库存数据分析(数据驱动业务案例分享)
这是系列文章第三篇,后续系列文章还有《数据分析及时发现流失风险客户》、《数据分析提升优化导购产能》等,欢迎关注!
数据驱动业务案例分享(1):数据分析给门店分层分级
数据驱动业务案例分享(2):数据分析为销售异常情况预警
【项目背景】
1、电子产品更新迭代快,且价格通常还会越调越低直至退市;
2、不同的门店,由于所处位置等差异,消费群体的消费能力、习惯等差别很大;
【项目目标】
1、通过数据模型,为各门店备货库存提供数据依据;
2、通过销售数据等,及时发现超库存商品,要么与其它门店调换,要么及时促销处理;
【项目内容】
1、建立库存与订单数据库;
2、根据销售情况,做周转率与库存模型,模型可视化后如图:
库存与周转率象限图
上图每个点代表一个SKU,X轴代表库存天数,Y轴代表周转率,散点大小代表销量,通过数学算法,将所有SKU分类归集为5类,如下图:
SKU散点归集分类
根据SKU的分类归集,可对商品进行及时处理,比如:2区(黑色)代表商品周转率低,库存周期长,需要采取措施,要么与其它门店调换,要么促销处理;5区(蓝色)代表商品周转率高,库存周期短,可以适量增加库存。
还有更多措施和政策等,欢迎大家留言探讨!
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【声明:本案例所有数据已脱敏或重建,不涉及任何企业的数据保密】
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