商品库存管理中的数据分析

一、订货会前的数据提前准备：

针对地区代理而言订货会前必须明确以下数据：1、买是多少额度/件货；2用什么类目的货3；明确产品等级及相匹配的订购产品数量。除1外，别的二项全是必须订购前制订的对策方案。（注：下列剖析不考虑到店面数量转变的情况）

1、买货额度一般来说生产厂家早已提早确定，地区代理要做的便是测算出相匹配的产品数量。公式计算以下：产品数量=购置总体目标/（地区销售均值衣服吊牌价X（1+方案涨减价力度））

2、明确各类目买货额度及数量：依据当期产品各类目销售百分数明确本订购季的比例，修定标准是2020年产品发展趋势和经营人的对策。这一阶段十分关键，它是一个买货对策的落地式阶段。

3、明确产品各个别款及数量：能够采用均值和极大值紧密结合的方式 。依据历史时间销售数据将产品款分成五个等级（还可以是三个），等级和购置数量对应关系以下：

拥有这一数据提前准备后，在验货全过程中，只必须买家明确产品的等级，无需尤其考虑到产品的买货数量。这类方式 的益处是依据销售数据来后退买货数量，防止了买货的片面性。“买货的全过程事实上便是产品销售的全过程”，因此多花一些時间的提前准备工作方面是非常值得的。在验货选款全过程中，能够依据详细情况适度的调节2中的百分数和3中的产品等级。

买货后（在宣布提交订单前）还必须对所买的货物开展检验，关键检验三层面：价格段、码数、色调等。用买货数据与当期销售数据开展比照。例如下面的图，很显著就能看得出价格段的缺少：

二、销售全过程中的数据剖析

服装业的数据剖析从产品流入而言便是大伙儿熟识进、销、存，在其中产品销售阶段能够优化为人正直、货、场。导致库存过高的缘故一般都是会觉得是进的过多或卖得不太好，非常少有些人从产品的追踪、预测分析、剖析上狠下功夫，这节关键就谈一谈这些方面：

1、怎样创建产品数据追踪管理体系？

产品追踪一般是依照天或周来企业来执行，伴随着POS系统软件的普及化，数据搜集愈来愈立即，按来天追踪产品销售情况变为很有可能。追踪內容：店面库存数量、以往4或8周的销售量（快服装时尚能够减少为1-2周）、大仓库库存。追踪方位：假如不可以遮盖全产品链，能够依照大类目（例如体育服装的鞋、服、配，品牌女装的上、下、套服、饰品等）的销售前20大和库存的前20大来跟踪，前面一种是为了更好地让卖得好的产品卖的更强，后面一种是为了更好地让库存大的产品尽早消化吸收掉。

新产品吸收率也是务必要追踪的一个数据，2020年许多服饰公司都会升级一个意识，什么叫新产品？要是顾客沒有越过的都应该是新产品。这类意识针对就库存的消化吸收是有协助的，尤其是这些新产品依赖感愈来愈高的公司更应当这般。

根据POS收集到基本数据后，剩余的便是用EXCEL创建一个追踪实体模型，让它每日/周全自动造成剖析结果（对策一部分必须人为因素制订），再依据库存日数等逻辑性创建一个全自动货车配货/调拔实体模型。目地便是监管关键产品进销存软件情况，快速备货，让产品在不一样顾客或店面间流动性起來。一般状况下不必让营业员来提交订单调拔，由于营业员很有可能较忙会忘掉提交订单，对好卖的产品会出现”占库存”的不良习惯。

2、怎样做产品的销售预测分析？

库存周数（WOI）是产品预测分析的一个KPI值，库存周数=及时库存/（周期时间内的销售数量/销售周期时间），销售周期时间能够是4周、8周等。例如某一产品现阶段库存2000件，以往4周销售1000件，则它的库存周数就是8周，实际意义便是依据近期4周的销售情况看来，此产品也有8周将要售完。

必须留意的是假如销售周期时间取4周，假如一款产品是两个星期前发售的新产品，则销售周期时间要改为具体的销售周数。按销售量排行通常会跳开这一要素。

按库存周数开展货物的预测分析是一个相对性不光滑的预测分析方式 ，因为它并沒有充分考虑时节、国家法定假日、营销等要素。要精准的开展产品的销售预测分析就必须引进周销售权重值指数的概念，它依据历史时间销售纪录将每一天都授予不一样的权重。