为避免库存积压或断货,如何设计功能——预警补货

如今电商发展迅速,商家都会使用后台进行货物的统计,一个好的商品记录的后台在库存管理中起到很大的作用;甚至可以从仓库的销售量以及库存中,分析业绩的好坏;本文作者分享了关于预警补货的功能设计,我们一起来看一下。
为避免库存积压或断货,如何设计功能——预警补货

商品的库存管理在进销存中占有很重的地位,滞销款库存积压过多,导致企业的资金周转不良;畅销款无法及时补货,销售业绩做不上去。

一次补货行为,可细化成3个步骤:

  • 什么时候补货;
  • 如何制定补货计划;
  • 生成补货单。

本文基于三个场景进行产品功能的设计讨论。

名词解释:

  • 补货周期:完成补货计划到补货商品到货所需天数,通常包括:确认补货计划、商品生产、运输到货;
  • 制定补货计划:完成制定补货计划的标志是生成补货单;
  • 在途库存:确定会补货但还没到货的库存;

一、什么时候补货——补货提醒

1. 场景描述

  • 在售商品那么多,我很难定位哪个sku需要补货;
  • 因此对每款sku设置预警的条件,当sku的库存达到预警条件时,系统主动提醒我;

2. 产品设计

预警条件:

  • 固定库存:用户输入预警库存值A,当库存值低于库存预警值A,则系统预警;常用于销量不持续的产品;
  • 动态库存:用户输入天数B,则预警库存值是<系统每次在判断预警时,统计过去B天的销量>;常用于持续销售,未来几天的销售数量约等于历史销售数量的产品;

预警方式:

  • 标红顶置:采用每天定时预警,满足预警条件的sku标红顶置,便于用户定位预警sku。该功能是基础的预警表现方式,也是最易实现且业务高频应用的功能;
  • 消息推送:若出现预警sku则采用消息推送,推送方式可以是应用内,邮件等。若补货周期较短,可无需实现该功能;否则,建议提供该功能;

预警和补货之间的关系:

  • 无论预警条件是固定库存还是动态库存,理论上预警库存的可售卖天数等于补货周期,这样在补货商品到货时,现有的库存消耗完毕,这样既不会产生库存积压也不会断货;
  • 制定补货计划的周期的频率等于补货周期,也就是如果补货周期是10天,则建议10天制定一次补货计划。

当然了,这都是理想情况的设置,具体情况还是根据实际业务去进行预设设置和制定补货计划,以最终满足及时准确补货的目的。

二、如何制定补货计划——销量数据参考

1. 场景描述

1)在确定补货计划的时候,最核心的问题是预计在接下去的补货周期里能卖多少?商品的销量预测其实有很多因素影响,比如说所处的销售生命周期,竞争关系,促销活动等。抛开不确定因素,销售生命周期相对稳定。因此我如何能快速查阅需补货sku的销售周期,以便作为补货计划的判断依据。

2)在本次补货数量一定的情况下,我该如何给sku进行配比。以减少部分sku库存积压,而另一部分sku断货的情况?特别常见的场景是,某个SKU的销量低,只是因为中间断货了很久,而不是市场需求下降了。

2. 产品设计

1)提供可筛选日期的历史销量折线图及明细统计

用户根据历史销量趋势得出产品的销售周期时间段,再判断当前是处于哪个销售周期,有助于预测未来销量。

销售生命周期的解释如下:

  • 导入期:新产品上市,消费者有个接受过程,销量较为缓慢;
  • 成长期:产品经过一段时间后,销售快速增长,这段时间也是最容易出现断货的时期;
  • 成熟期:产品稳定销售,销售增长速度缓慢直至转而下降;
  • 衰退期:产品销量显著衰退,顾客的消费习惯发生改变,转向其他产品。

2)统计出SKU的真实占比和理论占比,以供业务判断两者的差异原因及如何配比SKU

  • 真实占比:该SKU的真实销量/该商品销量;
  • 理论占比:该SKU的各个维度组合占比;

举例说明,以尺码分为S,M,L,颜色分为白色、黑色;已销售的商品一共卖了100件,S&白色15,M&白色30,L&白色5,S&黑色15,M&黑色15,L&黑色20,此时L&白色的真实占比和理论占比分别如何计算?

真实占比:5/100=0.05

理论占比,白色=(15+30+5)/100=0.5,L=(5+20)=0.25,0.5*0.25=0.125

可以发现真实占比和理论占比有较大差异,大概率是因为有一部分用户在白色断货的时候改买黑色,因此实际上L&白色的市场需求不止0.05。

三、生成补货单——得出补货数量

补货数量=补货周期的销量—补货周期的库存

补货周期的库存:可用库存+补货周期内的在途库存,因此确认补货数量就是确认补货周期的销量。

补货场景:

1)针对某个SKU补货,未来日均销量是以历史日均销量为参考估算,例如销售平稳期,未来日均销量=历史日均销量;销售增长期,未来日均销量=2*历史日均销量;预测未来日均销量,采用excel中的forecast函数推算。

2)针对某个商品补货,某商品即将参加营销活动,预计销售1000件,该商品的sku该如何补货。

产品设计:

  • 对某个sku补货,允许选择参考历史日期,未来日均销量的计算方式;
  • 对每个商品补货,在输入商品数量的同时需输入sku占比。

本文由@小余同学 原创,未经许可,禁止转载。

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