原创：阿亮 中国二手车自媒体联盟成员（转载请注明出处）
导读
本期主要分享在系统化数据沉淀的基础上，如何利用企业本身系统化数据，通过详细的分析，为企业本身找准客户、定好库存结构，同时在结合数据化分析，为库存结构调整，提供信息决策参考！
本篇文章为优化库存结构系列的第三篇，本系列前两篇分别介绍了优化库存结构的第一步：改机制、第二步：打地基，详细请点击查看
在上一篇分享的车商打好系统化数据地基之后，紧接着第三步则需要对沉淀的数据进行详细的分析，在库存结构优化时，具体需要分析哪些纬度的数据，将进行详细的分析
其实通过数据分析来优化库存结构无非从两个主要环节入手，
▌客户角度：如何在有限的库存里让更多的客户需求得到满足
▌产品角度：如何让库存车辆快速周转，并确保单车利润
下面将主要从这两个角度分别分析需要对哪些数据进行分析：
客户角度：如何提升需求匹配度
1.客户需求分析
提升客户需求匹配度，最关键的一点，目前积累的客户群体中客户需求有哪些，总得要搞明白，搞清楚这些才能尽可能的为收购师提升按需收购的机会
所以车商必须在上一篇讲到的系统化数据积累后对客户需求进行分析，主要分析如下几点：
当前不同品牌车辆客户需求量排名
当前不同价格档次区间客户需求量排名
特殊客户需求强烈程度排名
以上几点统计后，可以清楚的了解公司目前强烈需求的客户量，以及排名较高的需求品牌或价格档次信息，这三点信息至少可以确保收购师可按客户需求排名前五的品牌及相关价格档次车辆进行收购，因此按这类排名信息收购的车辆销售的可能性较大！
什么？你们店里还没有这相关些数据可供分析？赶紧看下面这两篇文章！
2.历史销售数据参考
除了对目前积累的客户数据分析做为收车参考以外，车商还可以对历史销售的车辆数据进行分析，对收购师提供更多的数据支撑，主要需要分析的以下几点数据：
不同品牌车辆销售数量及单车利润，细分到每月
不同价格档次车辆销售数量及单车利润，细分到每月
分析每年不同品牌销量趋势
分析每年不同价格档次车辆销量趋势
以上几点分析数据中，可以了解公司在不同季度中，对不同品牌及不同价格区间车辆销售情况，同时可以计算出不同季度哪些品牌或哪些价格区间车辆产生的总利润最高，因此不同季度不同品牌及价位销售情况数据，对当前年份的相关季度收购及销售把控提供有力的参考依据，当然每年二手车行情都在变化，历史数据只是做为参考！
3.避免收购“难卖”的车
提到难卖的车，其实简单点说就是对自己门店来说是冷门车，每个店都会有自己所谓的冷门车
其次对于难卖的车判断，需要通库存天数及单车利润来判断，举个简单的例子：店里通过30天，卖了一台售价30万的车挣了1.5万元，和通过60天卖一台60万的车挣了2万元，你觉得哪个效率更高！
其实这个道理很简单，把难卖的车转化成另一个话题你就更清楚了，就是资金利用率问题，很明显30天卖一台30万的车挣到1.5万的资金利用率相对较高！
所以车商有必要统计历史销售数据中，库龄较长并利润很薄甚至亏本的车辆信息！
该信息有助于收购在收购前，对遇到相应的冷门车辆收价如何控制，有较强的参考价值！
产品角度：如何加快库存周转，确保单车利润
1.调整库存批发与零售比例
很简单的道理，车辆批发流转速度快，但利润低；门店零售，流转速度慢，但利润高！
所以每个门店批发与零售的比例是多少才合适，对于不同地区的门店来说都不相同，那么该如何调整批发零售比呢?
调整批发零售比例以"最佳盈利点"做为调整标准，因此需要根据每月历史批发零售比例，及批发零售的利润进行分析，具体优化方法比较繁锁，就不文字码出来了，有兴趣的欢迎与阿亮一起交流！
2.确定最佳库龄区间，并及时调价
不同品牌及不同价格档次车辆的最佳库龄区间分析方法，可以参考历史销售数据， 统计每月不同品牌销售最佳利润的平均库龄，同时统计不同价格区间车辆最佳利润的平均库龄，并将最佳库龄统计为一定的库龄区间，作为对车辆是否需要进行调价的参考。
车商需要对车辆到达不同的库龄时，定义不同的利润点，对于达到一定库龄还未销售的车辆进行及时降价！
由于不同地址库龄情况及利润不同，给出以下参考数据：
价格区间 |
最佳库龄区间(天) |
长库龄车（天） |
>100万 |
<60 |
>70 |
50-100万 |
<40 |
>55 |
20-50万 |
<30 |
>40 |
20万以下 |
<20 |
>35 |
3.长库龄车及时处理
之前发过专题文章介绍《二手车商如何处理长库龄车》，可以参考！
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总结
◣优化库存结构，需要车商通过系统化的决策方式来调整，调整库存结构的主要目的，就是在一定规模下，将盈利能力最大化，所以需要强有力的数据支撑每个细节的调整！因此优化的第一步调整协作机制，第二步打好数据沉淀地基由为重要，是实施找准客户与定位库存结构的关键前提！
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