通过BI做多平台备货分析:找到最优的备货数量,大幅节约运输费用,降低库存积压,节省大笔成本。

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关于库存管理,尤其是备货,之前我有问过一些卖家朋友,他们平常是怎么搞的,有的跟我说数量少,靠直觉,有的跟我说靠ERP,还有些朋友虽然主要用ERP,但有的时候觉得ERP计算逻辑不那么符合自己的业务特点或需求,所以会自己再另外做一些报表来计算。旺季的备战,如何补货一直都至关重要,如果能够通过数据分析,找到最优的备货数量,在库存成本和缺货成本之间找到并保持一个平衡点,那么可以大幅节约运输费用,降低库存积压,从而节省下来一大笔成本。
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我多平台有销售,希望将多平台的销售数据整合到一起,计算出近4、7、14、30、60、90......天的销量情况,通过对每一区段的销售情况赋予不同的权重来推算预测日销量,再结合库存数量和企业内部自定义的发货天数、质检天数等参数,推算出可售天数、建议补货量、建议采购量等备货数据,帮助企业在缺货成本和库存成本之间找到和维持平衡。
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ERP软件虽然一定程度上提供了加权赋值进行备货计算的功能,但自定义的空间有限;同时,各个平台的销售情况往往分布在软件的不同功能模块中,难以将数据打通合并,而且一般而言都是针对某一平台库存的功能较为完善,因此其他平台要实现精细化的备货管理较为困难。
 
那么这个时候,相比excel,我更推荐大家用自助分析BI工具来进行分析。数跨境BI的API接口拉取包括亚马逊、Lazada、Shopify在内多个平台的订单数据,将数据汇总到一起,通过公式函数计算出任意跨度的的销量作为参数,并自由键入各跨度销量的权重,形成个性化的备货公式。后续只要手动触发或设置定时同步数据,即可完成数据更新。此外,备货数据还可以设置自动化预警,提醒相关人员及时采取备货动作。
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