長尾商品：需求非常不頻繁，需求變動也很大的產品
對于過去12個月有需求的備件，可以分為三大類
? 需求頻繁，而且穩定（短尾）：4%的備件屬于此類
? 需求頻繁，但很不穩定（中尾）：20%左右的備件屬于此類
? 需求非常不頻繁，需求變動也很大（長尾）：這是主流，約76%的備件屬于此類。


長尾商品的處理方法：需要參考產品的價格，且可用泊松分布區模擬需求。
對于需求很小的SKU，如一年只賣3,4次，不符合正態分布規律的數據，可以通過設計泊松分布來模擬需求，根據需求預測設定庫存水位，對應的就得到這個產品的有貨率。所有產品加在一起，就得到整體有貨率和庫存投資，然后調整來盡量提高整體有貨率，但降低總的庫存投資，即便宜的多備些，有貨率更高；昂貴的少備些，有貨率相對低一些。

“長尾”需求的庫存計劃，需要兼顧服務水平和庫存周轉率

找到更合適的概率分布，比如泊松分布，來模擬“長尾”需求并計算庫存水位

采用簡單法則，比如成本，生命周期，需求頻率等，幫助決定備什么，不備什么

“長尾”需求用泊松分布模擬更準確，因為長尾商品需求不連續，離散度高比較符合泊松分布的特征。
泊松分布的三個條件：

平均值：單位時間里事件發生的平均數已知

隨機性：沒法預測具體什么時候發生

獨立性：這個事件發生并不意味著下個事件會發生，或者不發生
數理統計上，只需要知道一個參數（平均數），就能描述泊松分布，即分析在未來某個時段內，某件事發生多少次概率有多少；比如補貨周期內，產生特定需求量概率有多大，需要被多少庫存來應對。
Ex：
假設某電商某個產品過去12個月中，有5個月每月賣掉1個，兩個月分別賣掉2個和5個，其余月份沒有任何需求，用泊松分布計算這個產品的庫存水位

Ans：假設產品的補貨周期是8個星期，那補貨周期內的平均需求是1.85（過去12個月的平均需求是0.23個/周，乘以補貨周期8周），這里計算出的平均需求就是泊松分布唯一需要的參數：平均值，代入泊松分布后，可得到再訂貨點和有貨率的曲線

注意：平均值越大，泊松分布就越接近于正態分布；當平均值大于等于20時，泊松分布就成了正態分布。

因此，相對而言，當需求相對較頻繁時，比如補貨周期內平均需求在5以上時，正態分布一般更可能適用；當低于5時，泊松分布一般更合適。之所以用“可能”，“一般”，是因為除了正態分布和泊松分布，還可以有很多別的概率分布去擬合或許更合適。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的长尾商品定义与处理方法的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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