库存指标异动分析怎么做？两大维度层层拆解 | 帆软九数云

九数云BI小编 | 发表于：2026-01-11 15:39:49

做库存分析的时候，你是不是也碰到过这种情况：

系统里一看，库存金额突然暴涨；仓库一查，好像也没多进货；销售又说最近没出什么问题。

那问题来了——到底是哪儿出错了？

其实，这种“库存异常”特别常见。它不一定是出错，有时候只是结构变了；

但如果你不拆开看，就容易被表象带偏。从库存指标异动分析的角度来说，我们可以从两个方向去拆：

第一个方向：从“维度”去看，找出是哪一块出了问题。
第二个方向：从“指标”去看，分析是哪一个数据项出了问题。

听起来很理论？别急，我们一点一点拆开讲，把这个库存指标异动分析讲清楚。

一、按维度拆解

所谓“维度拆解”，其实就是横向去切你的数据。

你要先确定——问题到底出在哪个部分？是时间上突然波动？还是某个仓库、某个渠道的库存飙了？

1. 时间维度

时间维度是最直观的。比如你发现“10月份库存金额比9月份多了40%”，那就要往前拉看几个月的趋势。

如果是某几天突然跳高，大概率是一次性补货或盘点调整；
如果是持续上涨几周、几月，那问题多半出在采购策略或销售节奏上。

所以我们可以拉三张趋势表，以便看指标的异常时突发性的还是结构性的：

天：抓突发异常，比如促销日库存突然减少、入库或出库异常等。
周：发现规律性波动，比如每周某天补货异常或库存持续下降。
月/季度：看趋势和策略层面，比如季节性产品库存积压、年度盘点差异、长期库存增长异常。

库存指标异动分析怎么做？两大维度层层拆解插图

2. 地理/仓库维度

有时候总体库存没问题，但分布出了问题。

比如你全国总库存看着挺正常，可一拆仓库，发现华东堆满、华南缺货。 这种“结构性失衡”就是典型的地理维度异常。

先拆区域/城市：华东、华南、华北…… 哪个区域出了问题？
再拆仓库层面：哪个仓库的库存变化最大？是不是调拨没及时？

这样可以把问题范围缩小到最小单元。

库存指标异动分析怎么做？两大维度层层拆解插图1

3. 渠道维度

多渠道销售是必然趋势

线上：天猫、抖音、京东、自营商城等平台齐发

线下：直营店、加盟店、品牌旗舰店等等

这些渠道的库存策略往往不一样，有的走快、有的压货。当你发现整体库存涨了，那可以拆到渠道层看：

是线上仓压货了吗？
还是线下门店卖不动？
有没有某个渠道因为活动取消，导致备的货出不去？

打个比方：线下店预估销售高，结果天气不好客流骤减，货没卖动；线上仓反而缺货。你不拆渠道，就以为是总体库存有问题，其实只要调拨下就能很快解决。

先找波动最大的渠道，问题源头很快就能定位。

库存指标异动分析怎么做？两大维度层层拆解插图2

4. 库存状态维度

这一点很容易被忽略。很多公司报的库存金额，其实是“总库存”，但不是所有库存都能卖。

库存状态一般有几种：

在库库存：货在仓里、可售。
在途库存：供应商已发货、未到仓。
冻结库存：被质检或系统锁定。
预留库存：已被订单占用，还没发。
呆滞/废品库存：已损坏或无法销售。

所以当你看到库存异常时，哪类库存涨了也很重要：如果是“在途库存”变多，可能是运输周期延长；如果是“冻结库存”增加，那要查质检流程；如果是“预留库存”暴涨，说明销售订单占用多、但发货慢。

