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广州至苏州冷冻货运专线 保鲜物流 承诺守信

更新时间
2024-12-09 08:00:00
价格
420元 / 吨
广东冷链物流
冷冻产品
广东冷冻运输
冷藏产品
广东冷藏货运
食品冷链
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联系人
宋江
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详细介绍
品牌
踏信冷链物流
服务类型
道路货物运输(不含危险货物)(依法须经批准的项目,经相关部门批准后方可开展经营活动,具体经营项目以审

 广州至苏州冷冻货运专线 保鲜物流 承诺守信

广东踏信冷链物流有限公司与物流有限公司是一家集普货,冷藏冷冻的物流公司,是一家从事跨省市公路货物运输和仓储的服务性企业。公司实力雄厚,拥有多年的营运经验。公司在仓储部现拥有5000平方米仓库,冷藏冷冻仓库1000平方,仓储能力达5000余吨。设有多个和储运网点,自备货运车辆30余辆(5T-30T),网络合同车100辆,另有多辆危险品车辆,备有市区通行证可随时为您提供市内短驳,零担快运业务,设有标准市内仓库备有各类铲车等装卸设备。

零售企业品类分析执行




零售业线下消费受环境影响明显 ,近3年线下零售额波动显著• 疫情推动新零售业务持续发展,网上零售额保持10%以上的增速,由品类分析出发,规划全渠道运营是零售企业的关键课题。


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中国消费者在非必需品的消费上变得更为保守,偶然性消费变得更少• 越来越多消费者在近三年减少非必需品的支出,例如服装,电子产品。零售企业需要精细的品类分析,洞悉市场变化。


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大中型超市品类结构更为复杂,精益的品类分析可以帮助企业聚焦活跃SKU,从而提高单品贡献,提升企业盈利能力• 电商不受门店货架制约,普遍SKU数量较其他业态更多。


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大中型超市多采用较为集中的仓储物流网络,仓储物流成本占比低;社区便利店与专卖店更为关注周边客群的需求多样性,供应网络相对复杂;电商服务覆盖的区域更为广泛,仓储物流成本高• 品类分析的企业在各业态均能有效降低仓储物流成本


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零售企业通过精细化品类分析有针对的提升主要品类商品的周转天数,可显著提高供应链资金效率,为企业经营提供保障


食品饮料,非食品,冷冻因商品范围广泛可通过品类分析聚焦目标客群需求,提升库存周转• 生鲜因商品对保鲜要求高,零售企业在日常运营中会更为关注,品类分析提升效果不显著


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大中型超市品类更为复杂,制定明确的品类规划为企业提升库存周转的效果更为显著• 经营不同品类的电商企业库存周转天数差异大(3~30天),分析中选取同类企业进行比较。图片为应对复杂多变的消费者需求及市场变化,零售企业需要通过定期优化商品组合以实现提升运营效率,达成SKU规划设定的管理目标。在商品组合策略管理中关键要素考量不全及关键部门参与不足,直接制约零售企业商品组合策略的目标实现及选品方案的多样性。零售企业在选品及商品下架时缺少战略目标、供应稳定及财务指标的有效指引及商品组合完整性的整体考量,将无法形成品类分析的有效闭环。
零售企业可以通过自有品牌提高消费者粘性,提升盈利能力,但目前多数业态的自有品牌占比不高且在构建过程中的缺少财务指标考量;在零售行业中商品定价可影响消费者购买决策,零售企业需通过价格管理体系的构建及定期跟踪,确保定价合理;周期性的全面考核是及时掌握品类分析效果的必要条件,目前零售企业能够依照自身特点设定固定的考核周期,但考核的全面性有待提升;零售企业可通过品类分析解码中长期战略,协同营销策略及日常运营落地实施,实现经营目标的达成;由品类分析的视角关注库存及成本的协同能提升阶段现金流,零售企业应更多关注完美订单及响应效率,打造与品类相协调的柔性供应体系;为应对疫情的环境不确定性,零售企业应依照品类分析结合自身特性设定库存管理模式,避免因粗暴标准化而造成的高缺货率。


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为应对复杂多变的消费者需求及市场变化,零售企业需要通过定期优化商品组合以实现提升运营效率,达成SKU规划设定的管理目标。半数以上的企业已经意识到精简品类及SKU在长期战略发展的重要性,品类繁多导致管理效率低下,库存成本居高,活跃SKU占比明显低于其他企业• 提高商品组合优化频率将直接影响企业SKU数量规划落地,帮助企业更快应对市场变化


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零售企业品类分析数字化支持





周期性的全面考核是及时掌握品类分析效果的必要条件,目前零售企业能够依照自身特点设定固定的考核周期,但考核的全面性有待提升。


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更多的企业在品类考核时关注简单的财务指标,如销售(销售额、坪效/米效果)及利润贡献(毛利增长及毛利率)• 缺少与消费者相关(客单价、复购率等),自有品牌(毛利率,占比等)等指标的关联,企业将无法制定行之有效的品类改善措施


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品类的复杂程度及企业关注要素直接决定考核频率,半数以上的企业依照市场趋势为各品类设定不同的考核频率,提升运营效率应对市场变化。• 仅有部分专卖店及社区便利利店因SKU数量不多,能够做到在选品时进行全品类考核目前零售行业严重缺乏的品类系统,内部数据可获得性差,外部市场数据与内部数据匹配性低,导致可用于品类分析的数据极少;因缺乏系统,且数据完整性低直接导致零售企业品类分析在整体数据分析中占比低,数字分析的应用方向仍未突破传统观念;品类分析不仅仅需要自上而下的管理贯通,还需要能与业务和管理相匹配的数字化支持才能承载管理需求、从海量数据中探寻其背后的真正价值;的品类分析工具其价值会随着品类分析水平的提升而放大,不仅仅体现在人力和规范,为企业的战略执行、决策制定提供强有力的支撑。



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