虾皮补货周期一次补多少量，先按什么口径折算

补多少这件事，先要看仓库那一头能接住多少

很多人算补货量的时候，第一步就把算式的方向搞反了：先算这款货能卖多少，再看仓库装不装得下。顺序反过来的结果是，算出一个漂亮的数字，却根本没有地方放，最后只能临时压缩或者另找地方。

正确的起点是反过来问：仓库这一头，这一次最多能接住多少。这个数字是真真切切存在的，它由货架的空位、可以堆叠的高度、以及有没有别的货正在等着进来共同决定，不是想扩就能立刻扩出来的。

仓库的承接能力有两种形态。一种是硬性的，货架就那么多，地面就那么大，超过了就是超过了，货到了也只能堆在走道上，拣货的路被堵住，效率立刻掉下来，出错率还会跟着往上走。

另一种是软性的，比如这个月的仓位预算只够这么多、负责收货的人这个星期只有这些工时。软性的上限可以商量，但商量的代价是钱和时间，同样得算进这一次的补货量里去，不能当它不存在。

把仓库的承接上限算出来之后，再去和销量需求对一次。如果需求大于承接量，说明这一次不能补足，要么把一批拆成两批分开放进来，要么先把仓里卖得慢的货清掉一部分腾出位置，两条路都得选一条。

有人会说，那就租个临时仓。临时仓确实是一条路，但它有自己的代价：多一次搬运、多一笔租金、多一段从临时仓到发货仓的短驳时间，这几笔加起来，往往比把补货量压住、拆成两批要多花不少。

还有一层容易被漏掉：仓库的承接能力是跟着货走的。同样的空间，装小件和装大件的容量差好几倍，同样是两千件，一款是手机挂绳，一款是折叠桌，能不能接住完全是两个答案，不能只看件数。

所以算承接上限的时候，要用体积或者占位而不是单纯用件数。把每款的单件占位抄下来，乘以计划补的数量，得到的是这一批货要占掉多少空间，再和空余的位置去比，比出来的才是真结论。

同一个款在各站点的动销快慢，知虾的站点分析是把它们分开摆放的，哪一站卖得动、哪一站压着，翻过去就能对照。同一批货要不要集中在某一站补，还是分给几站分摊，这个判断因此有据可依。

仓库承接能力还要留出一截机动位。整仓塞满的时候，一旦有一批货集中到货、或者有一批退货要归位，就没有可以周转的余地，只能临时把货堆到不该堆的地方，接下来的拣货效率会连着几天受影响。

比较稳妥的做法是把承接上限打个折再用。比如空余位置是一千二百件，实际只按九百件去排，剩下的三百件位置留给到货时间的偏差和退货归位，这样排出来的量才不容易在关键时刻卡住。

还有一点值得说清：承接上限不是一次算完就固定的。清掉一批滞销、腾空一片位置，上限就抬上去了；换了一批体积更大的货进来，上限又降下来了。它是个会动的数字，得隔一段回看一眼。

如果发现每一次算出来的承接上限都比销量需求低很多，那问题已经不在补货量上了，而是仓里的货结构和实际的销售结构对不上，卖得动的货没位置，卖不动的货占着位置，得从结构上动手。

把承接能力放在第一步的好处是，后面所有关于量的讨论都落在一个真实的天花板下面。没有这个天花板，谈补多少就只是在谈一个愿望，谈得再细也没有落点，落不到仓里，后面的讨论就全都没有意义。

这一节的落点很简单：算补货量的第一刀不是砍在销量上，而是先量清楚仓库这一头能接住多少。承接量是硬的，需求是软的，硬的先定下来，软的再往里凑，顺序反了就会出问题。

如果是几个站点共用一批货，承接上限还要按站点分开算。各站的仓位情况不一样，有的站刚清完很空，有的站正压着一批慢销货，把总上限平均分下去，往往会分出一个两头都不合适的数。

五个动作走完得到的才是一次该补的量，中间任何一步漏掉，算出来的数都会偏。

补货量怎么折算，才不至于补成滞销

补成滞销这件事，多数不是选品选错了，而是量的口径算歪了。同样一款能卖动的货，补进来一个刚好能在一段合理时间里消化掉的量，它就是周转货；补进来一个要卖半年的量，它就变成了滞销货。

折算的第一步是把时间长度定下来。一次补货要覆盖多长的一段销售时间，这个长度不能凭感觉填，它应该和这款货自己的节奏对上，也就是它从这一次补货到下一次补货之间那段可以卖的时间。

