电商roi计算器—我最讨厌的库存周转分析，终于被WorkBuddy干掉了 | 帆软九数云

九数云BI小编 | 发表于：2026-09-01 9:49:01

每到月底，库存分析就成了最不想碰的工作：

打开库存表、销售表、采购表，清洗数据、匹配SKU、算周转率，再一层层下钻到品类和商品，最后整理成一份分析报告。

真正麻烦的不是公式，而是同样的工作，每个月都要重复做。

现在，我会直接把这类工作交给WorkBuddy。

不是让它简单算一个库存周转率，而是让它从读取数据 → 分析库存 → 定位异常 → 找到SKU → 判断资金占用 → 输出行动建议，完整跑一遍。

下面直接看，这套电商roi计算器流程到底怎么用。

电商roi计算器—我最讨厌的库存周转分析，终于被WorkBuddy干掉了插图

一、电商roi计算器—让WorkBuddy读懂、数据

不要一上来就让WorkBuddy分析库存。

第一步，先让它检查数据。

把库存明细、销售明细、采购数据、商品主数据等文件放进工作区，然后在WorkBuddy中使用Plan模式，输入：

请检查当前工作区中的库存分析相关文件。识别所有Excel和CSV文件，并说明每个文件的数据用途、字段名称、数据量和时间范围。重点检查SKU编码、库存数量、库存金额、销售数量、销售金额、销售成本、日期等关键字段。同时检查数据是否存在空值、重复SKU、字段格式不一致、日期异常、商品编码无法匹配等问题。先完成数据体检，不要直接输出业务分析结论。

这一步的目的很简单：先让AI知道“有什么数据、数据能不能用”。

尤其是库存分析，最怕口径没统一。比如：

库存表用SKU编码，销售表用商品名称
库存金额按成本计算，销售金额按含税售价计算
库存日期是入库日期，另一张表却是出库日期

如果这些基础问题没有先处理，后面的周转分析再漂亮也没有意义。

如果发现两张表无法直接关联，还可以继续让WorkBuddy检查：

请检查库存表与销售表是否可以通过SKU编码直接关联。如果不能，请检查商品条码、商品名称等字段，并列出无法匹配的数据。不要自行猜测编码关系。

先把数据关系理清楚，再开始分析。

二、电商roi计算器—一个Prompt跑完整库存分析

数据准备好之后，不需要一个指标一个指标地问。

可以直接把整个任务交给WorkBuddy。

输入：

请基于当前工作区中的库存、销售和商品数据，完成一次完整的库存经营分析。

第一步，分析库存数量、库存金额、销售成本、库存周转率、库存周转天数等核心指标；

第二步，按照品类、品牌、仓库等维度拆解库存结构；

第三步，分析库存库龄，重点识别长期库存；

第四步，进一步下钻到SKU，识别高库存、低动销、低周转商品；

第五步，结合库存成本分析资金占用情况；

第六步，根据分析结果输出采购、补货、调拨、促销、清仓等行动建议。

请先制定分析计划，再执行任务。最终按照“总体情况—结构变化—异常库存—重点SKU—资金占用—行动建议”的结构输出结果。

这类任务建议使用Plan模式。

因为它不是简单问答，而是一个完整的数据处理和分析任务。

WorkBuddy可以先拆解步骤，再按照计划执行。

你真正需要做的，不再是自己一步步操作Excel，而是告诉AI这次库存复盘到底要解决什么问题。

电商roi计算器—我最讨厌的库存周转分析，终于被WorkBuddy干掉了插图1

三、电商roi计算器—6条Prompt直接复制

如果每个月都要重复做库存分析，最好的方式不是每次重新描述需求，而是把常用分析拆成固定Prompt。

以后换一批数据，直接复用。

01｜库存总览

第一步先判断库存整体发生了什么变化？

Prompt：

请分析当前库存数据，输出库存数量、库存金额、销售成本、库存周转率、库存周转天数、库存满足天数等核心指标，并与上一周期进行对比。重点识别库存金额增长但销售没有同步增长、库存周转天数明显上升、库存满足天数过高等异常情况。请按照“现状—变化—异常—影响”的结构输出，不要只罗列指标。

