我不建议用一个统一天数给所有SKU贴上滞销标签。高库存是否危险，要同时看品类生命周期、销售窗口、补货周期、有效期、渠道计划和近7天到90天的销售趋势。比如高频日用品可能30天库存就需要关注，而低频高客单商品90天库存仍可能合理。实际操作中，我会先计算可售天数，再看库龄分层和销量趋势，最后拆到批次与渠道。如果可售天数明显高于品类阈值、旧批次持续增加、销量连续下降，就应进入优先处理清单；如果只是新品上市前备货或活动前准备，则应先核对计划，不能因为数字高就直接打折。

SKU总库存是多个到货批次的汇总结果，它能告诉我有多少货，却不能告诉我哪一批货放得最久、来自哪个供应商、位于哪个库位以及应该先发哪一批。例如一个SKU共有1,000件，其中700件刚到货、300件已经存放100天，总量看起来可能并不紧张，但如果新货被优先出库，旧批次就会继续积压。规范批次追踪至少需要批次号、生产或到货日期、有效期、仓库、库位、库存状态和出库去向，并通过先到先出或有效期优先规则连接订单和调拨记录。这样库存异常才能从总量下钻到可执行的具体批次。

近7天销量下降只能说明短期动销变弱，不能单独证明商品失去需求。促销结束、节假日错位、渠道暂时缺货、价格调整、陈列变化和季节切换都可能导致短期波动。我通常会把7天作为预警窗口，把30天作为主要判断窗口，再用90天观察趋势和季节基线；同时检查活动日、缺货天数、退货和渠道结构。如果7天、30天、90天均下降，并且库龄和可售天数同时恶化，滞销判断更可靠。如果只有7天下降而30天仍稳定，就更适合进入观察，而不是立即调价或大量调拨。

我会把看板分成总览、诊断和行动三个层级。总览展示库存金额、可售库存、可售天数、库龄结构、库存趋势和高风险SKU数量；诊断层允许按品牌、品类、渠道、仓库和SKU下钻，并同时看到销量窗口、补货、退货和批次；行动层直接展示异常原因、批次号、责任人、预计处理量、截止日期和完成状态。指标旁边还应写清楚口径，例如可售库存是否排除锁定和待检库存，日均销量使用多少天窗口。只有看到指标、原因和动作的关系，业务人员才不会停留在“报表发现问题”这一步。

我的建议是先定义业务问题和最小数据模型，再同步设计看板草图，最后确定数据接入优先级。不要先把所有历史数据接进来再寻找用途，也不要先做视觉复杂的页面却没有明确口径。可以从一个品类开始，准备商品主数据、库存快照、批次明细、销售交易、在途和动作记录六类数据，先验证SKU总量与批次明细是否能对上，再搭建库存总览、SKU诊断和批次行动三个页面。E数通更适合承载这种从汇总指标到明细下钻的分析路径，但具体效果取决于源数据质量、更新频率和企业对可售库存、库龄及动作完成的定义。

不一定。打折是释放库存速度较快的动作，但也可能损伤毛利、品牌价格体系和渠道关系。若问题是渠道之间需求不均，优先考虑调拨；若商品仍有价值但单品转化较低，可以尝试组合销售；若库存由补货规则造成，应先停补或下调补货；只有确认需求下降、时间窗口不可逆或库存继续贬值时，才把价格处理作为主要方案。取舍时我会同时看库存库龄、批次有效期、毛利底线、运输成本、渠道协议和服务水平，并为每个动作设置复查指标，避免“动作完成”被误认为“问题解决”。

如果批次信息直接影响有效期、合规、先到先出或成本核算，我不建议在事实不清时直接进行大范围促销或报损。可以先把信息不完整的库存单独标记为数据风险，按照供应商单据、入库记录、仓库盘点和系统日志逐步补齐；对于确实无法还原的记录，再由业务、仓储和财务共同确认处理口径，并留下审批与抽查证据。对于普通商品、且批次不影响合规的场景，可以把估算库龄用于预警，但必须明确“估算”标签，不能把它与已验证的库龄混在同一指标中。先补齐关键数据，通常比用错误数据快速处理更安全。