第二步是拿这段长度去乘日均动销。日均动销要用最近一段干净窗口里的数据，把断货的日子和纯做活动的日子都剔掉，剩下的才算这款货在正常状态下真实的销售速度，用它乘出来的数才站得住。

这两步乘出来的，是这一段销售时间里预计会卖掉的件数。它是一个纯粹的需求侧数字，还没有考虑退货、还没有考虑在途、也没有被仓库和资金约束过，是后面所有调整的共同起点。

第三步是补上退货占用的那一块。卖出去之后有一部分会以退货的形式回到仓里，但这部分通常回不到可售状态，或者要等一段时间才能重新归入可售，这段时间里它不产生任何销量。

第四步是把在途的量扣掉。上一批货还在路上，它虽然还没进仓，但迟早会进来参与销售，如果算新量的时候完全不扣，两批货就会在仓里撞在一起，总量超过这一段能消化的规模，直接变成堆积。

第五步才是拿这个净需求去撞仓库和资金这两头上限。撞完取小的那个值，才是这一次真正该补的量。前面四步算出来的是想补多少，这一步定下来的才是能补多少，两者之间往往差着不少。

这里有个常见误区：把上一次卖得好的量直接拿来当这一次的补货量。上一批卖得快，可能是因为当时赶上了一波节点或者一次活动，这次没有同样的条件，照抄那个量就是在赌重复发生。

另一个误区是拿整个类目的平均动销去套自己的爆款。类目平均数是把所有款拉平之后的结果，爆款在里面的拉动被稀释掉了，用它去算爆款的补货量，结果一定偏小，隔几天就又得补一次。

第三个误区是忽略了起订量。很多供应商的报价是跟着批量走的，一千件一个价、三千件另一个价，为了拿低价把量拉到三千件，多出来的那一千件如果这一段卖不掉，省下来的单价根本补不回压货的成本。

判断一个量是不是补成了滞销，有个可以直接用的标准：看这个量按当前动销需要多久才能卖完。如果这个时间明显长于这一段本来的销售时间，而且速度还在往下走，那这个量就已经偏重了。

另一种判断方式是看资金的转动次数。同一笔钱，一年转四轮和一年转两轮，赚到的东西差得很远。补进来的量越大，压住的资金越多，转动的次数就越少，账面上看着单件利润高了，整体反而更慢。

季节性款在这一步要格外小心。季节款的需求集中在很窄的一段窗口里，窗口一过，速度会断崖式下降，这时候按窗口期的高速去算补货量，窗口一关就是一堆卖不动的货，还得找地方放上一整年。

反过来说，常青款在这一步可以稍微放松一点。需求比较平稳的款，稍微补多一点的风险是可控的，因为它不会突然卖不动，多出来的那部分迟早会被消化掉，只是多占了一段资金和一段位置。

折算这件事没有一劳永逸的算法，但有一个原则可以守：宁可把量拆小一点、多补一次，也不要把量一次拉满、赌它一定卖得动。前者的成本是多跑一趟，后者的成本是一整批货压住不动。

对同款货在不同站点的补货，这一步也要分开折算。各站点的动销速度不一样，同一款货在某一站可能需要一次补三千件，在另一站可能只该补三百件，共用一个量就是把两个不同的市场当成一个在算。

这一节要说的是：折算这条路上每一步都要有一份对得上的依据，缺了退货、漏了在途、或者直接抄上一次的量，最后得到的数字都会偏，而偏的代价不是差几件，是整批货的周转状态不一样了。

六个数字一路取小，最后落到哪个值，取决于仓容和资金哪一头先碰到顶。

把单次补货上限算出来，哪些爆款该分两次补

单次补货上限是一个比补货量更前置的数字。它回答的是这一款货，在这一次补货里最多能补多少，超过了这个数就会碰到天花板，无论销量需求有多大，都得在这里停下来做取舍。

这个上限由两头夹出来。一头是仓库能接住多少，一头是手上的资金能压住多久。两头都算完之后，取其中更紧的那一个，就是这一次的单次补货上限。多数时候两者差不多，旺季时资金那头更紧。

资金能压住多少，算法并不复杂。这批货的成本乘上补货数量，加上运费和清关的费用，得到的是这一批货要占用的现金规模，再和这段时间里能动用的现金池对一次，就得到了资金这一头的上限。

对爆款来说，这个上限几乎总是先撞到的。爆款的动销速度很快，按需求算出来的量往往很大，但仓库的位置和手上的现金不会因为这款卖得快就自动变多，所以爆款反而是最常被上限卡住的那一类。

