近几年，对于服装行业许多企业，库存是个蛮头疼的问题。不仅体现在一篇篇的行业新闻报道中，亦体现在服装企业数据分析分析体系或是分析系统中，衍生出来库存管理的主题了。有人说，库存问题是销售的问题，抓好销售了，库存自然就下来，单独组织库存分析，有意义么。事实上，笔者认为，销存不分家，很多时候都是一起提的，一方面提升销售与消化，一方面紧盯库存商品尤其是老货消化，两手抓，两促进，岂非更好。
库存监控是一项整体性的任务，库存在企业的分布，从全盘角度来看，有代理商加盟商库存、直营库存；直营库存包括总仓、区域分仓以及终端店铺店仓的库存。
对于终端库存的监控，不是一个简单的观测库存数量或金额高了还是低了，而是通过一系列的指标组合，多角度全方位的进行分析与判断， 通过阀值或是标准值等，发现异常，及时采取措施，使终端维持在合理的、健康的水平。需要说明的是，终端库存监控都没问题了，无法顺理成章的说明企业总体库存没有问题，毕竟还有总仓和分仓，管理目的出发点有不同。
那么，我们通过哪些指标，结合哪些分析应用，来实现监控终端库存情况处于健康与否的状态呢？
总体库存水平，终端的库存金额、库存数量，通过对总量进行健康水平的区段设定，低于下限和超出上限阀值，可对其进行进一步分析。需要设定阀值，粗粒度的话，可基于店铺等级或规模进行设定，既然讲求精细化库存管理，那么逐个终端设定必然是最佳的。与企业沟通的过程中，发现有时候直营店无压力的高，加盟商却有可能担心风险导致库存水平偏低而丧失销售计划。
库存数量、SKU数，平均深度，这一组指标分析库存商品的宽度和深度，了解终端店铺的SKU配置是否合理。同样的，也可与标准值或是经验值进行比较发现问题，标准值的设定从组织角度上来看可具体到各个店铺，从商品角度看可以设置到某品类级别，如大类。
亦可对终端SKU具体配置进行进一步的分析，通过动销率指标，了解品项是否存在不动销或是流失的情况，以进行针对性的调整。
存销比，此指标在博客里较多介绍，就不展开介绍。或是采用终端库存周转率，通过其掌握终端商品周转水平。
商品库存从商品的年份季节或是进一步到波段结构上来看，维持着适合的比例，适合是要与针对店铺在过往年份商品季中表现配货和零售结构数据分析总结出来的特征相符合。有企业也基于商品年季属性，总体上分为新货、老货两类，亦有针对终端商品库存的应季与否进行划分。销存不分家，分析货龄的时候可以加上期间新货消化占比。
另外，终端货品的齐色齐码，对于终端货品的零售来说，也相当重要。因此，可以参考断码率指标进行诊断。
需要注意的是 ，在上文提到了许多预警阀值、合理标准值参数的预先设定。强调设定标准值等参数，是用比对的方式，避免仅仅依据绝对值进行判断可能存在的误差。实际操作过程中，这一系列指标参数设定，要做到能切合到商品季，不能粗粒度的将阀值在全年内一概而论。举个例子，存销比理想标准值的设定，商品季初和季中，会存在差别，是显而易见的。事实上，合理的预置，是可以在同一自然季内的月份，将各个重点品类存销比阀值进行细致设定。再如，终端店铺的SKU水平，在全体货品层级设定标准范围，仍是较为粗放的，将其做到品类级别，便是运营管理工作精细化的一种体现。毫无疑问，这样的精细化的、深入细致的工作，将会带来部分人员工作量的增加，但是在企业总体层面上看来，将会是极为值得和有意义的。
还需要提到一点，这些指标的监控，在落地执行过程中，最好是依据其管理分析目的，以每日、每周、每月定期任务的形式，融入到相应人员日常工作。
写到这里告一段落，或许有人会认为，上面所列，很多不都是商品分析的要点么。还是那个观点，库存，即是商品的库存，商品便是主体，从根本上就是分不开的。在此文中，侧重点又是分布于终端的库存商品。最后来个小结，进行终端库存精细化的监控，可结合关键指标的历史数据与主观经验，从库存总体水平良好、 断货和积压风险亦低，货品配比适当、SKU宽度和深度合理、品项动销正常几个方面进行探查，发现问题并予以改善，形成常态化的、螺旋式闭环的提升过程。
