凡涉及到商品，大部分类目（除了定制类）都会面临商品库存管理的问题（别说自己店铺还小都是拿货之类的，你既然想做大业绩就会面临这问题），而我们又不可能做到所有货品都是热销并且预估出很准确的判断，那么一旦管理不好，就会造成资金链的压力问题，而这也是导致很多如日中天的企业说倒就轰然倒掉的核心原因。资金被压制在库存里，我们需要通过数据合理监管反推进运营，也可以说：做好商品运营的前提是先学会数据化运营！ 一、首先，我们要看下目前的商品总体情况如何？（注意分析数据一定要有对比，才知道是否改进了） 从数据来看，2015/6月（第二张图）对比于2014/6月（第一张图）这一年的管控下来，总体库销比从3.85降低到2.92，SKU也从早期过长996压制到492，这是一年的管制取得非常大的一个作用。我们来算一笔总账：假设我们的销售成本金额不变，第一张图如果是1000万的库存金额，那么这一年几乎能为企业节省1000-1000/3.85*2.92=241万。试问，如果你给企业带来了241万的流动资金，并且让库存风险降低，商品结构合理化，无论作为普通运营还是掌柜来说，都不难想象这里面的价值有多大？ （下面的所有数据为了保密都不会给予对比数据，近期数据也是经过调整的部分真实数据，不影响分析，但是数据本身不作为参考。） 二、接下来，我们来看下这么多SKU/金额都是由什么品类结构构成的？ 从上面图表的数据中，我们可以发现并思考几项问题： 1. 裤子是该店铺主流品类，SPU占了29.3，库存金额占总计27.1%，而其库销比却高达4.37，是否存在因为有热销爆款而大量备货的情况？需要进一步分析； 2. 连衣裙和雪纺衫（配合裤子主类的搭配）是所有品类中库销控制最合理的，也是拉低整体库销比最重要的地方了； 3. 半身裙是2015年时拓展的一个新品类。在品类没有引流款做分流的时候，虽然想扩展新品类促动提升业绩，但是过多的开发（SPU占了16%）会导致新产品没有流量和精力支配（除非你有大金额的投入），最终导致上面的结果是高达5.17的库销比，库存占总金额11.3%，这也是很多运营没有周详计划导致的。而且如果不好好严格管控开发计划，没有数据支撑，很多时候问题都难以及时发现； 4. 第三张图解答了第一个问题，裤子的裤销结构是不合理的，在整体金额偏大的情况下，库存结构占比还远高出销售占比的10%，因此这块库存的管控需要严格注意； 三、目前各个层级里的库存分布情况如何？ 从上面的分析中，我们虽然可以看到不同品类的库销结构是否合理，但在总体看起来合理的情况下，库存是否也会分配在不合理的地方呢？举个例子：100万库存，月销50万，库销比是2，是一个合理值，但是如果100万热销款仅占40万，而热销的销售额30万，那么这个结构就不算合理了。 从上面图表来看，热销爆款库存占据了50%，而Sku占比为15.9%。停产滞销库存金额占总的16.58%，但是SKU占据了42.75%，这也说明了停产滞销库存应该是很分散的（看下图）。有些企业有好的团队、资金、货源，也有打爆款的技术，但是真正在运营过程中，停产滞销这种失败产品的占比高达42.75%，热销爆款率才占15.9%；也就是说，100个款中用心操作也就只有16个款会起来，而大部分小卖家也许在还没起来的时候就因为缺乏资金支撑先“死”了，我们看到的仅仅是成功的那部分数据而已。 上面这张图，我们可以发现：现在的0-10个以下库存的SPU占了总停产滞销款的36%，30个库存以内的占了58%。如果一个款库存量大，我们可以通过活动清理或者花精力推，但是对于那些就几个、十几个库存的款来说，是非常难清理的，又占据了店铺过长的SPU，影响动效率，花精力推又没有货，因此也可以尝试找线下渠道进行尾货清理，总比压着资金占着库存要好；而日常我们大部分运营都是以业绩为主，很多时候会忽略这些库存问题，而只是拼命开发要货。 刚才我们发现了问题库存，那上面这张图就可以告诉我们：问题库存都是压在哪些地方？第一张图可以看出裤子跟半身裙是占据了最大头的两个品类；而第二张图告诉我们，开发失败率是非常高的，因此我们要多分析下这两个品类的商品开发情况、产品情况、成本分布、属性分布、流量分配情况如何（有些时候并非是因为产品问题，而是因为我们开发过度，运营节奏跟不上等导致）。 下面仅仅以成本开发价作为例子： 我们从上面图表里，会发现一个现象：停产滞销款要比起热销款的成本都要高出很多，比如裤子里的热销款成本价115均值，而停产则去到165均值；另外这家店本身毛利也比较高，售卖价大概是2倍的成本价，两者同款价格相差到100元左右。通过这个店铺的表现可以看出，这个人群引入的价格差异区间明显不怎么受欢迎，因此我们看绿色的柱子：新品的开发明显成本价在降低；而这些数据都在给我们的开发和产品人群定位提供了参考依据。 四、新品的表现力如何？ 上面讲了问题库存的解析，最后我们简单说一下新款，因为问题款库存也是从新款过渡来的。
很多时候，我们往往只顾着上新，开发新品或者延伸品类冲击业绩，但是却没有严谨的计划，很容易导致新品沦为库存。从上图看，月销量30以内的占到了83%，而0-10销量以内的占了63%。 那么这里的数据可以给予运营什么方面的提醒呢？ 1. 首先，每个店铺不同层级的流量分配都是有限的。从上面图表中，我们可以根据实际情况确定合理的最小订单量做参考； 2. 对于一直没销量的新品进行监控，需要给予足够的关注； 3. 月销0-10的占比很大，是否是因为运营精力不够？开发产品过多？还是产品本身的问题？这些都需要我们逐步更深入地去研究。 总结： 以数据拆解商品，以商品反推运营，这就是本文的精髓。当然我上面提到的只是常规的部分，接下来我们要如何通过数据管控补单、分析市场趋势等等，都需要深入去研究。希望各位不管是资深运营还是小白，都能够真正重视它。异想天开的赚钱是可耻的，何况我们都算不上幸运儿，所以需要努力去累积更多有价值的知识。 供稿：企业数据化资深运营 宁静 |
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