让模型为你做销量预测[关于电商库存深度补单的思考]

第二步，考虑退款问题，既然有了销量，就要考虑真实销量问题，现在淘宝由于很多商品都有退运货险，退款率也不低，而日常退款率和活动退款率也存在比较大的差异，而我们补单需要的是实际销量，所以必须扣除退款件数，计算出日常和细分活动的实际销量。

第三步，真实销量能告诉我们的信息仅仅是目前的市场情况，但是由于我们的品类是服装，季节性的变化对产品的销量会有非常大的影响，所以在预测未来销量时必须考虑到季节对销量的影响，也就是各个品类商品的变化趋势和历史行情，只有符合季节性变化的销量预测才有合理性可言，用句老话说，一切不考虑季节性影响的补单都是耍流氓。

第四步，在有了季节系数之后，日销结合季节系数基本能预测出未来30的日常销量，接下来需要解决的就是未来的活动安排问题，接下来的30天内你需要补单的商品会有多少个活动排期，分别是什么类型的细分活动，结合历史活动的销量数据和季节系数以就可以预测出未来30天内的活动销量，到现在为止我们已经可以结合季节系数预测出销量结构中的日销和活动销量，那么接下来需要考虑的就是补单周期和安全库存问题了。

（PS：这里需要注意的是，因为活动的类型和级别影响的是流量的多少，而营销活动将直接影响商品的转化，在有不同的营销力度的活动是，需要考虑到营销力度带来的销量的增长或减少，作为人为的单量修正）

第五步，再有了准确的销量预测后，更具现有库存和在途商品数就可以算出单个商品的库存可销天数，接下来我们要做的是了解你的供应链能够给你补单的周期，简单的说就是要让你的可销库存撑到新增的库存到仓，所以在这里又要提到一个产品安全库存问题，而安全库存又是根据产品的梯队来制定的，举个例子就是爆款的安全库存可能需要2个月的深度，而普通款的库存可能只需要20天的深度，差异就在于爆款的销量和补单量够更大，补单周期更长，所以需要对库存深度要求更高。那这个指标具体怎么定就需要根据自己的品类和供应链的速度来做合理的规划了，因品而异，因店而异。

定了上面的销量预测，库存深度，补单周期，基本上可以说整个逻辑就结束了，接下来要做的就是怎么把上述的逻辑数据化，模型化，最终落地成可以实际操作的补单模型

2. 补单的数据维度

关于补单的数据维度，主要包含几个方面：

第四， 需要做的就是产品梯队定位和补单周期的确定，以及不同产品梯队的安全库存表，这里因为每个品类都不一样就不做具体的数据展示了，大家根据自身情况调整即可

第五， 需要的就是商品的库存表，具体包含产品货号，对应颜色的尺码的具体现有库存和在途库存等，这个表相信大家都会有，在这也就不多说了

在完成上述所有的准备工作以后，接下来就是补单模型的建立了，我们希望的模型能够做到的主要有以下几点

1. 最基础的，输入原始数据后，表格可以自动更新

2. 可以根据当前的日期自动更新表格日期设置以及近1天，7天，30天的日销及活动销量，退款等数据

3. 自动匹配日期，完成当前月份剩余天数的季节系数和次月天数的季节系数加权处理，最终得出未来30天的销量预测

4. 自动判断当天的可销库存是否符合安全库存标准，不符合则显示明显标记的补单提醒，并且自动计算出具体颜色具体尺码的补单数量

PS：以上仅代表个人观点和思路，不喜勿喷，当然欢迎交流和补充！QQ交流群：532591003

文章TAG：补单  库存  电商库存