如何进行商品分析

1. 如何进行商品分析

1、直接数据的分析

对直接数据进行分析，在现阶段的零售也已经非常普通了，从中很容易找出数据分析的结果进而调整策略，譬如销售周期分析，如何来分析周转天数，也就是说，周转天数高和低哪个好？最合理的周转天数是多少？从商品库存周转率（次数）和周转天数两个效率指标中，可显示商品的“新鲜”程度。

商品周转率高（周转天数短）的好处是：每件商品的固定费用（成本）降低，相对降低有损坏和失窃引起的亏损；能提供新鲜的商品，能有弹性的进货，应变自如，能以少量的投资得到丰富的回报，减少存货中不良货品的机会。

商品周转率过高（天数太短）带来的危机是：容易出现断货 ，陈列不够丰满，进货次数增加使得进货程序和费用相应增加；进货次数增加也使运送费用相应增加。



2、间接数据的组合分析

间接数据的组合分析就是将直接数据分析中得到的分析结构进行有效的组合和数据关联，并且在统一的数据模型数据模型下进行钻取以及进行关联交叉分析，逐渐发现并缩小分析的范围。在间接数据的分析中常用到的是销售综合分析，库存分布分析、商品结构分析、商品毛利带分布分析、商品价格带分布分析、商品畅滞销分析等，在这些分析中我们可以互相交叉进行组合分析。

1）销售综合分析

销售综合分析的分析指标是销售额、毛利额、毛利率、库销比、售罄率；分析条件是时间段（任意时间段、自然时间段）、经营方式；分析层次是总部-门店-大类-款式-价位带-单品。

2）关联分析（同比/环比分析）

将上一级分析的报表条件传递给同比分析，用同比分析的结构来检验我们对毛利调整策略的结果，看一下数据变化趋势，以便进行下一阶段的商品调整。

通过对上面的销售综合分析报表和关联分析，层层数据钻取后，对毛利的偏差已经可以精确的定位问题的所在，并通过数据分析来制定策略的调整。同时还可以将更多的报表进行传递展现，一层一层地深入，建立企业的经营数据模型，用比较分析法找出差异，做到数字化的运营管理，提升企业的竞争力。

3）顾客数与客单价

有效提升销售额的两个途径是：提高实现消费的顾客人数、提高每位顾客购买的金额数。有效顾客（即实现消费的顾客）数高，说明你的商品、价格和服务能吸引、满足消费者的需求，客单价高，说明你的商品宽度能满足消费者的一站式购物心理、商品陈列的相关性和连贯性能不断地激发消费者的购买欲望。

2. 如何进行商品分析

亲[微笑]您好，很高兴为您解答，如何进行商品分析：一、商品分析，在分析啥？商品分析，指的是分析在售商品的进货、销售、存货情况。大部分企业都是靠销售商品赚取利润，因此要及时掌握：有多少商品在售一定时间内，能卖出多少仓库里，还剩多少掌握情况以后，就能进一步决定：卖得好的话，要不要进货卖得差的话，要不要清货这一批卖完了，还要不要进下一批【摘要】
如何进行商品分析【提问】
亲[微笑]您好，很高兴为您解答，如何进行商品分析：一、商品分析，在分析啥？商品分析，指的是分析在售商品的进货、销售、存货情况。大部分企业都是靠销售商品赚取利润，因此要及时掌握：有多少商品在售一定时间内，能卖出多少仓库里，还剩多少掌握情况以后，就能进一步决定：卖得好的话，要不要进货卖得差的话，要不要清货这一批卖完了，还要不要进下一批【回答】
二、商品分析基本逻辑对单件商品而言，最主要的指标就是：销量：最近1周/1个月销售件数库存：当前库存商品件数周转时间：预计库存还能用多久？进货时间：预计进货需要多久？【回答】
三、商品销量的波动商品销量有三种典型正常波动1、生命周期波动。常见于科技产品（手机、电脑）、时尚产品（服装、装饰），从商品上市，到商品退市，有明显的波动。2、季节性波动。很多商品有季节性，比如冷饮、雪糕、电扇夏天卖得好，涮肉、手套、暖宝宝冬天卖得好。这样随着时间变化，有明显差异。【回答】
这些波动都是正常的，还有不正常的，比如：因为天气异常，没客人到店因为天气太冷，夏季产品比预计的差上市前以为很畅销的新品，上市后无人问津以上所有问题，都会导致商品销售数据波动巨大。销售数据波动巨大，自然会导致库存积压，周转减慢，进一步影响到后边的清仓、补货节奏。这时候就得关注商品库存。【回答】
四、商品库存分析商品库存，主要关注：是否会因为长期保存而导致损失。比如生鲜产品：放久了不新鲜，卖不上价（跌价损失）。放久会腐烂，彻底不能卖了（超龄损失）。电子产品、汽车、时尚产品也类似，上市的时候，功能新颖，设计独特，能卖上好价钱。但时间久了，对手也出了同样产品，就会跌价。等这个设计、功能已经成土老帽了，就彻底卖不出去了。【回答】
五、商品分析的难点综合来看，商品分析难点，不是计算过去销量，而是预测未来走势。且影响商品销量的因素，总是相互叠加的，想计算清楚会很麻烦，甚至成为一个玄学问题（到底能卖多久！！！）。对于入门级小伙伴，能做到下面几点就已经合格了：做出商品进、销、存报表识别商品各种正常走势做出商品库存、库龄、市场价报表如果真要做预测，就基于大的商品生命周期/自然周期+最近2周的销量，拍脑袋拍一个下周的量出来吧。【回答】

