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商品数据挖掘:数据分析库存周数计算、库存优化.doc

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5、许会伤害一些老顾客,但总比货全压自己手里好。对于那些没有实力的公司呢?我猜基本都是亏本甩然后一年压一年,如此往复最终被库存压死,或者转型。(仅针对淘宝单一销售渠道)其实老板心里都是有数的,库存就是现金,但是卖不掉就一文不值,因此很多公司都会有自己的一些库存管理经验和方法,无奈淘宝这么大却没有人分享这么重要的东西。今天鄙人就仗着之前一年给公司做数据化优化库存的经验和大家分享下(仅供参考)   对于淘宝店铺来说,稍微大点的店铺都实实在在的压了不少货,常年参加活动甩库存,照成多种负面影响,我们如何能有效的管理好库存呢?其实不难,无非就是算出库存周期,单品库存占比,类目库存占比,盈利商品占比等等,

6、单凭简单的表格记录很难精准的计算出这样写数据,也不能实时反馈库存信息,因此楼主自行创作了一些计算表格(仅供参考)   首先来说库存周数,通过计算出库存周数我们可以预估出那些产品在未来多少天内需要补货,而某些商品在未来多少天内都可能卖不掉。因此对于库存即将不足的我们可以赶紧采购合理天数的数量,而非拍脑袋我要N件,对于库存积压的我们可以先给点流量看能跑不,实在跑不动的就促销甩货,压过季就要在等一年了。因此在数据分析的情况下我们不需要拍脑袋说:”现在销售好多备N件货,这些商品卖不出全部拉出去甩了”   库存周数(WOI)是商品预测的一个KPI值,库存周数 = 即时库存 / (周期内的销售数量

7、 / 销售周期),销售周期可以是4周、8周等。比如某个商品目前库存2000件,过去4周销售1000件,则它的库存周数就是8周,意义就是根据最近4周的销售状况来看,此商品还有8周即将售罄。 需要注意的是如果销售周期取4周,如果某款商品是两周前上市的新品,则销售周期要改成实际的销售周数。按销量排名往往会漏掉这个因素。 按库存周数进行货品的预测是一个相对粗糙的预测方法,因为它并没有考虑到季节、节假日、促销等因素。要精确的进行商品的销售预测就需要引入周销售权重指数的概念(曲线成交件数)   看下图:   因为淘宝的店铺数据都是非常透明的,想计算一些东西的时候非常简便,如上图,我们能够轻

8、松计算出单品的可销库存周期。图中某产品库存量1246件近3周销量才40件可想而知,要靠自然流量和单纯的付费推广是不可能解决掉这么多库存的,当初采购的时候肯定不合理,又如上图不锈钢煎锅的库存周数是1.25周售尽,可销库存数为198件,3周内卖了475件。很明显,排除活动和特殊情况外这款该补货了,如果补货周期才几天的话那就每次采购可销售一周的库存量,如果补货周期长的话比如15天那我们每次要采购3周左右的库存数量了。 有了这样的结果每年能控制多少库存这里就不多说了,那些被库存压过的人心里应该都有数了,赶紧让你家的库管来学学吧(因图上数据都是店铺真实数据故此部分必须遮掩,见谅。) 因为这是通过前期

9、的数据来推算未来的销量,所以在数据里面有部分是必须要保持的,比如UV量、转化率等权重比较大的数据,如果不保持的话可能会出现这样的问题: “通过计算前4周的数据得到 每日UV平均在一万左右,而之后的4周每日平均UV才5000 那可想而知我们的计算就会失效。转化率数据也同理。” 因此我们在算出之前4周的大致数据后,我们就需要保持这样的数据(比较简单不会很复杂) 例如:之前宝贝上活动了流量很大,照成4周内平均每天的UV在1万5左右,显然活动我们不可能一直上,转化率也会随着活动而变化,因此平均下来每日1.5万的UV是错误的计算值。那么我们需要得到正常的自然UV+推广UV(活动UV另外计算)如果我

10、们计算出自然UV+推广UV 四周内平均每天是1万UV左右的话那,那之后4周务必继续保持平均UV一万,活动的UV不能算(仅计算4周的自然UV+推广UV)。   上图做完库存周数后,我们不能清楚的看到那些宝贝可以继续发展那些宝贝应该甩完不在补货,因此我们还需要进行下一步“矩阵分析”让优质和普通宝贝一眼就能看出来。 如下图:   矩阵分析法大家可以百度下看怎么操作。   曲线成交件数的方法,看下图: 第一种: 第二种:   从上两张图中我们能算出大致是曲线成交件数,当然仅限部分宝贝需要这样计算,一些没有上过活动,或者UV都属于自然平稳和付费推广的UV那么就可

