當下快消產品生命周期正逐漸縮短且結構變得越發復雜。往往還沒等到這些滯銷品清理完畢，品牌方就又需要追隨熱點、營銷活動節點，開啟新一輪的新品上市。

  “缺貨現象”，往往是因為各渠道鎖貨導致頻繁調撥而造成的假象，而庫存高的主要原因則是各渠道運營對于搶貨導致缺貨的擔憂，而將渠道安全庫存加入到銷售預測的提報中。

  為了在降低庫存的同時，保證平臺及企業要求的服務水平，本文將從三個方面著手進行解決：

  1)優化管理規則，即對于確定業務場景，明確對應場景下的管理規則，以減少或避免鎖貨、搶貨行為;

  2)合理化需求預測，明確銷售與計劃職能分工，最大化需求預測準確率;

  3)優化庫存管理規則，降低實際在庫庫存，提升庫存周轉率。

  01

  區分場景設計整體庫存方案

  庫存優化是合理的降低庫存，是在滿足平臺及企業要求的服務水平下進行庫存調整。因此，快消品行業當前復雜的營銷活動、嚴苛的平臺要求以及客戶對配送時效的服務訴求，企業需要分場景整理出各渠道對于庫存及時效的要求。在過往案例中，我們一般會將整體庫存場景區分為兩大類進行管理：

  1.常規場景

  常規場景(無庫存調整限制*)——基于歷史數據，設定合理的店鋪庫存水位，通過系統監控庫存情況并完成補貨與庫存同步(同步至電商平臺可銷庫存)。

  庫存調整限制：指平臺店鋪庫存只增不減、店鋪庫活動期間無法增減等影響店鋪庫存變動的規則限制

  2.特殊場景

  基于人工管理的特殊場景——在共識的預測范圍內保證各個平臺的產品供應。

  特殊場景(有庫存調整限制，如：大促、直播等)——在預測范圍內，由銷售提報活動時間內所需庫存，以滿足平臺、主播的活動要求，由計劃部門調整店鋪庫存并監控整體庫存使用情況。

  在這兩大場景的區分管理規則下，配合系統的支持，銷售可以很大程度上減少對于店鋪庫存的調整工作。常規場景下，所有店鋪的可銷庫存都將由系統自動基于銷售預測設定的水位完成補貨。過往頻繁鎖貨與調撥的現象也就自然而然的被避免了。

  而對于特殊場景例如大促、直播等，則提高了對銷售預測的要求，避免過去一味通過鎖貨來應對的方式。由于提高了對銷售預測的依賴，因此第二步就需要對銷售預測及需求預測進行優化。

  02

  合理化需求預測

  在很多以銷售為王的企業中，往往會將銷售預測作為需求預測進行備貨。然而銷售部門畢竟不是鉆研數據的部門，容易給出偏樂觀的預測，這導致基于銷售預測的備貨會出現高庫存水位的情況。對此，基于場景將預測切分為兩部分，由計劃和銷售分別主導進行預測，并結合實際情況(如新老品汰換、促銷、競對活動等)共識最終結果：

  1)常規場景——更偏于理性，基于歷史銷售數據預測，由計劃部門主導，使用預測模型計算未來需求(常見方式：移動平均法、指數平滑法、回歸分析法等)，并提供給銷售部門輔助完成銷售預測。

  2)特殊場景(大促、直播等)——更偏于感性，由銷售部門主導，基于對活動、市場的判斷，提報相應時間段內的銷售預測。

  分別完成常規場景、特殊場景的銷售預測之后，再交由計劃部門基于當前庫存情況完成需求預測，并與銷售部門對最終結果進行確認。

  后續以共識后的結果作為庫存方案自動補貨的重要依據，在預測準確率較高的情況下，結合安全庫存的配置，基本不需要人工進行過多調整，即可應對大部分的銷售場景。

  需要注意的是，在選擇需求預測方法時，需要結合企業當前的產品性質、自身能力和發展階段，有時復雜的方法、系統并不一定就是當下最優的解決方案。可以通過多角度的測算選擇出準確率較高且易于落地的方法作為變革的第一步，之后隨著企業的發展，再逐步優化、細化需求預測方法。

  03

  優化庫存管理

  盡管已經完善了不同場景下的管理規則，同時明確了銷售與計劃的職責，合理化了需求預測方式。我們不得不承認，市場無法被精準預測，總會有意外情況發生。因此，庫存規則的設定，也成了需求預測后的另一道防線，同時也是降低在庫庫存水平的重要環節。

  1.重新明確庫存范圍

  在過去僅考慮在庫庫存的模式上，增加VMI(供應商擁有管理庫存)和在途庫存的考量。基于各渠道的發貨時效要求，將部分的在途商品納入在庫庫存的范圍(例如，平臺要求48小時發貨，基于企業過往數據，可將1天內到貨的商品加入到在庫庫存范圍進行分配)。

  2.設定安全庫

  基于平臺要求、競對表現和企業目標，確定有貨率(服務水平)，以計算出合理的安全庫存(常見方式有：使用公式計算 安全庫存 SS =

  、基于泊松分布計算等)。因此，整體庫存將由周轉庫存(基于需求預測所需的庫存)、在途庫存(部分)、安全庫存組成，以此在保證服務水平的情況下，合理化庫存水平。

  這里需要注意的是，由于庫存的邊際效益是遞減的，因此安全庫存并不是越高越好，為了最后幾個點的服務水平，往往需要投入成倍的資源。

  3.待上架庫存共享

  常規場景下，所有庫存基于預測，由系統自動進行補貨(基于系統刷新頻率，將店鋪庫存維持在1天甚至更低的水平)，未分配庫存進入共享庫存。

  特殊場景下，在共識的預測范圍內通過共享庫存進行補貨。

  通過這三步，我們可以完成對于整體庫存的共享機制，同時擴大了庫存可用范圍，再加以對于安全庫存的合理安排，以此達到優化庫存結構，減少在庫庫存，提升庫存周轉率的目標。

  此外，基于實際業務場景，方案同時需要明確需求提報流程、渠道優先級規則、異常情況(缺貨或超賣)處理規則、清貨規則等確保方案可落地的具體流程細節邏管理方案。從過往案例來看，在方案落地后，在不影響銷售的情況下，庫存天數顯著降，當下基本解決了高庫存與缺貨并發的問題。

  結語消費者的需求不確定性和個性化程度在未來還會持續提升，市場競爭也會愈發激烈，因此企業在滿足消費者需求、快速發展規模的同時，也需要更積極的應對高庫存與缺貨并發的挑戰，避免陷入營收增加利潤減少的窘境，以達到良性增長的目標。除了文中所提到的合理化需求預測、優化庫存管理以外，基于企業的實際情況，也可以通過產品生命周期管理、模型優化等方式，進一步提升在保證一定服務水平下的庫存周轉率。

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