某日回家，进到楼下水果店买点水果，熟识的店主热情的跟我说，草莓这会降价一半，我看草莓卖相还很是不错，亦并没有对特价的热爱，问为何降价， 店主答曰，明天要下雨，买的人少，草莓卖不出去会坏的快，赶紧卖掉。感叹于店主的快速反应决策且满意于草莓的性价比，遂提了些回家。
事后回想，卖草莓的水果店，与服装终端的运营，有着诸多的相似。两相印证之下，便触发了一些的思考。
水果与服装类似，有极强的季节性概念，也有着明显的生命周期，大的角度上来看，服装商品的在每个季节的上市导入、销售成长、成熟、衰退各个生命周期组成部 分，在许多水果每一季的运作中都会出现差不多的阶段。相较于大的层面，细节上也有许多的相似性，譬如草莓这种水果，易坏，很可能顾客挑选时捏了两下，过会 就会坏掉了，所以它极其讲究新鲜度。一批水果到了，刚摆上架的时候是价格最高的，当然，也是利润最大的时候，销售期间价格会逐步下调，如果在店里放了一两 天如果还没有卖完，那就只能整理整理放到特价处理，其原来摆放的位置又放上新到的一批。服装商品的运作更为复杂，但其上市、调价与促销、清货等阶段，与草 莓何其相似。
除了季节性与运作过程的相似之外，草莓大叔的决策，亦是让人惊讶的。通过天气预报等方式，预知到天气在较短的将来，存在不利的变化——下雨，而且结合过往 经验，可以推测会发生销售下降、商品滞销、积压“库存”、然后坏掉、造成亏损，针对这个风险状况，果断采取决策，提前降价促销，把草莓卖掉。这其中，基于 几个关键点，映射过来到服装企业商品运作，以及基于分析建设情景预警，风险管控等方面， 可以有一定的借鉴意义，融入行业和企业的业务需求以及运作模式等方面特征，优化完善企业的商品数据分析体系，提高反应速度和准确度。
第一个是数据的准备，数据的具备，从时间角度进行区分，有三个方面，分别是，过往历史数据、当前数据、未来数据。在此例中，过往销售的消化及库存数据，可 以做出一些经验化的总结，当前的销售状况以及库存数据，用于监控和分析，譬如在有天气预警情况下，当前草莓库存已经极少，自然就无忧了，如果还有多，就尽 快采取措施，未来的数据，诸如天气数据等等，事实上，其他未来数据暂时采集不到太多，很多时候，企业发现问题和分析问题会基于历史数据和当前的数据，再可 以结合一些企业外部的数据。
第二个是数据的分析，基于过往数据，发现在此情况下，会有积压进而导致亏损的风险，需要采取行动。在服装企业商品运作中，类似的，通过售罄率指标进行监 控，以同季同上市周期后的售罄率、以及企业为自身提炼设定的理想售罄率水平等作为参考标准预示可能存在的风险，以售罄率偏低的可能库存积压的风险为例，基 于数据，再进行人工的判断，检验陈列、主推等方面因素，做出可以执行的行动决策。
第三个是行动，在例中为草莓降价，在企业里则可能会依据导致风险的不同因素，做各种操作，譬如做主推，重点陈列，做搭配销售，做折扣促销等等 。回到草莓大叔的场景，事实上，下雨天对其他水果的销售也有影响，但是就草莓这个品类做了降价促销，服装亦是这样，促销活动不是一刀切，而是根据时节和品 类调整促销力度，款量不太大的时候，还可以精细化到逐款的分析以确定折扣策略。更进一步的，同样是草莓，大叔还可以根据到店日期，以及在店铺里的“库 龄”，还有预计可销售周期，对不同批次草莓进行不同的促销粒度。还有，大叔还可以对不同的人来进行促销划分，譬如碰着脸熟的贡献大的老顾客，和一般的顾 客，暗暗地在力度上来点小差距，这是不是不同VIP等级的不同待遇呢？凡此种种诸多方面，是不是很多都可以跟服装企业的商品零售运作印证上来呢。