被卡住之后的第一个选择是把一批拆成两批。第一批先补到上限，卖到一定程度再补第二批。这么做的代价是多跑一趟、多付一次运费，好处是压住的资金少了一半，周转的次数上去了。

第二个选择是先补一部分，同时把仓里卖得慢的货清掉，腾出位置再把剩下的量补进来。这条路适合仓里确实压着一批慢销货的情况，清掉的货还能回一部分现金，等于两头都松了一下。

第三个选择是只在最紧的那个站点补满，其余站点先按小量维持。爆款在不同站点的速度往往不一样，集中火力在最能卖的那一站，比把有限的量平均分到每一站，整体的周转效率要高一些。

判断一款爆款该不该分两次补，有个直接的算法：把需求量除以单次补货上限，看商是几。如果超过了一点五倍，说明一刀补足会明显撞天花板，分两次的收益就很清楚；如果只超过一点点，一次补完更省事。

还要看这款爆款还能火多久。如果这款货正在强劲上升、看起来还有很长一段热度，分两次补是合理的，因为第二批很快就能卖动；如果热度已经在回落，分两次补反而会让第二批到货的时候正好赶上没人买。

分两次补的两次之间，量的分配也有讲究。不是简单的对半分，通常第一批要稍微多一些，比如六四开。因为第一批到货之后销售已经启动，第二批是在销售过程中接上的，节奏更顺一些。

两次之间的量怎么分，还要看供应商那一头。如果一次下单的量掉到起订量以下，单价会明显往上抬，这时候可以把两次合并成一笔下单、约定分批交货，既拿到批量价，又不用一次占满仓。

有一种情况不适合分两次补，就是这款货的销售窗口很短。比如只在某个节点之前卖得动，第二批到货的时间只要晚了几天就等于白补，这时候宁可撞一次上限，把整批货一次压进来。

同一个类目里几款货的动销变化要放在一起看才有意义，谁在往上走、谁在往下掉，对照一眼就有数。连续记上半个月，一款爆款是在稳步抬升还是已经见顶，方向大致看得出来，拆不拆两批也就有了依据。

分两次补还有一个隐性好处：它会逼着你在这中间的这段时间里回看一次数据。第一批卖得比预期快还是慢，第二次补的时候就能立刻调整，而不是等到整批货卖完才发现判断偏了。

所以上限这个数字要算，但不能把它当成一道不能碰的墙。它的作用是把决策拆成两段，让你在一段更短的时间之后有机会重新判断一次，而不是把一整轮的判断一次性赌在一个数字上。

这一节的结论是：单次补货上限由仓容和资金两头夹出来，取更紧的那一头。需求超过上限的爆款，先看它还能火多久，再看仓里有没有可以清掉的慢销货，再决定是一批压进来还是拆成两批接上。

补货这段里最容易被算漏的，是退货那一部分

算补货量的时候，几乎所有人都会记住销量、记住在途、记住库存，唯独会漏掉退货这一头。退货看起来是卖出之后才发生的事，和补货不搭边，实际上它占用的仓容和资金都是实打实的一笔。

退货的规模因类目而异。有些类目退货比例很低，漏掉它对结果影响不大；有些类目退货比例很高，比如服饰、鞋类、以及尺寸规格说不清的品类，漏掉这一块会让算出来的补货量明显偏小，越补越缺。

退货占用的第一层是仓容。退回来的货要先经过检查、判定、分拣，才能决定是重新入库还是报废，这段时间里它占着位置但不产生销售，等于把承接上限悄悄吃掉了一块，算的时候必须留出来。

退货占用的第二层是时间。从买家发起退货到货回到可售状态，中间通常要经过物流回程、平台处理、仓库判定、重新归入可售几个环节，这段时间少则几天、多则一周以上，等于有效销售时间被缩短了一段。

这两层叠在一起，结果就是同一批补进来的量，实际能卖出去的比账面上算的要少。所以折算补货量的时候，应该按一个比实际动销略高的需求去补，多出来的那一块正好覆盖退货的消耗。

多补多少，取决于退货比例。可以拿最近一段时间的退货件数除以同期卖出件数，得到一个比例，再用这个比例去上调需求。比例不用算得很精确，能反映最近的量级就够用了，关键是不能当它不存在。

还有一类退货要紧盯，就是退回之后不能再卖的。破损的、包装破损的、被用过的，这类货回仓之后只能报废或者低价处理，它既吃掉了货本身，也吃掉了这一批补货里的一个销售名额，损失是双份的。

