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如何科学制定新品采购量?老品销量预测逻辑是什么?这两年备货情况越来越不可控,尤其是新品采购和老品补货的预测逻辑……

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这两年备货情况越来越不可控,尤其是新品采购和老品补货的预测逻辑,管理层对运营的备货决策缺乏有效的过程管控。想寻求各位大神帮助:

1. 新品采购数量如何确定?逻辑是怎样的?

我们是主做FBM大件的公司,但海运周期长(45天左右),做货时间长(30-45天),必须提前备货。

目前运营主要依赖竞品分析、主观经验来定首单量,但经常出现备多滞销或备少断货的情况。

担忧:首单量是否合理?是否有科学的评估框架?

2. 老品补货,未来4个月的销售预期如何计算?逻辑思路具体是怎样的?

目前运营的预测方式:历史销量加权平均+排名趋势+活动计划,但偏差往往较大,尤其是受竞品冲击的品类。


希望大神们能分享:

新品备货的科学方法,如何科学制定新品采购量?

老品补货的动态预测逻辑(如何减少人为偏差?)
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1.海运45天,供货30~45天,也就是库存周转得90天(暂时忽略尾程派送时间),周转天数确认的情况下,就是要做销量预估,比如4/1~6/30,这三个月时间里,每天/每周的销量预估需要做得尽可能准一些,这样备货的准确性才会足够高。
那么问题来了,你们FBM如果权重不稳定的情况下,销量预估是很难做的。
如果供应商可分批交货,按30-60-90天分批次下单,或者半个月下一次。

安全库存 = (Max日均销量 - Avg日均销量)× 补货周期
不管你的备货逻辑再怎么严谨,如果销售策略、产品销量预估不准,都是徒劳的。

所以产品的毛利率、转化率、类目容量波动、竞争程度、产品生命周期,这些才是你首要考虑的,盈利越高,越稳定的产品,备货允许取值大一些。反之越保守。
这样一旦要清库存,亏损也不至于很难受。

2.受竞品影响的话,意味着排名趋势和活动效果,不能太理想,比如一周4次LD,取2次效果理想,2次效果一般去评估。
然后设置个竞品影响度 = 竞品价格变化幅度×BSR排名变化速度,也就是竞品的价格变化越大(降价),排名增长越明显,理论上对你们的冲击影响越大。
比如设置阈值警报,当竞品影响度指数>0.5时(明显降价或者排名明显增长)触发补货量下调20%左右。

其次就是被竞品影响的时候,你们有无牺牲一定毛利率去维持销量的策略?控制库存周转。
附件模型思路做额外参考。

然后建议每周或者半个月有一次库存周转会议,确认哪些链接是有冗余风险,哪些有断货风险,单独给到销售处理和备货支持,否则光靠预估数据去做的备货结果,天然存在风险。
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