先介绍一下自己的背景，毕竟每家的情况不同，对inventory management （IM for short）的要求也不完全相同。
我经营的是个夫妻老婆ebay store，去年12月开始的，生意稳定下来后一般商品种类保持在100左右，每个月100-200个parcel，每2个月进货一次，老婆只管发货，其他全部靠我一个人。因为是hobby business兼part time job，所以仅仅利用自己的书房做warehouse，换句话说空间很有限。关于inventory management software我刚开始用的是excel，后来找到工作后由于工作关系学了SQL，于是学以致用花了两个月时间建好了ebay数据库。现在全部工作量平均下来每天才1个小时，关键部分就在于我每个月底把最新销售数据等导入数据库，然后回excel报表里refresh，十几个更新的报表就出来了，包括本月销售额和利润，库存状态，下次进货数量等等。
其实没有什么软件比自己用SQL，access和excel做更适合自己了。当然所需的技能比较高，但换个角度考虑，他们带给你的回报也是相当可观的，至少你可以每天省下个把小时陪小孩。我下面讲的都是基于IM分析所要用到的一些logic，没有任何技术方面的东西，如果有对数据库了解的朋友也欢迎一起探讨如何设计和优化query。另外说一句，excel应该没人有不知道吧，但如果你不会用vlookup和pivot table那你只是把excel当作电子记账本在用。
一，商品库存状态
这个应该是IM中最重要的一项了。我经常看到有些卖家由于一件商品已经断货但仍挂在网上，结果被拍下后吃到买家的差评。原因之一就是他们实际库存数与ebay listing上的数量不符，如果你经营的商品种类很多，或是有多条销售渠道，那么你一定对这个问题深有体会。
ebay实际库存数量 = 初始数量 + 历次收到的数量 - 各种渠道销售的数量 - 损耗数量
说明一下：
1. 第一次核对是很痛苦的，而且几乎肯定是先得出‘实际数量’，然后推导出‘初始数量’，但一旦得出正确的‘初始数量’这个值就不变了（常数）。
2. 销售数量我有两块，一块是ebay的，每月底下载，另一块是买家自提，有单独一个table，每次买家自提后我会更新。如果有更多的渠道，甚至不由同一个人管理，那么数据共享和同步至关重要。
3. 损耗数量（我在数据库里称之为adjustment），写起来才4个字其实很复杂，包括N种情况，例如damage on arrival，过期了，parcel missing后重发等等，都要考虑进去。
二，下次进货数量的计算
只有掌握商品库存状态才能计算出下次进货数量的计算。这里面的idea就是如何保证在不断货的前提下进最少数量的货，这对我这种把自己家做warehouse的人来说尤其重要。
我的分析的核心是用的下面这个model，凭我的智商这种东西想不出来
http://www.computorcompanion.com/LPMArticle.asp?ID=161
链接里写的很详细了，我也就不多说了。刚开始我不会sql的时候就照着那个model用excel做表格，效果也挺好，excel的vlookup和pivot table还是很好用的。当然这只是一个core，你需要自己再加一些东西，比如库存数量，日期，total等等。
三，营业额turnover / 利润profit / 成本cost
生意做大了就会开始关心这些数字。这里说的是不只是个total number，而是详细到每种商品每个月的统计，我花了1个星期写了400行的code才搞定，后来又陆陆续续fix了一些bug
Framework：
1.商品营业额 = ebay营业额（ebay上下载的） + 其他渠道营业额（manual record in my case）
2.商品成本 = 购买成本 + 中国到澳大利亚的货运成本 + ebay抽头（仅针对在ebay销售的） + 损耗等其他成本
3.商品当前利润 = 当前listing price - average cost
4.商品平均利润 = average sale price - average cost
以上三个是卖家最关心的一些数据了，我还做了一些其他的统计，比如top5 best selling items，quantity summary等等，有天闲着没事还做了个买家location的饼图，不出意外基本和澳洲人口分布图相符。
先就说这些了，欢迎大家交换意见，如果你有什么需求也可以提出来，我看看能不能帮上忙。
[ 本帖最后由 bravozf 于 2011-11-2 00:42 编辑 ]
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先沙发个，慢慢看
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简单是事情复杂化的感觉
帮顶！！
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lz写的不错，lz的量不是很大，操作起来 应该不难，而且商品种类也不算很多，如果每月几千个parcel的量是不是就不太容易用excel
ebay 确实是比较复杂，每次都是搞的我很头疼
ebay实际库存数量 = 初始数量 + 历次收到的数量 - 各种渠道销售的数量 - 损耗数量
是不是你还应该考虑sold without paid这种情况 所以实际库存= 库存（unlist stock)+BIN+auction的（listed stock）+unsold - sold/paid
有问题可以指出，我也一直很糊涂
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item available = actual stock taking - listed stock （BIN+AUCTION）- sold（paid not shipped+ sold awaiting payment）
lz看的明白吗？
比如你有retail店铺，同时又做ebay的话，我觉得track这个inventory量就太重要了
Item available 是可以在你店里边去零售的库存或者其他offline销售，除ebay以外的销售的量
等于