退货比例在有些时候会自己抬起来。大促之后的退货通常比平时集中，物流高峰期间配送延误也会带来一批因为等不及而发起的退货，这两个时间段算补货量的时候，上调的幅度要跟着放大一些。

不同站点的退货比例差别也很大。买家的习惯、平台规则、物流时效都会影响退货率，拿一个全站统一的退货比例去套所有站点，会出现在某一站补多了、在另一站又补少了的局面。

退货率还会跟着尺码和规格走。同一个款的不同规格之间，退货比例的差距可能相当明显，算补货量的时候如果按款算一个平均数，那些退货率高的规格还是会被补得偏少，一直被投诉缺货。

所以更细的做法是按规格拆开算，尤其是规格之间退货比例差得多的款。拆开算的量会变得碎一些，但每一块的准确性上去了，整体算下来的缺货次数会明显减少，积压也不会因此变多。

退货的处理速度也是一个变量。退回来的货如果堆在待处理区好几天没人判定，等于白白占着位置，这部分时间成本最后会以补货量算不准的形式体现出来，看起来像是需求估错了，实际是流程慢了。

要控制这一块的影响，可以做一件事：把退货的判定和归位定成一个固定的动作，收到的当天就处理掉。这样退货从回仓到重新可售的时间被压到最短，占用的仓容也最短暂，补货量算起来就干净多了。

对退货这一块，还有一个常见的连锁反应值得提一句。退货多了会把这款货在买家眼里的实际表现拉低，表现变差之后自然流量往往跟着走低，销量下滑之后又会让人误判成这款货不行了，其实是处理环节的问题。

各站点的动销按日更新到前一日，这一点在知虾的多站点数据里是能对上的，把销售数字和自己后台的退货记录放在一起看，退货吃掉了多少有效销量就看得出来，需不需要在补货量上再加一层，也就有了自己的依据。

这一节的落点在于：退货不是补货之后再考虑的事，它从折算的第一步就该进入算式。漏掉它，补进来的量会一直偏小，缺货会反复出现，而每次缺货的损失都会记在别的原因头上。

补货量和补货间隔不能同时压到最短，先保住哪一头

补货这件事上其实有两个可以拧的旋钮，一个是隔多久补一次，一个是一次补多少。很多人的直觉是把两个旋钮同时往紧里拧，补得勤一点、每一批补得少一点，这样仓里的货永远新鲜，也不压钱。

这个直觉在纸面上是成立的，落到实际就会撞墙。补得勤意味着下单的次数多，而下单本身是有成本的：沟通成本、运费、起订量带来的单价变化、收货入库的人力，这些成本都是跟着次数往上走的。

补得少意味着单次的量小，而单次的量小到一定程度，供应商那边的单价会难看，有的工厂干脆不接受太小的单，或者把小单排到后面生产，到货时间被拉长，原本想省下的又还回去了。

所以两个旋钮不可能同时拧到最紧，必须在其中一头留出余量。留哪一头，取决于这款货当前的处境，以及店铺手上更缺的是什么，是现金还是仓库位置，还是供应商那边的价格条件。

如果现金紧张，应该保的是间隔那一头，把量拆小一点、补得勤一点。让货压在仓里的时间短，资金回来的速度快，代价是多付一些运费和操作成本，这些成本比资金被压住的代价通常要小。

如果仓库位置紧张、或者供应商的小单单价很难看，应该保的是量那一头，把量补足、间隔放宽一些。让每一次下单都拿到一个像样的价格和位置，代价是仓里同时压着的货多了，占用的资金也跟着变多。

判断该保哪一头，有一个很直接的看法：看这两头里，哪一头是花钱能立刻解决的，哪一头是不能。仓库位置紧张通常花钱能租到临时的地方，资金紧张却很难临时凑出来，所以资金这一头更该被保住。

还有一层是货本身的性质。体积大、占位置的货，多补一次的成本很高，因为多占的位置是实实在在的；体积小、可以堆叠的货，多补一次的代价主要落在资金上，仓库这一头压力小。两者的取舍方向不同。

反过来看，如果这两头都不紧，那也不必刻意把两个旋钮都拧到最紧。留一点余量给波动，比如某一天卖得特别快、或者某一批货到得晚了，有这点余量在，节奏就不会被打断，也不会连着出错。

这里要说清一个容易混的地方：量的调整和节奏的调整，改的是两件不同的事。量变小了，不代表补货的节奏就该跟着变快，节奏该由这款货自己的销售速度决定，不该被一次量的调整带着走。

