大家好，我是零一，电商数据分析专家。

进入主题，说到订货补货这个话题，相信戳中了许多亲的痛点了。

特别是做淘系的，淘系前台销量都是按SPU计算的，但实际订货补货必须是SKU，这给许多货品运营带来了不少的麻烦。

货定少了，断货怎么办？

货定多了，压库存怎么办？

货要定得刚刚好，这谈何容易呀？

一份定/补货计划需要经过周密的测算才能无愧于心，

安全库存定多少？

到货周期是多久？

有没有在途库存到货？

当前可使用的库存是多少？

最最最重要的是，未来销量预测是多少？

模型可以实现自动化，但为了降低难度，我就用手工输入参数的方式来实现这个模型，因此本文不是技术帖，是逻辑帖。

假设限制是8月1号，要订货。这时需要确定到货的周期是多少天，还有这次订货到货后是要打算卖多久的。如果到货周期是20天，备30天的货，就是要预测未来50天的销量，从历史数据中调取数据填入表格，最终预测今年8.1-9.20的销量为40000件。

另外还要知道在这20天的等货周期会卖多少量？同样用历史数据参考预估，这个预估量就是这20天的安全库存。

安全库存减去在途库存和当前可使用的库存，会发现少了5000件货，可能会断货，这时找一下是否可以从其他渠道临时调货，假设可调库存是4800件，那最终的下单量就是40000-5000-5000-4800=25200件，调货量4800件。

如果是没有历史数据的支撑，这种全新的情况下，大多数的销量都是拍脑袋预估的，在没有历史数据支撑的情况下可以参考以下原则：

1. 参考渠道历史销量，比如走了某个主播的直播带货渠道，取最近10场直播，砍头砍尾（去掉最好和最差的两个值）后的平均销量。

2. 参考10个竞品的历史销量，取它们前30天的销量，同样砍头砍尾然后再计算平均销量。如果是新店，竞品也要尽量从新店中找。

如果每个SKU都需要做一遍测算，纯手工，这个有些麻烦的，因此需要建立自动化的模型。自动化模型可以参考以下历史文章。

文终！

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