完美訂單滿足率和退貨率
完美訂單滿足率有三個方面的因素影響：訂單按時、足量、無損交貨。通常情況下零售企業追求線上訂單履行周期慢慢達到行業平均水平，就是交付的速度變快了，這個肯定是一件好事情，趨勢越來越好。
同時，線上的業務增長越來越快，交付速度也有保障，但慢慢發現完美訂單滿足率下降了，就要去分析到底是因為什么原因？是沒有按時交付訂單？還是因為缺貨影響的，還是出現了很多退貨的情況。
所以，我們在關注一個指標趨勢上升的時候，也要看相關聯的一些分析指標有沒有什么變化。
電商業務發展分析 - 派可數據商業智能BI數據可視化分析平臺
做電商的，特別是服裝鞋飾類目的直播帶貨，在618或者雙11的大促，有些品類的退貨率到了60%以上。主要的原因還是品控出了問題，或者夸大的宣傳讓消費者感覺與實際不符，也有的是因為不覺得物有所值、還有尺碼不合適、物流配送問題等等。
不同的零售行業、產品品類、不同的消費場景比如線上或者線下渠道的、甚至不同的區域，退貨率都是不一樣的。
這個時候的分析就需要通過增加這些分析維度，比如商品品類、區域、渠道等等，一方面是看業務的增長趨勢，一方面從大的指標看完美訂單滿足率，重點有問題的再結合這些維度細化分析退貨率。
電商退貨率分析 - 派可數據商業智能BI數據可視化分析平臺
如果完美訂單滿足率下降明顯，退貨率趨勢升高，對于零售企業和品牌零售商來說在未來就應該要關注的如何去提升交付質量。因為線上業務增長越快，退貨率越高，整體物流運輸成本、人力成本、倉庫庫存成本等等從總體上是不斷在蠶食企業利潤空間的。
庫存周轉天數、缺貨率
庫存周轉天數實際上體現的是供應鏈背后的資金效率，庫存本身就是企業資金占用的一種形式。對于零售企業來說，產品呆在倉庫或者配送中心的時間越短越好。對于品牌制造商企業來說，不僅僅是產成品的庫存，還有生產這個產品本身的原材料、半成品等庫存，這些周轉都是越快越好。
數據分析 - 派可數據商業智能BI數據可視化分析平臺
通常情況下，一般的零售商品庫存周轉時間在30天左右是比較正常的。但比如像生鮮就不行，庫存的周轉天數不能超過7天，一般在5天以內。像一些巴氏鮮奶，7-21天左右。這些產品保質期比較短，超期就壞掉了，所以這些商品的庫存周轉天數最多不能超過保質期天數。臨期的都沒有人賣，更別談超期的了。像食品飲料、非食品類的周轉天數一般是40天到60天左右。每個行業都要看下這個行業平均的庫存周轉天數怎么樣。
要想提升庫存周轉天數，上游的品牌制造商，就涉及到采購、生產、銷售這三大環節的流程優化。采購的時間要快、生產要快、銷售還有要快。下游的零售商，主要就是在銷售環節。
還有比較特別的，有些零售品牌制造商在內部是多級的，比如先有銷售營銷公司賣給公司內部的比如渠道營銷、電商營銷，最后再由電商營銷公司把產品賣到終端。這里就涉及到了庫存的兩次周轉，內部周轉一次，外部周轉一次。有的時候，因為在內部這些數據是割裂的，造成了在分析的時候各顧各的，兩邊獨立看這個庫存周轉都能在容忍的范圍內，但實際上加起來看，遠遠低于行業平均水平。
庫存分析 - 派可數據商業智能BI數據可視化分析平臺
所以對于企業而言，最好是看整體的庫存周轉，就是一件商品從公司生產基地倉庫出發，最終到終端的周轉花了多少時間。這里面有時很復雜，涉及到多級倉儲物流，內部對內部，內部對外部的，如何分析并且做到真正的優化，都是一個大的課題。涉及到跨部門、跨組織、跨系統，有的甚至將其中一部分業務單獨成立一個公司，兩邊的信息化和數據就更加難以協調，這些都是實實在在的問題和挑戰。
倉庫缺貨率在前幾年的疫情期間肯定是非常嚴重的，跨省市的物流運輸不暢通，停工停產、生產沒法生產、配送沒法配送，整個供應鏈訂單的交付效率、能力都是下降的一個狀態。這里面的業務背景實際上就跟企業的銷售策略、生產制造策略都是息息相關的。
比如企業是按照以產定銷的模式，還是以銷定產的模式，就是推式供應鏈和拉式供應鏈。比如從 MTS 面向庫存生產到 MTO 面向訂單生產，對庫存管理分析的重點也不一樣。比如 MTS 庫存管理的重點是在成品庫，推式供應鏈，以生產為中心、交貨期短，充分利用產能降低總成本。比如 MTO 庫存管理的重點在原料庫、半成品庫，訂單交付周期長。不管是那種方式，為了降低倉庫缺貨率，都是要降低需求和訂單的不穩定性，最終實現降低倉庫缺貨率的目標。
產品純銷分析 - 派可數據商業智能BI數據可視化分析平臺
像有些數字化做的比較好的零售品牌生產制造企業，他們在端到端的供應鏈建的相對完整，比如上游的供應商、外協生產，下游的零售渠道訂單管理，通過數字化已經打通了上下游的系統和數據，所以這種協同機制能讓整個供應鏈端到端的可視化相對比較清楚，在供應鏈整體運營效率和成本上能有很大的優化空間。
但有的時候，由于下游采用的經銷商模式，經銷商再往下游的動銷數據就觀察不到了，比如大型商超、大賣場的實際動銷數據還是掌握不了，這些最細節的數據如果能夠拿到的話，整體供應鏈的協同與補貨機制就更加強悍了，很多指標的優化就具備了基礎的數據條件了。
