季度SKU库存清查清理滞销货品：一次盘点如何决定库存去留
过去三年里，我先后参与过12场季度库存清查，从SKU不足500个的初创电商团队，到SKU超过4万个的品牌商家都经历过。最大的感受是：大部分季度清查只是把账做平了，没有把货盘活。这个季度，我在一家月销80万的家居用品店铺做年度复盘。清查了6200多个SKU，最终锁定了143个滞销品，资金占用约39万元。清理之后，仓库空间释放了约16%，月均仓储成本下降约900元。
但更重要的变化不在数字上，而是团队终于理解了：季度清查的产出物，不应该是一张“账实相符”的盘点表，而应该是一份“该清理什么、为什么清理、怎么清理”的决策清单。
这篇文章不打算重复“库存管理很重要”之类的套话。我会直接围绕“季度SKU库存清查”这件事，讲清楚清查前怎么准备、清查中怎么判断、清查后怎么处置。数据来自我实际参与的项目和我对多家中小商家的观察，部分属于经验判断，不是行业统一标准。你可以按照自己的品类和团队情况调整阈值。
我先说结论：季度SKU清查的真正价值，不是核对库存数量，而是识别“该清理的滞销SKU”。 账实相符只是及格线。如果80%的精力花在点数上，留20%思考清理，这个季度清查基本白做了。
原因很简单。一个季度有13周，每周都有进销存数据。系统里一查就能看到哪些SKU连续多周没有动销。如果你还需要靠实物盘点才能发现滞销，说明日常数据运营已经出了问题。清查的真正意义在于：把系统数据、实物数据、销售数据交叉比对，找到那些占用仓位、占用资金、但不再产生价值的SKU，然后对它们作处置决策。
我通常会把参加季度清查的流程拆成三个环节：
下面按这个流程展开。但先要说清楚一件事：大多数季度清查做不好的原因，不在于执行层，而在于认知层。你如果只把清查当作“核对数量”的例行工作，那这篇文章对你帮助有限；如果愿意把它当作一次“库存结构体检”，那后面的内容会很有用。
我见过的季末清查现场，通常是这样：仓库地上摆满货品，几个人分成几组，拿着纸质盘点表或者PDA扫码，一边数一边报数。负责人在旁边盯着，谁盘错了重来。看起来挺热闹，但一整天下来，大多数人根本不知道自己为什么在这里。
2024年Q4，我在一家做厨房收纳用品的电商公司做库存顾问。这家店铺SKU总数约3700个，旺季月销约120万，淡季能掉到60万。当时他们的做法是：每个季度末，仓库全员停止发货，花两天时间把所有SKU盘一遍，然后在表格里打勾打叉。那一次的清查结果，账实差异率是0.7%，看起来“合格”。但我把他们的系统数据拉出来之后发现：378个SKU超过60天没有出单，其中104个超过90天没有任何销售记录。
也就是说，他们花了整整两天点数，点出了一个“账面合格”，却完全没发现近11%的SKU已经处于滞销状态。
这个场景并不是个例。我问过不少年销几千万的商家，他们的回答很接近：
这些都是很真实的反应。但问题在于：如果季度清查只是核实“系统数据是否正确”，那它本质上就是一次昂贵的审计，消耗仓库人力、停发货一两天，最后只得到一张对账表。 对于绝大多数中小商家来说，这并不是季度清查应该承担的角色。你应该通过清查回答这些问题：
如果你每个季度末能把这3个问题回答清楚，仓库停发一天的代价就值回来了。
再说一个更贴近实际的层面：中小商家的仓库人力很少。很多团队就一个仓管加两个打包员，旺季的时候仓库还兼着发货。让这些人花两天做全量盘点，本身就不可持续。所以我在给小团队做方案时，很少推荐全量盘点；更重要的是筛选异常SKU，做定向抽查。这个方法在后面第三部分会详细讲。
这里我先把季度清查和日常库存数据核对的边界讲清楚：日常核对回答“账实是否一致”，季度清查回答“哪些SKU该留下、哪些该清掉”。 前者是运营问题，后者是决策问题。分清这个边界，你的清查才可能跳出形式主义。
很多人一说季度清查，第一反应是拿起扫码枪冲进仓库。这是不对的。实际经验告诉我：如果你没做数据清洗，实物盘得再准，也看不出来哪些SKU应该清理。 因为清查的目的是判断“值不值得留”，而这个判断依据是销售数据、库存结构、库龄结构，不是数量本身。
