對于許多賣家而言，進貨和庫存的環節非常重要，關系著店鋪的生死存亡，一個閃失，如果店鋪壓了很多貨賣不出去，也許就很難再活起來了。
根據2012年年度淘寶網的調研發現，賣家對于進貨和庫存有一些自己的策略，也有計劃、針對性地選款、進貨和補貨。但對于庫存積壓問題，進貨量的掌控和預估問題，依然有不小的困擾，需要幫助。
在進貨過程中，賣家在選貨/選商品、商品定位、商品定價以及銷售預估（補貨&庫存管理）等時間節點最需要數據上的指導和支撐。
選貨
為了挑選出“好賣、適合店鋪”的寶貝，賣家通常會從以下幾方面的數據做參考：寶貝在店鋪中過往銷售情況、熱門度（如關鍵詞和價格帶）、競品情況、行業和客戶信息等關鍵性數據。
過往銷售情況：通常情況下，賣家們會整理一個數據報表，記錄下來去年同時期本店內什么寶貝賣得最好、轉化率最高，以便給來年做數據上的參考依據。
熱門度（如關鍵詞和價格帶）：比如，賣家會在數據魔方里查看熱門關鍵詞和類目的數據，在搜索頁面中看什么價格帶的寶貝賣得最好。
競品情況：直接去對手店鋪里看相關競品的上新、價格帶、銷量等數據。其中，詳情頁中的“成交記錄圖”數據對賣家的幫助比較大。
行業：通過篩選并查看數據魔方里排名靠前的行業， 看看行業下店鋪數量的飽和度。
客戶信息：從客服的日常接待中的買家反饋以及數據統計，了解買家的喜好，判斷什么寶貝最有可能成為爆款。
商品定位
賣家在進行商品定位的時候，主要包括定位商品本身（常規、活動、引流、主打、暢銷款）以及選擇哪些商品做連帶（搭配套餐/關聯營銷）。商品定位的過程是一個動態、不斷調整的過程。賣家在定位時，主要參考的數據有：預熱、店鋪過往銷售、當前銷售、頁面點擊、行業和測試數據等維度。
預熱：針對商品進行預告，看寶貝的瀏覽量和收藏量數據。
銷售現狀：將寶貝銷售2~3個月進行測試，如果轉化率、銷售差就淘汰，如果數據各方面表現良好就考慮打造成暢銷款。
頁面點擊：看頁面點擊的熱力圖以及買家的訪問路徑。
行業：在情報通里看行業的數據，從好賣的產品庫中選出一個活動款。
測試：在進行搭配套餐推薦時，測試幾種不同搭配的效果，看哪種搭配的轉化率最高。
商品定價
為了達到銷售利潤的最大化，賣家在制定商品價格時，會考慮商品/店鋪本身利潤成本情況，也會根據客戶、競品的數據進行制定。根據前一整年的利潤情況、銷售情況、今年的利潤目標等數據維度去設置一個產品的價格區間，每年也會根據原材料、同行商家的價格制定等數據綜合去考量。 通常情況下，主要從價格帶、成本&利潤，競品等三方面去制定。其中，賣家會手動把行業子類目的價格帶進行統計，觀察各個價格帶的客戶數據，了解下用戶喜歡什么價格帶的產品。
通過統計當天用戶在某個價格帶的客戶數據，可以為商家在開展活動時制定出合理的價格帶，以及通過制作數據報表，來判斷出什么價位的商品定價更合理，且最終能夠實現利潤的最大化。
銷售預估
根據淘寶網發起的近萬份問卷調查數據發現，目前有超過6成賣家有進行銷售預估，已有接近4成的賣家已經在做。
相比下，集市賣家做銷售預估的意識并不強烈，存在較大的提升空間。隨著星級增加，集市賣家在做銷售預估的比例呈現出增長的趨勢，冠級賣家在做系統分析、預估的比例明顯更高，天貓賣家重視銷售預估的程度尤甚。
為了更有效地判斷進貨/補貨的時間和數量，賣家在做銷售預估時會策劃自身店鋪的活動，并積極參與淘寶平臺上組織的活動，并重點參考行業數據和寶貝銷售數據，同時也會將季節性、活動期和生產周期等作為預估的重要影響因素。
行業數據：在進行銷售預估的過程中，賣家主要參考的行業數據如下：同類/同款寶貝的銷售量；同類/同款寶貝的瀏覽量；同類/同款寶貝的轉化率、收藏量及評價數據等。
從星級細分來看，天貓賣家在做銷售預估的行業參考數據時，更看重同類同款寶貝的轉化率、歷史銷售趨勢；冠級賣家也更重視同類/同款寶貝的歷史銷售趨勢。 從日發單細分來看，日發100單以上的賣家，在做銷售預估參考行業數據時，更看重同類/同款寶貝的歷史銷售趨勢，這一點上與冠級、天貓賣家類似。
寶貝相關數據
賣家在進行銷售預估的過程中，對“相同屬性商品的銷量成交量”會調出基本數據，按相同屬性的商品銷量來下單，某關鍵詞對應某個屬性的成交及客單價等。
一般情況下，賣家會根據店鋪經驗&當前庫存量&日常銷售量等因素來綜合考慮，來預估下個月的銷售情況，與目前庫存作對比來下單。比如會按前7天的銷量來估算大概什么時候會斷貨，綜合考慮廠商的生產力來定。
根據星級細分發現，星鉆級賣家在做銷售預估時，更看重寶貝基礎數據（銷售量、瀏覽量）；天貓賣家則更看重單款寶貝的轉化率、歷史銷售數據、生產周期等方面的數據信息。
日發單細分可見，日發單量超過50單的賣家在預估銷量時，更關注單個寶貝的轉化率、生產周期，與天貓賣家有一定的相似性。
賣家在進貨&庫存環節的數據難點
目前，賣家在進貨和庫存環節中，普遍存在缺乏對掌握客戶數據的重視，沒有意識到數據對店鋪運營的重要程度，因為只有更好地了解客戶數據，才能更好幫助店家進行客戶群定位、定向為用戶設計產品、客戶關系管理、優化產品、關聯推薦等。
除此之外，賣家對于平臺上的行業數據有著比較大的需求，目前平臺上的行業數據還不夠細化和直觀，需要賣家投入很多人力來獲取，因此，賣家希望通過掌握到更多的行業數據，便于了解整體行業現狀、店鋪在行業中的位置以及競品對比。
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本文來源： 補貨庫存管理：精確數據來支撐
