电商供应链如何做补货计划 - 上篇

作者介绍：

毕业于香港理工大学。深耕供应链和物流解决方案多年，目前做跨境电商。供应链是六便士，文学是月亮。欢迎关注微信公众号【 来自星星的tina 】

对于备货的商品，特别是跨境备货（出口要备货到海外仓，进口备货到中国保税仓或者大贸仓），补货计划不是一个新东西。在制造业或者传统企业，稍微有一些供应链能力的公司可能都有一套系统补货逻辑，没有系统的应该也有线下计算。

为什么要做补货计划，什么是补货计划？以终为始，为了卖货赚钱呗。怎么样才能花更少的钱卖更多的货呢？爆款不断货，长尾不滞销呗。所以呢，“补货”就哪些sku要补货，什么时候补货，补多少件合适 & “计划”就是：提前做好准备。

今天先说一下基础概念，也就是影响补货的因子。不管是电商还是传统企业，逻辑是相通的。一条完整的补货计划链路需要考虑几个关键因素：补货参数，变量参数，计算参数。

 | 补货参数 |

四个补货相关的天数。反应的是货主或店铺或sku的计划运营行为，采购行为或者能力，物流周期。补货参数为了精确，基本需要人为维护到店铺维度，店铺下面的类目维度，甚至是个别sku维度。

• 补货频率。多少天做一次补货。可能有人会说，哪里知道多少天了，想起来就补呗，缺货了就补呗。不是这样的，不是缺货了才想到要补货，而是提前计划好。当然，计划赶不上变化，超卖临时加急补货可能也是有的。但是如果断货天天发生，经常发生，月月发生，那可能就是计划和预测能力比较弱了。

• 采购时间。成品或者物料的时间。如果是外采的，就是从下采购单开始到货物到手的天数。如果有自己的工厂，就是给产线下成品出货单到货好的天数。商品类别，企业性质，买手或者采购能力都会影响采购时间。有的长达两三个月甚至大半年，而供应链上下游集中的产业带的一些标品几天就好了。

• 门到门物流时间。国内备货的话，物流时间是比较可控的。目前在疫情下的国际物流比较不稳定。东南亚进出口也得一个月以上了。

• 安全库存时间。为了应付可能的变化而需要额外准备库存的销售天数。比如采购时间和物流时间不稳定。国内备货一般建议一周左右，海外2-4周不等。遇到大促季时可以稍微多一些。

| 变量参数 |

变量参数就是随时在变化，只是不需要经过计算或者转换才能得到，一般是直接可以取到的。

• 可售库存。总库存-残次-订单占用的库存，可售库存比较清晰也好理解。。

• 在途库存。指的是已经发货但是还未到仓上架变成可售的那部分货。对于平台一般通过入库单的状态来判断是否在途。在途库存是销量预测外的第二个“最不确定”变量，是一块难啃的硬骨头，特别是平台：一是总是存在很多无效数据（错误数据没有删除，用时间逻辑剔除又不能一刀切）；二是在途的到达时间未知或者有多少数量可以在指定时间内到达未知，特别是大促期间（这又和物流供应链的入库全链路紧密挂钩了，所以我一直在说inbound是物流供应链三段最难也最重要的部分）。在途库存的核对真的是一把辛酸一把泪。对于卖家，勤快一些核对好入库单据，删除错误无效的（只是有时候受限于平台的系统设置卖家想删或者想修改却做不了）。

• 历史销量。历史销量其实只是一个中间变量，是为了计算未来的销量预测的一个参考值。因为现在预测方法主要是时间序列移动平均法和指数平滑法，也就是基本是根据历史因素考虑一定变量来预测未来。电商平台不管是大促的爆发有多少倍，直播会怎么卖爆，历史销量因素仍然不会抛弃。

| 计算参数 |

要经过复杂转换或者计算才能得出的参数。

• 未来销量预测即Forecast. 销量预测一般按天和按周来做。按月维度就太宽了。简单的人工做法，参考历史销量，看未来哪些天有活动会增加，哪些天是会平缓哪些天可能又会减少，用倍数来算。人工无法精确到每个sku，只能做头部品。如果是系统算法，会活动报名结合流量去算，基本就可以做到每个sku了，不过sku维度的销量预测目前系统能做准的较少。sku的销量预测单独就有很多可以讲的东西。

• 可售天数即DOI (daysof inventory). DOI有两个。一是可售库存的DOI，即可售库存可以维持的未来销售天数，用来判断新的一批货到达之前是否会缺货。二是目前所有库存（可售+在途）的DOI, 用来判断什么时候要补货，补多少件。

补货参数，变量参数，计算参数。好了，所有和补货计划相关的因子都在了。这些因子一起决定的补货计划的产出。下一篇接着讲。