如何了解影響商品庫存量的因素

如果觀察家覺得字體太小，不妨可以聽聽看

角度數據隨機抽樣全台 222 間零售消費通路的數據資料，為期 2 個月的數據資料觀察，希望從數據資料中，了解台灣消費市場狀況，幫經營者發現獲利的蛛絲馬跡，找到新的消費需求。當經營者利用數據資料決定店家設立的地點之後，第一個面臨到的考驗可能是訂貨的問題，許多倉管人員對於店內商品何時應該訂貨，對於下訂的數量經常感到頭痛，尤其是餐飲業者，因為冰箱的空間有限，長期讓冰箱的貨物堆積如山很有可能增加營運成本，加上廚房需要的食材種類眾多，而且食材具有一定的時效性，所以經營者不得不謹慎處理，在訂貨議題多下一番功夫，必免經常丟棄許多原本可以用來營利的珍貴資源。角度數據同樣使用零售消費通路的數據資料為例，展示如何使用數據資料解決經營者碰到的問題，在開始建立推估系統之前，觀察家必須先做一些假設，假設員工從下訂到商品進到倉庫需要 3 天的時間，且店家服務水平為 95%，意味著店家希望有 95% 的機率不會因為庫存不足而暫停營業，根據統計查表可以知道 z_score 約為 1.65，根據機率統計的分布區可以精準掌握食材的庫存數量。觀察家可以先排除特殊的節慶，先透過一週內的銷售模式，了解店內的需求水平，將消費數據資料每周的需求量正規化，以便後續的預測與評估。根據實際的銷售資料，再將每周各類別的銷受數量正規化，從圖表可以知道星期日消費者對貨物的需求量最大，而星期三、星期四、星期五的需求量相對於一周的需求比較少，以生鮮蔬果為例，所有店家每日的需求量約 3099 件，需求波動為 1164 件，在三天到貨的前提下，店家在生鮮蔬果庫存不能低於 12627 件才能滿足營運條件。

衡量庫存與決定下定時機

影響商品需求量的因素很多，最常見的一個因素就是店家舉辦促銷活動造成需求量增加，當店家願意提供折扣，當店家願意送福利，當店家低於市場預期價格的商品還沒有下架，庫存的數量會有巨幅的變動，最明顯的例子就是台灣美式賣場的消費曲線，因為美式賣場商品促銷都會提前告知，消費者有預期性的購物心理，許多非營業用戶願意等到折扣期間去購買商品，觀察家可以從角度數據過去在 Facebook 提供的趨勢圖可以一窺箇中消費樣貌。然而大部分市場上的商品，消費者對於價格敏感度較高，商品降價很容易促使消費者多買一些，關於這方面的論述觀察家也可以查閱角度數據之前的文章，就可以對價格與購買商品數量間的關係有進一步了解。在本次角度數據抽樣的所有觀察品類中，觀察家可以發現消費者對保健食品的價格敏感度最低，或許台灣的消費者在醫療用品方面的商品沒有討價還價的空間，各種保健食品的價位雖然很大的差距，即便如此並不會影響銷售數量。圖表中顯示生鮮肉類的單價越高，消費者會購買的公克數就會下降，換句話說，當生鮮肉類的單價下降，消費者願意購買較重的肉類商品，因此在衡量庫存時，經常需要考慮到促銷活動這個重要因素。

消費者對商品價格的敏感度

許多觀察家擁有的經營團隊人數不多，需要注意市場動向，又要驗收行銷工作的成效，還需要管理商品的庫存，了解店內的各種狀況，觀察家苦無有一套系統與方法有效率的分析前因後果，不清楚要如何知道目前的經營狀況。角度數據願意提供系統與方法，協助觀察家有效率地進行管理，量身建置專屬的分析平台，從資料收集、整理到分析，觀察家不需要參考角度數據抽樣全台 222 個通路的消費資料，因為別人的銷售金額不會出現在觀察家的銀行帳戶中，觀察家需要掌握的資訊是自己經營團隊的營收狀況，需要分析的數據資料是自己團隊一年以來的奮鬥成果，透過方便的工具收集資料，透過簡單的方法架構系統，誰說路邊攤沒辦法收集資料，誰說做數據分析一定要建置大型系統呢？