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    智能补货算法:ABC-XYZ | 帆软九数云

    九数云BI小编 | 发表于:2025-10-15 14:34:54

    在电商库存管理中,通常会使用ABC分析法来对库存进行分类,即基于价值(销售额或毛利),将商品分为ABC三类

    • A类:贡献前 70% 销售额或毛利的商品,核心赚钱机器。
    • B类:次重点商品,策略上“兼顾成本与效率”。
    • C类:长尾商品或辅助品,价值低,风险高。

    但是这个智能补货算法很容易产生误判。比如:茅台因为单价高,所以累计销售额高,按照ABC分类,分为了A类,应该多囤货以保证一个较高的库存覆盖率,但而实际上,这类商品每个月销售情况相对稳定,也就卖得出少量而已。

    因此需要引入销售是否稳定,来进行更加精准的XYZ分类:

    • X类:需求稳定,销量平稳可预测。
    • Y类:中等波动,有明显季节性或促销性。
    • Z类:高度不稳定,销量起伏大,预测难度高。

    智能补货算法:ABC-XYZ插图

    通过这个智能补货算法,由此就将商品划分成了9类:AX、AY、AZ、BX、BY、BZ、CX、CY、CZ;依据每类的特性,有不同的补货策略

    1、AX:低安全库存 + 高频补货

    AX类商品高销售额但需求稳定,囤货资金占用高,由于不容易爆单或爆冷,囤的货又很容易用不上,因此可以备少点,靠勤补货维持供应。

    可以计算1个最低的安全库存,当库存量达到这个数时就开始进行补货

    安全库存 = 日均销量 × 补货周期×1.05

    • 日均销量:日均卖多少
    • 补货周期:补货到到货的时间
    • 1.05:多留 5% 缓冲防断货

    举个例子:某高端手机日均销 30 台,供应商最长交货周期 3 天

    安全库存 = 30×3×1.05=94.5≈95 台

    即库存只剩下95台时,就应该启动补货程序,并高频低数量的补货

    2、AY:中等安全库存 + 周度补货​

    A-Y 类商品高销售额且需求波动小,资金占用较高,需求虽有波动但幅度不大。可备中等量库存,每周补货以适应小幅变化。​

    这里同样需要计算一个中等安全库存,库存达此时启动补货。​

    安全库存 = 日均销量 × 7(天)×1.1(波动系数)​

    • 日均销量:日均卖多少​
    • 7(天):一周的销售缓冲期​
    • 1.1:多留 10% 缓冲应对小幅波动​

    举个例子:某中高端冰箱日均销 20 台,需求波动小​

    安全库存 = 20×7×1.1=154 台​

    即库存只剩下 154 台时,就应该启动补货程序,每周进行补货。​

    3、A-Z:少量备货 + JIT 补货​

    A-Z 类商品高销售额但需求波动大,资金占用高,需求不稳定易出现大幅波动,过量备货易积压。因此备少量货,靠即时补货应对。​

    可计算少量安全库存,库存达此时启动 JIT 补货。​

    安全库存 = 日均销量 × 2(天)×1.15(波动系数)​

    • 日均销量:日均卖多少​
    • 2(天):短期销售缓冲​
    • 1.15:多留 15% 缓冲应对较大波动​

    举个例子:某限量版手表日均销 5 件,需求波动大​

    安全库存 = 5×2×1.15=11.5≈12 件​

    即库存只剩下 12 件时,就应该启动补货程序,补货策略采用 JIT 模式,即要跟供应商商定,下单后可以马上补货。

    4、BX:常规安全库存 + 月度批量补货​

    BX 类商品销售额且需求稳定,资金占用中等,需求稳定,适合批量补货降低成本,每月补一次。​

    可计算常规安全库存,库存达此时启动月度补货。​

    安全库存 = 日均销量 × 10(天)×1.08(波动系数)​

    • 日均销量:日均卖多少​
    • 10(天):常规销售缓冲期​
    • 1.08:多留 8% 缓冲防小波动​

