購入と Merchandising コー​​ス Online

このモジュールでは、ファッションバイヤーの責任を紹介し、その役割が売上、収益性、 brand ポジショニングと顧客満足度。バイヤーがさまざまな部門とどのように連携し、市場や販売チャネル全体で製品構成を管理するかを理解できるようになります。

• 目的と主な責任 Fashion Buying
• 日々の活動と主要な専門スキル
• とのコラボレーション merchandising金融、サプライチェーン、 marketing 小売チーム
• グローバル、ローカル、マルチの違いbrand バイヤー
• ファッションコレクションの構成：シーズン、コレクション、ドロップ、プレコレクション
• 在庫処分品、季節商品、常時販売商品
• セルイン、セルアウト、セルスルーの概要

このモジュールでは、バイヤーがビジネス目標、市場洞察、過去の実績を構造化されたものに変換する方法について説明します。 buying 計画。購買予算の策定方法、販売目標の設定方法、およびオープン・トゥ・バイ・フレームワークを使用して在庫投資を管理する方法を学びます。

• トップダウン型とボトムアップ型の計画策定アプローチ
• 財務目標と店舗および市場に関する洞察を組み合わせる
• トータルルック buying カテゴリー別 buying
• 売上、利益率、在庫目標の設定
• オープン・トゥ・バイの定義と計算式
• 利用可能な購入予算を計算する
• 実際の業績に基づいて、購入可能額を更新する。
• 過去のデータと予測に基づいて buying 決定

このモジュール focus商業的にバランスの取れた品揃えの構築と、店舗の潜在力、顧客の需要、 brand 戦略。さまざまな店舗や市場に合わせて、適切なスタイル数、数量、サイズ、製品オプションを決定する方法を学びます。

• 理想的な参考資料保管庫のためのマスターオーダーを作成する
• マスターオーダーを店舗および市場の品揃えに変換する
• 個々の店舗または店舗グループごとに注文を割り当てる
• 品揃えの幅と奥行きのバランスを取る
• 製品の選択肢、数量、サイズ範囲を定義する
• さまざまな市場に合わせてサイズ曲線を調整する
• 在庫処分品、季節商品、常時販売商品のバランスを取る
• 商品の在庫状況を店舗の収容能力と販売可能性に合わせる

このモジュールでは、製品のパフォーマンスを評価し、在庫リスクを特定し、在庫生産性を向上させるために必要な分析スキルを育成します。最も重要な情報を解釈する方法を学びます。 Fashion Buying KPIを設定し、パフォーマンスデータを商業的な行動に落とし込む。

• 在庫ライフサイクルの理解
• 在庫回転率の測定
• 販売実績と売上実績の分析
• ファネルアプローチの活用：チャネルと市場からSKUへ
• ペース： buying 主要業績評価指標（KPI）：売上高、販売台数、利益率、平均販売価格
• 販売実績、在庫カバー率、定価販売
• 売れ筋商品と売れ行きの鈍い商品を特定する
• 過剰在庫と在庫切れの管理
• 補充、在庫移動、再発注の計画

このモジュールでは、バイヤーがシーズン中にどのように業績を監視し、利益率の維持、売上の最大化、在庫過剰の削減のためにタイムリーな対策を講じるかを解説します。製品ライフサイクル全体を通して、補充、在庫移動、プロモーション、値下げを管理する方法を学びます。

• 購入者の責任 buying キャンペーン
• 日次および週次のパフォーマンス監視
• 実績と予算・予測との比較
• 店舗と市場間の在庫の再調整
• 高性能製品の補充
• 値下げのタイミングと割引率を計画する
• 値下げ率と平均割引率のモニタリング
• シーズン終了時の在庫管理
• アウトレット、販売店、その他の処分チャネルを利用する

このモジュールでは、実店舗の管理方法と eCommerce 統合された在庫エコシステムとして、チャネル間で製品を割り当てる方法、オムニチャネルフルフィルメントをサポートする方法、各市場で顧客体験を保護しながら製品の可用性を最大化する方法を学びます。

• 小売業と eCommerce
• チャネル別および店舗タイプ別の製品割り当て
• 旗艦店、中規模店、小規模店の役割を定義する
• 店舗を分散型配送拠点として活用する
• 店舗からの発送と店舗兼倉庫モデル
• 地元株を確保しつつ支援する online デマンド
• 動的な配分とシーズン中の再調整
• オムニチャネルのベストセラー商品とロングテール商品の管理
• チャネル固有の可用性およびパフォーマンスKPIの監視

このモジュールでは、人工知能がファッションバイヤーを支援し、業務効率を向上させ、意思決定を強化するための実践的な方法を探ります。AIがデータ分析、予測、補充、市場情報分析をどのように支援できるか、またデータセキュリティ要件をどのように遵守できるかを学びます。

• AIを使用して複雑な問題を分析する buying および販売データ
• レポートを要約し、商業的な洞察を特定する
• 在庫切れのない補充プロセスの自動化
• 競合他社、市場、そして新たなトレンドを監視する
• 予測と製品性能分析のサポート
• 潜在的なリスクと商業的機会を特定する
• 外部AIツール使用時の機密企業情報の保護

