零售缺货计算规则的思考

缺货，是零售行业无法逾越的一个库存问题，所以在不同的商业模式下，用什么数据去衡量缺货，要达到一个什么样的目的，以及如何应用，都是值得深思的。虽然不同商业模式，规则一定会有所差异，但是也是有其共通性的。

首先，我们针对超市大小、不同商品的特点、订货频次、到货时间点，来探索一下在几种不同的场景下，可以分别用什么规则来衡量缺货，如何基于数据可以更好的帮助经营者管理自己的缺货问题

1）超市大小，可以拆解为两类，一类是大超市，是有仓库储货位的；一类是便利店，是没有仓库的，陈列面就是仓库；

2）商品特点，可以拆解为两类，保质保鲜期特别短(2天之内)的，保质期长的可以支撑一定的售卖周期的；

3）订货频次，可以拆解为T+X，X的不同，计算方式差异很大，因为涉及到可售天数；

4）到货时间点，很关键，如果是每日早晨到货，那晚上日结的库存就没有代表性，计算方式就要依据销量，如果是每日下午到货，那晚上24点日结的库存就非常有代表性

第一类：传统大超市(含仓储位)，商品=保质期长(食百，标品)，订货频次一般是一周一到两次，且固定时间点预定

背景介绍：

传统大超市是有仓储位，有一定的备货能力，这也简介导致备货的特点是具备一定空间的周转周期。食百是标准商品且有明确的保质期，所以对于销售时间上的限制相对来说没那么严格，临期商品除外。基于以上两点，计算缺货率的规则，需考虑到可售天数的范围

计算规则：

针对有效商品(剔除已被淘汰的商品)，计算缺货的简约规则，可以囊括为如下

1）可售天数=24点日结之后的商品剩余库存量/前X天日均销量

2）可售天数<=(Y天+商品的送货周期)

基于以上2点，可以快速判断出哪些商品可能存在缺货

补充：X和Y的值，这个要取决于实际情况，再来确定几天更合适，与实际经营中的一些方式紧密相连

第二类：传统大超市(含仓储位)，商品=保质期短(生鲜鲜食)，订货频次是每日订货，最好的到货时间点是早上开业之前

背景介绍：

传统大超市有仓储位，但生鲜和鲜食这个商品本身保质期很短，但因为仓储位、保鲜设备的提供，相对来说部分商品可以支撑2-3天的新鲜度，但是它的缺货率不能用可售天数去衡量，为了降低损耗提高商品新鲜度，一天卖完，第二天直接卖最新鲜的是最好的，所以缺货率不能依据日结的缺货率，而是计算在可承载的销售天数范围之内，缺货而带来的销售损失，如茄子，可以保鲜两天，但是在供货期间，有36小时是断货的，这就是缺货，缺货带来的损失，也是需要及时监控的

计算规则：

所以针对有效的商品(剔除已经被淘汰的商品)，计算缺货的简约规则，可以囊括为如下

1）每支SKU可存储的天数极限X

2）天数X*每日经营时常Y

3）可售时常=实时库存/前Z天销量

4）可售时常 < (天数X*每日经营时常Y)，即为存在缺货预警，需要及时订货

第三类：便利店(无仓储位)，商品=(全品类，因为几乎无仓储)，每日订货，最好的到货时间是每天早上开业之前

背景介绍：

便利店是没有仓储位的，所以间接把标准和非标的商品，在销售周转天数上，挪到了一个要求层次上，即1天售完，无缝衔接补货，那基于这个缺货率就不是日结24点的库存，而是从缺货时常带来的销售损失衡量缺货

计算规则：

1）周转天数目标1天

2）每支SKU当日断货时常X

3）每支SKU在经营时间范围内每销售的平均销量Y

4）X*Y，即为缺货造成的销售损失

通过以上几种场景的拆解，可以大致窥探到零售的缺货特点，缺货的规则有基本的通用性，基于通用性，去考虑如何确定缺货的规则

以上是基于一些商业模式的思考，公式没有很严谨，从提供一种思考问题的角度提出了一些个人看法。缺货是零售行业非常核心的指标，针对不同的商业模式，衡量缺货的规则需要个性化，如果制定的不合理，会给经营带来误导，所以简单总结下来，可以总结为如下点：

1、合理的周转天数范围在哪里，这个是基于仓储位和商品属性来考虑的

2、计算历史的日均销量和时段销量，应该如何计算，应该选择哪种最合适

3、某些指标的选择范围，取决于促销规律、季节规律、商品季节规律，都是一直变化的

4、到货时间节点，是计算缺货规则的一个很核心的切入点，下午到货、晚上到货、早上开业之前到货，这三个都差别很大

End.爱数据网专栏作者：芒果数作者简介：零售业的数据从业者，负责过团队，做过从0到1的数据产品，深入业务团队数据工作，完成了数据职业闭环个人微信公众号：芒果数（ID：DataMama2020）本文为挖数网专栏作者原创文章，未经允许禁止转载，需要转载请微信联系授权（微信号：lovedata0520）