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最新 06-29

數據脈：專註於跨境電商爆款商品的挖掘與分析！

最近又聽到一位賣家朋友抱怨說：「又死掉了幾個箱的貨」。不管對於老手還是新手賣家，庫存管理都是十分重要。我沒有見過哪位大哥做到可以不用太考慮庫存管理的境界。一不小心就可能被庫存搞得焦頭爛額。科學的庫存管理可以提高賣家的發貨效率，可以節約庫存成本和時間成本。

除此之外，通暢的物流是用戶體驗中極為重要的部分。規劃管理不到位，亂存亂運，導致的結果就是難以及時發貨，甚至難以履行訂單。對用戶體驗造成及不良的影響不說，更嚴重的是可能由於ODR過高而導致賬號被封！

所以今天來和大家聊一聊如何開展科學有效的庫存管理。

規劃好你的物流體系

物流體系的建設很重要，特別是對於SKU數量大銷售區域廣的賣家，那麼物流管理將是一個很棘手的問題。為了讓這個問題變得不那麼難，賣家應該在以下幾個方面做好工作：

優化產品分類

優化產品在各個庫存點的存放分配

計算統計好每個產品的包裝和發貨時間

規劃好快遞路線和物流線路

當然，現在亞馬遜有很好的FBA服務。如果不願意花這麼大精力去管理物流體系，那就直接把這些工作給亞馬遜的FBA服務，也是個不錯的選擇。對於規模不是很大的賣家，用FBA是最省心省力的辦法了。

優化庫存管理，合理安排備貨比例

了解庫存周期可以說是庫存管理中最重要的一環了。當你對庫存周期有了一個清晰的認識時，就能更加準確地判斷出該產品是否熱銷、在哪個時間段熱銷，從而做出合理甚至精準的庫存採購計劃。

安排各批次備貨量和備貨比例，是有效控制銷售節奏，穩步前進減少浪費的基礎。分配各批次備貨量和備貨比例應按三個維度依次展開：一是安排好各個產品的備貨量；二是安排好某個產品下各變體之間的備貨比例；三是要安排好各變體下各個Size之間的比例（當然，產品如果沒有分Size就不用考慮這個維度了。）

今天給大家演示下，怎麼利用「數據脈」( shujumai.com )這款工具來做好庫存管理。舉個例子，比如我的目標客戶是游泳愛好者，我店裡只賣一款產品，一款泳衣。第一步是要預估各月的銷售量作為決定備貨量的依據，這個很簡單了，根據以往的銷售數據和評論量趨勢去預估。下面這張圖是通過「數據脈」-「評論趨勢透視」這個功能得到的，這個圖可以很好的提高我們的備貨效率。

從圖中我們可以找到14年的7月的評論量是7條、15年7月的評論量是7條、16年7月的評論量是21條。然後不難看出16年7月後評論量數值在20條-40條之間波動。所以，我們可以很直接的使用20到40的中間值30來預估未來17年7月的評論量為30條。然後計算這款產品的留評率（留評率=總評論量/總銷售量），假設我們現在分析的這款產品的留評率為0.7%。也就是說：賣1000單，會有7個人來這邊留評論。所以16年7月的銷量就應該是：21 ÷ 0.7% = 3000單。對照下16年7月的量，是不是在3000多單左右，差不多的話就說明你計算出的留評率比較準確，可以使用。所以17年7月的銷量預測就應該為：30 ÷ 0.7% = 4285 件左右。

好了，我們已經預估好7月份這款泳衣的備貨量是4285件，那麼第二個問題來了：這款泳衣有5個顏色，我不知道怎麼分配這5個顏色各多少件。平均分嗎？4285/5=857件，每個顏色備貨857件。這的確是個辦法，但是稍有經驗的商家都不會這麼干，這樣乾的後果是肯定會出現一些滯銷的顏色。所以這肯定不是一個好辦法。那我們接下來看看什麼是好辦法，同樣打開「數據脈」-「評論趨勢透視」打開這款商品的詳情頁，找到「熱銷變體」頁。