受注CSVから在庫の問題点を洗い出します

■ こんな方へ ・売れ筋は分かるが、いまどの在庫が危ないか分からない ・追加発注のタイミングを勘で決めている ・売上ランキングは見ているが、粗利で見たことがない ■ 納品するもの（PDF） 受注CSVをお送りいただくと、次をまとめたレポートをお届けします。 1. 売上・粗利・粗利率・客単価・在庫日数の集計 2. 粗利ランキング（売上順ではなく粗利順に並べます） 3. カテゴリ別の在庫日数 4. 商品ごとの判定（欠品／要追加／品薄・様子見／滞留／適正） 5. 気になった点の所見 3〜5項目 ■ 判断の考え方 追加発注は、単品の在庫日数ではなくカテゴリ全体を見てから決めます。単品が10日でも、カテゴリ全体に200日分あるなら、追加は余っている在庫の上に積むことになります。両方を突き合わせ、「追加する」「品薄だが見送る」を分けてお出しします。 ■ 将来予測はしません 需要予測の精度を実データで検証したところ、誤差±33%で発注判断に使える水準ではありませんでした。外れた予測は誤った発注を生み、在庫を増やします。確定したデータの解釈と、そこから導ける判断だけをお出しします。 ■ 作成者について 年商2億円規模のアパレルECで、MD（商品計画・在庫管理）を担当しています。毎日、追加生産・値引き・欠品対応の判断をしている人間が作成します。 ■ 対応できるCSV Future Shop、Shopify、カラーミー、MakeShop、楽天、Yahoo!など、CSVを出力できるカートに対応します。Shift_JIS／UTF-8どちらでも読み取れます。 ・必須の列：商品名／金額または単価 ・あると精度が上がる列：受注日／商品コード／カテゴリ／数量／原価／在庫数 在庫数と原価があると、在庫日数と粗利の判定までお出しできます。