    举个例子:某中端衬衫日均销 15 件,需求稳定​

    安全库存 = 15×10×1.08=162 件​

    即库存只剩下 162 件时,就应该启动补货程序,每月批量补货。​

    5、BY:弹性安全库存 + 季度调整补货​

    B-Y 类商品中销售额且需求波动小,资金占用中等,需求有小幅波动,可根据季度趋势调整库存,弹性备货。​

    可计算弹性安全库存,库存达此时结合季度趋势补货。​

    安全库存 = 日均销量 × 15(天)×1.12(波动系数)​

    • 日均销量:日均卖多少​
    • 15(天):弹性销售缓冲期​
    • 1.12:多留 12% 缓冲应对季度内波动​

    举个例子:某护肤品日均销 10 件,需求波动小​

    安全库存 = 10×15×1.12=168 件​

    即库存只剩下 168 件时,就应该启动补货程序,按季度调整补货量。​

    6、BZ:订单驱动补货 + 小批量测试​

    B-Z 类商品中销售额且需求波动大,资金占用中等,需求波动大,难以预估,靠订单驱动补货,试销时小批量补货。​

    可根据订单情况设定补货触发点,订单达一定量启动补货。​

    补货触发量 = 试销期日均销量 × 3(天)​

    • 日均销量:试销期日均卖多少​
    • 3(天):试销期短期缓冲​

    举个例子:某潮流玩具试销期日均销 8 件,需求波动大​

    补货触发量 = 8×3=24 件​

    即库存只剩下 24 件且有持续订单时,就应该启动补货程序,小批量补货测试市场。​

    7、CX:高安全库存 + 批量采购补货​

    C-X 类商品低销售额且需求稳定,资金占用低,需求稳定,适合大量备货降低采购成本,减少补货次数。​

    可计算高安全库存,库存达此时批量补货。​

    安全库存 = 日均销量 × 30(天)×1.05(波动系数)​

    • 日均销量:日均卖多少​
    • 30(天):长期销售缓冲期​
    • 1.05:多留 5% 缓冲防小波动​

    举个例子:某中性笔日均销 100 支,需求稳定​

    安全库存 = 100×30×1.05=3150 支​

    即库存只剩下 3150 支时,就应该启动补货程序,批量采购补货。​

    8、C-Y:宽松库存 + 季度补货​

    C-Y 类商品低销售额且需求波动小,资金占用低,需求波动小,可宽松备货,每季度补一次货。​

    可计算宽松安全库存,库存达此时季度补货。​

    安全库存 = 日均销量 × 45(天)×1.1(波动系数)​

    • 日均销量:日均卖多少​
    • 45(天):宽松销售缓冲期​
    • 1.1:多留 10% 缓冲应对小幅波动​

    举个例子:某垃圾袋日均销 50 个,需求波动小​

    安全库存 = 50×45×1.1=2475 个​

    即库存只剩下 2475 个时,就应该启动补货程序,每季度补货一次。​

    9、C-Z:极简库存 + 零星采购补货​

    C-Z 类商品低销售额且需求波动大,资金占用低,需求波动大,无需多备货,按需零星采购。​

    可设定极简库存,库存达此时零星补货。​

    极简库存 = 日均销量 × 5(天)×1.2(波动系数)​

    • 日均销量:日均卖多少​
    • 5(天):极简销售缓冲期​
    • 1.2:多留 20% 缓冲应对波动​

    举个例子:某节日装饰日均销 3 件,需求波动大​

    极简库存 = 3×5×1.2=18 件​

    即库存只剩下 18 件时,就应该启动补货程序,按需零星采购补货。​


    使用九数云BI可以帮助构建一个ABCXYZ库存分类模型,使用自动化的智能补货算法,将商品分类可视化,并点击联动明细表,获取补货提醒

    智能补货算法:ABC-XYZ插图1

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