一款牛仔裤整周只卖了两条，店长准备打七折。翻开明细才发现：黑色M、L码早就没货，货架上剩的是其他颜色和零散尺码。顾客想买的买不到，整款却被当成了滞销。
女装店判断畅销与滞销，要先拆到款、颜色和尺码，再看可售时间、退货与现有库存。 卖得少不一定该降价，卖得快也不一定该整款补货。
先问一句：顾客要的那件，真的有货吗？
上面的牛仔裤是虚构示例。它提示我们，款级库存“还有20件”，并不等于主力尺码有20件。分析时至少保留款号、颜色、尺码、销售与退货件数、可售库存、到货时间、缺货时段和在途数量。
如果后台两张表数值不一致，先核对时点与范围。库存分析和实时库存查询的差异说明解释了历史期末库存与实时库存等范围差异，不能直接拿两张不同口径的表互相判错。
同季、相近价格、相近上新时间的商品再比较。刚上架三天的连衣裙，不宜和卖了一个月的基础款直接按件数排名。
售罄率可以算，但别把一个数字当成结论
假设一款针织衫期初40件，期间新增采购60件，售出80件，其中8件在统计期内退回，无调出、报损和跨期退货等其他变动。
- 净销量：80－8＝72件；
- 本例供给：40＋60＝100件；
- 简化售罄率：72÷100＝72%。
退回的8件已经在净销量扣除，不再作为新的采购供给重复增加分母。这只是简化示例；实际遇到跨期退货、调拨和报损，要先核对变动，不能直接照搬。分母为零时不计算。
72%也不是统一合格线：如果主要卖掉M码，剩下的大多是其他尺码，下一轮应讨论尺码结构。需要了解后台有哪些库存指标，可查看库存分析的指标与异常明细说明。
这三种“卖不动”，处理方法不同
| 现场情况 | 先核实 | 可以试的动作 |
|---|---|---|
| 顾客询问多，主力色码缺货 | 缺货记录、同款在途和其他店余量 | 补齐指定规格或调拨 |
| 货齐，但几乎没人看到或试穿 | 陈列、图片、搭配、推荐情况 | 调整展示，再观察 |
| 货齐、展示正常，仍持续偏弱 | 同类表现、退货原因、价格与季节 | 小范围折价或退出 |
不能只凭店员一句“顾客不喜欢”确认需求弱。记录具体反馈：颜色不合适、尺码不足、试穿后哪里不符合预期，比一句笼统评价更有用。
畅销要补多少？先把在途货算进去
示例中的黑色M码如果已经有一批在途，就不必重复下单。还要看供应周期：到货时是否仍处于销售季，补货后预计要承担多久库存。
另一家门店有同款同色码余量时，可先比较调拨成本、到货时间和对方需求。库存调拨使用教程说明了店间出库、在途和入库环节；调出途中不能同时当作两店可售货。
真正采购时，尽量针对验证过的色码需求小批补充。不要把“某一码卖得快”扩展成“整款都值得加倍订”。
清仓前，给展示不足的款一次明确测试
假设一条半裙尺码齐全，但一直挂在不显眼的位置。可以先做一组真实搭配、调整位置并记录一段观察期的试穿、净销量和退货。若同时降价、换位置、群发优惠，就很难知道哪项改变有效。
想补充搭配表达，可参考AI智能穿搭的应用介绍，但素材必须符合实物，不把生成效果当作真实试穿证据。
测试后仍弱，再比较继续保留的成本和折价回款。成交件数增加时，也要看实际毛利是否被折扣吃掉，避免用亏损“造出畅销款”。
常见问题
新品只有几天数据，要马上贴滞销标签吗？
先检查是否正常上架、尺码是否齐全，再参考同季同价新品。样本少时保留观察状态，别用少数偶然订单决定大额追单或清仓。
近期补过货，库存龄是不是重新计算？
旧批次不应因新到货而变年轻。按批次看库龄，再汇总到款，才能找到真正积压的部分。
季末是不是全部打折最省事？
先区分仍有需求、可跨季保留和持续偏弱的商品。保留也要有数量与资金占用边界，不能把难处理的库存无限推到下一季。
下一步：把库存判断变成日常经营动作
可以继续阅读服装行业库存与周转的经营分析，重点参考如何把问题拆成可行动的指标，再结合自己门店的小范围测试决定补、调或清。
