2小时,我搭建了一套单店库销结构分析系统 | 帆软九数云
在零售行业里,“库存分析”这件事,大家并不陌生。
库存多少、卖了多少、库销比高不高、动销率行不行,这些指标几乎每个运营、商品、数据同学都看过。
但真正的问题在于—— 你看完这些数据之后,下一步到底该干嘛?
我见过太多门店看板,数据不少,图也很全,但最后落到一线时,只剩下一句话:
“这个店库存有点高,注意一下。”
注意什么? 怎么注意? 是补货?清仓?调陈列?还是调品类结构?
没有答案。
所以这次,我给自己定了一个非常明确的目标: 不做“展示型看板”,只做“能指导动作的分析系统”。
结果是—— 2 个小时,我搭了一套「单店库销结构分析系统」。

一、为什么一定要做库销结构分析?
先说一个很现实的问题。
在大多数零售企业里,库存分析其实做得并不差: 库存金额、SKU 数、周转天数、动销率、库销比…… 这些指标一个不少。
但问题在于:这些指标本身,并不直接指向动作。
你想想,一个门店“库存高”,背后可能完全是几种不同的情况:
- 有的货是真的卖不动
- 有的是补货节奏太激进
- 有的是新货集中到仓、销量还没起
- 还有的是结构压错了,畅销品少、滞销品多
但在传统库存分析里,这些情况全都会被压缩成同一句话:
库存偏高,需要关注。
这句话对管理层来说可能够用, 但对一线来说,几乎没有任何操作价值。
而库销结构分析是零售行业比较常用的数据分析方法之一,它不是问:
这家店库存高不高?
而是拆成几个更具体的问题:
- 库存主要压在哪一类商品上?
- 这些商品对应的销量表现如何?
- 是“卖不动”的问题,还是“卖得慢”的问题?
- 哪一部分库存,是现在就该动的?哪一部分可以等等?
当库存和销量被放在“结构层面”对照来看,动作才有可能被推出来。让我们回答一个最重要的问题:
“这家店接下来该怎么调整,才是最合理的”。

二、这套系统的核心内容是什么?
我在设计这套系统时,刻意克制了一件事: 不追求复杂,不追求指标多,只追求“能不能真的用”。
1、 从单店开始
很多库销分析,一上来就是区域、城市、全国。 宏观是宏观了,但对动作指导基本为零。
因为真正发生这些动作的地方,永远在单店:
- 补不补货,是单店
- 清不清仓,是单店
- 陈列怎么调,还是单店
如果你在“区域平均”里看到问题,再回头拆单店, 往往已经慢了半拍。
所以这套系统从一开始,就只做一件事: 把每一家门店,当成一个独立的经营体来分析。
不是为了排名,也不是为了考核, 而是为了回答一个更实际的问题:
如果我是这家店的店长,我现在最应该先动哪一块?
2、分析路径:从品类-单品
在这套系统里,我没有做那种“指标大全式”的看板。
而是设计了两条并行的下钻路径,帮助门店和运营同时从战略和战术两个角度看库存:
路径一:从系列看——把握整体结构
可以观察店铺整体系列布局,判断库存是否在战略层面失衡
- 方法:把库存和销量按系列汇总,对比结构占比
- 关注点:哪些系列占库存比重过高哪些系列销量贡献不足系列之间的库存/销量结构是否合理
- 结果:帮助你判断库存问题是否是结构性、长期性的问题,以及战略上是否需要调整系列布局

路径二:从品类看——落到可执行动作
可以发现具体的品类和单品问题,指导门店动作
- 方法:把库存和销量按品类拆分,然后进一步下钻到单品
- 关注点:哪些品类库存占比高但销量低库存结构是否合理单品层面:库存量、销量、库龄
- 结果:形成可执行动作清单:立即动作的单品(滞销、库龄长)可观察的单品(新品、季节性、活动前备货)

3、详略得当的指标排列
在单店库销结构分析中,库销比肯定是重点,所以我的看板的主体部分是一定是这3个指标
- 库存占比
- 销量占比
- 库销对比
除了这三个重点之外,我使用明细表列出更多更细节的指标,比如:库存数量、SKU 数量、动销率、库销比、偏差值等。 核心目的只有一个: 让库销分析不仅仅是“看个大概”,而是能直接告诉你“哪类货该清、哪类货该补、怎么调”。

4、筛选组件
除了系列/品类的双路径分析和明细表,我还在系统里加了多维筛选组件。
为什么要加?很简单:门店的库存不是一个静态集合,而是不断变化的多维组合。如果分析只能看整体数据,很多问题就被掩盖了。筛选组件就是让系统真正“服从使用者”,而不是让使用者被数据束缚。
可以按这些维度筛选:店仓、大类、商品年份、季节、系列、性别。 比如:
- 看某店当季新品女生系列库存
- 查上一季男款滞销
- 对比某系列跨门店库存
有了筛选,分析不再只是看报表,而是像操作仪表盘一样锁定重点,每次筛选都能直接找到问题 SKU 或商品组,指导具体动作。

三、为什么这是一个系统
很多人看到这里可能会说
你这不就是搭建了一张数据看板吗?怎么说是一个系统?
这就是我最巧思的地方了,我的看板搭建是基于一个能够自动取数分析的工具九数云BI,让这个看板做到:
1、底层数据自动更新
九数云BI可以直接对接零售门店的各种系统,比如POS系统、ERP系统等只需要授权一下就可以抓取;还可以设置自动的的数据抓取的时间,比如每小时从这些系统取一次数据

2、指标自动计算与图表自动刷新
九数云BI可以把我们各种指标和图表的计算逻辑固化,无论是库存占比、动销率、库销比,还是更复杂的偏差指标,你是从哪个表格里获取的数据,又是用了哪些公式得到最后的结算结果,在你搭建一次之后都记录得一清二楚;
后面源头数据更新之后,指标就会自动计算出来;跟随的,所有图表也会同步刷新

3、自动预警
如果只是这些,还不足以我称之为一个系统;九数云BI让我的看板里的异常数据可以直接触发问题执行者
在九数云BI中直接设置规则触发的预警:比如库存超标、滞销积压或销售偏差达到阈值
只要数据更新后,或者达到预警阈值之后,系统会自动发送提醒给负责人的钉钉、企微、飞书、短信等,让负责人不用盯报表,也知道是不是出了问题,怎么调整。

4、灵活配置、可扩展性强
我搭建的系统不仅解决单店库存问题,还可以随业务扩展:
- 可以加更多维度筛选(店仓、系列、季节、性别)
- 可以增加中间层级(系列 → 子品类 → SKU)
- 可以新增动作建议规则,快速适配不同门店策略
九数云BI让这些都变得非常简单,不用每次都重新开发,真正实现了一次搭建,长期使用。
四、系统怎么用
理解了看板逻辑,我们再来讲下系统怎么用的
其实已经非常简单了,你只需要授权好数据,就会自动计算偏差结果,你只需要看结果办事就好了
- 偏差大;说明库存占比高、交占比低;也就是货配多了,但卖不动。提醒需要重点主推
- 偏差小甚至为负;说明成交占比高、库存支撑不足;也就是卖得好,但库存跟不上。要抓紧补货
当然,还可以根据企业实际情况,设置更多的判断逻辑或策略,这里就抛砖引玉了

写在最后
很多时候,数据分析很容易做着做着就变成了“数据展示”。
而我越来越相信一件事:
真正有价值的数据分析,一定是站在“决策者要怎么动”的角度去设计,这样才能让数据,真的开始指导生意。
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