实际操作里，一次只动一个旋钮会更容易看出效果。先把量调小，跑两轮看看资金是不是松了、缺货是不是变多了，再决定要不要动节奏；两个一起动，出了问题很难判断是哪一个引起的。

有一种情形是可以同时往紧里走的，就是这款货正在退出、库存需要收口的时候。这时候补得少、补得稀，两头一起收，目标和平时正好相反，所以做法也可以不同。但这属于处理尾货，不是常态下的节奏设计。

大促前夕又是一个例外。大促期间快递和仓位的成本都会往上走，这时候把量补足、少跑几趟，往往比补得勤更划算，因为高峰期每一次操作的成本都比平时高，减少次数本身就省下了不少。

一款货相关词的搜索量起伏，在知虾的关键词分析里是摆着的，它和这款货后面一段的动销走向多数时候同向。判断这一次该补多少量之前，先看一眼这个走向，它比仓里已经发生的数字要早一些，用在量的判断上刚好合适。

所以两头的取舍并不需要一次做对。可以先按当前的资金和仓位情况定一个方向，跑两三轮，看看哪一头先出现不适，再往另一边挪一点，用几轮的时间把平衡点找出来，比一次拍准更可靠。

这一节要说的其实只有一句：补得勤和补得足是两条互相牵着的手，往一头使劲另一头就会松。先想清楚这一次更缺什么，再去动对应那一个旋钮，两件都缺的时候，优先保资金那一头。

三个条件里缺一个，硬补成一批就是在拿下一轮的空间换这一轮的痛快。

什么情况下，补货该由一批改成两批

把一次补货拆成两批，并不是补货的节奏变快了，而是把同一个量分两次投进去。这个动作有它明确的适用条件，条件不对的时候硬拆开反而更麻烦，所以先把什么情况该拆说清楚。

第一种情况是需求量明显超过单次补货上限。这是最直接的一种，需求和承接上限之间的差距太大，一次吃不下，那就只能分成两次，第一批先到，卖出一部分之后再补第二批，中间留一段消化时间。

第二种情况是这款货的销售速度还在往上走，方向明确。速度在涨意味着第二批到货的时候需求比现在更大，先把量补小一点，等速度落定之后再补第二批，可以避免第一批就按最高速度估算，结果高估了整段的量。

第三种情况是手上有别的款需要同一笔现金，而这款货对速度的敏感度没那么高。这种时候把这款的量压一压，腾出的现金给那款更急的货用，等那款周转起来之后再回头补这一款，整体的资金效率更高。

第四种情况是这款货即将进入一段可以预见的低谷，比如当地的节庆结束、或者季节转换的前后。低谷期的动销会明显走低，第一批少补一点，等低谷过去再看要不要补第二批，比一次压满更稳。

第五种情况是这款货的动销数据本身还不够稳，比如刚起量没多久。数据少的时候判断误差大，一批补足的风险是把误差放大成一整批货，拆成两批等于给自己留了一次修正的机会，第二批可以按新数据调整。

反过来，有几种情况不该拆。一种是对接的供应商小单单价很难看，拆开之后两笔小单加起来的总成本比一笔大单高出一截，这时候宁可一次补足，把量压住一点，也不要为了拆而拆。

另一种是这款货的销售窗口很短。窗口短意味着第二批到货的时间点容错很小，晚几天就等于白补，这种情况下拆开的风险比压货更大，还是应该一次补齐，哪怕承受一段时间的库存偏重。

还有一种是仓里本来就很空、资金也比较宽裕。两头的约束都松的时候，拆开只是想给自己多一次操作，并没有换来实质的余地，反而多出一趟运费和一次收货的动作，整体上不划算。

拆两批的时候，中间那一段时间怎么用也是有讲究的。它不是一个空档，而是一个观察点：第一批到货之后的实际动销，比之前的估算更可信，第二批的量就该按这个新数据来定，而不是照原计划执行。

两批之间的量怎么分，可以先按六四开试。第一批占六成，第二批占四成，这个比例适合多数情况。如果第一批到货之后发现卖得比预估快，第二批就往上调；发现卖得慢，第二批就往下调，甚至延后。

如果和供应商是长期合作，还可以问一下能不能一笔下单、分批交货。这么做的效果和拆两批接近，但下单的量凑够了起订量，单价那头的损失被避免掉了，是比较省成本的一种拆法，值得提前沟通。