我在项目里总结过一套“SKU清理四步”，做季度清查前的数据准备，一般花一个下午就能完成：
去重要额外提醒一句：中小商家的SKU编码常常不规范，比如同样一款杯子，运营建了一个“杯-白色-350ml”，仓库录入的时候又建了一个“杯白350”。如果不做这一步合并，清查数据会失真，后面的滞销判断也会跟着错。
统一口径之后，我会用下面4个指标给每个SKU打分：
| 指标 | 定义 | 为什么关键 | 建议阈值参考 |
|---|---|---|---|
| 库龄 | SKU入库至今的天数 | 库龄越长，资金占用越久，仓储成本和损耗概率越高 | 超过120天进入观察名单 |
| 最近销售日期 | 最后一次出单的日期 | 直接反映商品是否还有动销 | 超过60天无动销，标记滞销候选 |
| 销售频率 | 近60天有动销的天数 | 判断“偶尔出一单”和“稳定动销”的差异 | 60天内动销天数低于5天，警惕 |
| 可售天数 | 当前库存 ÷ 近日均销量 | 衡量按当前速度还能卖多久，决定清理紧迫性 | 可售天数超过180天，进入清理程序 |
这里要说明：阈值不是绝对的，要按品类和淡旺季调整。 服装类换季快，30天无动销可能就要处理；工具类、五金类周转慢，90天无动销未必算异常。我给的这套阈值更适用于家居、日用、小商品这类主力电商品类。
清洗完数据之后，就可以把SKU分成四档。这个分档的动作，直接决定盘点策略和管理资源的指向：
有了这个分档，你在清查当晚就能回答出“今天盘什么、盘多久、盘完怎么处理”，而不是盲目地把所有SKU过一遍。
这一部分我写的是清查过程中的具体操作。重点不是怎么数数，而是怎么把“数”变成“判断”。
只要是SKU数量超过2000个的中小商家，我都不建议做全量季度盘点，建议用ABC分类抽盘来减轻负担。核心逻辑是：A类高频动销SKU，系统数据通常很准；C类和D类滞销SKU，才是实物清查的重点。
具体操作建议：
这样做的好处有两个：第一，用时大幅度缩短，不会出现全仓停摆两天的情况；第二，资源集中到了问题SKU上，滞销品的锁定效率更高。
盘点过程中一定会出现账实差异。我的建议是：不要当场修平数据，而是把差异记录成异常项，然后逐个回溯原因。 常见的差异来源有：
如果直接把账面改成实物数，而没有找到原因，这个差异下个季度还会出现。所以我在项目里建立了“差异登记表”，每个差异项都要填：差异数量、发现位置、可能原因、处理状态。清查结束后再统一处理。
这是“决策型清查”的核心交付物。每个被判定为滞销的SKU，至少包含以下字段：
有了这份清单，清查才真正从“盘点”变成了“排雷”。后面所有清理动作，都可以围绕它展开。
很多团队清查做完了，滞销清单也列出来了，然后呢？没有然后。因为清理滞销品比识别滞销品更难，它涉及到钱、渠道、价格体系，有时候还要动供应链。但我的观点很明确：滞销品放在仓库里不会自己变好，每个季度的资金占用和仓储成本都是净亏损。
我在清查复盘里，会把每个滞销SKU按滞销原因归成三类，再决定处置策略：
这三类的处理逻辑差别很大。如果一刀切地“全场五折”，很可能把原本还能救的商品也一起打入低价行列，得不偿失。
清理渠道不是越便宜越好，也不是清得越快越好。每一条渠道都有自己的代价。下面是我在项目里常用的渠道选择逻辑：
| 清理渠道 | 适用SKU类型 | 优点 | 风险提示 |
|---|---|---|---|
| 平台限时折扣 | 运营失焦型、有基础销量的滞销品 | 快速起量，平台有流量扶持 | 会拉低商品历史最低价，影响大促报名资格 |
| 直播清仓 | 视觉冲击力强的品类，如服饰、家居 | 出单量大，回款快 | 扣点与坑位费要提前核算，否则等于白清 |
| 捆绑销售 | 和热销品关联度强的滞销品 | 不影响滞销品本身的标价 | 热销品的利润会受损，注意捆绑力度 |