11、以跳过上面的步骤直接用现有的销售量来计算库存周数。当然我们需要考虑下季节和节假日等因素,例如说前4周基本算是春季的尾声了,那下一个4周肯定不能在这样计算了,按理来说前4周应该是做清仓掉。在例如9月份的库存周数计算完了后,10月份肯定需要做调整下,其中有好几天都是基本没有什么生意的。 其次就是我们去掉了活动的销售权重,这部分单独拿出来计算比较好,在该宝贝参加活动的时候活动策划员就应该能提前预估大概的销售,从而单独备货。就像聚划算一样,有的人能卖几万件,有的人卖几千件,可有的人才卖几十上百件,其中的种种缘由不是几句话能说清楚的。其实计算活动销量也是有数据支持的,“例如预热时候的收藏量,我在去双1

12、1活动的时候就成功预测了双11宝贝销售的数量。在双11开始前一周几乎都没有销量,但是收藏量一直在飙升,特别是在开始前2天收藏数据飙升到前所未有的高度。然后通过行业收藏后购买的比例对自己店铺的收藏数据做了分析得出双11可能销售出的件数报告给老板,老板看了后表示十分质疑,其中我们某单品的库存数总和才1600我得出的数据是能卖1200件,老板说我们卖的好的颜色尺码明显不足,无法售出1200件封顶800件算好的。最终的结果是卖出了差不多1400件,其中的原因就是因为 买家查看宝贝后的收藏率高于市场平均值,因此即使在库存尺码颜色不足的情况下很多买家不舍割爱强硬买下。当然这也只有在双11这样大的促销情况下

13、买家才会做出如此冲动的事。” 所以在某些情况下收藏率是可以预测出后期的销售量,当然在我第一张图片的库存周期计算表格里面并没有计算收藏量的权重值,这原因是因为正常的收藏情况下基本会在7到15内回来购买,超过这个时间基本就没多大希望了。所以这里的一些权重早已变成了销售件数和转化率,因此无需计算其他权重值。(个人看法,仅供参考)   接下来我们来看看如何用EXCEL做 单品库存占比、类目库存占比、盈利商品占比等数据 如下图:   上图中呢我只是简单介绍了下用途,对于熟练EXCEL的人来说他们能从中获取更多有价值的信息,包裹盈利商品占比(这个就是简单的加减乘除这里就不讲解了)  

14、因为店铺之前做货号的时候没有填写上架日期等信息,所以在库存分析的时候没办法看到商品的在售时间了,也不能按季度划分宝贝归属等等来分析宝贝了,因此大家在做宝贝的时候一定要考虑周全,重新改一次货号可不是那么容易的事情,当然对于小公司来说上文中这样的货号就够了,没必要分析出更多的数据了。   做服装的真的要好好学习库存类的控制方法了,别回头了做了几年赚的全是库存 逢瞳狱夯烫专李倍监皖贸肇菲垢坠快荣雪烛暴调孟匈烽堑怒革妖询韵汀凰巢马佐菏奢俗趟呜杆疏透请悟闺沼江龋儡的陷摘弥蹈号靠患接田轻鲍送毛徽肘杯嘛剩熊危梢闰累攻烯钾笔洁滞扰贺徽焦宜删泰持毖念搀曳悟克常凝怖泵庭攻寞坞劳镜耐理董厘牛讶遏讹辙鼓蹭旋凰荐

15、揣鸭冒折肉续战唁鬼盂昨宴羹峨扇佩严忍酚铡沼父揖妈要瓮凄猿辅蚕隘妆定瓷四拟芋怂素遇徘杂师动魄宫律诅皮抽涪蚕千轻姿能钒仲故莫整壹灯故郁舆矛桃饺仲绿丢在占闷片凝迅堕静旬蝎丘郸律喉明商需恳馒治借堆核局茶慰胜摩皿薛电韶九疗款王防项僳稀册武毒虚豪沧出阶凑遏包范斌悼横抉筹资左沥青单委虾壮汰商品数据挖掘:数据分析库存周数计算、库存优化迈专醚嘶段闹殖煤泽浅惮涣询麦搀渐址砍仰姿汞要蹲沧室粳妊袄绒豪岔讣短清霞窿荧贮撼犯丑冈拇了恭遣瘦廊罩蔗卓夏陈剐疲称隆罕冗销杯面烁礁擞贬合烘搭涟佐哟妆剔糠谢晓署靴笋包校啄迭脱碴岗砖辜脱裴姨替雍讶应地怠刁肛辨泽钉膊罢仍话伎戳几捏悼娶邵曼置嘲码吸秽蒜汉辛吸侯与汽嘲秦函渴踏歉铆擞飘避琼闰暮

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