很多时候，问题不在“库存变多”，而在“能卖的那部分变少”。

库存指标异动分析怎么做？两大维度层层拆解插图3

二、按公式拆解

维度分析帮你锁定了问题区域，接下来就要搞清楚问题“为什么”。从数据分析的角度来说，用公式拆解是非常常用的一个方法，能够顺着逻辑树一步步找到源头

1. 先搞清楚，这个指标是怎么算的

任何一个指标，背后都是数据计算出来的。比如你看到“库存金额”，那它的公式是：

库存金额 = 各物料库存数量 × 单价的总和

你只要顺着公式去拆，就能看出问题在哪个环节。

举个例子：库存金额暴涨，那是因为数量变多了？还是单价提高了？

数量变多：看采购、生产、调拨；
单价提高：看物料成本、币种变动、入库价调整。

这种“顺公式拆解”的方式，其实是最基本、最实用的数据分析思路。 无论是库存金额、库存周转率还是库销比，都能这么拆。

再举个例子：库存周转率下降怎么拆？

库存周转率的公式是：

库存周转率 = 销售成本 ÷ 平均库存金额

假设你发现周转率下降，那可能是两种原因：

销售成本下降（卖得慢了）
平均库存金额上升（货太多）

再往下拆“销售成本”，你会看到可能是销量减少、单价下降；再拆“库存金额”，又可能是数量涨、成本涨。拆到最后，你就能定位具体原因。

这种方式看起来像在做算数，但其实就是逻辑拆解——让你看清问题的根。

库存指标异动分析怎么做？两大维度层层拆解插图4

2. 拆数量、拆价格，都可以再分“横向”和“纵向”

指标拆完，还可以更细分两种视角：

✅ 横向拆：同类之间对比

比如库存数量变多了，你就横向拆——

是哪个品类的货涨？
是哪批次、哪个供应商的货在积压？
是新品多了，还是老品卖不动？

这种横向拆最适合做结构分析。你能看到库存“总量没问题”，但结构错了。比如新品占比太高、长尾产品压货、或SKU太分散。

库存指标异动分析怎么做？两大维度层层拆解插图5

✅ 纵向拆：沿时间或流程看变化

纵向拆更像是漏斗分析。你沿着库存的流转链去看：进货 → 入库 → 可售 → 预留 → 出库。

看看货卡在哪个环节？比如：

入库慢 → 供应商延迟
可售少 → 质检或系统冻结
出库慢 → 发货流程或订单分配异常

纵向拆特别适合排查“流程性问题”，一看转化率，就知道堵在哪。

三、维度 × 指标：联合起来看，才能真定位问题

搞清楚波动来源之后，最后一步就是定位具体物料和环节。

1. 横向拆解

横向拆解就是把库存按属性、类别、生命周期分开分析：

新品、滞销品、季节品分别看，波动大的先分析
高价值、中价值、低价值物料分别分析
不同生命周期的物料分别看，找出波动明显的类别

横向拆解帮你找到“哪类物料出问题”

2. 竖向拆解

竖向拆解就像漏斗分析，把库存从采购到销售每个环节拆开：

采购环节：采购量和价格是否异常？
入库环节：入库数量和采购单是否一致？
出库/销售环节：出库数量是否正确？
退货/报损环节：退货和报损是否及时入账？

竖向拆解帮你找到“在哪个环节出问题”

最终，你就能把异常锁定到某天、某仓、某料、某渠道、某环节，精准、高效。

库存指标异动分析怎么做？两大维度层层拆解插图6

写在最后

其实，库存指标异动分析的本质就是数据分析

就是两件事：定位和溯源。

定位——通过维度拆，看清问题在哪个区域、哪个环节；
溯源——通过指标拆，找到哪个数据项在拖后腿。

当你能熟练地把这两步结合起来，你看库存异常就不再慌，因为你能通过库存指标异动分析快速回答三个问题：

问题在哪？为什么会这样？下一步该怎么解决？

只要你懂得拆，就永远不会被一个“异常数字”吓到。同时，正如我一直强调的，库存是一个协作的产物，只要你拆得对，企业正在出问题的环节就能够轻松找出来。

本文所用库存指标异动分析和报表工具：https://www.jiushuyun.com/kucun

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