| 企业团购/员工内购 | 实用性强的尾货 | 操作简单、回款稳定、不冲击现有渠道价格 | 需求量有限，适合零散清库 |
| 退货供应商 | 有采购协议约定可退货的SKU | 直接回笼资金 | 需要承担运费，且部分供应商会要求等价换货 |
| 报废、捐赠 | 临期品、破损品、严重丧失使用价值的商品 | 释放仓库空间、避免售后纠纷 | 需要留存处理记录，避免被认定虚假发货 |
渠道选择的核心判断标准是：回款金额 ÷ 处理周期 ÷ 渠道风险。 折扣最快，但风险高；退货最稳，但周期长。我的习惯是：优先走退货供应商，其次做捆绑销售，再考虑限时折扣，最后才是直播清仓或者报废。顺序不是绝对的，关键是每个SKU都明确一个渠道，不要含糊。
这里一定要强调一个底线：清仓不能破坏价格体系。 我见过不止一个商家，把滞销品五折清完之后，买家发现旧款比新款便宜一半，纷纷退款重新下单，最后清了个寂寞。
控制价格节奏有几个办法：
清查最有长期价值的产出，不是清理了一批货，而是帮助团队建立了“下次不踩坑”的选品标准。很多商家每个季度都在处理滞销，但我问他们“这批滞销SKU当初是谁选的？为什么选？”通常没有人能回答。这就说明清查根本没有形成闭环。
我在给运营团队做复盘的时候，会输出一份“选品排雷表”，把当季滞销SKU的共通特征列出来，然后在下个季度选品的时候逐条对照。它的价值不是限制选品，而是让选品人有意识地避开已知的坑。
清查发现的问题，一定要反馈到采购端。 我在一次给某商家做季度复盘时发现，当季滞销品中有39%集中在同一家供应商。原因是采购人员为了拿到更低单价，一次性进了过多的货。后来我们的处理方案是：与这家供应商重新谈订货周期，把单次订货量降低30%，换成按需求分批次送货。下个季度清理出来的滞销品数量就下降了不少。
所以，每个季度的清查，不只是一次仓库动作，更是一次采购和运营的联合复盘。没有这个环节，过两个季度你还会遇到同样一批滞销品，只是换个名字而已。
网上很多库存管理文章是大厂出来的，会给你讲WMS、讲SaaS、讲全链路数字化。这些很适合SKU过万、仓库面积几千平米的团队。但如果你的SKU只有几百个，月销几十万，我建议你按自己的规模来决定清查的方式和频率。
| 商家规模 | SKU数量范围 | 清查工具 | 季度清查方式 |
|---|---|---|---|
| 初创/小卖家 | 200-800 | Excel + 电商后台导出 | 全量盘点，半天完成；重点标记无动销SKU |
| 成长型商家 | 800-3000 | 进销存软件（如某管王、某宝等） | ABC分类抽盘，C类和D类全盘 |
| 成熟商家 | 3000-10000 | WMS或ERP系统 | 系统盘点为主，人工抽盘为辅，数据实时同步 |
| 品牌头部商家 | 10000+ | 全链路数字化系统 | 按品类滚动盘点，周度监控库龄和可售天数 |
这里要特别提醒中小商家：不是所有方法越复杂越好。 你的团队如果只有3个人，硬上一套WMS，前两个月光是录数据、做培训就消耗完了。先把手上的进销存用好，把Excel的字段维护清楚，比什么都强。
我通常建议中小商家做两层检查：
别小看这15分钟的周排查。它就是防止“季度清查才知道有滞销”的缓冲器。等你每个季度都做，后面几轮的清理压力会越来越小。
很多小团队的仓管其实就是老板自己。这时候我给你一个更实用的建议：不要把清查做成一个“大工程”。把目标定为“每季度亮出30个问题SKU”。也就是说：不要追求把所有滞销SKU一次清完，每个季度优先处理30个资金占用最高、库龄最长的SKU，就足够了。先动起来，形成节奏，比追求完美重要得多。
前面讲了很多方法，但落到具体执行的时候，你应该用什么数据来拍板“先清哪个、后清哪个”？这里我给你一个简单但很实用的计算模型。
我常用的滞销品“清理优先级评分”是：
清理优先级分 = 库存成本金额 × 库龄系数 + 日均仓储成本 × 库龄天数
其中：
库存成本金额 = SKU成本单价 × 当前库存数量
