Det usynlige problem i tøjindkøb
Størrelsesfordeling er en af de detaljer, der sjældent bliver diskuteret lige så meget som den samlede indkøbsstrategi, men som i praksis kan afgøre, om et indkøb bliver en god eller en dårlig forretning. To webshops kan indkøbe præcis samme samlede mængde af samme vare og ende med vidt forskellige resultater, alene fordi den ene har ramt størrelsesfordelingen rigtigt, og den anden ikke har.
Mange tøjwebshops har styr på den samlede mængde, de indkøber af en given vare, men falder på det næste spørgsmål: hvordan skal de antal fordeles ud på størrelser? Det er et problem, der ikke viser sig med det samme. Den samlede lagerværdi ser fin ud, salgstallene ser fine ud, men når man kigger nærmere efter, viser det sig, at de mest solgte størrelser er udsolgt for længst, mens der stadig ligger bunker tilbage af de størrelser, der sjældnere bliver bestilt.
Resultatet er dobbelt tab. Du mister salg på de størrelser, du løb tør for, og du binder kapital i de størrelser, der ikke bevæger sig. Løsningen hedder størrelsesfordeling, ofte kaldt en size curve, og den fortjener lige så meget opmærksomhed som den samlede indkøbsmængde.
Hvad er en størrelsesfordeling?
En størrelsesfordeling er en procentvis fordeling af, hvor stor en andel af din samlede indkøbsmængde der skal gå til hver størrelse, baseret på hvordan størrelserne historisk sælger. I stedet for at fordele en ordre på 300 stykker ligeligt over fem størrelser, fordeler du dem efter, hvordan efterspørgslen reelt ser ud.
De fleste tøjkategorier har en naturlig klokkeformet fordeling, hvor de mellemste størrelser sælger mest, og de yderste størrelser, de mindste og de største, sælger mindre. Men det varierer meget fra kategori til kategori og fra målgruppe til målgruppe, så du bør altid bygge din egen fordeling ud fra dine egne data, ikke en generel antagelse.
Sådan bygger du din egen size curve
Brug dit eget historiske salg som fundament. Kig på, hvordan tidligere ordrer af samme eller lignende varetype har solgt fordelt på størrelse. Det er den mest pålidelige kilde du har, fordi den afspejler din faktiske målgruppe.
Skel mellem produktkategorier. En t-shirt og en yderjakke kan have vidt forskellige størrelsesfordelinger, selv inden for samme webshop. Byg derfor gerne separate fordelinger for forskellige typer af produkter i stedet for én fordeling der skal dække alt.
Justér for nye trends i din kundegruppe. Hvis du oplever, at din kundebase ændrer sig, for eksempel fordi du tiltrækker en ny målgruppe via markedsføring, kan den historiske fordeling blive forældet. Hold øje med om mønsteret ændrer sig over tid.
Vær forsigtig med nye varer uden historik. Har du ingen egne data for en helt ny varetype, må du starte med en fornuftig antagelse baseret på lignende produkter, og justere hurtigt, når de første salgstal begynder at komme ind.
Konsekvensen af at ramme forkert
Rammer du forkert på størrelsesfordelingen, ser du typisk et af to mønstre. Enten sælger de populære størrelser hurtigt ud, mens resten af ordren bliver liggende, hvilket betyder du reelt kunne have solgt mere, hvis fordelingen havde været bedre. Eller også ender du med en meget skæv lagerbeholdning, hvor en stor del af din kapital sidder fast i størrelser, der kun sælger langsomt, og som til sidst må sælges med rabat for overhovedet at komme af med dem.
Begge scenarier koster penge. Det første koster tabt omsætning. Det andet koster lagerbinding og i sidste ende typisk nedsatte priser.
Regionale og målgruppespecifikke forskelle
Størrelsesfordeling er ikke universel, selv inden for samme brand. Sælger du til flere lande, kan det være værd at undersøge, om fordelingen ser forskellig ud fra marked til marked. Målgrupper kan have forskellige gennemsnitsstørrelser, og hvad der er en velfungerende fordeling i ét land, kan give en skæv lagerbeholdning i et andet, hvis den kopieres direkte over.
Det samme gælder, hvis du sælger til flere forskellige aldersgrupper eller stilkategorier under samme webshop. En kollektion rettet mod en yngre målgruppe kan have en anden naturlig fordeling end en kollektion rettet mod en ældre eller bredere kundegruppe. Jo mere finmasket du kan gøre din opdeling, jo mere præcist rammer du med din indkøbsfordeling.
Hvad kan dit lager fortælle dig undervejs?
Har du varerne liggende hos en ekstern lagerpartner, har du typisk adgang til opdaterede tal for, hvilke størrelser der bevæger sig hurtigst, mens sæsonen kører. Den slags løbende indblik er langt mere værdifuldt end kun at kigge på tallene efter sæsonen er slut, fordi det giver dig en chance for at reagere, mens der stadig er tid til en efterbestilling eller en kampagne, der kan flytte de langsomme størrelser.
Følg op og justér løbende
Størrelsesfordeling er ikke en engangsøvelse, du laver ved indkøbet og glemmer. Følg med i, hvordan de enkelte størrelser rent faktisk sælger, mens sæsonen skrider frem. Sælger en bestemt størrelse hurtigere end forventet, kan det være værd at undersøge, om der er mulighed for en efterbestilling af netop den størrelse, hvis leadtiden tillader det.
Over tid bygger du et stadig mere præcist billede af, hvordan netop din kundegruppe fordeler sig på størrelser. Det er en investering i data, der betaler sig igen og igen, fordi størrelsesfordeling er et tilbagevendende problem ved hvert eneste indkøb, ikke noget du løser én gang for alle.
