分析，以反过来指导生产。

这些“信息”与“物理”世界彼此交互与融合所产生的大数据在鲜桥订单管理系统上实现传递、分析、判断、决策、调整、控制并继续指导智能生产，这是对企业研发、生产、运营、营销和管理方式的创新，而这些创新，给企业带来了更快的速度、更高的效率和更敏锐的洞察力。