服装店软件的库存预警与智能补货,你会用吗

服装店软件的库存预警与智能补货,你会用吗

服装行业的最大特点是季节性非常强。所以做好库存预警和智能补货，较之其他行业更为重要。 因为一不留神，可能旺销的产品断货，或者滞销产品积压库存。

虽然这些情况在所难免，但是作为服装店软件，提醒功能缺失，会造成无法逆转的困境。因为季节性关系，如果发现问题较晚，等发现时候一切都已经迟了。

所以服装店软件的库存预警与智能补货其实非常重要。我们商友星小编今天就谈下这个问题。

补货，主要是服装零售店为满足市场需求，及时调整库存分布，降低门店缺货率，提升自己销售额。而预警，更多是降低自己的积压率，以保证积压商品及时得到促销处理或者重点推荐。

其中涉及的一般就是，库存得上限和下限。上限一般就是用于预警，以控制避免库存积压。当库存量大于上限，系统就会告诉您哪些产品已经触发库存上限报警。 下限一般是用于补货，以避免销售中的商品缺货，理论上的补货就是 实际库存和最低库存得差额，也可以是最高库存和实际库存得差额。具体看情况而论。

这种补货的特点，是比较简单，是以固定值来定基准。但是实际情况要复杂的多。比如订货需要时间，这点也必须考虑。不能让中间断货，如果那样就算货到了，这个销售就可能已经变化。消费者是很难把握的，货品中断可能引发消费者兴趣转移。

所以补货可以是=最高库存量-现在库存量+一个补货前置期零售量，意思就是对订货期销售做个补偿，以免出现中间断货的现象。

但是这个只能算是静态的分析。其实我们商友星的服装店软件中的智能补货并非这样的概念。而是一种更先进的动态的智能补货。

智能补货=系数*库存下限+系数*最近多少天销售量+调整期数量。  也就是说这个补货得参考最近多少天的销售量。至于具体多少，看各自做的产品差异。可以是1个月，也可以是1年。

动态的智能补货主要对静态补货方式，增加了历史销售周期的参考，进行调整，确保和销售实际情况进行自动拟合，这个过程类似于人工智能的学习过程。

静态的补货，更多依赖于对零售预测，而动态更好的参考了实际销售数据。因为销售预测表困难，所以静态的补货往往难以做到精准。尤其是具体到颜色、尺码，天气市场环境等更多不确定因素。而动态智能补货，如果销售参考的周期越长，精准性将更好。

需要说明的一点是，作为服装店的管理者，必须要保持自己对管理的敏感性，不要完全依赖软件功能去解决如何管理决策的问题，那就会陷入另外一种误区。