この実践的なモジュールでは、コースで学んだフレームワークとKPIを現実的な状況に適用することができます。 Fashion Buying シナリオに基づいた演習を通して、購買、在庫、オムニチャネル配分に関する意思決定を実践的に行い、商業的な証拠を用いてそれらの意思決定を正当化する方法を学びます。

• 利用可能な購入予算を計算する
• 割り当てる buying 異なる店舗グループ間の予算配分
• 販売実績、在庫カバー率、定価販売実績を分析する
• 商品の補充、移動、値下げ、維持のタイミングを決定する
• 行動の遅延が商業に及ぼす影響を推定する
• 実店舗間で在庫を割り当て、 eCommerce
• 残高　 online 地元顧客向けに在庫を確保した需要
• 正当化する buying データと商業目的に基づいた意思決定

Introducing Fashion Merchandising

Understanding how Fashion Merchandisers connect creative vision with commercial objectives throughout the product lifecycle

• The purpose and responsibilities of Fashion Merchandising
• Balancing creativity, market demand and financial performance
• Collaboration with design, product development, finance, buying (NAIST) と marketing チーム
• Product hierarchy: style, material, colour, size and SKU
• Fashion collection structure and seasonal terminology
• Pre-collections, main collections, carryovers, deliveries and drops
• Introduction to sell-in, sell-through and sell-out
• The collection calendar and retroplanning process

Using Data to Evaluate Collection Performance

Learning how to identify product opportunities, commercial risks and priorities through structured performance analysis

• 販売実績と売上実績の分析
• Using the analytical funnel: from market and channel to individual SKU
• Measuring sales performance in value and units
• Understanding product and category contribution to total business
• Evaluating year-on-year performance variations
• Margin and profitability analysis
• Average selling price and Units per Transaction
• Sell-through and discount-rate monitoring
• Using Excel, Power BI, Tableau and Qlik for merchandising 分析

Translating Business Objectives into a Collection Plan

Creating a structured collection brief that combines financial targets, market insights, product needs and creative direction

• The purpose and structure of the collection brief
• Defining financial and collection-size targets
• Identifying product needs and key design directions
• Creating the price architecture
• Establishing the range plan
• Measuring collection efficiency
• Understanding the 70% development-to-production efficiency target
• Managing the commercial and operational risks of over-development
• Translating analytical findings into clear product requests

Building a Balanced and Competitive Collection

Using collection structure, price positioning, trend research and benchmarking to identify market opportunities

• Creating the collection pyramid
• Balancing image products, seasonal products and carryovers
• Mapping price ranges and product functions
• Identifying product and price gaps within the collection
• Researching trends through social media, VIPs and fashion shows
• Using trend-forecasting platforms such as WGSN and Heuritech
• Collecting insights from local teams and international markets
• Benchmarking competitors by product, material and price point
• Using Retviews, LiveTrend and EDITED for market intelligence

From Product Concept to Final Sample Set

適用 merchandising strategy during product development while maintaining creative, financial and commercial alignment

• Coordinating design sketches and prototype development
• Reviewing products for design, cost and strategic alignment
• Maintaining numerical and commercial objectives during development
• Managing product changes and development reviews
• Freezing the collection for the selling campaign
• Defining the sample set
• Selecting which SKUs should be physically sampled
• Using samples for sales, marketing, photoshoots and celebrity placements
• Communicating differences between samples and final production

Preparing and Presenting the Collection

Organising the physical and digital selling environments required to communicate the collection and support buying 決定

• Reviewing sample quality, costs and margins
• Finalising prices, deliveries and product drops
• Managing last-minute product changes
• Setting up the physical showroom
• Creating looks and product combinations that support buying 決定
• Preparing the virtual showroom
• Using platforms such as JOOR, NuORDER and Hyphen
• Creating the master order and merchandising プッシュ
• Selecting products for marketing and communication activities
• Presenting the collection concept, novelties, materials and craftsmanship
• 理解 merchandising implications of fashion-show collections

Managing the Collection Across Stores and eCommerce

Coordinating the product launch and using in-season performance data to improve sales and product availability

• Monitoring sell-in results and production status
• Tracking production delays and launch timing
• Preparing product training and updated content
• Coordinating store and eCommerce 起動
• Ensuring consistent product visibility and information across channels
• Monitoring sell-through and customer-demand signals
• Combining quantitative data with qualitative market feedback
• Identifying bestsellers and underperforming products
• Recognising seasonal products with future carryover potential
• Supporting replenishment, redistribution and corrective actions

Managing the Final Stage of the Product Lifecycle

Clearing remaining inventory while protecting margins, profitability and brand ポジショニング

• Evaluating stock levels and residual customer demand
• Defining markdown strategies according to product performance
• Balancing inventory clearance with brand ポジショニング
• Managing discounts and promotional activity
• Redistributing remaining products across markets and channels
• Using outlets and stockists as alternative sales channels
• Analysing final collection performance
• Identifying lessons and insights for the next collection brief

AIを活用して改善する Merchandising 効率化

Exploring how artificial intelligence can accelerate analysis, automate recurring activities and improve market responsiveness

• Using AI to summarise complex data files
• Extracting insights from sales and product-performance information
• Supporting trend and market research
• Discovering emerging brands and competitors
• Automating product descriptions and copy corrections
• Increasing the efficiency of recurring merchandising 活動
• Using AI as a decision-support tool rather than a replacement for human judgement
• Protecting sensitive and confidential company information