编辑导语：如今电商成长迅速，商家城市利用靠山举办货品的统计，一个好的商品记录的靠山在库存打点中起到很大的浸染；甚至可以从客栈的销售量以及库存中，阐明业绩的优劣；本文作者分享了关于预警补货的成果设计，我们一起来看一下。

商品的库存打点在进销存中占有很重的职位，滞销款库存积存过多，导致企业的 *** 不良；脱销款无法实时补货，销售业绩做不上去。

一次补货行为，可细化成3个步调：

什么时候补货；

如何拟定补货打算；

生成补货单。

本文基于三个场景举办产物成果的设计接头。

名词表明：

补货周期：完成补货打算到补货商品 *** 所需天数，凡是包罗：确认补货打算、商品出产、运输 *** ；

拟定补货打算：完成拟定补货打算的符号是生成补货单；

在途库存：确定会补货但还没 *** 的库存；

一、什么时候补货——补货提醒 1. 场景描写

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配置预警的条件，当sku的库存到达预警条件时，系统主动提醒我；

2. 产物设计

预警条件：

牢靠库存：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；常用于销量不一连的产物；

动态库存：用户输入天数B，则预警库存值是<系统每次在判定预警时，统计已往B天的销量>；常用于一连销售，将来几天的销售数量约便是汗青销售数量的产物；

预警 *** ：

标红顶置：回收天天按时预警，满意预警条件的sku标红顶置，便于用户定位预警sku。该成果是基本的预警表示 *** ，也是最易实现且业务高频应用的成果；

动静推送：若呈现预警sku则回收动静推送，推送 *** 可以是应用内，邮件等。若补货周期较短，可无需实现该成果；不然，发起提供该成果；

预警和补货之间的干系：

无论预警条件是牢靠库存照旧动态库存，理论上预警库存的可售卖天数便是补货周期，这样在补货商品 *** 时，现有的库存耗损完毕，这样既不会发生库存积存也不会断货；

拟定补货打算的周期的频率便是补货周期，也就是假如补货周期是10天，则发起10天拟定一次补货打算。

虽然了，这都是抱负环境的配置，详细环境照旧按照实际业务去举办预设配置和拟定补货打算，以最终满意实时精确补货的目标。

二、如何拟定补货打算——销量数据参考 1. 场景描写

1）在确定补货打算的时候，最焦点的问题是估量在接下去的补货周期里能卖几多？商品的销量预测其实有许多因素影响，好比说所处的销售生命周期，竞争干系，促销勾当等。抛开不确定因素，销售生命周期相对不变。因此我如何能快速查阅需补货sku的销售周期，以便作为补货打算的判定依据。

2）在本次补货数量必然的环境下，我该如何给sku举办配比。以淘汰部门sku库存积存，而另一部门sku断货的环境？出格常见的场景是，某个SKU的销量低，只是因为中中断货了好久，而不是市场需求下降了。

2. 产物设计

1）提供可筛选日期的汗青销量折线图及明细统计

用户按照汗青销量趋势得生产物的销售周期时间段，再判定当前是处于哪个销售周期，有助于预测将来销量。

销售生命周期的表明如下：

导入期：新产物上市，消费者有个接管进程，销量较为迟钝；

成恒久：产物颠末一段时间后，销售快速增长，这段时间也是最容易呈现断货的时期；

成熟期：产物不变销售，销售增长速度迟钝直至转而下降；

衰退期：产物销量显著衰退，顾主的消费习惯产生改变，转向其他产物。

2）统计出SKU的真实占比和理论占比，以供业务判定两者的差别原因及如何配比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、玄色；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&玄色15，M&玄色15，L&玄色20，此时L&白色的真实占比和理论占比别离如何计较？

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

可以发明真实占比和理论占比有较大差别，或许率是因为有一部门用户在白色断货的时候改买玄色，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：