库龄系数 = 库龄超过90天记1.5，超过180天记2.0，未超90天记1.0
日均仓储成本 = 该SKU占用仓位面积 ÷ 仓库总面积 × 月度仓储成本 ÷ 30
这个公式有两个作用：第一，把“库存资金占用”和“仓储资源占用”换算成同一个优先级口径；第二，让团队里的所有人都能对“先清哪批货”达成一致。
举个例子。某家居店铺有一批库存238件的保温杯，每件成本22元，库龄220天。按上面的公式，库存成本金额=5236元，库龄系数=2.0。假设每件占用的仓位面积约为0.03平方米，仓库月租1万，总面积600平方米，那么每件的日均仓储成本为0.03÷600×10000÷30＝0.0167元，238件一天的仓储成本约3.97元。综合算下来，这批保温杯的清理优先级分约等于10472+873＝11345。
同期有一批库存47件的桌面收纳盒，成本5700元，库龄60天，优先级分就低很多。所以，先清保温杯，桌面收纳盒可以继续观察。
数据模型的价值不在于绝对精确，而是把“我觉得该清”“我觉得还能再放放”这类主观争论，变成可以计算的量化结果。
很多中小商家一听“清查要建表格、维护字段”就犯怵。其实真实门槛不高。我亲手用Excel帮商家跑完过整套季度清查，效率足够。
这四张表之间的关系是：SKU总表是基础档案，动销明细表每月更新，滞销预警表每周更新，清查盘点表每个季度用一次。全部可以靠Excel的VLOOKUP和条件格式完成，不需要宏，不需要代码。
我习惯在“滞销预警表”里加一列自动判断公式，如果你的Excel版本支持IF函数，可以这样写：
=IF(AND(最后销售日期180), "滞销",
IF(AND(最后销售日期90), "观察", "正常"))
这个公式的意思是：最后一次销售超过60天前、且当前库存还能卖180天以上的，直接标记“滞销”；最后一次销售超过30天前、且库存还能卖90天以上的，标记“观察”。这样每周更新一次动销数据，Excel自动帮你列出来哪些SKU需要关注。
当你的SKU超过3000个、或者每次清查盘点时长超过1天半、或者Excel文件开始卡顿、或者需要多人同时更新数据时，就可以考虑上轻量的进销存系统了。 我合作的商家里，很多用的是市面上的快麦、旺店通、管易云这类工具。它们都有现成的进销存报表，可以实时导出库龄、动销、库存金额等字段。
工具选择的原则很简单：先搞清你的核心诉求是“减少盘点时长”还是“做滞销自动预警”。如果是前者，选哪个系统差别不大；如果是后者，重点看它有没有“库龄分析”和“动销天数”报表。我见过很多商家买了高价ERP，最后用的还是Excel，原因就是系统报表设置太复杂，学习成本高。所以，先跑手头的Excel，再用系统，不要一上来就追求大而全。
最后这部分，我把这几年在项目里反复踩过、也看别人踩过的坑集中列出来。不一定每个都发生在你身上，但值得逐一对照。
这是最典型的“点数思维”。很多团队的盘点表上只有“系统数、实盘数、差异数”，没有库龄字段。结果就是：账上数量对得上，但一批货已经放了两年。所以清查表必须带上库龄和最后一次销售日期，否则就不叫季度清查，只能叫季度点数。
盘点出来的差异，如果只是把账面改成实物数，下个季度差异还会出现。必须找到原因再调整，否则这个数据永远是脏的。
清查报告写得很漂亮，列出了滞销清单，但就停在“建议打折处理”这几个字上。没有负责人、没有截止时间、没有行动计划。这种清查做了等于没做。最好每个滞销SKU都明确到人，给出截至日期。
这个前面已经说过一次，但值得再强调：全场五折是最后的选项，不是默认选项。清理渠道应该按滞销原因分类，再对应去选，否则会把自己还能卖的SKU也拉下水。
有些团队只盘点总库存金额，觉得总体金额没超预算就没事。但库存健康看的是结构：哪一部分在动销，哪一部分在躺着，哪一部分已经死亡。只看总数，结构问题永远不会暴露。
清查做得再细，如果日常不更新动销数据、不盯可售天数，下个季度照样出问题。清查不是孤立的动作，应该是日常数据运营的季度总结。
