SKU 优先级为什么要同时看利润和库存

商品团队每周要决定补什么、清什么、哪些价格该动。只按销量排，畅销品占满注意力；只按库存天数排，滞销品占满清仓清单。利润高但快断货的商品，和利润薄但堆在仓库里的商品，需要的动作相反。

问题不是哪一个 SKU 最好，而是下一小时的人工判断花在哪一类门店和商品上。清单太长，运营不会执行；清单只有销量，又会漏掉该补的货和该清的货。

高销量不等于高质量。销量高可能毛利薄，也可能只是这家店备货充足。低动销也不等于都该清仓。低动销可能是断货造成的，补货和清仓方向相反。把这两种情况放进同一张清仓表，会把该补的货清掉。

另一个误判是只看全公司一个平均数。毛利率和周转天数在门店之间差很多，总仓的平均数会把该调拨的货掩盖掉。最后一种是给每个 SKU 都出一条建议。建议多到没人看，就等于没有建议。

在同一个门店和同一个 SKU 上同时看毛利和库存。毛利是这件货卖掉之后留下多少，库存是还能卖多久、放了多久、别的店是不是更缺。动作因此分成补货、清仓、调拨、测价和观察。

阈值要写在页面上。周转天数有上限截断，贴着上限的数字不是无限大的真实天数。代表性清单按信号配额挑选，不是把全部 SKU 按一个分数排成全局前几十名。人工复核的是每一类里的几条样本。

每个门店、每个 SKU 要有可售库存、窗口内销量、成本、标价和毛利，以及是否缺货。周转天数用同一窗口的销量来算，并标明天数上限，否则长期不动的商品会把中位数拉得失真。

建议动作要能回到这些字段，而不是只给一个优先级分数。调拨还要看到其他门店的库存和销量，否则「调走」没有接收方。价格建议要同时给出区间，而不是一个无法解释的新标价。

本项目使用完全合成的模拟数据，不源自任何真实企业、客户或个人，不代表真实经营结果。 虚构品牌是青岚生活。定价与库存 Demo 截至 2025-12-29，窗口 8 周、覆盖 50 天。整体毛利率 42.1%，周转天数 120.98，动销率 21.7%，缺货率 1.76%，慢动销占比 8.8%。

信号数量：调拨 686 条，观察 531 条，清仓 268 条，测价 170 条，补货 168 条。按信号配额选取的代表性行动，不是全局 Top 24。清单中的一条是青岚香薰200ml-158，门店是青岚生活上海徐汇旗舰店，毛利率 29.0%，周转天数 180，库龄 155 天，信号为清仓。周转天数顶到统计上限，毛利低于整体水平，所以不能只按销量决定补还是清。

先不要上自动改价。把现有库存和销售整理成门店与 SKU 的组合，标出毛利和周转，人工复核每一类信号里的几条样本，看动作和业务是否一致。周转天数上限要和采购、门店一起定。

矩阵和代表性清单在本站的定价与库存 Demo，页面标注为模拟数据。需要对照你们自己的库存表时，可以从 Data & AI 体检开始，先确认门店、SKU、成本和销量字段是否齐。