掌握7大指标+6大方法的库存分析框架，让你的库存管理效率翻倍！ | 帆软九数云

九数云BI小编 | 发表于：2025-09-24 16:52:25

很多企业库存分析还停留在“看数量、看金额”的浅层阶段，结果总是缺货和积压同时存在：仓库爆满，客户却在催货。要走出这个困境，就必须用科学的方法和多维度的视角来分析库存。

今天，本文就用7大指标 + 6大方法，帮你搭建一套完整的库存分析框架。

掌握7大指标+6大方法的库存分析框架，让你的库存管理效率翻倍！插图

一、库存分析框架的7大指标

1. 库存周转率

你家仓库的货一年能彻底换几茬？换得越快说明生意越活钱流动越快。库存周转率就是指一定时期内库存被销售出去的次数。

库存周转率 = 销售成本 ÷ 平均库存金额

平均库存金额 =（期初库存 + 期末库存）÷ 2

意义：周转率越高，说明库存变现速度越快，资金占用越少；反之则可能存在库存积压。

2. 库存周转天数

一批货从进仓库到卖光平均要耗多少天？天数越短越不容易压货亏钱。库存周转天数指库存从购入到销售出去所需的平均天数，是周转率的另一种表现形式。

库存周转天数 = 365 ÷ 库存周转率

库存周转天数 =平均库存金额 ÷ 日均销售成本

意义：周转天数越短，库存流动性越好。对比行业平均水平，可判断自身库存管理是否高效。

3. 库存准确率

电脑记录的库存数和仓库实际有的货能对得上多少？对不上就可能丢货或乱账。

库存准确率 =（实际盘点正确的库存金额 ÷ 系统记录的库存总金额）× 100%

意义：准确率低会导致采购计划失误、缺货或过量库存，一般需保持在 95% 以上。

4. 缺货率

顾客想买的货里有多少比例你根本没库存？缺货率反映某段时间内缺货订单数量占总订单数量的比例，反映库存满足需求的能力。

缺货率 =（缺货订单数 ÷ 总订单数）× 100%

意义：缺货率高会导致客户流失、销售额下降，需结合销售预测优化补货策略。

5. 库存持有成本

货堆在仓库里不动，租金、损耗、利息全算上，每年白白烧掉多少钱？库存持有成本就是为持有库存而产生的全部成本，包括资金成本、仓储成本、保险费、损耗等。

库存持有成本 = 库存金额 × 持有成本率

意义：持有成本直接影响企业利润，高库存意味着高成本，需平衡库存规模与成本

6. 安全库存

为防突然卖爆或供应商掉链子等特殊波动，你必须额外储备的缓冲库存。

安全库存 = 最大日需求量 × 最长补货周期 - 平均日需求量 × 平均补货周期

不同公司差异大，需结合历史需求波动、补货周期、供应提前期等因素计算

意义：安全库存过低易缺货，过高则增加成本，需根据市场稳定性动态调整。

7. 库龄

仓库里的货已经积压了多久？时间越长越可能报废贬值，库龄是库存从入库到当前的存放时间。

将库存按不同库龄区间（如0–30天、31–60天、61–90天、90天以上）分类，统计各区间库存占比。

意义：库龄过长的库存可能面临贬值、过期风险需优先促销清理。

二、库存分析框架的6大方法

掌握了分析维度，还需要科学的方法支撑，才能让分析落地。以下 6 种方法，从基础到进阶，覆盖不同场景需求：

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1. ABC 分析

ABC分析于帕累托法则，它通过数据指标（如销售额、利润、数量等）将研究对象分为 A、B、C 三类，从而实现差异化管理。

分类标准

A 类：通常占总数的 10%，但贡献了80% 的价值，是核心部分。
B 类：通常占总数的10% ，贡献了 10% 的价值，是次要部分。
C 类：通常占总数的80%，仅贡献 10% 的价值，是一般部分。

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2. XYZ分析

根据库存需求的波动程度/历史销量标准差分类，判断需求的可预测性，辅助制定补货策略。

X 类：需求稳定，波动极小 → 策略：可采用固定周期补货，库存计划精准度高。
Y 类：需求有一定波动，但趋势可预测 → 策略：结合季节、促销等因素动态调整补货量，预留安全库存。
Z 类：需求波动极大，无规律 → 策略：小批量试产/采购，依赖实时销售数据快速响应，避免积压。

3. ABC-XYZ分析

ABC-XYZ分析是一种综合了商品分类（ABC）与需求分类（XYZ）的分类方法，它将ABC 分析与XYZ 分析结合，将商品分为九类(AX、AY、AZ、BX、BY、BZ、CX、CY、CZ)，每一类商品都有不同的管理策略。

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4. 四象限分析

以库存天数和库存周转率为维度进行四象限分析，直观反映库存的健康程度和运营效率。两者本质上是互补指标，可通过交叉评估可将 SKU 分为四类，针对性制定优化策略。

优质库存：高周转率 + 低库存天数
风险库存：低周转率 + 高库存天数
潜力库存：高周转率 + 高库存天数
异常库存：低周转率 + 低库存天数

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5. SKU 三度分析

从 SKU 深度、SKU 宽度、SKU 关联度三个维度分析，避免品类冗余或不足。

深度：单个产品的库存数量。避免某 SKU 库存过多或过少，结合销量和周转率调整。

宽度：品类覆盖范围。平衡品类覆盖与库存效率，例如：拓宽高需求品类，缩减低需求品类的 SKU 数量。

关联度：商品间的互补/替代关系。分析商品组合，优化捆绑销售或套装库存，提升连带销售。

6. 价格段分析

按商品价格区间分类，如低价 <50 元、中价 50-200 元、高价> 200 元，分析各价格段的销量占比，优化库存的价格分布。确保库存结构与目标客群的消费能力匹配，避免高价商品积压或低价商品供应不足。

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结束语

库存不只是仓库的事，它是资金流、供应链、销售策略的交叉点。用好这套“7+6”的库存分析框架，你会发现缺货和积压可以同时消失。但要真正落地这些分析，不仅数据要实时、维度要齐全、可视化更要一眼就能看懂。

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