假如你對最新的商業策略有所了解，那么「增長黑客」這個詞你一定不會陌生。這個最初在技術社區廣泛傳播的流行語，現在已經在所有行業的商業劇本中占據了一席之地。當我們把它運用在零售業中的時候，你會發現增長黑客不過是數據驅動增長的另一種說法罷了。
在這當中，庫存管理因事關零售企業現金流和商品運營效率，成為了零售營運資本的最大挑戰，對于零售業務增長尤為關鍵。下面，我們將列舉五大庫存管理相關數據分析指標，用以追蹤您的零售業務增長黑客策略。
對于數據驅動的零售決策來說，庫存銷售比率是需要被看到的第一個關鍵指標。它是指一個周期內，商品庫存與之前一定時期內銷量的比值。換句話說，它會告訴你每種商品的即時庫存狀況，這是對購買行為的高級評價，可以幫助確定需要回應的趨勢或機會。
庫存銷售比率=月初庫存/月銷售額
如果你的庫存少于客戶想要購買的庫存，那么就會損害客戶體驗，并將購物者推到你的競爭對手那里。而如果存銷比過高，又意味著庫存總量或者結構不合理，資金效率低下。因此零售增長黑客希望盡可能降低庫存銷售比率，但同時又不會損失銷售額。
這并不像尋找1:1的比例那樣簡單，需要通過客戶的角度去思考為了實現銷售轉化需要提供多少種選擇，不單單是考慮庫存量，還是在幫助你檢查商品質量。庫存銷售比率的關鍵意義在于，它不會籠統地去看數字，而是細化到單一類別或特定產品，從而告訴你很多關于顧客和他們的購物偏好的信息。
(觀遠數據-庫存分析看板1)
售罄率是庫存銷售比率的反比，是將從供應商處收到的庫存量與實際銷售給客戶的庫存量進行比較。
售罄率=銷售額/現存的月初庫存×100
對于銷售季節性商品的品牌，例如時裝品牌，售罄率的分析就顯得格外有價值，因為它可以幫助了解庫存的實時進度。健康的銷售流通將表明，這件商品不會被售罄一空也不會存在大量積壓，因此顧客不會因為存貨不足而失望，并且也不需要花費長時間去等待市場降溫。
對于零售商而言，這是一種可以實現供需平衡的理想狀態。特別是在預測季節性的銷售時：讓你不會賣得太快，也不會采購得過多，銷售情況將趨近于完美的數字。并且漸漸地，隨著時間的推移，零售商也將更好地了解客戶對季節性產品的需求。
當然，此分析指標并不是只是在季節性商品的預測上發揮作用，你還可以使用它來比較單個商品或不同商品在不同時間段的銷售情況。并且能評估你的投入是否合理：較高的售罄率可能表明仍有庫存機會，而較低的數值可能意味著你已經過度投資。
(觀遠數據-庫存分析看板2)
遠期可銷售周數（Forward weeks of supply）和當前可銷售周數（Weeks on hand）都很重要。WOH告訴你需要多長時間才能賣出所有當前庫存，而FWOS將計劃銷售考慮在內。這是一種基于時間而非庫存水平的庫存計劃方法，我們需要重新考慮訂購點，應該基于交貨期而不是庫存商品的最小值或平均值。
WOH和FWOS這兩種指標都可以幫助你逐周查看數據，用以指導預測，然而，后者是更加數據驅動的方法。因為FWOS在數學計算上更復雜，它沒有直接的計算方法，零售商需要使用現有庫存來代表每周計劃銷量的數值，這種測算方式在查看特定產品或產品類別時會更有效。
在這過程中，你還可以問自己（并回答）一些問題：
? 賣出此類商品需要多長時間？
? 該商品會成為一種潮流趨勢并需要重新定價嗎？
? 為了防止缺貨，我需要在什么時候重新訂購？
經驗表明，如果某種商品具備強大的銷售勢頭，而你卻很尷尬的缺貨了，那么這種勢頭將很難再回升。并且一旦你缺貨，你的銷售速度也會隨之下降。
(觀遠數據-庫存分析看板3)
第四個需要被關注的庫存管理KPI是平均庫存，它會告訴你在特定時間段內你通常有多少商品庫存，比如年度或季度的平均庫存。
平均庫存=（當前庫存+上期庫存）/ 2
你需要了解自己在任何特定時間內的存貨水平，有價值的庫存管理KPI一定會要求你做到這一點。一個零售商如果具備了快速確定其平均庫存的能力，將會更好地銜接「創造可行預算」和「實施購買計劃」之間的缺失環節，以更行動化的指導——而不是憑直覺或者單薄的數據，從而推動零售商購買決策的正確執行。
(觀遠數據-庫存分析看板4)
人們通常不會想到最后一個重要的KPI是庫存收縮。庫存收縮是最容易理解的數據分析指標之一：它指的是在您的庫存跟蹤中已經考慮到、但實際上已經并不存在的庫存。
這種收縮是由許多因素造成的：
?盜竊（員工或者顧客）
? 人為錯誤
? 貼錯標簽
? 追溯不一致
盡管許多人認為收縮僅代表整體交易的一小部分，可能并不能作為庫存管理增長黑客的一個重要因素，但收縮管理仍然具有意義，因為它指向的是企業運營流程和控制的水平。
大量收縮意味著你可能需要重新審視內部流程的規范性，并且當你構建強大的防損機制時，這預示著你將在其他任何地方都幾乎擁有同樣強大的技術：比如客戶關懷、客戶服務，員工培訓等。健康的收縮管理表明了您的業務運營順暢，這對于靈活的、數據驅動的零售增長至關重要。
(觀遠數據-庫存分析看板5)
雖然單獨查看這些指標很有幫助，但考慮大局是必不可少的。你的數據之間有何關系？它們是否都指向同一個結論，或者你是從孤立事件或數字變化中得出結論？
對于小型企業來說，也許還在通過手工方式進行數據錄入、庫存、會計、銷售和其他實踐，但想要快速擴展業務的零售商，則需要通過觀遠數據這樣有力的智能數據分析伙伴來實現自動化數據管理。因為人工追蹤庫存的難度實在太高，并且它也不會真正聚焦我們關心的問題，即實現差異化的銷售服務。
觀遠數據以AI+BI的服務模式，幫助連鎖零售企業構建智能“決策大腦”。量身打造的深入各個應用場景的數據分析指標體系，可打通線上、線下，實現各環節的數據實時同步，并覆蓋多維度的營運分析。同時結合先進的AI算法，實現需求預測、智能診斷、智能訂貨等深度AI應用場景，真正做到數據追人，使效率提升和精準決策更進一步。
他們都在用觀遠數據
