自2020年新冠疫情以來，跨境電商行業受到不小沖擊，供應鏈問題更是層出不窮。比如：海運時效成倍增長，運費翻倍，亞馬遜庫容受到嚴格限制……

穩定供應鏈和資金鏈成為賣家最大的挑戰，各種智能補貨工具也進入市場，跨境電商ERP行業也開始推出智能補貨功能，一定程度解決了賣家的相關問題。

但是很多跨境電商ERP的智能補貨功能仍存在一些短板：

一是補貨計算模型單一，不能適應多樣化的業務場景，不能根據實際場景需求進行調整。

二是在采購場景下，沒有實現共享庫存的去重計算，導致實際推薦采購量嚴重少于需要采購量。

針對行業短板，積加ERP基于“懂行業、懂客戶”的產品理念，率先補齊行業短板，對智能補貨功能進行升級，采用多樣化的業務場景和更精準的算法，為賣家提供更“全面、精益、智能”的補貨方案，有效提高補貨的人效和精準度，合理安排采購，最大限度降低斷貨和滯銷風險，維護公司資金鏈穩定。

場景齊全，算法嚴密

多維度補貨建議，適用于多場景計算補貨

1、數據維度：MSKU維度 使用角色：運營

運營需要定期安排給自己負責的商品補貨，每周會在固定的時間查看所有負責的MSKU哪些需要發貨，發多少貨。

2、數據維度：ASIN維度 使用角色：運營

當同一商品由自己的多家店鋪同時跟賣，或者因為某店鋪受到庫容限制需要從別的店鋪跟賣的場景，可以直接從ASIN維度查看補貨量和補貨時間。

3、數據維度：父ASIN維度 使用角色：采購

當商品存在多個變體時，如鞋服類，采購人員為方便大批量采購也為方便談價，會同時采購同一商品的不同規格，而非分批采購，父ASIN維度的數據可以匯總子ASIN的數據。

4、數據維度：SKU維度 使用角色：采購

同一產品會在多個國家站點的店鋪銷售，采購人員會匯總所有站點店鋪的需求量來統一進行采購，而非針對單站點分批進行采購，所以需要考慮的是SKU維度的商品數量。

覆蓋多種場景，多樣化補貨模型領先行業

在計算國內倉發往FBA倉的推薦數量（系統字段為：國內倉調撥補足庫存量）時，計算公式可以根據線下的真實操作場景，在系統的參數配置處選擇適合于自己的計算公式。

場景

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① 沒有海外倉，直接從國內發貨到FBA倉。

② 有與第三方合作的海外倉，一般作為替補倉備用——當國內發貨時效趕不上時，由海外倉緊急發貨。

這兩種場景下，默認為不會從海外倉發貨或不會優先從海外倉發貨，所以在計算國內倉發FBA數量時公式如下：

國內倉發FBA數量= 目標庫存量 -（FBA在庫+FBA在途）

場景

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③ 有大型自營海外倉，每次發貨優先從海外倉出貨，當海外倉可調撥量不夠時，再考慮國內倉出貨。

這種場景默認為每次都會優先發完海外倉的貨物再從國內倉發貨，所以計算公式如下：

國內倉發FBA數量=目標庫存量 -（ FBA在庫+FBA在途）- （海外倉在途 - 海外倉在庫）

注：與上個計算公式相比，黑色字體加粗部分為新增加的計算字段。

具體采用哪種計算公式可以根據公司的實際操作情況來確定，并在系統進行設置。

在計算推薦采購量時，賣家可根據需求調整算法。

場景

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① 從工廠直接采購補貨到FBA倉。

這種場景適用于從供應商直采到FBA倉的中小型賣家，計算公式如下：

推薦采購量= 目標庫存量 -（FBA在庫+FBA在途）- 國內倉在庫 -（ 海外倉在途 + 海外倉在庫）

場景

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② 先從供應商倉采購到國內倉；或因FBA倉庫容限制，先從供應商倉采購到海外倉，再發往FBA倉等多種情況。

這是較復雜的線下補貨場景，計算公式如下：

推薦采購量= 目標庫存量 -（FBA在庫+FBA在途）- （國內倉在庫 + 國內倉在途 +海外倉在庫+ 海外倉在途 + 供應商倉在庫 + 供應商倉在途）

注：與上個計算公式相比，黑色字體加粗部分為新增加的計算字段。

計算邏輯嚴密，率先補齊行業算法短板

計算SKU維度匯總的推薦采購量時，并不能通過對各個店鋪站點MSKU維度的商品推薦采購量進行簡單相加得出，因為在計算MSKU維度的商品推薦采購量時，需要減去國內倉可調撥量和海外倉可調撥量等，其中存在大量共享庫存。

因此，如果只是對MSKU維度的商品推薦采購量簡單相加，會重復多次減去共享的庫存量，造成SKU維度的推薦采購量遠遠少于實際需要采購的數量。

為了解決這個行業內普遍存在的難題，積加ERP優化了相關算法，對所有屬于共享庫存的數量進行去重計算——只要是共享庫存的數量，都只進行一次扣減，從SKU維度得出準確的推薦采購量。

同時，在計算推薦采購量和調撥量時，一般情況下，計劃下單量、已下單量、在途量等會被扣減。

但因供應商不能按預計交期交貨、貨物排不上船期難以確定送達FBA倉的時間等原因，需要安排重新下單或發貨，那計劃下單量和在途量不能在這次計算中扣減。

積加ERP智能補貨高階版，支持設置“僅計算目標庫存日期內到貨的在途數量”，計算推薦采購量等更加精準。

可設置“僅計算目標庫存日期內到貨的在途數量”

多種物流方式組合推薦

實際補貨時，常常會出現這種情況：采用海運補貨，時效上來不及，但換成空運補貨又太貴，那怎么辦呢？

這種情況下，可將貨物分拆成兩批，通過空運和海運相結合的方式進行補貨。這樣不僅能解決按時到貨的問題，運費成本也不會過高。

積加ERP也會基于這種場景——缺貨時間比較近，但缺貨天數長、缺貨量大的情況，通過精確的計算后，為賣家提供兩種物流方式組合的補貨方案，節省物流成本。

計算邏輯

① 空運推薦補貨量 =（海運到貨日期-缺貨開始日期）*日均銷

② 海運推薦補貨量 = 缺貨天數*日均銷-空運推薦補貨量

紅綠線測算模擬補貨

在決定采購和發貨前，想要預先模擬補貨能否在斷貨前到庫，補貨量是否足夠時，可以利用積加ERP系統智能補貨的紅綠線測線功能。

賣家在智能補貨頁面點擊某商品的SKU，可跳轉到智能補貨-紅綠線測算頁面，該頁面支持添加預估，填入下單日期、補貨數量和物流方式。

接著勾選添加的預估，系統會自動幫你測算補貨之后的實際FBA在庫變化情況。同時，系統還支持拆分補貨需求，直接根據演算結果來生成采購計劃和調撥計劃。

總結

積加ERP的智能補貨高階版，率先補足了補貨模型單一、共享庫存不能去重計算等行業短板，不僅能夠幫助運營提高補貨準確率和效率，還能協助采購人員合理安排采購，實現多倉庫調撥管理的智能化，是賣家們“全面、精益、智能”的全鏈路補貨管家！

這個“管家”能夠助力賣家高效、合理地穩定供應鏈和資金鏈，有效解決斷貨、資金積壓等難題，是跨境電商出海有力的好幫手！

免責聲明：市場有風險，選擇需謹慎！此文僅供參考，不作買賣依據。

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