【最全解析】作为亚马逊卖家的你,真的会备货FBA库存吗?(亚马逊fba库存怎么预估)

jinsihou金 558 2022-07-28

本文转载自网络公开信息

旺季到了,不知道各位卖家有没有遇到亚马逊备货断货的问题,如果没有,证明各位销售还不怎么样。凡是大卖的,都会遇到各种各样供应链上的问题的。

【最全解析】作为亚马逊卖家的你,真的会备货FBA库存吗?(亚马逊fba库存怎么预估)

其实备货FBA是很复杂的,并不是  “预计销量-库存=备货数量” 那么简单的。

这个公式里就有三个问题

1.预计销量如何算

2.库存真的是直接看后台的库存吗?

3.算出的备货数量就是要发货的数量吗?

那我们一个个来解决这些问题吧

预计销量如何算?

我们先看这样一个案例,

这个是某库存软件的截图,假设我们要备货90天的销量(90天设置是最合适的不断货的天数)。

这个软件给他们的建议补货数量是1339

19.33(日平均销量)*90天-400库存=1339

那么这个19.33是如何得出来的呢?

日均销量 = (3天销量/3 + 7天销量/7 + 14天销量/14 + 30天销量/30)/4

这个公式是不错的,是每个销售时段的平均数的平均数。

但是Kris浩认为在这个案例里,我们不应这样算。

我们可以清楚看到,

30天日均销量是18.40

14天日均销量是18.57

7天日均销量是19.00

3天日均销量是21.33

销量是一直稳定上升的,如果按平均数来算,备货就不够充足了。这种情况,Kris浩建议直接用最大的数 21.33来算,所以正确的补货数量应该为:

21.33(日平均销量)*90天-400库存=1517

那问题就解决了吗?就是这个备货数量了吗?并没有。

库存真的是直接看后台的库存吗?

我们一直忽略这个问题

刚刚那个案例,400是FBA的库存,那么真的这个就是实际库存吗?为什么有些人发货过去了,货还没有到就断货了呢?

因为很多人都忽略货物在途的时候,销售还是持续的。

如果每天卖出20个,那么400个库存只能维持20天(400/20),所以补货的货物必须要在20天内入库上架可售。

所以,我们备货的是,要维持到货就是90天的数量,就要把这个运输途中的数量加上去。

还是上面的案例

假如我们要发快递,快递天数是10天入库。

那么我们备货的数量应该是 1517+(21.33*10)=1730。这个才是充足的数量。

所以,如果还是按照他们系统推荐的只是备货1339,有可能会有断货风险

PS:如果还有在途的,没有入库,库存的计算则还需要减去在途的数量。

为什么要充足备货

1. 避免断货

2. 避免发货太多,仓促费用过高

为什么是充足,而不是精准?因为无法精准,你无法计算很多不确定因素

不确定的因素:

1.扣关

2.延误

3.入仓

4.排队

5.拒收

6.货物丢失等

所以我们要把这些不确定因素的所消耗的时间要尽量都算到里面,就可以做到充足备货。

上面说的快递为什么是10天?其实一般5-7天就可以到了,但是加了3-5天就是给不确定因素的时间的。

算出的备货数量就是我们要发货的数量吗?

不是的,要分批发。

为了避免全部发过去被扣关,延误,转运等因素造成时效问题,建议分批发过去,如果你算出来是要发1000件货,可以分三次发,每次发300左右即可。

如果是海运,就可以一次性发了,因为海运一般是有足够的时间够给延误了。

如果是走快递或者空加派  (以美国为例,时效若为10-15天,入库时间要再加3-5天)

如果是走海运 (以美国为例,时效若为25-45天,入库时间要再加3-5天)

总结一下公式

预计销量=日均销量*90 (日均销量计算很重要,什么时候取最大值,什么时候取平均值)

库存=FBA库存 -(日均销量*到货天数)+运输途中数量

最后:预计销量-库存=备货数量

但是算出来后,公司不给补那么多数啊,怎么办?这个就涉及沟通和管理问题。

另外补货是个供应链系统,不是算出来就可以有那么多给你的,必须要有工厂支持。同时卖家也应要有计划地给工厂下单,保证可以持续供应货物。

怎么办?我们把产品分为生产和销售两个过程,

再细分就可以有四个过程了,如下图

生产中:工厂在生产的过程

生产后:已经生产完成,需要打包,贴标签,准备发FBA

运输中:发货到入库前的状态。

入库后:可以销售状态

Kris浩根据自身经验,总结一个不断货的供应链原则

6336原则

生产数量是预计销售够90天的数量

可销售库存数量是足够90天的数量

再细分

生产中够60天的数量,生产后够30天的数量(共90天)

运输中够30天的数量,入库后有60天的数量(共90天)

这样,就不会有断货的情况了。

注意:以上方法建议单个SKU至少销量100个以上且销量稳定的的产品,销量太少了,只能自己看着办了。

Kris浩常常给同事讲的一句话是:“数据是死的,人是活的”,不要单单看数据来备货,数据是作为人分析的工具而已,做决策的是我们自己。

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