如何利用sku监控平衡库存？聪明人都这么做！——九数云BI

sku监控平衡库存：传统模式的弊端

传统采购人员主要依赖自身的“专家经验”执行补货操作，这种纯粹凭个人经验和感觉的预测方式往往只能关注一些销量靠前的少量商品做精细化的补货计划。另外，由于人的精力有限、决策依据信息不全、无法及时捕获市场趋势变化等客观因素，会导致商品补货预测不够准确，最终出现经常性缺货、堆积的现象。

这种典型现象就像是库存管理中赫赫有名的“报童模型”：报童每天采购多少张报纸赚得钱最多？如果采购多了卖不出去就会浪费，采购少了会出现缺货而失去赚钱的机会，这里面的学问很大，与库存预测优化极其相似。

（图源网络）

sku监控平衡库存的需要

●如何提高预测计划商品的覆盖率?

●如何在减少人力成本的同时大大提高补货的效率?

●如何准确把握各商品的不同生命周期，从而对其进行精确的补货预测?

针对上述需求，结合客户业务流程和数据状况，惟客数据研发了一套基于时序分析的智能补货系统，从根本上解决了“人治”带来的诸多困难和不确定性，使得完全通过数据驱动的需求预测和智能补货成为可能。举个例子来说：一个卖花洒的门店，月底店长需要给厂家下单进多少件的花洒供下个月在淘宝店上去卖，这时他需要考虑的因素就很多：比如这款花洒在历史销售情况中每个月能卖多少件（包括前几个月分别卖了多少，去年同期卖了多少）；下个月是否有针对性的促销活动，持续多久；当前仓库中这款花洒还剩多少件；下月计划补货是多少才能满足店家库存周转率为20的需求等。

惟客数据智能补货系统，商家只需要圈选需要预测的店铺，系统后端程序会自动获取相应的模型数据完成下月补货量预测，并通过预测算法模型，及时捕获sku全生命周期的趋势变化，让库存周转率维持在一定范围之内，使智能预测、精准补货变得更简单便捷！

如此神奇的系统，好奇背后都有哪些模块组成吗？就让小编为大家一探究竟！

sku监控平衡库存：数据采集与预处理模块

基于电商系统的原始订单明细、发货和库存等维表数据，加工处理生成店铺和sku粒度的每日汇总信息（销量、出库量、库存量，平均售价等）。

sku监控平衡库存：预测计划配置模块

用户在智能补货系统中的“预测计划”页面选择“新增”预测计划，即可进入相应的配置页面，填入“预测计划名称”，勾选该计划涉及的“店铺名称”等信息完成配置，这样预测计划表中会生成一条关于新增预测计划的记录，该模块主要记录了该预测计划的ID、目标店铺ID列表、生效状态等信息。

sku监控平衡库存：数据采集与预处理模块

利用预测配置表，得到所有有效状态的预测计划对应的候选店铺及其sku的相关数据（销量、出库量、库存量，平均售价等），进一步生成每个预测计划的sku周期（比如10天为一个周期）汇总数据，最终得到各预测计划各sku的时序结构样本数据集。

sku监控平衡库存：销量预测模块

将预测计划的sku样本数据集和促销信息（时间和规模）输入到时序分解模型，并结合自定义移动平均算法，得到该预测计划中各sku在下一周期（比如未来10天）的销量、销售额等指标。

sku监控平衡库存：补货量预测模块

根据销量预测结果、当前库存情况和上一周期库存周转率等信息，计算得到各预测计划中各sku在下一周期的预测补货量。

sku监控平衡库存：前端展示模块

最后可以在展示模块，看到上述各阶段输出的相关预测指标，包括：销量、销售额、补货量、库存周转率等，用户能够更直观的掌握整体或各sku的相关指标信息，同时也能通过后验统计的库存周转率结果，对先验各预测指标的准确性进行验证。

现如今的消费环境下，需要提升核心竞争力的不仅仅是门店，包含流程效率、品牌在内，只有均衡提升核心竞争力，才能够在新兴的零售模式下创造更高的业绩。平台化的补货部署只是提升核心竞争力的第一步，通过不断的技术升级和算法优化能够帮助品牌在未来的市场竞争中占据主导地位。

最后，推荐大家使用九数云BI，它可以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。从EXCEL平铺的大表变成了简洁清晰的发货看板，大大增强数据的可读性，突出分析的结果。极大地提高补货分析的准确性，能够大幅提升运营人效。

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