背景
快消行业发展至今已相对成熟，所以一般企业内部的业务系统全面且复杂。采购、仓储管理、产品生产成本管理、库存及临期数据管理、销售与预测、支撑数据等环节都有对应的支撑系统，这些系统往往相互独立又各有用处。
小数今天将与大家讨论的是库存及临期产品的数据分析问题。
何为异常库存？
在快消品行业中，异常库存包括积压、脱销以及临期产品等问题。
所谓临期产品，是指即将到达产品保质期，但仍在保质期内的产品。如超市的“临期食品专柜”销售的即是临期产品。
为什么会出现临期产品？
临期产品出现的原因有多种，产品、库存、定价、促销、管理、渠道等都是影响因素，这里具体说明四个主要问题：
产品本身问题
比较明显的是新产品或者知名度不高的产品，这类产品本身市场基础就比较薄弱，加之推广策略、定价、渠道等各种因素的影响，出现滞销的可能性较大。
库存管理问题
不同产品的销售淡旺季不同、区域销量不同等，都是库存管理需要考虑的问题，如果管理不善，就极有可能造成产品积压，产生大量临期产品。库存/销售结构搭配是否合理以往需要数据人员费时费力制作的报告，通过DH平台，可以方便的查看。
终端管理问题
终端管理方面，比如货架位置、产品摆放方式、销售人员服务态度等也是影响产品销量的重要原因。
销售预测问题
销售预测对于现代企业来说非常重要，每家消费品企业都会想尽办法提高预测的精准度。
预测分为定性预测（专家意见法、德尔菲法、市场调查法、业务人员预估法）及定量预测（时间序列法、一元/多元回归分析法等）两大类及多种预测方法。
在不同的企业内，通常会使用其中一种或几种方法进行销售预测。那么销售预测是否准确，会直接反映在库存上面。通过对库存数据进行分析，可以更好的对销售预测进行支撑。
临期产品的处理策略？
临期产品的处理一直是快消行业关注的问题，通常管理者会面临两种选择：一种是换货给供应商，另一种是采用降价或者捆绑销售等促销策略，而无论什么手段，都会与库存数量、平均进货单价等数据息息相关。
而如果选用降价或捆绑销售等促销战略，则又需要综合临期产品库存量、临期产品处于保质期的哪个阶段、以往销量等数据，来决定具体促销方法。
比如：距离保质期一个月的产品按8折处理，两个星期的按6折、一星期的按4折等。
如何利用DataHunter优化临期产品处理？
临期余货快速查看，保质期分阶段监控
商品过了生产日期一半时间以后就要引起关注了，到了3/5的时间段一定要开始促销了，到了4/5则要大力度促销了，这样分阶段处理滞销品，能够尽可能高价值地回收商品价值，避免毛利的过度损失。
举个栗子，在DataHunter平台将某快消企业经营数据中的产品期限和库存余货；将到期日和库存余货；产品名称和库存余货作为维度和度量，迅速生成三个图表，用以监控不同产品的保质期及存货量。
库存分析，判断销售预测准确性
将存货及入库数量进行对比分析，寻找某个时间段库存积压的原因。
此外还可以查看临期产品序列及单价等信息，统筹判断，做出促销决策。下图是根据示例数据生成的一个看板：
用户可以在此看板的基础上进行联动过滤和数据下钻，探索数据并发现问题。
精准筛选，灵活查看库存数据
如果已有的维度不能满足你对数据查看的需求，您可以点击看板右上方，进入筛选器。在这里用户可以选择单选框、复选框和日期三种筛选器类型并进行相关配置，数据筛选方式更加灵活和多样。
举个栗子，若想查看10月份到期产品的情况，则选择筛选器类型：日期，进行如下图配置：
点击保存后，则可得到处理结果。
小结
充分利用数据及数据分析工具，加强对产品信息的管理，合理规划仓库，形成机制，让临期产品处理常态化，可降低临期产品对毛利的损耗！
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