过去几年，很多新消费品牌依靠着超投推广、打造爆款快速的进入了市场。

为了维持热度、持续吸引消费者，众多品牌方追随着市场的热度、竞对的上新节奏，不断的推出新品。

这样的方式，不断刺激着消费者，为品牌注入活力，却也给供应链带来了巨大的供应压力。

一旦新品未达预期，品牌方便会产生大量待清货的滞销库存。

看上去光鲜亮丽的销售增长和双十一排名背后，很多品牌都有一把供应链的血和泪。

很多新消费品牌企业在新品上市、渠道开发、推广等方面不断发力，通过追热点、打爆款的方式也取得了不错的销售额和市占率。

随着业务规模增长到10亿，甚至3~5亿，库存就成为了一个严重困扰新消费品牌的问题。

过高的库存水位不仅占用了大量的流动资金，同时产生的各种成本和清货带来的毛利损失也正在不断蚕食着利润。更有甚者，销售额越来越高，利润却越来越少。

面对这样的问题，尽管大家都希望降低库存水位，然而快速上新的模式以及电商平台严苛的发货时效要求，让很多品牌方宁愿看着库存越来越多，也不愿去承担违反平台规则的风险。

毕竟电商平台为了促进品牌间的竞争以及保持自身与其他平台间的竞争力，往往对平台商家提出各种严苛的要求。

其中缺货和超时发货在与企业的沟通中，被多次提及，一旦发生缺货和超时发货，轻则店铺评分下降，重则店铺下架，这些情况的发生，对于品牌的伤害都是巨大的。

另外，在获客成本日益升高的今天，因缺货导致的用户流失也是企业不愿见到的。

为了避免这些情况发生，企业往往会依照销售的预测，不断的提高库存水位以期望降低缺货风险。

各行各业，无论是相对短保的乳制品、美妆、休闲零食等行业，还是诸如汽车零配件、家用电器等产品效期较长的行业都有大量企业面临着相似的问题。

然而这样做的结果却并没有真正意义上解决他们遇到的问题，反而逐渐发展成了高库存和缺货并发的情况。也确有企业准备了大量的库存，然而销售却还常常抱怨库存不足，并引发大量调拨情况的出现。

在企业业务发展的初期，库存问题并不那么明显，供应链要做的是保证销售有充足的资源去开拓市场。

然而当企业规模逐渐扩大、商品品类扩充、SKU数量增加时，库存问题就被成倍的放大了。在一些高速发展的企业中，高层看到库存报表和所带来的资金占用及毛利损失时，才猛然意识到，库存所带来的问题，轻则影响企业利润，重则可能影响到企业的进一步发展甚至拖垮已有的业务，库存问题的解决刻不容缓。

然而当实际着手解决库存问题时，企业却常常发现难以下手。

一方面需要降低现有库存水位，另一方面又要保证销售。如果直接降低库存，会让本就存在缺货的情况愈演愈烈；如果着重于提升销售部门预测准确率、提升需求预测准确率等，在这快速变化的市场中，往往又很难达到预期的结果。其他例如加强供应商合作，提升供应链弹性等，短期内也很难达成。

对于此类高库存与缺货并发的情况，首先需要识别缺货问题的根本原因：

① 是否真正发生了缺货？

② 为什么会缺货？

③ 哪些商品发生了缺货？

缺货导致的销售损失是消费品牌不愿意看到的，而结构性缺货又是不可避免的。

一般来说，可以通过选取典型样本进行分析，帮助企业快速做出快速诊断关键判断：

• 选取调拨数量&次数排名靠前的若干SKU

• 随机选取基于销量水平分层，各层级中若干SKU

图1-基于调拨数量&次数排名示例

图2-基于销量随机抽样示例

通过绘制库存变化图，可以清晰的展现不同品类、不同层级商品的库存变动，以识别是否存在有公司级的缺货情况，同时可以看到现有库存与实际销售的比较（亦可增加库存可售天数指标，更直观的评估库存水位情况）。