实际盘点的库存 减去 你ebay上所有listing的数量 还要减去已经卖了的数量
[ 本帖最后由 粉色猪猪桃丽丝 于 2011-8-19 17:56 编辑 ]
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数据量大了维护起来难度增大是毫无疑问的，如果反过来才怪了。问题在于成功的数据库能够实现用相对传统方法少得多的人力物力资源来维护庞大数据的目的。我现在full time job的公司加老板才7个人，却在帮9个NSW政府大机构维护某种日常业务，核心用的无非就是excel和SQL。
不需要那么麻烦，从ebay下载记录的时候选择‘paid and posted’，因为只有paid并且posted了，一个交易才算真正完成，其他都不用管。如果交易最终由于各种原因没有成功，你还是必须要手动更改ebay listing的数量的，因为ebay不会自动修改，这点ebay比较傻，好在我经营的行业买家素质较高，很少有这个问题。
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关于这个问题我觉得要分情况考虑，如果你有retail同时又在ebay上卖，但库存是在一起的话，那就没有必要分开考虑两边的quantity available，否则反而会降低效率。你需要的是统一管理，同时又要针对两个渠道准备两张表（销售记录），表里必须，至少要有：
1. 商品SKU
2. 商品barcode （如果你每件商品都有唯一编码）
3. sold date
4. sold quantity
5. sold price
我个人就是属于上面这种情况，这样做的好处是渠道之间库存是共享的，而数据分析时两块又能独立统计，想象一棵倒过来的树，你站在树根，两个渠道就是下面的两个分支。
另一种情况是不同的渠道相对独立，库存也是分开的无法快速共享，那么就需要在上述结构的基础上多加一个“分支”（表里多加一列“分支名称”），也就是不同的渠道，最常见的例子就是分店。这时库存必须分开管理，也就是每个分店都有自己的库存和销售记录，而你作为大老板则即可以掌握overall的库存状态，同时又能方便的了解某个分店的运营情况，从而做出必要的规划和调正。
第二种情况用SQL很容易实现，而用excel做就很痛苦，因为excel擅长的是对一张表格的处理，如果有多张表格需要关联excel就力不从心了，虽然有vlookup但也是只能关联一列。
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众位有没有考虑用第三方软件的 ？
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mark慢慢看
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谢谢LZ分享。
另外，请问说得SQL是指什么？我以为SQL只是个语言。 是这样吗？比方说SQL可以用于ACCESS,MYSQL,ORACLE啥的。小公司用什么数据库来管理呢？
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哪一类的？
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谢谢lz分享！
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你说的也没有错，SQL只是一个统称，其实有好几个版本。一般用微软的SQL server 2008 express就行了，免费的。但SQL只能用于后台的数据分析，想要把最终结果展现出来还是需要excel和access，这就是为什么后两个没有免费版的原因之一。另外提一下，可能有一些朋友用过access，说白了access就是SQL的图形版，界面友好一些罢了，你如果把access的query切换到'SQL VIEW'后会发现其实它用的完全就是SQL语言。
大多数人对数据库不了解，但其实在我们身边它无处不在，像银行，证券，包括最近这次的人口普查都要用到的。想想看人口普查时每个人无非就是姓名，出生年月，居住地，国籍等等的信息，为什么经过统计你能得到‘某个suburb有多少年龄在xx岁的xx国籍的从事xxx职业的男性’，或是‘每一秒钟有多少个宝宝出生’。一切这样的统计数据都不是针对结果再去找数据，而是从庞大的原始数据库中得到想要的结果，这就是数据库的强大之处。
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有考虑，能否给推荐个？
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您这个设计很好，现在我需要一套系统来实现这个功能，不是excel，我个人不太会用excel
还有每个商品都要有barcord，这个工作量会不会太大了
能不能同一种类商品一个barcord，之后写个qty？
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我也正在考虑实现一个这样的系统。 因为有若干个销售渠道，每天打印包装单，地址标签，销售记录的保存和报表生成等等，等等。 先用简单的数据库比如ACCESS之类的做。
一旦系统成熟，再考虑用SQL SERVER(open source or otherwise). 这样，一个后台系统可以管理整个生意的各个主要方面。 因为是desktop系统，初步定了用delphi编。
看来有不少高手在这。 向大家学习。
[ 本帖最后由 peashoots 于 2011-8-21 16:16 编辑 ]
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赞
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MARK
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感谢LZ分享。
数量少的话，用excel OK, 本身ebay就可以download sales history in csv format. 但数量大的话，excel基本上无法handle.
