零售缺货计算规则的思考

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2021-02-0913:02:00 评论 83 1844字
摘要

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,本文重点分享零售缺货计算的思路。

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)

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