上次寫了一篇關于零售數據分析的文章，大體介紹了零售分析的各個部分以及常見的分析指標，今天這篇仔細講講零售數據分析非常重要的商品庫存分析，也就是“人、貨、場”理念中，“貨”的部分。

區別以往純理論式的講解，今天我找了一個庫存分析的真實案例來幫助大家身臨其境的理解商品庫存分析思路。

背景

A公司是一家大型的零食連鎖專賣店，在上海市有28家門店，以經營進口食品、零食、休閑食品為主，各門店的商品由A總部倉庫進行統一派送，由于品類繁雜，數量大，過去僅僅對部分重點商品進行庫存的管理與分析，而沒有對整體商品的庫存進行管理，因此時常出現缺貨與庫存積壓的情況。

我們要解決的問題就是通過對庫存分析，合理控制庫存，加速資金周轉，達成大區業績增長的目標。

分析思路

商品的庫存分析簡單來說就是圍繞兩個問題：1、是否會缺貨2、庫存量是不是過大，出現庫存積壓，占用資金

很多人對于庫存分析容易陷入兩個誤區：要么是沉浸在庫存結構分析中出不來，要么是簡單粗暴的分析一下銷售、庫存排行榜就完事了。其實真正的庫存分析，不管涉及目標大小，都是一個由宏觀到微觀，由簡單到復雜的過程。

看一下針對這個案例我梳理的分析思路：

剛拿到數據，我們并不知道缺貨、庫存積壓的問題是不是真的存在，所以我們先看看所有商品的庫存金額、庫存量、庫存周轉天數等指標。然后按照從宏觀到微觀層層深入地對商品結構進行分析，分別為有效庫存與無效庫存分析，ABC類別分析，品類分析三大結構，而品類分析又可以深入到大類-中類-小類-商品明細去查看整個庫存的情況。

分析過程

分析使用的工具是自助分析工具FineBI，IT人員把庫存分析的需要數據包整理好存放在業務包中，業務或者分析師直接可以拿來分析，省去了自己采集、處理數據所需要的大量時間。

分析的操作也很簡單，在前端頁面進行的簡單拖拉拽操作，就可以實時地查看分析結果，得出結論。

首先，我們先看看有效庫存占比情況，使用庫存分析表，創建組件，將是否有效庫存商品轉化為維度后拖入橫軸，將庫存量拖入縱軸，圖表選用餅圖，得到了有效庫存占比圖，無效庫存占比僅為2.47%。

然后我們再來分析有效庫存和無效庫存的商品結構，我制作了一張有效庫存大類分布圖，如下圖，可以看到無效庫存中占比最大的也為進口食品，并無太大異常。

接下來我們再從商品的ABC分類去查看不同類別的商品庫存情況（累計銷售額為60%的前若干商品定為A類，將銷售額30%的若干商品定為B類，將其余商品定為C類），我制作了三張圖表，分別展示了ABC類商品庫存量、庫存金額和庫存周轉天數。他發現B類的庫存量相對C類較多，而庫存周轉天數較大，周轉較慢，后續可對B類重點分析。

B類庫存周轉天數大是為什么呢？我們可以從B類產品的品類結構入手分析，所以我需要查看各個品類的庫存量、庫存金額、庫存周轉天數。

首先是大類和中類，創建一個組件，并創建鉆取目錄，命名為”品類”，將大類和中類都添加到品類中，將品類拖入到橫軸，將庫存金額、庫存量、庫存周轉天數拖入縱軸，使用分區柱形圖，通過與上圖的聯動可看到ABC類商品的品類分布情況。

為了更清晰地看到各小類的庫存情況，我們還可以把小類庫存量制作成圖云，能夠和上圖聯動。

為了分析哪些商品庫存可能會出現問題，我把庫存周轉天數與預測可售天數作為橫軸坐標，以平均值為分界線，做了一個四象限分布圖。

（1）庫存周轉慢，庫存量大的，應暫停進貨，避免出現積壓。

（2）庫存周轉快，庫存量小的，要及時補貨，避免出現缺貨。

然后，我們還可以對進貨節奏和進貨量進行預測分析，我制作了下面這張圖，可以查看商品的可售天數，如果可售天數低于14天的商品，需要及時補貨，并預測了滿足未來一個月的進貨量。

最后為了查看小類下的每一個商品的庫存情況，我制作了商品明細表，可以直接看到每一種商品的庫存量、庫存金額、周轉天數等指標。

然后我們的商品庫存分析儀表板就基本完成了，圖表組件之間可以自動建立聯動，我們可以通過點擊不同的類別，如B類商品，查看各類商品的庫存情況，以便于尋找庫存控制存在的問題，制定對應的提升策略。

通過分析發現：

（1）B類商品中進口食品的庫存金額和庫存量較大，其中進口酒和進口乳制品的庫存量、庫存金額，以及庫存周轉天數較大。

（2）蜜蜂、花生油等商品庫存周轉慢、可售天數大，需要采取措施防止庫存過剩，而對于進口礦泉水、調味劑等可售天數小，庫存周轉快的商品，需要盡量避免缺貨現象。

分析結果反饋到業務

通過我們之前的分析，可以采取以下幾個措施，來進行庫存的控制。

首先，可以通過FineBI，完善庫存分析的模板，建立庫存分析的儀表板，并設置預警機制，每天實時對庫存進行全品類的監控，對庫存進行精細化的控制。

其次，對庫存過小，周轉較快的商品，如進口礦泉水、調味劑等商品及時補貨，并根據歷史銷售額確定補貨量，實現精準補貨。

最后，對庫存過大、周轉較慢的商品，如蜜蜂、花生油，暫停補貨，并根據庫存動態情況，適當做了幾次促銷活動。

通過這些措施，三個月后，缺貨現象減少了，商品缺貨率環比上個季度下降了21.3%。庫存成本大幅降低，環比上季度下降了14.7%。利潤率環比上季度提升11.3%，超額達成了增長目標。

很顯然在目前的信息時代，借助類似于FineBI的這些工具，可以讓企業加速融入企業數據分析的趨勢。備受市場認可的軟件其實有很多，選擇時必須要結合實際的情況。一般的情況下，都建議選擇市面上較主流的產品，比較容易達到好的效果，目前企業數據分析BI軟件市場占有率前列的，就是帆軟BI軟件——FineBI。

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