零售库存分析做不好，分分钟虐哭整个企业

库存只有进、出库？可别小看了库存分析，一个库存分析做不好，分分钟虐哭整个零售企业。举个例子吧，双十一时候销售出了个促销活动，但活动进行到一半时却热销商品库存不足、搭配销售的商品却仍有大量存量，最终活动只能草草收场。既没有完成预期销售额，也给消费者留下了不佳的购物体验。

这样的销售活动策划显然是不成熟的，在活动策划过程中没有针对库存展开详细分析挖掘，导致库存结构失衡，进而导致促销活动失败。甚至于还将加重库存负担，给企业带来库存成本增加、商品贬值等损失，严重时甚至可影响企业现金流，进而影响到整个企业的正常运转。因此说一句“零售库存分析做不好，分分钟虐哭整个企业”也并不夸张。

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那么，到底该怎么做零售数据分析中的库存分析，需要重点分析哪些内容？

从分析角度看，做零售数据分析中的库存分析，主要注意这五点：

1、注意切割库存总量，区分有效库存和无效库存

2、量化库存，确保库存整体安全性

3、深入分析库存结构，确保库存结构的合理性

4、预估销售，确保库存量

5、特殊库存分析

库存分析的主要目的是优化库存结构，及时发现即将到期或贬值过快的商品、热销商品的库存变化等，并将这些信息反馈给销售和采购，从而达到优化库存结构，提升库存利用率并减少仓库无用成本和商品的贬值损失等。就以库存结构分析为例，来看看需要怎么做零售数据分析中的库存分析。

所需零售数据分析图表：品类库存量排行榜、商品SKU动销率排行榜、销售库存结构明细表、异常库存分析。

从这份零售数据分析—库存结构分析报表中，可以直观清晰地获得以下库存信息以及，进一步分析思维：

（1）品类库存量排行榜中生鲜类的库存最高，后面依次是食品、杂货、其他类。
      （2）生鲜类商品的SKU动销率最高的是SKU9，约为120%，图表可以采用升序/降序的功能重点关注前几名和后几名的SKU。
      （3）销售库存结构明细表是商品的各个品类的销售和库存的占比，再者对比销售占比和库存占比的差异，二者之间的差异比较大时，可判断有疑似问题，要进一步确定是否有问题，还需要结合库存天数、库存绝对值以及具体的SKU分析才可能确诊。从明细表中看到，销售和库存的占比值差异都不是很大，没有明显的异常情况。
      （4）最后从异常库存分析的明细表中观察库存生鲜类各个SKU的库存天数和库存周转率，但库存天数超过标准值30天，库存周转率小于3的时候设置了预警，这里可观察到异常的情况。（说明:库存天数和库存周转率不是固定，不同的产品和行业标准也有所不同。）

有以上的数据信息和数据支持，熟悉业务的数据分析员或领导就能立即针对不同问题展开更深入的分析，从而找到问题产生的真正原因，并着手解决问题。在解决问题的过程中还可继续结合零售数据分析的各个环节的分析报表随时观察数据变化，验证解决方案是否起效。

存库分析固然重要，但在整个零售数据分析中却只是很小的一个版块，就如上文分享的零售数据分析思维图显示的那样，一个完整的零售数据分析涉及面广，内容丰富，如果要从零开始构建零售数据分析模型，工作量巨大不说，还容易因为缺乏相关经验而陷入频繁的试错修改循环。因此如果能够直接借用前人经验，在标准零售数据分析模型基础上增设个性化设计，就能轻松构建起适合企业自用的零售数据可视化分析平台。

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