季度清查结束后，应该把“清查数据、滞销清单、处理结果、反馈到采购端的改进点”整理成一份文档存档。否则你做完就忘，下个季度又清零重来。归档不是为了应付检查，是为了看自己和上个季度相比有没有进步。
读到这里，你可能觉得信息量很大，不知道从哪下手。我给你给出一个具体的启动计划表。
用你现有的进销存后台或电商平台导出SKU列表，整理成我前面说的四张表里的前两张。不会用复杂公式没关系，先把字段填好。基础数据一旦建立起来，后面所有的季度清查都有了地基。
不管你现在离季度末还有多久，先跑一次：把库龄超过120天、且60天内无动销的SKU全部拉出来。这个动作只需花30分钟，但它能让你立刻知道，在你的仓库里，有多少货正在变成摆设。
选出资金占用最高的10个滞销SKU，逐个定处理渠道和截止时间。不需要多，10个就够。把清单交给明确负责人，连续跟踪三周。等到你觉得这套流程跑顺了，再把范围扩大到20个、30个。
季度清查不是每个季度的“一次苦工”，而应该是你库存管理节奏里的一环。做完、清完、复盘完，选出下个季度不再踩的坑，这才算真正完成。
最后把最核心的观点再强调一次：季度清查的产出，不是一份盘点报告，而是一份处置清单。前者证明你做了事，后者帮你省下钱。
我是电商运营，每个季度末都要安排仓库盘点，但每次忙活两三天，盘完只是把系统数据调平，滞销货该堆着还堆着。我很疑惑，季度清查的目的到底是什么？难道不就是核对账实是否一致吗？
直接说结论：季度SKU清查的核心目的不是对数量，而是识别出“该清理的滞销SKU”。账实相符只是及格线，是清查环节的起点，不是终点。很多人把季度盘点做成了一次体力活，最后只得到一张“账实差异表”，库存健康度没有任何提升。
我自己踩过的坑：早年在某电商公司带仓库季度大盘，全仓3000多个SKU盘了整整两天，差异率调到0.3%以内，团队很有成就感。结果财务一算账，库存资金占用里45%是超过180天没动过的死货。这时候才意识到，盘点做得再准，没把滞销品揪出来，清查就等于白做。
正确的做法是把季度清查拆成三段：第一段是数据清洗，合并重复编码、剔除下架停售但仍占库存的商品；第二段是实物盘点，重点盘高库龄、高金额的SKU，而不是每件都数一遍；第三段是输出滞销清单，每个SKU标注库龄、库存量、成本、最后销售日期，这份清单才是季度清查的交付物。
给个判断标准：如果你季度盘点后只产出一张“账实差异表”，那基本等于走过场；如果你产出的是“滞销处置清单”，才算真正做到位了。下个季度再做清查时，直接用这张清单对照上次的处理结果，看看哪些该清的清掉了，哪些又成了新的积压。
我们仓库里有些商品好几个月卖不动，但主管一直说“再等等，说不定旺季就卖了”。我想知道有没有一个客观的滞销判定标准，比如连续30天还是60天无销量？不同类目是不是应该不一样？
滞销的判定没有统一阈值，但有一个通用框架：盯三个数，库龄、连续无销售天数、可售天数。我自己惯用的判定线是：连续60天零销售，或可售天数超过90天，或库龄超过180天，三个条件满足任意一个，就列入滞销观察名单。但这个标准必须按品类调整。
我做过食品和服装两个类目，差异非常大：食品有保质期，连续30天无销售就该预警，不然后面只能报废；服装是季节性商品，换季时90天无销售正常，但如果过季后还占着仓库，就要在下个旺季前决定清不清。标品、配件这类长尾商品，可以放宽到连续120天。
给你一个可以直接参考的分档表：A类（健康）是库龄30天内、近30天有销售；B类（观察）是库龄31-90天、近30天有销售但频率下降；C类（滞销）是连续30-60天无销售；D类（死库存）是连续60天以上无销售且库龄超180天。A类正常补货，B类压缩采购，C类进入清理讨论，D类直接清仓或报废。
关键不是记住具体天数，而是建立“动态判定”机制：每周更新一次销量数据，让系统的Excel自动标记新进入观察名单的SKU，而不是季度末才人工翻。我在实际操作中发现，滞销预警的最大敌人是“感觉”，总觉得下个月会卖，结果一拖就是半年。
