某零售电商平台此前因库存管理依赖人工经验，常出现 “滞销商品堆积、热销商品缺货” 的情况 —— 滞销商品占用仓库空间与资金，热销商品缺货导致客户流失，库存成本与缺货损失双重挤压利润。管理层决定从 “数据驱动” 入手，优化库存管理体系，提升库存周转效率。

      企业引入专业库存管理系统，结合大数据分析技术，建立需求预测模型：系统自动整合历史销售数据、促销活动计划、市场趋势（如季节变化、节日需求）等信息，预测未来 1-3 个月的商品销量，以此指导采购与补货计划，避免盲目备货。实施 ABC 分类管理法，将商品按销量与利润分为 A、B、C 三类：A 类为热销高利润商品，保持较高安全库存，确保不缺货；B 类为常规商品，按正常销量补货；C 类为滞销或低利润商品，减少采购量，同时通过折扣活动清理现有库存，降低资金占用。

      为进一步降低库存风险，推行 “预售 + 现货” 结合的销售模式，对新品或季节性商品（如羽绒服、空调）提前开启预售，根据预售订单量采购生产，减少现货库存压力；仓储端优化布局，采用智能货架与自动分拣设备，商品入库时自动定位存储位置，出库时系统指引快速拣货，库存周转率与出库效率显著提升。

      实施过程中，部分采购人员对数据预测存疑，坚持按经验采购，企业通过 “数据预测 vs 实际销量” 的对比分析，让采购人员直观看到数据的准确性，逐步接受新方法。优化后，库存周转率提升 60%，滞销商品占比从 18% 降至 5%，缺货率从 15% 降至 3%，库存成本下降 32%，资金周转效率大幅提升，客户因缺货产生的投诉减少，购物体验明显改善。

      信睿咨询总结观点：零售电商库存管理的核心是 “精准匹配需求与库存”，通过数据预测、分类管理、预售模式与仓储优化，实现库存降本与客户体验的同步提升。