存货数据分析可以分析哪些方面?一篇文章带你快速了解！——九数云
库存作为企业经营的重要组成部分，对于企业的健康发展有着重要意义，今天，九数云将带你深入了解存货数据的分析！
存货是库存分析的重要组成部分，影响着库存的平稳与安全，下面让我们一起看看存货数据分析可以分析哪些方面吧！
存货数据分析：7大核心指标
整体目标：将库存结构优化到最优，并且售罄率和周转天数等指标都控制在合理的范围内。
- 库存周转天数DOH = 出库数量 /（（期初库存 + 期末库存）/2）= 销售数量 /（（期初库存 + 期末库存）/2）
审视过去财务角度审视库存的安全性
- 库存天期DOS = 期末库存金额 / (某一个销售期的销售金额 / 销售期天数) = 期末库存金额 / 某一周期的日平均销售金额
探究未来，有效衡量库存滚动变化的量化标准，也是用来衡量库存可持续销售时间的追踪指标，判断是否有缺货风险
- 售罄率 = 某段时间内的销售数量 / (期初库存数量 + 期间进货数量)
---期货订货的品类需要看这个指标 可以随时补货的快销品不需看这个指标(注意计算售罄率的时间以及相应口径)
- 货龄：商品的年龄
- 折扣率 = 商品实销金额 / 商品吊牌价
- 动销率 = 某段周期内有销售的SKU数 / (期初有库存的商品SKU数 + 期中新进商品SKU数)
- 缺货率 = 某一周期内有缺货记录的商品数 / (期初有库存的商品SKU数 + 期中新进商品SKU数)
存货数据分析：6大方法：
文末附库存数据分析全套看板使用链接
01 存货数据分析：二八原则
- 库存前80%的商品的销售情况：观察库销比是否处于失衡状态
- 销售前80%的商品的库存情况：观察库销比是否处于失衡状态
02 存货数据分析：价格段分析法
- 不同件单价商品的库存分析：每一个品类/品牌主流价格带商品的库存情况，看下主流价格带的商品是否处于缺货状态，非主流价格带商品处于库存堆积状态
- 不同吊牌价商品的库存分析：每一个品类/品牌不同吊牌价的库存情况，看下主流价格带的库存是否充裕，非主流价格带的库存是否堆积(件单价还和折扣/毛利有关，吊牌价有时更能更能反应问题)
03 存货数据分析：SKU三度分析
- 品类广度：采购的商品品类数据是否充足，和行业去进行比较
- SKU宽度：采购的SKU丰富度如何，非标品的SKU注重宽度，主流的SKU是否采购
- SKU深度：商品总数量/SKU总数量(各品类/品牌的深度情况)，爆款SKU深度是否充足，滞销款SKU是否较浅
04 存货数据分析：合理库存结构分析
- 头部：爆款，库存可以较深，防止缺货
- 腰部：丰富SKU的宽度，库存不要太深
- 尾部：断色断码的商品，或者是一些滞销商品
05 存货数据分析：四象限分析法
将库存天数和库存周转率之间做成四象限图(横坐标是库存天数，纵坐标是库存周转率)。标准库存是30天，标准季度周转率为3次，在这个黄色圆圈内部的SKU基本没有问题，但是在第四象限的SKU(库存天数高，周转率低)，可能有高库存的风险。
在第二象限的SKU，是属于库存天数低，周转率高，可能出现断货的风险。
06 存货数据分析：特殊库存分析
- 零销售但是有库存的商品：需要分析是因为流量没有给还是说有流量没有转化
- 有销售但是零库存的商品：不会将这部分商品遗漏掉
- 库存天数异常的商品(包括库存天数异常大或者异常小，或者长期保持不变)
- 无效库存(包括假库存或者死库存)：有库存但是从来没有过销售的库存，以及一些断色断码的库存
- 季节性库存：尤其是非标品类，需要分析季节性的影响
- 促销库存：促前/中/后的库存情况，以及相应的售罄率情况
- 负毛利商品：负毛利商品，看是因为商品过季、断色断码造成的负毛利，还是因为促销力度过大，导致的毛利为负值
在九数云BI中搭建库存分析体系能够实现数据获取的自动化、提高了补货计划的制定效率，实现了库存监控以及及时调整销售预测计算规则等功能，并且同一部门成员可以共享数据、分析过程与结果，促进内部实时协作，方便成员间数据透明。
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