其中，实际绘制中常会出现图2中SKU1的情况，看似有缺货风险，但实际上，在分析此类图表时除了对库存本身需进行分析外，也需要对企业供应能力进行评估。

例如：VMI库存、紧急采购等所需的送货时效，同时拉长分析数据的时间跨度，确定缺货发生频率，产品本身所处阶段（成长期、成熟期、衰退期）等。

目前，在部分快消品行业中，供应链能力已相对完善，常规商品的紧急采购往往1~2天即可完成入仓。

因此，供应商的供货时效、VMI库存的备货都会对库存水平的评判标准产生影响。

通过对实际库存、产品本身和企业供应能力的综合评估及数据分析，可以更真实的体现企业的缺货情况。

实际情况中，往往从公司整体来看时，缺货的情况以及缺货的SKU都只是很小的一部分。因此，下一个问题就需要去识别出在整体库存较为充足的情况下，为什么仍会频繁发生缺货。

缺货的原因有很多，这里我们以整体库存是充足的作为前提假设，去研究高库存下的缺货原因。

由于分仓原因的缺货往往会导致产生大量的调拨，同时产生高昂的物流成本、影响发货时效等。

因此，为了判断是否因分仓导致的缺货，需要对调拨单出入仓单量及货量进行统计分析。

另外，历史销售订单的发货仓也需要进行统计分析，以评估有多少的订单因区域性缺货而转由其他仓库代发。

基于过往案例，高库存与缺货并发的企业，每月大量的调拨往往并不是因为分仓问题导致的，反而是因锁货等行为而频繁发生在同一实体仓内的虚拟仓间。

尽管在统一实体仓内，并不涉及物流运输，然而因此带来的时效、人力损失也会影响企业的整体利润水平。

总结来看，无论是因为分仓不合理引起的区域性缺货亦或是因锁货导致的“缺货”，最终都会影响到企业的整体工作效率，进而影响利润。

因此，对于分仓不合理的问题，建议加强对销售订单收货地的分析汇总，以优化分仓策略；对于锁货问题，则需进一步对管理规则进行梳理、优化，减少或是避免锁货行为的发生。

一般来说，并不是所有的商品都会频繁发生缺货问题，除了优化分仓逻辑及管理规则以外，识别出缺货商品特点，可以帮助企业更准确、快速的缓解高库存与缺货并发的情况。

对于此类问题建议以数据分析与访谈并行的方式进行诊断，帮助企业快速识别问题根因。同样的，这里我们依旧以整体库存是充足的作为前提假设。

从过往案例中可以看到，常规类的商品缺货占比并不高，往往容易缺货的、产生大量调拨的是那些新品以及不再补货的清货商品。

尤其在一些快速上新、打爆品的新消费品牌中，为了保证各自平台的新品首发和后续销售，运营们往往也会提报更激进的需求并且提前锁定更多的库存。另外，供应端的不稳定性，在新品上市期间也被放大，常有可能出现无法按时按量到货的问题。更激进的锁库加上不够稳定的商品供应，使得新品的缺货现象愈发明显。

对于清货属性的商品，大家往往并不会严格的提报需求，渠道的选择上也是能卖就卖，而这样的情况结合锁货行为，也就导致了清货末期渠道间需要互相调拨以满足销售。让本就打折清货的商品，无形中增加了更多的清货成本。

总结来看，这种“缺货现象”实际上是因为各渠道锁货导致频繁调拨而造成的假象，而库存高的主要原因则是各渠道运营对于抢货导致缺货的担忧，而将渠道安全库存加入到销售预测的提报中。

同时，新品锁货过于激进、到货不及时、清仓货品预测混乱等情况，也进一步加剧了高库存与缺货并发的现象。因此，为了缓解这样的现象可以会从如下几个方面着手进行解决：

• 优化管理规则，减少或避免锁货、抢货行为

• 合理化需求预测，最大化需求预测准确率

• 优化库存管理，降低实际在库库存，提升库存周转率

当然，例如新品开发流程优化以保证新品及时到货等专题同样可以缓解一部分缺货现象，本文着重于通过从需求预测到库存管理来缓解高库存与缺货并发的问题，在此便不再展开了。

在下一篇中，本文将进一步介绍如何通过合理化预测、优化库存等管理手段，在降低库存的同时，保证平台及企业要求的服务水平。

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