3. 产品数据分析要关注哪些维度或指标

(一)、销售数据之维度
1、商品
商品是零售分析的最细维度之一，大部分的指标都依附商品来做明细的记录，同时很多维度也是通过商品进行交叉分析。
2、客户
客户是销售对象，包括会员。客户所在地和区域有关联。
3、区域
区域是地理位置。从全球视角看：洲---国家---区；从国家视角看：区——省/市——县/ 区—镇/乡/村，一般按正式行政单位划分。
4、时间
时间是进行数据分析非常重要的维度，分析的角度有公历角度和农历角度。其中， 公历角度：年——季度——月——日——时段（每2小时为一个段）；星期、公历节假日。农历角度：年——节气——日——时刻；农历节假日。
(二)、销售数据之指标
1、销售数量
客户消费的商品的数量。
2、含税销售额
客户购买商品所支付的金额。
3、毛利
毛利=实际销售额－成本。
4、净利
净利=去税销售额－去税成本。
5、毛利率
销售毛利率是毛利占销售收入的百分比，也简称为毛利率，其中毛利是销售收入与销售成本的差。
毛利率=（毛利/实际销售额）×100%。
6、周转率
周转率和统计的时间段有关。周转率=（销售吊牌额/库存金额）×100%。
7、促销次数
促销次数有宏观概念上的，也有微观概念上的。宏观上，是指一个销售单位中一段 时间内发动促销的次数，或某个供应商的商品在一段时间内参与促销的次数；微观层面上，是表示一个单品在一段时间内参与促销的次数。
8、交易次数
客户在POS 点上支付一笔交易记录作为一次交易。
9、客单价
客户在一次交易中支付的金额总和称为客单价。
客单价=销售额/交易次数。
10、周转天数
周转天数=库存金额/销售吊牌额。周转天数越长，表示经营效率越低或存货管理越差；周转天数越短，表示经营效率越高或存货管理。
11、退货率
退货率=退货金额/进货金额（一段时间）；用于描述经营效率或存货管理情况的指标，与时间有关。
12、售罄率
售罄率=销售数量/进货数量。
13、库销比
库销比=期末库存金额/（本期销售牌价额/销售天数*30）
（只有在单款SKU 计算中可用数量替代金额。）
14、连带率
连带率=销售件数/交易次数。
15、平均单价
平均单价=销售金额/销售件数。
16、平均折扣
平均折扣=销售金额/销售吊牌额
17、SKU（深度与宽度）
英文全称为 stock keeping unit, 简称SKU，定义为保存库存控制的最小可用单位，例如纺织品中一个SKU 通常表示一个规格，颜色，款式），即货号，例：AMF80570-1。
18、期货
所谓期货，一般指期货合约，就是指由期货交易所统一制定的、规定在将来 某一特定的时间和地点交割一定数量标的物的标准化合约 。服装行业上具体指订货会上所订购且分期交付的货品。
19、坪效
就是指终端卖场1平米的效率，一般是作为评估卖场实力的一个重要标准。
坪效=销售金额/门店营业面积（不包含仓库面积）。
20、促销商品
指促销活动期间指定的商品，其价格低于市场同类的商品。包括DM 商品，开店促销，普通促销货（特价），不包含正常降价。
(三)、销售数据之分析方法
1、直接数据的分析。
2、间接数据的组合分析。