库存数据分析图，常见库存分析维度——九数云

我们常见的库存数据分析，无外乎是分析其是否缺货，或者是否库存过大，资金流转慢，很多人对于库存的分析陷入库存总量，或者是所谓的库存结构而不能自己。其实真正的库存数据分析，不管涉及目标大小，都是一个由宏观到微观，由简单到复杂的过程；以下就一些基本的库存数据分析图和大家做一个简单分享。

（图：九数云库存数据分析图）

 

第一：切割库存总量，区分有效库存和无效库存，不要让总量骗了你

例如我们经常会听见有些店铺店长或者是商场主管会这样说，店铺现在就800双鞋，怎么能支撑这月的指标，去年同期我们库存可是有1300多呢；乍一听，是不商品管理人员失职，连货品总量都没有配够，其实深入分析你会发现，店铺的时间陈列SKU最多也就是100-120个，按照单SKU 6双计算，实际需求也就600-700双，800双已经是富余一部分，那么去年的1300双是怎么回事，后来拉取去年的同期库存数量一看，原来不应季的鞋子能占到30以上%，看着库存数量大，其实太多都是无效库存。也只能充充数字，安慰安慰店长了；

第二：量化库存，确保库存整体安全性

其实在这里本质上的库存安全性是一个宏观的预测，缺少和实际销售中，特别是具体销售SKU来挂钩；库存的总量更多是当季新品订货和应季老款的数量之和，一个公司单季预计销售总额无外乎是新品销售和旧款销售之和，那么总体的销售额/销售均价，考虑预测售罄后，即是当季的一个安全库存数量；

（九数云库存数据分析图）

第三：库存天数（可销周或者可销天）

一个有效衡量库存滚动变化的量化指标，也是衡量库存可持续销售期的追踪指标，库存天数计算公式如下：期末库存/（某个时期的销售数量/销售期天数），当然如果习惯用周，直接换算成周即可；用库存天数的优势是可以量化每一个SKU的库存需求，然后和实际库存来对比，指导下一步的补货或者是调拨的方向；当然也可以自己建立一个库存预警系统，每天去监控库存安全性；

第四：库存结构分析维度及方式，确保库存结构和销售结构的一致性

当库存总量一定的情况下，就该考虑库存的结构合理性了，库存不仅要量，更要质；常见的库存结构分析维度有：商品的类别结构、价格带结构、品牌结构、28法则结构等等，而确定其合理性我们通常会用库存结构占比和实际销售占比的一个库销偏差来衡量：比如阶段内一个店铺的单鞋销售占比为40%，但是实际应季库存占比达到了50%，那么很明显，单鞋当前的库存过大，挤压了其他类别库存空间，未使销售最大化；

第五：SKU动销率

计算公式为当前店铺产生销售SKU/总SKU数量，SKU动销率的目的就是发现库存商品在一个阶段内，是否都是活的，同时也可以为商品管理人员阶段内有效调整提供了可参考数据；

第六：店铺库存齐码率

其实库存的管理方法不仅上述提到的一些管理指标，不同品牌及定位，可能会具体产生一系列具体参考数据或者是分析重点，此文仅依据库存数据分析图，希望能够对大家的日常管理起到应有的作用。

 

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