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我意思是如果你的每件商品都有唯一编号的话。。。
一类商品一个编号那个叫SKU，这是库存管理里最基本的。对于数据库而言，越是specific的数据，越是能帮助你作出精确的统计。还是拿人口普查打比方，如果我是政府，对于居民地址假设我只统计到省，那么我最终分析时我可以以整个国家作为范围，也可以以单个省做范围，但不能再细化到suburb了，因为我区分不出某个居民是哪个suburb的。
库存管理时也一样，如果你能唯一的定位一个层面，那你就能对这个层面进行统计分析。层面从上至下可以是：全部生意总和-->分店-->部门-->商品的大类-->商品-->单件商品
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谢谢，其实不是数据量大小的问题，excel 2010一张表格可以存储1048576条数据，这里应该没有多少人能把它撑爆吧。问题在于excel不方便处理多张表格的关联。例如我自己的数据库里有：
1.item inventory
2.ebay sale record -- 这就是你说的从ebay下载的那个csv文件
3.pickup record
4.order detail
5.order summary
6.shipping
7.provider
等等加起来10几张表格，每张表格之间都有关联，用SQL就可以把他们联系起来作出各种各样的report，但用excel就不行了，如果一定要用excel唯一的方法就是把所有以上数据全部人工关联好放在一张excel sheet里，但这种做法的可操作性显而易见。
[ 本帖最后由 bravozf 于 2011-8-22 11:13 编辑 ]
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真的很有耐心佩服你，一直想做都懒得做。
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thanks for sharing,
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请教下楼主， 你的成本方面是怎么计算的呢？
比如，你买包装材料 50件， 这个成本你是
a 用总价除以50然后每包装一次就算一件成本，
b .还是直接算到当月消耗， 然后从当月营业额中扣除？
另外楼主可否推荐几个 物流公司 ， 中国发澳洲的（拼箱或者其他） 及澳洲国内的
谢谢。
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你好，我自己的生意里包装材料是没有算进成本的，因为一来就是些包装袋不值钱，二来算起来并不容易。如果你的模式是固定的一件商品配一个包装，那么很简单，建一张包装材料的列表，加入一列‘SKU’，通过这个商品的SKU链接到商品列表，这样意味着每当统计某个商品时，你就能知道它用的是什么包装材料，价格多少等等，然后一并算入商品成本就好了。
另一种情况是像我这样，有时买家一下买几个不同的商品，那么包装材料肯定是不同的，这种情况就没法公式化了，所以解决方案就是放入当月消耗总和中。
还是回到之前讲过的不同层面的理论，有时候不是你不想细化到某个层面，而是你做不到，那么solution只有回到上面一层，不行再上面一层。
说到物流我就土了，我（其实是我老婆）还在每次拉个小推车跑去邮局发货呢，正准备申请eparcel。中国发澳洲我就用中国邮政的海运，本来就是小生意嘛，急的话用DHL。
[ 本帖最后由 bravozf 于 2011-8-22 12:46 编辑 ]
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库存管理 最难的是 做forecast
forecast 做的好，其他都是例行公事。
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我贴得那个链接里的model还是不错的，我现在很少有缺货的gap，不过有些突发因素确实是不由人控制的，比方说突然冒出来个低价竞争者，你一下子货积着卖不掉了等等。
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那个model 是很基本的 MOQ 的模型。不过对于小生意来说也已经够了
但是并没有提及怎么做forecast
forecast要对行业产品熟悉，季节性fluctuation，甚至掌握社会经济动态。功夫在诗外。
如果demand 是稳定的，forecast很好做。
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学习了
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你可能没有理解我的意思。我的意思是管理上会出问题，而不是excel不能hold 这么多records. e.g,有些客户没有pay, 有些少pay了，有些根本postcode和suburb not match, 有些要combine postage, 这会有很多hassle出来，而且你这些数据又如何去eparcle， 这些都是问题。
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