2022-02-25 10:08:05
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千万不要小看了库存这个细节,事实证明,合适的库存数量更能吸引消费者下单。不过,库存如果没有了,要及时补货,这也是一个非常有技术含量的问题,拼多多商家要怎么补货呢?
一、基于日销补货测算
首先,这种方法适用于日销偏平稳的拼多多店铺。
每天的数据波动是正常的,但总体不会出现规律和大起大落的情况。前半部分是因为活动导致销量波动,活动结束后趋于平稳,而且在补货周期和销售周期内没有活动计划。
难点是不同的SKU的补货周期不同,要实现高效率的补货测算如果用Excel函数将非常复杂,因此我选择的工具是Power Pivot,是效率最高,实现相对较为容易,最容易的是Power Query可以全程可视化操作。
以下的几个SKU的补货周期是21天(也就是从工厂下单到入库需要21天),根据最近21天的销量减去现有的库存量,就是要补货的最小量,多少天后要补货是根据库存和补货周期的计算,这张表需要每天更新数据,可以每天监控可能要补货的SKU,库存一周期备货量是到货后还能卖一个补货周期天数的量,一般以这个为准。
二、基于时序的补货测算
当销售趋势出现规律性的时候,如果是下图这种7天规律的,补货周期大于7天的时候,可以用时序预测的方法,当然也可以用基于日销的方法,因为周期性已经涵盖在补货周期天数里面的。
当SKU的销量趋于上升趋势的时候,比如在产品中前期时,还不稳定,而且呈现一定的增长趋势,那样就无法基于之前N天的销量来测算补货数量了,否则补货量将无法满足周期的销售。
基于时序的预测,需要用到FORECAST.ETS函数
这个函数共4个参数
第一个参数是要预测的日期
第二个参数是历史的数据
第三个参数是历史数据对应的日期
第四个参数是周期长度,为7表示周期为7天(7天为周期是通过观察图表和经验得来,淘宝7天为一个商品的流量周期)。
预测结果是每7天稳步上升,由于前面3个(7天)周期中都有两个峰值,所以后面的预测图形都具有这个特征。
前21天的销量为9207,预测未来21天销量为18140。
三、基于活动补货测算
活动的数据在图形中属于异常值,特别是一天的活动,就特别像是一个离群点。以上两种方法完全不适应于活动的测算,活动销量的测算需要考虑的因素更为丰富。
对于S级别的活动,备货量是跟小二谈的了,对于聚划算、淘抢购等常见的A级活动预测可以通过历史数据建立回归方程测算,对于参加大促的中小商家也适用此方法。
此方法重点是影响因素的确定,重要因素有收藏数,收藏率,活动位置,同行活动价格,同行活动销量等。
本例以淘抢购平台的销量测算为例,但不同类目不同情况下的重要因素不同,因此本文中的例子方法不完全通用,思路和方法的原理是通用的。
首先要记录数据,通过数日的跟踪,发现数个跟自己的商品同类型的产品,得到下表。
备注:场次表示从0点到23点的13个场次,店铺类型1为集市店,2为天猫店,店铺销售额为近30天销售额(不包含活动当天)
这些数据会存在水分,商家为了完成业绩会提升销量,对于我们预测来讲这个数据是会影响结果的。可以通过同行了解大概的比例,如果无法了解就自己预判,预判的范围在20-60%之间,如果你说大家上个淘抢购要提升个90%的单子,那这个的可能性不大。
从你报名拼多多活动到活动上线,中间有8-13天的时间,这是给补货的时间,如果补货周期极短,那就无所谓了,但是如果补货周期较长,最保险的方法当然是报名前就要预估好大致的销量,这样可以按照报名件数进行备货。
什么时候补货?什么情况下要补货?补货多少?这些都是我们要重点计算的,如果补货补得好,我们既能赚到,又不会因为货太多卖不出去而积压库存。
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