I直接答案
AI补货助手在算补货量时,取的窗口就是最近30天的销售记录。它不会去看更早的历史,也不会只截取最近一周的波动,30天是固定的统计区间。也就是说,系统判断某个商品该补多少,依据的是这30天里实际发生的销售数量,再结合你设置的安全库存、补货周期这些参数,给出一个建议值。
这个窗口是滚动更新的。今天打开看到的30天,和上周打开看到的30天不是同一批数据,旧的记录会自然滑出,新的销售会补进来。所以如果你的商品有明显的季节性或阶段性爆发,30天窗口会同时包含旺季尾巴和淡季开头,建议值可能被拉平,需要你自己结合实际情况做判断。
需要提醒的是,统计的是「销售数据」,不是「库存变动」也不是「采购记录」。退换货、赠品、内部调拨这些如果不走正常销售流程,通常不会计入这30天的销量,缺货期间卖不出去的那部分也不会自动补上,这是补货建议容易偏小的常见原因。
II操作问答
30天窗口是怎么参与补货计算的
AI补货助手先把最近30天的销量汇总出来,得到一个日均销量,再乘上你设定的补货覆盖天数,得到建议补货量。安全库存和已有库存会在这个结果上做加减,最终给你一个可参考的数字。
这里的关键是「最近30天」是固定的,你不能把它改成15天或60天。如果某段时间商品断货、或者订单没录进系统,这30天的销量就偏低,日均销量被拉低,建议补货量自然跟着变小。
所以看补货建议的时候,先回头确认一下这30天里该商品的销售是不是完整的。有缺录、有线下成交没进系统、有大量退货冲减,都会让这个窗口失真。
III操作问答
在系统里怎么核对这30天的数据
第一步,进入商品的销售统计或销售明细页面,把时间范围手动设成最近30天,看这个商品的出库数量和你印象中的销量对不对得上。
第二步,如果有多个规格,逐个规格看,不要只看商品总数。多规格商品的销量分布往往不均匀,合并看会掩盖某个规格实际不动销的情况。
第三步,确认这段时间内有没有退货、换货、赠品出库混在里面。有的话,把纯销售的数量单独算一遍,再和补货建议对照。
第四步,回到AI补货助手的建议列表,逐条对比建议数量和你的经验值。差得离谱的先别急着下单,先查上面三步。
IV操作问答
最容易配错的两种情形
一种是库存参数填错。安全库存设得偏高,系统会认为你随时需要备货,30天销量哪怕不大,建议补货量也会被抬高;反过来安全库存设成0,补货建议会贴着销量走,遇到突然放量就容易缺货。
另一种是补货周期填错。你把覆盖天数设成远大于实际的到货周期,系统会一次让你补很多,货压在手上一两个月动不了;设得太短,又会频繁触发补货提醒,采购和仓库两边都被折腾。
这两种配错的现象很好认:前者的补货建议长期居高不下,后者的建议量忽大忽小、频繁变化。看到这两种情况,先去检查参数,而不是怀疑30天数据算错了。
V操作问答
它和哪些功能会互相影响
和价格策略有关。促销期间销量走高,30天窗口里会把促销带来的峰值也算进去,促销结束后如果继续按这个日均补货,很可能补多。
和账期、预存款有关。补货建议只是数量建议,实际下单能不能走、走多少,还受客户授信额度、预存款余额和账期安排的限制,数量对了不代表这单能顺利提交。
和库存、权限有关。不同角色的账号看到的补货建议范围可能不一样,仓库和采购关注的点也不同。报表里如果按销售口径统计,和AI补货助手用的30天销售口径要对齐,否则两边数字会打架。
VI操作问答
什么时候不该只看这30天
新品上市、季节性商品、刚做完大促的商品,这几种情况30天窗口的代表性都不够。新品可能只有几天的销售,30天里大部分是空档;季节品正处在切换点;大促刚结束,窗口里全是异常峰值。
遇到这几种情况,可以把AI补货助手的建议当成一个起点,再结合你自己的经验、供应商的到货周期和接下来的销售计划做二次调整。系统给的是基于30天数据的参考值,不是必须照单执行的指令。
如果发现某类商品长期建议不准,与其反复手工改,不如先把这30天的销售录入质量、库存参数和补货周期理清楚,这三样顺了,建议值的可用性会明显提高。
VIII常见问题
被问得最多的几个问题
目前统计窗口固定是最近30天,不支持在界面上改成其他天数。如果你觉得30天不够代表,可以在销售统计里自己导出更长区间的数据做辅助判断,但补货建议本身仍然按30天生成。
先查这30天里该商品有没有缺货、有没有订单没录进系统、有没有退货冲减了销量。销量录得不全,日均销量就偏低,建议值自然偏小。把销售数据补完整,再看建议值是否合理。
通常只有正常销售出库才会计入这30天的销量统计。赠品、内部调拨、换货补发这类如果走了非销售流程,一般不会被算进去。建议你在核对时把这类出库单独剔除,避免把非销售动作误当成动销。
VIII继续查
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