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来自:互联网探索

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楼主

2013-03-27 1176 0

网络需求分析例二:UFO的预售定需求

  
  UFO是上海迈众服饰旗下的时装女鞋品牌,诞生于2009年1月。仅仅用了8个月,它就从淘宝2.4万家女鞋店中脱颖而出,成为淘宝第一大女鞋品牌,日均访问人次68万。如今,在淘宝100万款在线销售的女鞋中,UFO占据了TOP 50的全部名额。
  迈众创始人闫丹是中国VC界的老兵,曾是8848的最大股东。与麦包包一样,UFO也拥有强大的IT系统和数据分析、挖掘能力,对全球大牌女鞋的销售进行监控和分析,发现潜在目标后在海外买下样品快递回中国,然后在国内进行体验、修改和设计,并把设计出的样板照片上传至淘宝,供消费者选择,看在国内市场是否卖得动。
  值得一提的是,闫丹还设计了一个新颖的预售模式。新鞋照片上传后有30天的预售期,价格随时间依次递增。比如一双鞋预售价是300元,最初标价只有100元,每卖出100双加10元,一直到第15天才吊牌价(正式价格)出售——这15天厂商什么都没做,直到收集够需求后再向工厂下单,开始大规模生产、发货。UFO向工厂下单的最低门槛是1000双。
  精确的需求,让UFO节省了大量物流、库存、营销成本,资金周转率也达到了惊人的每月9次。但这种模式也有很明显的缺点:预售凑不够1000双怎么办?预售只有区区几十双时怎么办?不过,这种营销模式确实有很大的商业想象空间。

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