關于庫存管理，尤其是備貨，之前我有問過一些賣家朋友，他們平常是怎么搞的，有的跟我說數量少，靠直覺，有的跟我說靠ERP，還有些朋友雖然主要用ERP，但有的時候覺得ERP計算邏輯不那么符合自己的業務特點或需求，所以會自己再另外做一些報表來計算。

以服裝品類來說，運營過程十分復雜，從工廠下單、制作，到發貨、進入國內倉、國際物流、海外倉，時間跨度大。因此，采購部門需要提前2到3個月進行采購規劃，并按照不同情況進行補貨。如何通過精細化運營有效管控物流倉儲成本，對整個采購部門來說是一大挑戰：

No.1

備貨不足可能導致缺貨，影響銷售。

No.2

備貨過多則可能導致庫存積壓，帶來高昂的倉儲成本，進而影響整體運營利潤

如果能夠通過數據分析，找到最優的備貨數量，在庫存成本和缺貨成本之間找到并保持一個平衡點，那么可以大幅節約運輸費用，降低庫存積壓，節省下來一大筆成本。

分析背景

整體的分析場景一般主要分為發貨和采購兩個階段，其中關鍵指標包含：

發貨階段：發貨量=預計銷量*（運輸周期）-在途貨件-可售倉儲

No.1

可售倉儲：

SKU的倉儲跟蹤，需要根據不同品類找到該品類下SKU、ASIN的可售情況，這些數據來源于本地倉、海外倉、FBA倉庫。需要前往不同平臺進行下載。

No.2

在途貨件：

以制作計劃發貨表的時間為界限，對于已經發走的貨件，需要跟蹤未來一段時間內陸續到達的貨件號，并歸集到具體品名下做發貨計劃。

No.3

預計銷量：

結合貨件到貨時間，計算每個時間間隔下對應的預計銷量。銷量會根據對應商品、對應時間以及貨品淡旺季產生變動。

No.4

建議發貨量制定：

這部分的難點在于，對于每個未來的預測時間周期，商品的可售數量由兩部分構成：一是上一預測時間區間下預計消耗后所剩余的商品數，二是本次時間區間下的預計銷量。每個時間周期都存在上下嵌套的計算邏輯。

No.5

選定補貨方式：

最終算出未來時間周期下的商品可售數量后，需根據缺貨數量、預計缺貨的時間節點以及翻單未到的商品數量，選定不同的發貨方式，對商品進行補貨。

采購階段：采購量=預計銷量*（預測周期）-預期剩余倉儲

No.6

基于發貨計劃做出規劃以及商品可售數量預測，結合商品生產周期和國內倉庫的運輸周期，對具體商品的原材料采購和工廠下單做出規劃。

分析痛點

綜合來看，運營部門在進行備貨分析時主要存在以下痛點：

No.1

多平臺數據無法整合分析

對于有多平臺的賣家來說，各個平臺的銷售情況往往分布在不同平臺、不同模塊中，難以將數據打通合并。而且一般而言，ERP都是有針對性地面向某一平臺，因此企業想要實現多平臺全面精細化的備貨管理較為困難。

No.2

工具性能的限制

由于高度自定義的復雜備貨邏輯、大量嵌套公式以及來自多個數據源表單的數據，在Excel上無論是更新數據還是調整函數，運算過程都十分緩慢且經常卡頓，極大地影響了工作效率。

No.3

繁重復雜的制表負擔

在使用excel制表時，每列公式都需要人工調整，耗時過長增加了員工負荷。由于SKU品類眾多，發貨貨件源源不斷，發貨數量需要根據往期銷量、預計銷量等各項指標進行不同的數據相互嵌套。另外，表單幾乎需要以周為周期更新，需要消耗大量人力。

解決方案

這個時候，相比excel，我更推薦大家用自助分析BI工具來進行分析：在數跨境BI中搭建整體的分析體系，能夠實現從自動化數據獲取到復雜備貨算法的快速復現的全面升級

一：亞馬遜、ERP、線下數據整合

數跨境BI直連了包括亞馬遜、Lazada、Shopify在內多個平臺的后臺數據，還能通過api直連ERP數據源，以及同步本地excel數據源，輕松打破數據孤島，實現了所有數據獲取的自動化。

以前需要耗費大量時間手動下載的數據，現在只需點擊一下按鈕，即可將數據同步。這一改進極大地降低了人工下載和維護數據的成本。

二、自定義計算邏輯，自動備貨分析一步到位

在過去的受限人力和工具性能的條件下，多數賣家一般使用excel對不同品類進行拆分，并且以周為維度制作備貨計劃表單。通過BI工具能夠輕松實現全品類的覆蓋，提供連續日期的更新，實現更細節的補貨量預測。

更精細一些，還可以結合具體產品的生命周期，或經營的淡旺季特征，賦一些更為個性化的系數，在此基礎上計算出更符合實際業務的動態日銷。后續只要手動觸發或設置定時同步數據，即可完成數據更新。

另外，BI工具能夠清晰地展示了計算過程和表間關系，快速定位到分析環節，既降低了后續運維成本，又通過看板大幅增強了數據可讀性，如下圖：

三：全品類、全日期的補貨量預測

借助BI強大的性能和功能，實現跟蹤每個SKU的貨件到達數量與日期，結合FBA在庫，和動態的銷量。實現了在未來連續日期下商品可用庫存數量的精準計算。

基于店鋪、SKU、品名等不同的維度進行數據的查看。通過設置不同的空運、快船、加班、慢船等不同渠道的運輸周期，結合具體商品的預計銷量，自動計算出每一個周期間隔內，具體SKU建議的補貨數量以及對應的時間周期，當判斷需要補單時，會自動進行高亮報警，提醒運營人員及時采取行動。當判斷需要補單時，會自動進行高亮報警，提醒運營人員及時采取行動。

同時，數跨境BI能夠實現定期向指定責任人定向推送預警信息。當數據庫的原始數據更新后，數跨境中的運算結果也會隨之更新，能夠結合其他流程類產品推送新的異常數據，方便業務人員進行補貨調整。

四：庫存監控看板

ERP的看板都是寫定的，其計算方式對賣家而言就像一個黑箱，用戶既無法確認其計算邏輯，一旦出現異常很難排查，也無法根據個性化的需求去進行修改，常見的統計統計維度一般是具有高度通用性的，常見的是按照SKU、倉位、店鋪這種維度去進行匯總統計，但如果企業想要實現更為精細化的運營，比如按照不同利潤率區段、不同缺貨/滯銷風險等級或者其他自定義的產品分類去進行統計，往往就需要自己導出excel表進行二次計算。

數跨境支持用戶進行任意維度的統計分析，從分析邏輯到圖表呈現再到駕駛艙的設計與搭建，都可以進行自定義。基于FBA倉儲情況，企業可以切換不同的店鋪、SKU、品名等維度進行庫存監控。結合銷量數據，計算庫銷比，確定庫存壓力。

圖片來源：亞馬遜后臺

總結

在數跨境BI中搭建庫存分析體系能夠實現數據獲取的自動化、提高了補貨計劃的制定效率，實現了庫存監控以及及時調整銷售預測計算規則等功能。

從EXCEL平鋪的大表變成了簡潔清晰的發貨看板，原來只有制表人能看懂的計劃發貨表，現在領導或者其他部門的人也能快速查詢和接收到有效信息。大大增強數據的可讀性，突出分析的結果。極大地提高跨境電商企業補貨分析的準確性，能夠大幅提升運營人效。

（來源：Regan跨境）

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