假如你对最新的商业策略有所了解，那么「增长黑客」这个词你一定不会陌生。这个最初在技术社区广泛传播的流行语，现在已经在所有行业的商业剧本中占据了一席之地。当我们把它运用在零售业中的时候，你会发现增长黑客不过是数据驱动增长的另一种说法罢了。
在这当中，库存管理因事关零售企业现金流和商品运营效率，成为了零售营运资本的最大挑战，对于零售业务增长尤为关键。下面，我们将列举五大库存管理相关数据分析指标，用以追踪您的零售业务增长黑客策略。
对于数据驱动的零售决策来说，库存销售比率是需要被看到的第一个关键指标。它是指一个周期内，商品库存与之前一定时期内销量的比值。换句话说，它会告诉你每种商品的即时库存状况，这是对购买行为的高级评价，可以帮助确定需要回应的趋势或机会。
库存销售比率=月初库存/月销售额
如果你的库存少于客户想要购买的库存，那么就会损害客户体验，并将购物者推到你的竞争对手那里。而如果存销比过高，又意味着库存总量或者结构不合理，资金效率低下。因此零售增长黑客希望尽可能降低库存销售比率，但同时又不会损失销售额。
这并不像寻找1:1的比例那样简单，需要通过客户的角度去思考为了实现销售转化需要提供多少种选择，不单单是考虑库存量，还是在帮助你检查商品质量。库存销售比率的关键意义在于，它不会笼统地去看数字，而是细化到单一类别或特定产品，从而告诉你很多关于顾客和他们的购物偏好的信息。
(观远数据-库存分析看板1)
售罄率是库存销售比率的反比，是将从供应商处收到的库存量与实际销售给客户的库存量进行比较。
售罄率=销售额/现存的月初库存×100
对于销售季节性商品的品牌，例如时装品牌，售罄率的分析就显得格外有价值，因为它可以帮助了解库存的实时进度。健康的销售流通将表明，这件商品不会被售罄一空也不会存在大量积压，因此顾客不会因为存货不足而失望，并且也不需要花费长时间去等待市场降温。
对于零售商而言，这是一种可以实现供需平衡的理想状态。特别是在预测季节性的销售时：让你不会卖得太快，也不会采购得过多，销售情况将趋近于完美的数字。并且渐渐地，随着时间的推移，零售商也将更好地了解客户对季节性产品的需求。
当然，此分析指标并不是只是在季节性商品的预测上发挥作用，你还可以使用它来比较单个商品或不同商品在不同时间段的销售情况。并且能评估你的投入是否合理：较高的售罄率可能表明仍有库存机会，而较低的数值可能意味着你已经过度投资。
(观远数据-库存分析看板2)
远期可销售周数（Forward weeks of supply）和当前可销售周数（Weeks on hand）都很重要。WOH告诉你需要多长时间才能卖出所有当前库存，而FWOS将计划销售考虑在内。这是一种基于时间而非库存水平的库存计划方法，我们需要重新考虑订购点，应该基于交货期而不是库存商品的最小值或平均值。
WOH和FWOS这两种指标都可以帮助你逐周查看数据，用以指导预测，然而，后者是更加数据驱动的方法。因为FWOS在数学计算上更复杂，它没有直接的计算方法，零售商需要使用现有库存来代表每周计划销量的数值，这种测算方式在查看特定产品或产品类别时会更有效。
在这过程中，你还可以问自己（并回答）一些问题：
? 卖出此类商品需要多长时间？
? 该商品会成为一种潮流趋势并需要重新定价吗？
? 为了防止缺货，我需要在什么时候重新订购？
经验表明，如果某种商品具备强大的销售势头，而你却很尴尬的缺货了，那么这种势头将很难再回升。并且一旦你缺货，你的销售速度也会随之下降。
(观远数据-库存分析看板3)
第四个需要被关注的库存管理KPI是平均库存，它会告诉你在特定时间段内你通常有多少商品库存，比如年度或季度的平均库存。
平均库存=（当前库存+上期库存）/ 2
你需要了解自己在任何特定时间内的存货水平，有价值的库存管理KPI一定会要求你做到这一点。一个零售商如果具备了快速确定其平均库存的能力，将会更好地衔接「创造可行预算」和「实施购买计划」之间的缺失环节，以更行动化的指导——而不是凭直觉或者单薄的数据，从而推动零售商购买决策的正确执行。
(观远数据-库存分析看板4)
人们通常不会想到最后一个重要的KPI是库存收缩。库存收缩是最容易理解的数据分析指标之一：它指的是在您的库存跟踪中已经考虑到、但实际上已经并不存在的库存。
这种收缩是由许多因素造成的：
?盗窃（员工或者顾客）
? 人为错误
? 贴错标签
? 追溯不一致
尽管许多人认为收缩仅代表整体交易的一小部分，可能并不能作为库存管理增长黑客的一个重要因素，但收缩管理仍然具有意义，因为它指向的是企业运营流程和控制的水平。
大量收缩意味着你可能需要重新审视内部流程的规范性，并且当你构建强大的防损机制时，这预示着你将在其他任何地方都几乎拥有同样强大的技术：比如客户关怀、客户服务，员工培训等。健康的收缩管理表明了您的业务运营顺畅，这对于灵活的、数据驱动的零售增长至关重要。
(观远数据-库存分析看板5)
虽然单独查看这些指标很有帮助，但考虑大局是必不可少的。你的数据之间有何关系？它们是否都指向同一个结论，或者你是从孤立事件或数字变化中得出结论？
对于小型企业来说，也许还在通过手工方式进行数据录入、库存、会计、销售和其他实践，但想要快速扩展业务的零售商，则需要通过观远数据这样有力的智能数据分析伙伴来实现自动化数据管理。因为人工追踪库存的难度实在太高，并且它也不会真正聚焦我们关心的问题，即实现差异化的销售服务。
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