服裝企業庫存是一個永恒的話題，代理商和廠家一直在斗智斗勇。本文不談大的道理，只是從數據分析的角度告訴大家一些庫存管理的辦法。
2011年是服裝企業庫存大增的一年，筆者在今年4月特意根據財報分析了幾家上市的體育用品公司李寧、安踏、特步、匹克、動向的經營狀況，庫存金額平均增長41.2%，庫存天數（DOS）由28天上升到41天。而紅豆股份、美邦服飾的庫存金額分別已占到總資產比例的60%，29%。2012年對于服裝企業來說挑戰很大，首當其沖的就是庫存管理。
服裝企業庫存是一個永恒的話題，代理商和廠家一直在斗智斗勇。造成企業/代理商庫存偏大的原因無外乎以下幾種：
1. 銷售目標超高，企業不得不靠壓庫存來達到要求；
2. 訂貨憑感覺，過分追求爆款；
3. 代理商/門店間庫存不能正常流轉，經常出現在A區域暢銷的產品而在B區域卻庫存一大堆。造成這種狀況一種可能是機制的原因，廠家疏通機制缺失，貨賣給代理商后就不管了；第二種可能是代理商的原因，不面對現實。曾經和某代理商聊過天，問他為何滯銷的一批貨物不轉給鄰近的省份？他的回答是這批貨別人賣得這么好，我沒有理由賣得不好，我已經制定計劃要求店鋪從各個環節改善了；
4. 缺乏預測機制，補貨總在缺貨后；
本文不談大的道理，只是從數據分析的角度告訴大家一些庫存管理的辦法。
一、 訂貨會前的數據準備
對于代理商來說訂貨會前需要確定如下數據：1、買多少金額/件貨；2、買什么品類的貨；3、確定商品級別及對應的訂貨件數。
除1外，其他兩項都是需要訂貨前制定的策略計劃。（注：以下分析不考慮店鋪數量變化的狀態）
1、買貨金額一般來說廠家已經提前確認，代理商要做的就是計算出對應的商品數量。公式如下：
商品數量 = 采購目標 / （區域銷售平均吊牌價 X （1 + 計劃漲降價幅度））
2、確定各品類買貨金額及數量：根據同期商品各品類銷售百分比確定本訂貨季的比重，修訂原則是今年商品趨勢和經營者的策略。這個環節非常重要，它是一個買貨策略的落地環節。
3、確定商品各級別款及數量：可以采取平均值和極值相結合的方法。根據歷史銷售數據將商品款分為五個級別（也可以是三個），級別和采購數量對應關系如下：
有了這個數據準備后，在看貨過程中，只需要買手確定商品的級別，不用特別考慮商品的買貨數量。這種方法的好處是根據銷售數據來倒退買貨數量，避免了買貨的盲目性。“買貨的過程實際上就是商品銷售的過程”，所以多花一些時間的準備工作上是值得的。在看貨選貨過程中，可以根據具體情況適當的調整2中的百分比和3中的商品級別。
買貨后（在正式下單前）還需要對所買的貨品進行檢測，主要檢測三方面：價位段、尺碼、顏色等。用買貨數據與同期銷售數據進行對比。比如下圖，很明顯就能看出價位段的缺失。
二、 銷售過程中的數據分析
服裝行業的數據分析從商品流向來講就是大家熟知進、銷、存，其中商品銷售環節可以細化為人、貨、場。造成庫存過高的原因一般都會認為是進的太多或賣得不好，很少有人從商品的追蹤、預測、分析上下功夫，本節重點就談談這方面。
1、 如何建立商品數據追蹤體系？
商品追蹤一般是按照天或周為單位來實施，隨著POS系統的普及，數據收集越來越及時，按天來追蹤商品銷售狀況變成可能。追蹤內容：店鋪庫存數量、過去4或8周的銷量（快時尚服裝可以縮短為1-2周）、大倉庫存。追蹤方向：如果不能覆蓋全產品鏈，可以按照大品類（比如體育服裝的鞋、服、配，女裝的上、下、套裝、配飾等）的銷售前20大和庫存的前20大來跟進，前者是為了讓賣得好的商品賣的更好，后者是為了讓庫存大的商品盡快消化掉。
新品消化率也是必須要追蹤的一個數據，今年很多服裝公司都在更新一個觀念，什么是新品？只要消費者沒有穿過的都應該是新品。這種觀念對于就庫存的消化是有幫助的，特別是那些新品依賴性越來越高的企業更應該如此。
通過POS采集到基礎數據后，剩下的就是用EXCEL建立一個追蹤模型，讓它每天/周自動產生分析結論（策略部分需要人為制定），再根據庫存天數等邏輯建立一個自動配貨/調撥模型。目的就是監控主要商品進銷存狀況，迅速補貨，讓商品在不同客戶或門店間流動起來。一般情況下不要讓店員來下單調撥，因為店員可能較忙會忘記下單，對好賣的商品會有”占庫存”的惡習。
2、 如何做商品的銷售預測？
庫存周數（WOI）是商品預測的一個KPI值，庫存周數 = 即時庫存 / （周期內的銷售數量 / 銷售周期）,銷售周期可以是4周、8周等。比如某個商品目前庫存2000件，過去4周銷售1000件，則它的庫存周數就是8周，意義就是根據最近4周的銷售狀況來看，此商品還有8周即將售罄。
需要注意的是如果銷售周期取4周，如果某款商品是兩周前上市的新品，則銷售周期要改成實際的銷售周數。按銷量排名往往會漏掉這個因素。
按庫存周數進行貨品的預測是一個相對粗糙的預測方法，因為它并沒有考慮到季節、節假日、促銷等因素。要精確的進行商品的銷售預測就需要引入周銷售權重指數的概念，它根據歷史銷售記錄將每一天都賦予不同的權重值。篇幅所限不詳細講解，有興趣的朋友可以參考類似的一片博客文章《零售業數據化管理工具：月度銷售預測》。
3、 商品庫存的分析的維度
用兩張圖來說明商品庫存分析：
① 商品庫存結構圖（其中有效庫存的定義是指在某個銷售周期內銷售數量大于多少的商品之庫存數量）
② 商品覆蓋度分析
商品的庫存管理體現在每個環節，我們不能脫離采購、銷售等環節來單純談如何降低庫存。降低庫存無他法，只有從每個環節都加強管理，提高透明度，增加預警機制才有意義。
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本文來源： 數據分析在淘寶服裝庫存管理的幾個應用
