以服装品类来说，运营过程十分复杂，从工厂下单、制作，到发货、进入国内仓、国际物流、海外仓，时间跨度大。因此，采购部门需要提前2到3个月进行采购规划，并按照不同情况进行补货。如何通过精细化运营有效管控物流仓储成本，对整个采购部门来说是一大挑战：
No.1
备货不足可能导致缺货，影响销售。
No.2
备货过多则可能导致库存积压，带来高昂的仓储
成本，进而影响整体运营利润
如果能够通过数据分析，找到最优的备货数量，在库存成本和缺货成本之间找到并保持一个平衡点，那么可以大幅节约运输费用，降低库存积压，节省下来一大笔成本。
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分析背景
整体的分析场景一般主要分为发货和采购两个阶段，其中关键指标包含：
发货阶段：发货量=预计销量*（运输周期）-在途货件-可售仓储
No.1
可售仓储：
SKU的仓储跟踪，需要根据不同品类找到该品类下SKU、ASIN的可售情况，这些数据来源于本地仓、海外仓、FBA仓库。需要前往不同平台进行下载。
No.2
在途货件：
以制作计划发货表的时间为界限，对于已经发走的货件，需要跟踪未来一段时间内陆续到达的货件号，并归集到具体品名下做发货计划。
No.3
预计销量：
结合货件到货时间，计算每个时间间隔下对应的预计销量。销量会根据对应商品、对应时间以及货品淡旺季产生变动。
No.4
建议发货量制定：
这部分的难点在于，对于每个未来的预测时间周期，商品的可售数量由两部分构成：一是上一预测时间区间下预计消耗后所剩余的商品数，二是本次时间区间下的预计销量。每个时间周期都存在上下嵌套的计算逻辑。
No.5
选定补货方式：
最终算出未来时间周期下的商品可售数量后，需根据缺货数量、预计缺货的时间节点以及翻单未到的商品数量，选定不同的发货方式，对商品进行补货。
采购阶段：采购量=预计销量*（预测周期）-预期剩余仓储
No.6
基于发货计划做出规划以及商品可售数量预
测，结合商品生产周期和国内仓库的运输周期，
对具体商品的原材料采购和工厂下单做出规划。
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分析痛点
综合来看，运营部门在进行备货分析时主要存在以下痛点：
No.1
多平台数据无法整合分析
对于有多平台的卖家来说，各个平台的销售情况往往分布在不同平台、不同模块中，难以将数据打通合并。而且一般而言，ERP都是有针对性地面向某一平台，因此企业想要实现多平台全面精细化的备货管理较为困难。
No.2
工具性能的限制
由于高度自定义的复杂备货逻辑、大量嵌套公式以及来自多个数据源表单的数据，在Excel上无论是更新数据还是调整函数，运算过程都十分缓慢且经常卡顿，极大地影响了工作效率。
No.3
繁重复杂的制表负担
在使用excel制表时，每列公式都需要人工调整，耗时过长增加了员工负荷。由于SKU品类众多，发货货件源源不断，发货数量需要根据往期销量、预计销量等各项指标进行不同的数据相互嵌套。另外，表单几乎需要以周为周期更新，需要消耗大量人力。
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解决方案
这个时候，相比excel，我更推荐大家用自助分析BI工具来进行分析：在数跨境BI中搭建整体的分析体系，能够实现从自动化数据获取到复杂备货算法的快速复现的全面升级
一：亚马逊、ERP.........
关于库存管理，尤其是备货，之前我有问过一些卖家朋友，他们平常是怎么搞的，有的跟我说数量少，靠直觉，有的跟我说靠ERP，还有些朋友虽然主要用ERP，但有的时候觉得ERP计算逻辑不那么符合自己的业务特点或
原文转载：https://www.kjdsnews.com/a/1932116.html
9月15日起生效！UPS将对中美航线货物征收超重费 原来亿级大卖都是这样分析库存的
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