门店需求预测补货

1客户嘴上要的

「用 AI 预测每个门店每个商品的销量，自动生成补货单，缺货率从 8% 降到 3%。」

这是症状或现成方案，不一定是真问题。下面看两种做法。

2照字面做，会怎么烂

3好 FDE 的实际走法

共 6 周，分 5 个阶段。带三角标记的是这一步最容易踩的坑。

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   第 1 周去门店数货架

   • 跟 3 家门店的店长和夜班理货员各待半天，拿着 ERP 里的库存清单对货架。抽 100 个缺货 SKU，发现其中 40 个系统库存大于 0。
   • 原因很杂：损耗没登记、收货少收但按单入库、商品放在仓库区没上架、扫码退货进错 SKU。
   • 真问题不是「预测不准」，是「系统库存不准（虚库存），补货逻辑根本不会被触发」。成功标准改为：试点门店前 300 个畅销 SKU 的货架缺货率从 8% 降到 4%，虚库存 SKU 数量下降一半。
   • 踩坑别只看系统数据算缺货率。系统里的缺货率比货架上的低，用它验收会自我欺骗。
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   第 2 周定范围和数据

   • 范围：10 家试点门店，前 300 个畅销 SKU，另选 10 家条件相近的门店做对照。
   • 数据：POS 逐笔销售、ERP 库存和收货记录、门店盘点记录。识别虚库存的核心信号很简单：「平时每天都卖，连续 2 天零销量，系统库存却大于 0」。
   • 政治问题：营运部担心虚库存数字暴露后，损耗考核会变难看。营运总监定下规则：试点期间虚库存修正不计入店长的损耗考核。
   • 踩坑不先处理考核问题，店长会选择性不修正库存。
3. 3–4

   第 3–4 周原型：疑似虚库存清单 + 补货建议

   • 每天早上给店员手持终端推送一张「疑似虚库存清单」，每家店 10–20 个 SKU，店员到货架和仓库区确认，有货就补上架，没货就修正库存。
   • 修正后的库存再进入补货计算。销量预测只做小改进：加上促销和天气因素。
   • evals：用过去 2 个月的数据回放，看规则能否找出事后盘点确认的虚库存。标准：清单命中率 ≥ 60%（店员查 10 个至少 6 个确实有问题），否则店员会嫌浪费时间。
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   第 5 周店员上手

   • 让夜班理货员自己按清单操作两周。反馈：「清单要按货架顺序排，不要按 SKU 编号」「生鲜单独一张清单」。照做。
   • 给营运总监的 Demo：试点店和对照店同期货架缺货率对比，加上店员每天处理清单的平均时间（15 分钟）。
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   第 6 周交接交接

   • 交给营运部的一名区域营运经理：维护清单规则、跟踪门店执行率、每月和对照店比较。
   • 同时把收货环节多发的问题交给物流和收货流程负责人。不堵住源头，虚库存会一直产生。

4这个案例教给你的可复用判断