庫存只有進、出庫？可別小看了庫存分析，乙個庫存分析做不好，分分鐘虐哭整個零售企業。舉個例子吧，雙十一時候銷售出了個**活動，但活動進行到一半時卻熱銷商品庫存不足、搭配銷售的商品卻仍有大量存量，最終活動只能草草收場。既沒有完成預期銷售額，也給消費者留下了不佳的購物體驗。
這樣的銷售活動策劃顯然是不成熟的，在活動策劃過程中沒有針對庫存展開詳細分析挖掘，導致庫存結構失衡，進而導致**活動失敗。甚至於還將加重庫存負擔，給企業帶來庫存成本增加、商品貶值等損失，嚴重時甚至可影響企業現金流，進而影響到整個企業的正常運轉。因此說一句「零售庫存分析做不好，分分鐘虐哭整個企業」也並不誇張。
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那麼，到底該怎麼做零售資料分析中的庫存分析，需要重點分析哪些內容？
從分析角度看，做零售資料分析中的庫存分析，主要注意這五點：
1、注意切割庫存總量，區分有效庫存和無效庫存
2、量化庫存，確保庫存整體安全性
3、深入分析庫存結構，確保庫存結構的合理性
4、預估銷售，確保庫存量
5、特殊庫存分析
庫存分析的主要目的是優化庫存結構，及時發現即將到期或貶值過快的商品、熱銷商品的庫存變化等，並將這些資訊反饋給銷售和採購，從而達到優化庫存結構，提公升庫存利用率並減少倉庫無用成本和商品的貶值損失等。就以庫存結構分析為例，來看看需要怎麼做零售資料分析中的庫存分析。
所需零售資料分析圖表：品類庫存量排行榜、商品sku動銷率排行榜、銷售庫存結構明細表、異常庫存分析。
從這份零售資料分析—庫存結構分析報表中，可以直觀清晰地獲得以下庫存資訊以及，進一步分析思維：
（1）品類庫存量排行榜中生鮮類的庫存最高，後面依次是食品、雜貨、其他類。
（2）生鮮類商品的sku動銷率最高的是sku9，約為120%，圖表可以採用公升序/降序的功能重點關注前幾名和後幾名的sku。
（3）銷售庫存結構明細表是商品的各個品類的銷售和庫存的佔比，再者對比銷售佔比和庫存佔比的差異，二者之間的差異比較大時，可判斷有疑似問題，要進一步確定是否有問題，還需要結合庫存天數、庫存絕對值以及具體的sku分析才可能確診。從明細表中看到，銷售和庫存的佔比值差異都不是很大，沒有明顯的異常情況。
（4）最後從異常庫存分析的明細表中觀察庫存生鮮類各個sku的庫存天數和庫存周轉率，但庫存天數超過標準值30天，庫存周轉率小於3的時候設定了預警，這裡可觀察到異常的情況。（說明:庫存天數和庫存周轉率不是固定，不同的產品和行業標準也有所不同。）
有以上的資料資訊和資料支援，熟悉業務的資料分析員或領導就能立即針對不同問題展開更深入的分析，從而找到問題產生的真正原因，並著手解決問題。在解決問題的過程中還可繼續結合零售資料分析的各個環節的分析報表隨時觀察資料變化，驗證解決方案是否起效。
存庫分析固然重要，但在整個零售資料分析中卻只是很小的乙個版塊，就如上文分享的零售資料分析思維圖顯示的那樣，乙個完整的零售資料分析涉及面廣，內容豐富，如果要從零開始構建零售資料分析模型，工作量巨大不說，還容易因為缺乏相關經驗而陷入頻繁的試錯修改迴圈。因此如果能夠直接借用前人經驗，在標準零售資料分析模型基礎上增設個性化設計，就能輕鬆構建起適合企業自用的零售資料視覺化分析平台。
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