庫存數據分析-tft每日頭條

庫存數據分析

科技更新时间:2024-11-26 10:29:45

這是系列文章第三篇，後續系列文章還有《數據分析及時發現流失風險客戶》、《數據分析提升優化導購産能》等，歡迎關注！

數據驅動業務案例分享（1）：數據分析給門店分層分級

數據驅動業務案例分享（2）：數據分析為銷售異常情況預警

【項目背景】

1、電子産品更新叠代快，且價格通常還會越調越低直至退市；

2、不同的門店，由于所處位置等差異，消費群體的消費能力、習慣等差别很大；

【項目目标】

1、通過數據模型，為各門店備貨庫存提供數據依據；

2、通過銷售數據等，及時發現超庫存商品，要麼與其它門店調換，要麼及時促銷處理；

【項目内容】

1、建立庫存與訂單數據庫；

2、根據銷售情況，做周轉率與庫存模型，模型可視化後如圖：

庫存數據分析（數據驅動業務案例分享）1

庫存與周轉率象限圖

上圖每個點代表一個SKU，X軸代表庫存天數，Y軸代表周轉率，散點大小代表銷量，通過數學算法，将所有SKU分類歸集為５類，如下圖：

庫存數據分析（數據驅動業務案例分享）2

SKU散點歸集分類

根據SKU的分類歸集，可對商品進行及時處理，比如：２區（黑色）代表商品周轉率低，庫存周期長，需要采取措施，要麼與其它門店調換，要麼促銷處理；５區（藍色）代表商品周轉率高，庫存周期短，可以适量增加庫存。

還有更多措施和政策等，歡迎大家留言探讨！

【現在征集5家企業，可免費為企業制作業務數據診斷模型、管理診斷模型、市場效率模型等，有興趣的老闆可以關注并私信作者，模型建立後可供企業持續使用，可簽訂數據保密協議，不會直接拿企業數據做案例分享】

【聲明：本案例所有數據已脫敏或重建，不涉及任何企業的數據保密】

【本文純原創，謝絕轉載！】

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