文丨张齐齐 编辑丨秦丽

来源丨首席数字官

2020年12月12日，“2020中国数字化年会线上论坛”之【法国里昂商学院全球商业智能论坛】圆满举行。论坛聚焦世界领先的智慧商业运营，并就智能制造、数字化转型过程中的创新技术、相关管理学前沿理论与实践的问题展开深度交流，重点从管理学角度出发，梳理解决产业数字化转型过程中遇到的转型障碍、转型战略、组织文化、人才培养、电子领导力、跨部门协同合作等问题。

论坛上，法国里昂商学院运营与供应链管理教授Yacine Rekik带来以“库存不确定性对销售额的影响”为主题的演讲。Yacine Rekik主要讲述了研究团队进行的为期3年的研究项目，即库存不准确性的影响。此项目的支持方是ECR，也就是高效消费者响应协会，尤其是The ECR Community Shrink& OSA Group （ECR社区收缩和货架有货率组织），项目有7家欧洲零售商参与。本文由【首席数字官】总结，提炼演讲嘉宾的精华观点编辑而成，欢迎阅读和分享。

研究项目背景介绍

库存记录不准确是零售业的一个主要问题。导致库存记录不准确的原因有很多，如错误的发货、错误的扫描、错位的产品或盗窃。经研究发现，65%到80%的库存记录都是不正确的。如果库存记录错误，意味着产品的丢失，从而会导致零售商无法销售这些产品，进而销售下降。令人惊讶的是，不正确的库存记录和销售损失之间的关系从来没有被人进行过科学研究，这就是研究项目的主要目的。

那么，库存不准确对营业额有什么影响？换句话说，如果调节库存，对营业额有什么积极的影响?已经有一些人采用模拟的方法研究了这种关系。他们发现，这种库存调节可以使销售额提高约1%。事实上，这个研究结果低估了库存记录不准确的影响。

在这项研究中，我们要给大家展示的另一个方面是，库存记录不准确并不一定意味着丢失库存，相反，我们可能会遇到实际库存高于库存数据显示的情况。这就是正向差异和反向差异。

库存不准确性如何导致销售损失

为了管理库存水平，公司通常使用一些软件工具，使用库存和销售数据来自动预测需求并补充仓库或货架。零售行业的各大公司每年花费大约1%的销售额用于建立和运营此类系统。市场上可以购买到不同的库存控制系统，这些系统在库存补货方面采用了不同的原则。

上图是再订货点库存系统工作原理。当库存下降到一定的不足点时，我们称为再订货点，如某商品数量低到50时，就会自动触发，向供应商提交订单。经过一定的交货时间，订购的产品就会交付，库存也会得到补充，如此往复。绿实线说明了系统是如何工作的。问题是库存系统使用的是存储在IT系统数据库中的信息，如果该信息不准确，则不能代表实际库存头寸，实际库存头寸还是用虚线表示。因此，订货决策在错误的时间可能会导致短缺的情况。实际上，以虚线表示的实际库存，比系统库存水平更早到达再订货点。如图所示，补货在错误的时间完成。

研究项目，主要围绕三大主要问题展开。首先，了解这个问题的严重程度，看看哪些货架上的单品库存单位是不准确的，从中可以发现哪些差异。其次，了解库存记录是如何随着时间而恶化。换句话说，库存错误是如何随着时间累积的。第三，了解调节库存头寸，改进不准确的库存系统是如何影响销售的。为了解答研究问题，研究团队进行了实验。

研究实验设置及过程

实验选取一定数量的店铺。半数商店被分配到试验组，半数被分配到控制组。实验开始时使用盘点过的库存，并在必要时对真实数据进行审计。

然后跟踪12周的销售情况，只对测试商店组进行库存盘点，对控制商店组未进行库存盘点。意味着库存记录校准的是测试组的数据源，而不是在控制组的数据源。

通过研究12周的直销和库存数据，结合在实验结束时进行的再次统计数据，发现这两组的区别是红色时间段（如上图），测试组商店在此期间拥有更好的库存数据。比较两组数据是一种统计方法，有助于更好地了解库存准确性对销售的影响。

如上图所示，参与实验的四个零售商是杂货店或百货，三个零售商是时尚和服装，共有90多家商店参加了这次实验。我们计算出超过了100万的库存单元，其中大约有26.3万个可以用于我们的统计分析。

这个实验的研究广度远超过之前研究本课题的其他任何实验，这将得出更准确、更值得信赖的结论。

实验结果显示：正向差异和负向差异都普遍存在

首先，结果清楚地表明库存不准确的问题在七个零售部门都真实存在。在这些经过盘点的库存单位中，有60%都存在库存不准确的问题。我们的实际库存和IT库存确实存在差异。在时尚和杂货行业中看到同样多的错误，但后者值略高一些，这可以解释为在杂货店中处理的库存单元数量最多。

开始项目前，大家倾向于认为库存的不准确主要是关于缩减的。事实上，库存的不准确性可能是负向，也可能是正向，且其比例几乎不相上下。如图所示，所有零售商中，负向差异为32%，正向差异为27%。更令人惊讶的是，对于时尚和服装零售商来说，正向差异比负向差异产生更多。

负向差异主要是由缩减和位移错误引起。缩减错误如偷窃、损坏、产品损坏等，在食品杂货店中通常比在时装店中更凸显。这个结果也得到了美国零售联合会(National Retail Federation)的早期研究证实。据报道，杂货行业的存货轮转率是时尚服装行业的两倍多。

正向差异指的是实际库存多于计算机系统记录的库存。交易误差通常是主要原因。这包括在库存变更时，手动或自动更新库存记录时发生的错误，例如补货、产品退货，甚至是售货机器的问题。数据显示，较高的正向差异出现在时尚服装零售商店，这可能是因为产品退货非常频繁。库存记录变动更新的次数越多，正向差异风险越高。

实验结果表明：更好的衡量库存准确性，助增销售额

研究显示，与控制组商店相比，测试组商店在存货盘点后均显示平均销售额增加。对所有参与本次实验的零售商来说，库存盘点的收益都为正值。如图所示，零售商a的值是3.83%，零售商f为8.38%，所有零售商平均值为5.98%。

从研究的角度来看，2008年，有一项基于模拟实验的研究，结果显示库存不准确性造成的收入损失估计略大于1%。而此次研究基于真实的实证数据，来自不同的零售公司，拥有20多万库存单元。所以从统计学的角度来看，结果更可信，更稳健。此外，结果数据与最初设想一致，说明先进的识别技术可以增加销售额销。如图所示，零售商的差异性水平误差只有6%。零售商充分利用了库存精度的优点，这是由于它销售的产品都比较昂贵。

上图分别显示了正负差异对销售额带来的影响。修正后的负向差异会导致销售额的增加，令人惊讶的是正向差异也会有类似的结果。通过对数据的分析发现，库存管理系统未捕获的额外库存经常发生在零售商商店的客户无法访问的后台。当库存记录显示为零库存时，可能会出现在仓库实际仍然有货的情况。比如库存经理看到系统显示商店中没有库存，然后进行重新订货，而不是到后台搜索库存。

研究项目总结

第一，库存记录不准确问题和之前报道的记录错误问题一样严重；第二，如果考虑到销售机会，库存记录不准确性带来的影响将会更大；第三，正向差异和负向差异一样普遍，两者都会影响销售额。

目前，此项目正进入第二阶段，聚焦解决库存记录不准确的问题。这些解决方案中有一些是预防性的，一些则是纠正性的。例如，通过更频繁地盘点库存或者使用人工智能技术的预测性来解决问题。