拆两批还有一个附带的好处，是能把仓容的峰值压下来。两批货不同时进仓，仓库的最大占用就只有一批的量，原本不够用的仓位可能就够用了，这相当于用时间换到了空间，比临时找地方要省心得多。

但它也有一个附带成本要说清楚：两批货到仓的时间不同，货架上的货龄就变得不一样了，管理上要能分清哪一批是哪一批进的，否则先进先出这件事就执行不了，时间一长又会冒出陈货来。

所以拆不拆这件事，最后要落到一个简单的比较上：拆开之后多出来的运费、多出来的一次收货动作、以及货龄管理上的麻烦，和一次补足带来的压货风险比，哪个更划算。这个答案因款而异，没有统一的说法。

这一节要说的是：拆成两批是应对上限、应对不确定、应对资金冲突的一种手段，它有明确的适用情形，也有明确的不适用情形。判断的依据始终是这两头约束的松紧，以及这款货接下来一段时间的速度走向。

两条线不会同时归零，先归零的那一条决定这一次能补多少，另一条只是提前提醒。

这一篇只谈补货周期的量

这一篇要回答的四个问题到这里都有答案了：一次补多少量、按什么口径折算、上限被什么框住，以及什么时候该把一个量拆成两批投进去。四个问题合起来，构成了补货周期里力度这一层的全部内容。

有几件事这一篇不回答，先讲清楚免得误会。这一轮具体该补多少件、该压多少货款进去，属于投入力度那一层的问题，另一个篇目专门去谈；这一篇不越那条线，也不会顺手带一句，免得把两层判断搅在一起，最后哪一层都说不清。

这一轮的货到齐、卖完之后，怎么把这一轮的结论交给下一轮、下一轮从哪个动作接上，属于循环衔接那一层，同样留给另一篇。本篇提到它的地方只是为了说明量的判断和它相邻，不说它该怎么组织，也不给衔接的做法。

本篇反复强调的第一件事是顺序：先量清楚仓库这一头能接住多少，再去算需求有多少。承接量是硬约束，需求是可以被拆、被延后的，先把硬的那一头定下来再往里凑软的，算出来的量才有地方落下去。

第二件事是折算的完整链路：一段销售时间乘日均动销，加上退货占用的那一块，扣掉还在路上的那一部分，再和仓容、资金两头上限取小。任何一步漏掉，得到的数字都会偏，偏的方向还各不相同。

第三件事是退货这一块不能省。它同时占位置、占时间，还会拉长这批货从进仓到可售的周期，漏掉它，补进来的量就会一直偏小，缺货会以看起来跟量无关的形式反复出现，很难找到真正的原因。

第四件事是两个旋钮不能同时拧到底。补得勤和补得足互相牵着，现金紧张的时候保节奏那一头，仓库和单价条件紧张的时候保量那一头，两头都紧的时候优先保资金，因为资金比仓位更难临时凑出来。

第五件事是拆两批有它的适用条件。需求超过上限、速度还在往上走、现金要留给更急的款、这款货即将进入低谷、或者数据本身还不够稳，这几种情况适合拆；小单单价难看的、窗口很短的，不适合拆。

要说明的是，这一层里所有的数字都有一个共同特点：它们都是在一段时间里成立，而不是一直成立。动销速度会变、退货比例会变、仓库的空位会变、手上的现金也会变，所以算出来的量要定期重来一次。

重算的时候不用推翻全部。把变化了的那几个输入换掉，重新走一遍折五步，得到新的量就可以了。如果发现每一次重算出来的量都在往同一个方向走，那说明这款货的状态在持续变化，值得单独盯一盯。

这一层里要用到的东西也很简单。把单件占位、日均动销、退货比例、在途件数、可用现金抄在一行里，每一次补货的时候更新一遍，量的判断就有了可复现的依据，不用每一轮都从头凭感觉估。

把成本、运费和平台费用一起算进去，知虾的定价计算能得出一段参考的价格区间，把自己这一批的实际成本放在一起看，这一次补的量是不是真的赚得回来，心里大致就有数了，不必等卖完才知道。

最后要提醒的是，量这个数字的准确程度，不太可能做到每次都刚好。补货这件事本身就有不确定性，把目标定成不压货、不断货这两件事同时成立，比追求某一个精确的件数要现实得多，也更容易长期维持。

到这里，补货周期里一次补多少量这一层就说清楚了，能带走的是一条折算链路和一个取舍原则。至于补货从哪天起算、下一轮从哪里接上，是另外两条轴线上的问题，需要另外的篇目去谈。

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