这一步结束后，WorkBuddy应该帮你回答：

库存涨没涨？
周转快没快？
变化有多大？
哪个指标最值得关注？

而不是给你一堆孤立数字。

电商roi计算器—我最讨厌的库存周转分析，终于被WorkBuddy干掉了插图2

02｜库存结构

知道库存整体变化后，再问库存到底压在哪里？

Prompt：

请按照品类、品牌、仓库、商品等级等维度拆解库存结构，计算库存数量、库存金额及占比，并与销售金额、销售数量进行对比。重点识别库存占比明显高于销售贡献的品类，并进一步下钻到SKU，说明具体哪些商品造成库存集中。请按照影响程度排序。

这里不要只让WorkBuddy做库存排名。

真正有价值的是做库存贡献和销售贡献的交叉分析。

例如：某品类占库存金额35%，但销售贡献只有12%，WorkBuddy可以继续下钻：

品类 → 商品 → SKU → 库存金额 → 销售表现

这样才能找到真正的问题来源。

03｜库龄分析

接下来重点查库存到底放了多久？

Prompt：

请根据库存入库日期或库存形成日期进行库龄分析，按照0-30天、31-60天、61-90天、91-180天、180天以上划分库存。计算各库龄区间的库存数量、库存金额和占比，重点识别91天以上和180天以上的长期库存。进一步下钻到品类和SKU，列出长期库存金额最高的商品，并结合销售情况判断是否存在积压风险。

这一步特别适合交给WorkBuddy。

因为人工做库龄分析，需要反复计算日期、划分区间、筛选数据、排序，再做汇总。

而这些都是标准化任务，WorkBuddy可以把整个过程一次执行。

最后你直接看到哪些库存已经放得太久，以及具体是哪几个SKU。

04｜SKU诊断

到了这里，再从品类下钻到商品。

Prompt：

基于库存、销售和库龄数据，识别高库存、高库龄、低动销、低周转SKU。按照以下逻辑进行分类：

高库存+高销售：重点保障商品；

高库存+低销售：库存压力商品；

低库存+高销售：潜在缺货商品；

高库存+低销售+长库龄：重点清理商品。

每类列出重点SKU，并给出库存金额、销售表现、库龄和周转情况，按照风险程度排序。

这一步不要让AI只输出“库存TOP100”。库存最多的商品，不一定是问题最大的商品。

真正应该关注的是库存高不高、卖得动不动、放得久不久。

把三个维度放在一起，才能真正筛出风险SKU。

05｜资金占用

库存最终占用的是现金，所以做完SKU诊断后，可以继续让WorkBuddy算资金占用。

Prompt：

请基于库存成本和库龄数据，分析各品类及SKU的库存资金占用情况。重点识别高库存金额、长库龄、高资金占用商品，并按照资金占用金额排序。进一步区分正常库存资金占用和高风险库存资金占用，重点指出哪些商品应该优先处理，并说明判断依据。

这一步会让库存分析从“商品视角”进入“经营视角”。

不只是说：“某SKU库存量很高。”而是进一步回答：

“这个SKU占用了多少资金？”
“其中多少资金已经沉淀超过90天？”
“哪些商品应该优先处理？”

这样，库存分析才真正能服务于经营决策。

06｜行动建议

前面做了这么多，最后还是一份“库存分析报告”。

真正有价值的，是让WorkBuddy继续回答下一步怎么办？

Prompt：

基于前面的库存总览、库存结构、库龄、SKU和资金占用分析，对当前库存问题进行分级。针对不同类型的问题分别提出采购调整、补货调整、跨仓调拨、促销去化、停止采购、清仓处理等建议。每条建议必须对应具体品类或SKU，并说明：问题是什么、数据依据是什么、建议动作是什么、优先级是什么。不要输出“加强库存管理”“优化库存结构”等泛泛建议，要形成可以直接交给商品、采购和运营执行的行动清单。

这一步非常关键。因为AI最容易出现的问题，就是前面分析得很细，最后建议却很空。

所以Prompt里一定要限定：必须对应具体SKU，必须说明数据依据，必须给出具体动作。

这样，分析结果才真正能够进入业务执行。