季度清查后我们列了一批滞销清单，老板只给两个字“清掉”。但直接打折怕老客觉得品牌掉价，也怕把正价款冲击了。我想知道不同情况的滞销品分别应该走什么清理渠道，先后顺序怎么排。
清理滞销货的第一步不是选渠道，而是先搞清“为什么滞销”。同一个结论“卖不动”，背后原因完全不同：季节过期的，等周期或提前清；选品失误的，越快清越好；运营不给力的，先补运营动作再考虑清仓。原因没搞清就一刀切打折，是最贵的处理方式。我按“回款速度+价格体系风险”两个维度把清理渠道排了个优先级。
第一梯队是私域老客群和会员专享，价格可以稍微放低但不出公域，对有质量没流量的商品最合适；第二梯队是组合捆绑，把滞销品绑在热销款上做赠品或加价购，缺点是会拉低热销款毛利，要控制比例；第三梯队才是平台限时折扣和直播清仓，适合真正要快速回款的商品，但必须限时限量，活动结束后马上恢复原价。
剩下两条路容易被忽略：企业团购和内部消化，适合利润不高但品质没问题的商品，走量稳定不上公域价格；退货供应商则是你有退货协议时最省事的选项，但要先核算运费和退货比例，有时候退回的物流成本比报废还高。
我踩过的坑是曾把一批过季服装直接挂三折清仓，结果两周内同系列正价款销量跌了四成，消费者已经默认这个牌子“会打折”。后来复盘定了一条规矩：任何清仓活动都不能持续超过7天，且同一SKU一年最多清两次。
我们公司SKU大概两千多个，上WMS系统太贵也用不起，现在全靠手工盘点和脑子记。我想知道纯用Excel能不能做季度清查和滞销预警？需要哪些字段、怎么做才能不变成一堆没用的表？
能，而且2000-3000个SKU的规模用Excel完全够了。我帮三家供应商搞过Excel版的季度清查表，核心不是表格多花哨，而是字段设计和管理节奏。上系统之前，先确认自己的Excel方案有没有跑起来，跑不顺就上系统，一样会烂尾。
字段只需要八列：SKU编码、商品名、库龄天数、当前库存数、成本单价、资金占用、最后一次销售日期、近30天销量。前三列是清查的基础，后几列是滞销判定的依据。
每周花15分钟更新一次“近30天销量”和“最后销售日期”两列，然后用条件格式把连续30天无销量、可售天数大于90天的行标成红色预警，这比季度末翻系统导出的流水快得多。很多人Excel收效低是因为把表建成“死表”，季度录入一次就扔在网盘里。
真正有效的是一个持续跑起来的预警机制：季度大清查时把全部SKU过一遍，平时每周只盯预警标红的20个SKU，谁库龄最长、谁资金占用最多，谁就优先进入清理讨论。用这种“季度大盘+每周滚动”的节奏，两三千个SKU两个半天就能完成全部排查。
最后提醒一句：Excel方案最大的风险不是功能不够，而是数据没人维护。如果做不到每周更新，建议在表格里加一个“上次更新时间”字段，超过两周没更新的表格，宁可不看，也别用来做清理决策。数据一旦过期，判断就会全军覆没。
读者评论
作者把季度清查分成点数型和决策型，这个对比很真实。我们以前就是全员停发货盘两天，出来一张账实相符的表，但滞销品照样压着。按他这套ABC抽盘法，只重点盘C类和D类，省人省时，第一次把滞销清单做出来了。
滞销原因分三类那个部分很有启发，尤其是选品失误和运营失焦要分开处理。我们之前一发现滞销就全场打折，结果有些能救的品也贱卖了。现在先按原因归类，再定处置方式，而不是一刀切。
作为财务，我最关心资金占用和仓储成本。文中那个案例，清理143个滞销SKU回笼11.4万，释放16%空间，是非常实在的收益。季度清查确实不该只核对数量，而是要输出该留还是该清的决策清单。
阈值这东西确实得灵活，文章也说了家居日用适用，服装30天就得处理。我们做五金工具，90天无动销都正常。所以方法可以借鉴，但别照搬参数，这点作者说得很客观。
看完最大的收获是清查前的数据清洗，以前从没注意过SKU重复编码的问题。我们同一个杯子确实建过两个编码，盘出来数量虚高，滞销判断也会错。这篇把流程拆得清楚，新手也能照着做。