这两年，大师兄在接触了大量零售业务分析人员后，发现大家在做分析时，分析往往会走向关键的下一步：“人货匹配”。
今天我们就以服饰行业为对象举个例子。除了常规的门店经营之外，“人”与“货”之间的匹配关系也是帮助服饰企业进行经营预测的核心之一，基于此，可以衍生出三个核心的分析场景。
确定目标客群后定位对应货品 各类服饰品牌在不同的阶段都会有其期望发力的主要客群，例如考虑到3月份的38妇女节，为了完成订货会的前期分析，总部商品运营会要提前半年完成市场的营销预测。
这就需要商品运营会的业务人员根据确定的目标人群，去找对应的货品群。而此时，业务人员通常会根据企业对于会员的客户分层去寻找历史对应的关系。以上图为例，业务会基于自己的诉求，了解“在我品牌下消费过的女性消费者，其整体的消费水平和偏好如何？”。这里简单举例用以指导业务决策的逻辑。从上方看板界面，可以看到当前条件下，“签单额最高的产品价格带在600-700的区间，且更偏爱黑白色，且主要的消费都在运动鞋上”。别小看这个逻辑，因为它可以帮助一家门店的运营者快速定位客群更喜爱的产品特征区间，进而实现根据“人”去找“货”，而不是拍脑袋做决策。在设计会员的营销计划以及在对产品进行销售预测时，往往会员管理部的人员和商品设计研发部门会基于未来订货会的基本信息去设计对应商品预期的消费客群是哪些，进而设计针对性的标签和市场营销计划。例如，以上方看板为例，当我预设明年期望投放市场的商品是一套面向女士的跑步系列的运动鞋服产品，那么我们可以从看板中发现其主要的客群集中在：“25-40岁的消费人群，且消费能力最高可达600的客单价，且主要来源渠道是微信小程序的入口”，这样我们就可以获得一个相对明确的预期客群画像。基于这个能力，我们一方面可以设计出对应的营销计划以及商品系列更为合适的品牌口号，同时我们可以了解到更应该铺展的渠道客群是来自微信，那么如此加大营销投入，在理论上可以获得更高的销售收入，而不是拍脑袋做决策。当我们对商品的设计与营销有了预期设计，同时我们预设了这批商品预期的客群特点后，商品运营部往往会基于这个逻辑去寻找测算未来的可能市场空间，而这之中的测算逻辑就来自历史的销售情况。例如上图，商品运营部会基于500元及以下商品价格及各类运动的SKC去进行商品系列的设计和打样。而产品预期的客户是面向主要由微信小程序渠道进入的男性消费会员，那么基于这两个逻辑，我们可以找到“人货匹配”后的历史生产的商品系列。通过这个逻辑，我们可以获得此商品系列中的商品组成有哪些，进而获得其TOP5商品群的总体营销情况，这样我们可以从销量和销售额两个角度测算出该类商品预期的消费空间上限，即我们可以判断“人货匹配”后的商品市场空间。点击下方图片即可在PC体验，路径：目录>行业场景应用>零售电商>人货场匹配。 
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