基于大數據分析的企業隱形缺貨成本風險的防范

高楊 賀彩

摘 要：在當前的市場條件下，企業由于物流庫存匹配不合理，所造成的隱形缺貨成本發生概率越來越高，嚴重影響了企業的實際利潤，由于其很強的隱蔽性，給防范帶來了很大的難度。本文從利用大數據、云計算為企業構建客戶行為分析系統角度，探討如何幫助企業精準還原客戶購買規律，利用這個規律進行合理庫存匹配以降低缺貨成本產生的概率。

關鍵詞：隱形成本;大數據;庫存

隱性成本是企業本身所擁有的且被用于企業生產過程的那些生產要素的總價格，和顯性成本相比，是一種隱藏于企業總成本之中、游離于財務審計監督之外的成本。它的產生是由于企業經營過程中存在著這樣或那樣的問題，所造成的一種將來或者轉移成本。由于它是游離于監督體系之外，因此具有很強的隱蔽性，容易被忽視，因此其給企業所帶來的損失往往是巨大了，正如“明槍易躲暗箭難防”。

隱性成本的形式有很多，其中比較典型的是隱形物流成本中的缺貨成本，它的產生會導致銷售訂單的流失，甚至是流失客戶。缺貨，是企業銷售中的大忌，當客戶翹首以盼等待我們發貨的時候，企業卻告訴客戶：“不好意思，現在庫存量不足或者沒有庫存”，這不僅會影響企業的銷量，而且為了彌補庫存的不足，還會產生如加班趕工、緊急調運等額外成本。企業利用缺貨成本，也許可以保證完成銷售任務和銷售數據表面的完好性，但是企業實際利潤會大大下降，正是因為這樣，很多企業到了年底都會發現這一年東西沒少賣，但實際利潤所剩無幾。

對于缺貨成本，企業是可以通過提高庫存水平進行預防的，當庫存量足夠的時候，可以更好的滿足客戶需求，避免隱形缺貨成本產生，但是高庫存也會給企業帶來沉重的資金壓力，甚至增大資金鏈斷裂的風險，這是一種治標不治本的方法。那么如何在維持合理庫存水平的條件下，預防缺貨成本的產生呢？其關鍵在于企業是否對客戶需求有準確的預判，根據客戶購買規律進行物流庫存的合理配置。

在大數據、云計算發展的今天，企業可以構建客戶大數據分析系統，收集、整理，甚至通過獲取競爭對手的數據，對各類客戶進行精準分析、打標簽，還原客戶的購買規律，一旦發生數據異常和波動，就可以為相應部門提供預警信息，幫助企業及時做出庫存調整，在最大限度上避免缺貨成本的產生。

唐代詩人李白在《上安州裴長史書》提到“天不言而四時行，地不語而百物生”，這句話的意思就是說天地不會說話，但不影響四季的運行，不影響百物的生長。同樣企業的客戶雖然不會通知你，他的需求、購買習慣及規律，但是其購買行為是具有一定的規律的。企業如果想要預判客戶的下一時段的動作，就需要對客戶進行特征分析，找到這個規律，通過客戶的歷史行為數據來推演未來將發生的行為。利用客戶身上的屬性信息、采購信息及這些信息的變化，采用分類算法建立有監督學習性的數學建模，對客戶下一步購買時間、地點、貨品、數量等進行預測。利用模型輸出結果，企業可以提前配置好庫存儲備，以提升效率。同時也可以利用模型輸出的數據預判一些預流失的客戶，進而提前進行維系工作，降低缺貨成本中危害最大部分的發生概率。

客戶大數據分析系統的關鍵在于指標的選擇與參數的配置，通過指標的選擇，可以分析客戶購買規律，然后設置合理的參數，當行為數據超出了參數范圍，就可以進行預警，啟動相應的方案，降低缺貨成本生產的風險。在構建系統的時候，大致可以從客戶情況、市場情況、企業情況三大方面入手。

一、客戶情況指標

（一）一段時間內客戶購買的次數與數量。企業生產一般情況下是有規律的，其采購的次數與頻率也會按照這個規律進行。

（二）一段時間內是否有過投訴以及投訴的次數。投訴是客戶對于企業工作不足的反饋，過多的投訴對導致客戶的離開，從而產生最嚴重的缺貨成本。

二、市場情況指標

（一）產品價格的波動。價格是客戶最為關心的指標，過高的價格會導致采購成本的增加，進而導致采購數量變化的不規律和轉向，進而給企業帶來缺貨成本。

（二）供給的波動。原材料供給的波動會傳導到下游市場，雖然大企業可以通過原材料庫存緩沖或者替代貨源在一定程度上緩解這種波動，但是當供給變化持續的時間或者變化幅度過大時就會直接影響客戶的購買，尤其是同質性比較嚴重的產品。

（三）競爭者營銷策略的變化。競爭者營銷策略的變化會直接帶走企業的客戶，因此企業必須要評估競爭者策略的潛在威脅性，避免過多缺貨成本的產生。

三、企業情況指標

（一）客戶問題處理時間與效果的變化。對于客戶問題的處理并不是越快越好，而是在保證一次性處理效果的前提下設置合理的處理冷卻時間。

（二）客戶等級的變化。不同等級的客戶，在企業購買的數量、頻率以及品類都可能不一樣，因此當客戶等級發生變化時，企業圍繞著他們的營銷策略也要發生變化，否則有可能會導致服務成本的浪費，也可能會帶來缺貨成本發生概率的增加。

客戶大數據分析系統，可以幫助企業精準地還原企業客戶的形象，它不僅能幫助企業進行缺貨成本的預防，還可以幫助企業進行營銷的精準投放，使企業的銷售物流網絡變得更加合理和有效，因此，企業需要根據客戶群的特征、產品以及市場情況構建自己的客戶大數據分析系統，來為企業經營活動提供有力的支撐。

參考文獻

[1] 張文彤.IBM SPSS數據分析[M].北京：清華大學出版社.2016.

[2] 韓家煒.數據挖掘：概念與技術[M].北京：機械工業出版社.2006.