开场白我就不整那些虚的了，直接说个糟心事儿。去年双11，我们店主打一款羽绒服，我一看历史数据，前年卖了5000件，脑子一热就拍了8000件的订单。（现在想想，当时真是梁静茹给的勇气啊。）结果呢？双11当天确实爆了，但也就卖了3000件出头，剩下的货像山一样压着，资金链差点断掉。小王（我那个负责仓储的哥们）到现在见了我还翻白眼。
备货这玩意儿，真不是越多越安全
你可能觉得，货备足了不怕卖，但错了，大错特错。压货的钱，够你投好几轮广告了。而且仓储成本、过季风险，能把一个小团队拖垮。我后来琢磨，预估这事儿，得带点“人性化”，不能全信数据，但也不能不信。
对了，上周五晚上，我和运营部的小李在办公室啃汉堡，就为了算今年的备货量。他给我看了一张表格，是我们过去三年的销售数据。说实话，那些数字看起来挺美，但直接拿来用，肯定掉坑里。因为平台规则老变，消费者口味也飘，去年爆款今年可能就凉了。
我的土办法：三步瞎蒙法
说白了，就是结合历史销量、增长系数和一点直觉。先看去年双11的销量，比如是3000件。然后，你得预估今年能涨多少。这个增长系数，别拍脑袋，去看大盘数据、竞品动向，还有你今年的推广力度。我一般会设个范围，比如1.2到1.5倍。
还有个事儿，反直觉的：别只盯着双11当天。大促前后一周的销量，往往能占30%左右。这块很多人忽略，结果备货不够，错过余热。
我当时随手在Excel里算了笔账，做了个简单表格，虽然糙，但一目了然：
| 项目 | 去年数据 | 今年预估系数 | 今年预测量 |
|---|---|---|---|
| 双11当天销量 | 3000件 | 1.3 | 3900件 |
| 前后一周销量 | 900件 | 1.2 | 1080件 |
| 总备货建议 | 约5000件（再加10%安全库存） | ||
注意啊，这个安全库存别乱加，多了又是坑。我通常加5%-10%，看品类。如果是快时尚，加多了就是找死。
代码？我也写过，虽然烂但管用
我承认，我不是程序员，但被逼急了啥都学。去年双11后，我抽风写了个Python脚本来跑数据，其实就是把Excel的活儿自动化一下。代码可能漏洞百出，但帮我省了不少时间。比如，读取历史CSV文件，简单算个增长：
import pandas as pd # 读取销售历史，文件自己替换 sales_data = pd.read_csv("sales_history.csv") last_year_sales = sales_data["double11_sales"].iloc[-1] # 取去年双11数据 growth_rate = 1.25 # 增长系数，根据市场调整 estimated = last_year_sales * growth_rate print("预估双11销量：", int(estimated)) # 再加点缓冲，我通常乘个1.1 buffer = estimated * 1.1 print("建议备货量（含缓冲）：", int(buffer))（这段代码你别笑，我当时调试了老半天，结果发现文件路径错了，气得我差点砸键盘。）
吐槽时间：平台数据信不得全
我必须吐槽一下，现在平台给的那些预测工具，有时候准得离谱，有时候纯属瞎猜。去年双11前，某平台工具说我们能卖5000件，我信了，结果只卖了3000。后来才听说，那数据是掺了水的，为了激励商家多投广告。（虽然这听起来有点阴谋论，但真的，多长个心眼没错。）
所以，我的经验是，结合多个来源：自己店铺的历史数据、行业报告、甚至去刷刷社交媒体的热度。对了，别忘了供应链的交付时间，如果你的工厂拖沓，备货还得提前。
结尾我就不总结什么“综上所述”了。就一句：今年双11，你准备怎么折腾？别等爆单了才发现货不够，或者堆了一仓库卖不动。有啥想法，评论区唠唠，我也在摸索呢。
