从场景上讲，补货分两种情况。
一种是仓库向门店补充库存，满足销售需求并使门店库存保持在最佳水平，国外专用术语：零售补货（RtailRplnishmnt）。
另一种是仓库向供应链追加订单补充库存，确保仓库库存充足以支撑未来商品的销售，国外专用术语：库存补货（StockRplnishmnt）。
由于国内缺乏标准的商品管理体系，多数情况下将这两者都称为“补货”，虽然没错，但是对业务沟通来讲，一个名词统称两个概念并不利于交流。
为了方便区分，NxtSton耐石根据多年的零售服务经验，将仓库向门店补充库存的情况，称为“补货”（本文的补货属于此概念）；将仓库向供应链追加订单补充库存的情况，称为“追单”。
精准的补货对零售企业有积极作用，既能够防止门店缺货：谁都不想看到消费者在选购时因为没货而离店，损失销售机会；也能够防止库存积压：正确的补货操作能够帮助企业识别出畅滞销商品，及时进行调拨、追单和清仓操作。
商品部日常补货工作存在的问题以下是零售行业的通用补货逻辑，不论场景怎么变化，大多都是在商品消耗至补货点时重新补充至目标库存，当然也有例外，比如说双十一，不论是否到达补货点都需要给门店多补点货支撑销售。
尽管逻辑很直观，但在实际补货过程中仍会遇到问题：
1、商品数据和计算结果不匹配补货计算需要用到门店销售、门店库存、在途库存、仓库库存等数据。
大型企业会使用ERP系统管理，商品部能从系统中导出表格进行计算，相对精准，但是耗时过长计算过程（1个人每天最多算完10家店00个SKC的补货量）仍然会使补货计算结果产生滞后性。
小型企业使用自己制作的Excl表格，数据缺漏、格式不一，需要耗费更长的时间先进行归并整理后再进行计算，使结果更加滞后。
▲加班的商品专员
好一点的情况是这次虽然补少了但不至于缺货，下一次补足到目标库存即可。最怕就是商品早就缺货好几天了，门店打来电话抱怨。
所以为了避免结果过于滞后，零售企业只能增加人手来应对庞大的计算量。
2、人工预测计算存在不确定性补货除了要考虑需求波动、季节变化等客观因素，还要考虑渠道等级、门店等级等主观因素，以此来确定到底给门店补到多少货量，即目标库存这一指标的数值。
稍微科学一点的做法，畅销商品单独调整，其他的商品按销量分等级，每个等级设定一个数量，再根据这个数量计算。
不过，这个数量设定为多少，以什么为依据，依然是个问题，最终还是免不了拍脑袋决策。
_NxtSton耐石4大智能补货模型NxtSton耐石研发的智能商品管理系统NxtStonRAMA，支持与各类ERP打通，每10分钟自动拉取一遍商品数据，也能一键导入数据，节省整理的时间，再通过NxtSton耐石自主研发智能补货模型，快速计算出每个门店每个SKC的补货量。
以前个人花上两三天才能处理完家店的补货计算，现在1个人两三个小时就能完成。
而NxtSton耐石使用的智能补货模型，也是从自身多年的零售咨询实践经验中总结出来的：
1、畅销款补货模型
畅销款是最好补但又是最容易出问题的地方，补多了卖不完，补少了没货卖，补晚了又可能会过季卖不动......
在实际经营中，品牌畅销款与门店畅销款又是不一样的，可能品牌主推的畅销款有20个，但A店畅销款有0个，B店畅销款有15个，C店畅销款有18个……
计算时需要考虑的因素也很多，服饰鞋业还需要细分到颜色和尺码上。
但说到底，这是一个逻辑先后顺序问题：先根据商品的销售数据、周转天数、生命周期、销量预测、畅滞销情况……这些指标计算需求量，再根据门店等级、库位等级、仓库距离计算出货的仓库和补货的门店，再遵循先补后调的原则，先从仓库补到门店，仓库没货了再从门店调。
清晰了逻辑，再通过系统实现，就能实现对畅销款的精准补货。
2、拉式补货模型大多数零售企业根据向门店和渠道配货或补货的历史信息来确定补货量，这是推式补货，目前很多企业仍在这样操作。
然而，许多企业还是凭借商品人员的经验预测，准确率还不到50%，经常因为补多了补晚了造成季末的库存积压。
因此，就产生了以需求为导向的拉式补货，简单来讲分为4步：
1.将商品集中在总部仓库；
2.按照门店等级设定缓冲库存，进行配货；
.每次补货根据门店销售数据和要货需求单计算最小需求量；
4.提高补货频率，少配多补。
其中较难控制的变量环节，就是门店的订货需求，目前仍存在口头提需求或手工单等方式，难以管理并作为计算参考。
NxtSton耐石专门为此开发了选品工具提供给门店使用，就跟淘宝购物一样，门店仅需在手机上添加需要的商品，点击提交后就能生成订货单。
之后在使用拉式补货模型计算时，就能自动调取订货单数据生成计算结果。
、齐码补货模型既然说到齐码，那肯定门店断码情况：有商品三个连续尺码库存为0，或者关键尺码库存为0。
这种情况并不复杂，商品人员通过Excl表格公式也能快速识别到断码商品。
不过补多少、从哪补的计算就比较耗时间了，虽说不用一天但花上两三个小时也是常有的事。
季初还好，库存充足，考虑从最近的仓库补货即可；季中季末如果没有追单的话，就会涉及到调拨计算，一下子就变得复杂起来。
针对这种情况，NxtSton耐石特别设计了齐码补货模型。
通过销售数据设定每个SKU/SKC的深度，再通过断码标准一键找出断码商品计算补货数量生成建议，让两三个小时的工作用两三分钟就能搞定。
4、周转补货模型根据商品生命周期中可售天数/周数进行补货计算的模型，适用于所有类型商品的补货计算。
以往面对庞大的SKU/SKC和门店数量，商品人员天天加班加点到半夜，而使用NxtSton耐石周转补货模型，5~20分钟即可完成（视数据量而定）。
通过设置每个门店等级的每个商品品类的标准周转天数，再选择商品范围、门店范围、仓库范围，NxtSton耐石系统就能自动拉取数据计算补货建议，整个过程仅仅只需要泡杯咖啡的时间。
结语前文我们讲过，精准的补货能够帮助门店手头上始终拥有正确、或者说合适的库存量来满足消费者需求，并最大限度地避免滞后补货带来的库存过剩。这样的目标依赖于人工计算明显无法满足业务需要，商品人员长期在做表格最终也只能成为Excl高手。
而使用智能商品管理系统/智能配补调系统，既能让商品人员解放出来投入到更具价值的数据应用工作，也能让企业能够在降低成本的同时提高收入、增加利润。