3、系统平台多，数据难获取

一方面，销售数据来自多个站点、多家店铺，需由运营人员做销售预测

另一方面，库存数据分散在平台、ERP、飞书等多个系统中，难以满足实时性需求

除此之外，多个平台、多个系统之间的口径也不统一，打个比方：

库存分析根本就做不准。

4、需求不确定性极高

跨境行业的销量波动相较于国内有更多的不可控因素：

每个环节都是不确定性，怎么能算准？

二、怎么办？抓住基本逻辑

跨境库存补货的底层逻辑跟其他行业的并没有什么不同，本质是搞清楚4个问题：

这四个问题都需要明确的计算口径，具体来说

1、未来会卖多少？（需求预测）

这是补货逻辑的起点。每个企业都有自己的需求预测逻辑，关键是要问清楚4个问题，明确口径：

预测的目标不是“算准”，而是把不确定性变成有边界的风险范围。

2、什么时候能到货？（供给节奏）

什么时候到货本质是供应周期问题，需要考虑到

只要某个时间节点有变化，补货量就要重新算。

3、现在还能卖多少？（真实可用库存）

跨境库存不是一个数，而是三个层次：

1）平台可售库存（实时）

2）海外仓在库库存（按库龄、库区拆）

3）在途库存（按批次拆时间）

真实可用库存量公式是：

未来可用库存 = 当前可售 + 海外仓在库 – 锁定库存 + 各批次在途（按预计到货时间分摊）

这一步是后面所有补货计划的基础。

4、补多少才安全？（风险缓冲）

安全库存是为了应对不确定性的保险系数

影响因素包括：

不同品类不同，避免“一刀切”。

关键在于这四个指标的数据都能实时获取，每个环节都可被量化和追踪，补货就不再是盲算，而是可以主动掌控节奏、降低风险的动态决策。

三、 怎么自动化？一套标准化方法

理解了核心问题，再回头看四大困局

就会发现，跨境补货相较于其他的行业更难的根源在于：答案散落在不同的人和系统里，无法快速、准确地汇集成统一的补货指令。

因此，破局的关键在于构建一个中央决策系统，让每个部分的数据都可以实时参与计算。

1、先搭数据底座

统一的底层数据口径是一切的开始，怎么把多平台多系统的数据取到一起，怎么把不同口径的数据一一匹配。具体来说要做到4件事：

借助工具九数云BI，打通不同系统接口自动取数，由采购、运营、财务等部门自行维护自己系统取出的数据，其他各个部门按需调用，形成统一、可管理的数据底座。

九数云BI跨境电商数据分析工具，免费试用：https://www.jiushuyun.com/e-commerce

2、建立计算链条

获取到了统一的数据，并将数据进行一一映射之后，接下来就是计算，每个公司都有自己的一套计算逻辑

例如，某企业将备货分为发货和采购两个阶段：

发货阶段：

采购阶段：

接下来只需要在九数云BI中，按照上述逻辑计算一遍，即可自动形成如下的逻辑链条，后续只需要源头数据更新，每个节点的结果都会自行计算

• 先关注库存总体情况：