【拼多多怎么补货？有些什么方法？】千万不要小看了库存这个细节 ， 事实证明 ， 合适的库存数量更能吸引消费者下单 。 不过 ， 库存如果没有了 ， 要及时补货 ， 这也是一个非常有技术含量的问题 ， 拼多多商家要怎么补货呢?

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一、基于日销补货测算
首先 ， 这种方法适用于店铺日销偏平稳的店铺 。
每天的数据波动是正常的 ， 但总体不会出现规律和大起大落的情况 。 前半部分是因为活动导致销量波动 ， 活动结束后趋于平稳 ， 而且在补货周期和销售周期内没有活动计划 。
难点是不同的SKU的补货周期不同 ， 要实现高效率的补货测算如果用Excel函数将非常复杂 ， 因此我选择的工具是Power
Pivot ， 是效率最高 ， 实现相对较为容易 ， 最容易的是Power Query可以全程可视化操作 。
以下的几个SKU的补货周期是21天(也就是从工厂下单到入库需要21天) ， 根据最近21天的销量减去现有的库存量 ， 就是要补货的最小量 ， 多少天后要补货是根据库存和补货周期的计算 ， 这张表需要每天更新数据 ， 可以每天监控可能要补货的SKU ， 库存一周期备货量是到货后还能卖一个补货周期天数的量 ， 一般以这个为准 。

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二、基于时序的补货测算
当销售趋势出现规律性的时候 ， 如果是下图这种7天规律的 ， 补货周期大于7天的时候 ， 可以用时序预测的方法 ， 当然也可以用基于日销的方法 ， 因为周期性已经涵盖在补货周期天数里面的 。
当SKU的销量趋于上升趋势的时候 ， 比如在产品中前期时 ， 还不稳定 ， 而且呈现一定的增长趋势 ， 那样就无法基于之前N天的销量来测算补货数量了 ， 否则补货量将无法满足周期的销售 。
基于时序的预测 ， 需要用到FORECAST.ETS函数
这个函数共4个参数
第一个参数是要预测的日期
第二个参数是历史的数据
第三个参数是历史数据对应的日期
第四个参数是周期长度 ， 为7表示周期为7天(7天为周期是通过观察图表和经验得来 ， 淘宝7天为一个商品的流量周期) 。
预测结果是每7天稳步上升 ， 由于前面3个(7天)周期中都有两个峰值 ， 所以后面的预测图形都具有这个特征 。
前21天的销量为9207 ， 预测未来21天销量为18140 。
三、基于活动补货测算
活动的数据在图形中属于异常值 ， 特别是一天的活动 ， 就特别像是一个离群点 。 以上两种方法完全不适应于活动的测算 ， 活动销量的测算需要考虑的因素更为丰富 。
对于S级别的活动 ， 备货量是跟小二谈的了 ， 对于聚划算、淘抢购等常见的A级活动预测可以通过历史数据建立回归方程测算 ， 对于参加大促的中小商家也适用此方法 。
此方法重点是影响因素的确定 ， 重要因素有收藏数 ， 收藏率 ， 活动位置 ， 同行活动价格 ， 同行活动销量等 。
本例以淘抢购平台的销量测算为例 ， 但不同类目不同情况下的重要因素不同 ， 因此本文中的例子方法不完全通用 ， 思路和方法的原理是通用的 。
首先要记录数据 ， 通过数日的跟踪 ， 发现数个跟自己的商品同类型的产品 ， 得到下表 。

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备注：场次表示从0点到23点的13个场次 ， 店铺类型1为集市店 ， 2为天猫店 ， 店铺销售额为近30天销售额(不包含活动当天)