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通過BI做多平臺備貨分析:找到最優(yōu)的備貨數量,大幅節(jié)約運輸費用,降低庫存積壓,節(jié)省大筆成本。

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關于庫存管理,尤其是備貨,之前我有問過一些賣家朋友,他們平常是怎么搞的,有的跟我說數量少,靠直覺,有的跟我說靠ERP,還有些朋友雖然主要用ERP,但有的時候覺得ERP計算邏輯不那么符合自己的業(yè)務特點或需求,所以會自己再另外做一些報表來計算。旺季的備戰(zhàn),如何補貨一直都至關重要,如果能夠通過數據分析,找到最優(yōu)的備貨數量,在庫存成本和缺貨成本之間找到并保持一個平衡點,那么可以大幅節(jié)約運輸費用,降低庫存積壓,從而節(jié)省下來一大筆成本。
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我多平臺有銷售,希望將多平臺的銷售數據整合到一起,計算出近4、7、14、30、60、90......天的銷量情況,通過對每一區(qū)段的銷售情況賦予不同的權重來推算預測日銷量,再結合庫存數量和企業(yè)內部自定義的發(fā)貨天數、質檢天數等參數,推算出可售天數、建議補貨量、建議采購量等備貨數據,幫助企業(yè)在缺貨成本和庫存成本之間找到和維持平衡。
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ERP軟件雖然一定程度上提供了加權賦值進行備貨計算的功能,但自定義的空間有限;同時,各個平臺的銷售情況往往分布在軟件的不同功能模塊中,難以將數據打通合并,而且一般而言都是針對某一平臺庫存的功能較為完善,因此其他平臺要實現精細化的備貨管理較為困難。
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那么這個時候,相比excel,我更推薦大家用自助分析BI工具來進行分析。數跨境BI的API接口拉取包括亞馬遜、Lazada、Shopify在內多個平臺的訂單數據,將數據匯總到一起,通過公式函數計算出任意跨度的的銷量作為參數,并自由鍵入各跨度銷量的權重,形成個性化的備貨公式。后續(xù)只要手動觸發(fā)或設置定時同步數據,即可完成數據更新。此外,備貨數據還可以設置自動化預警,提醒相關人員及時采取備貨動作。
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