商品数据分析

本文目录

1. 产品数据分析要关注哪些维度或指标
2. 天猫商品数据怎么分析
3. 产品运营数据分析
4. 生意参谋里的产品数据分析怎么做
5. 怎么分析直播间商品数据好坏

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stockkeepingunit,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。

天猫商品数据怎么分析

可以采取以下步骤：

确定目标：首先，要明确数据分析的目标。例如，了解商品的销量情况、价格设置、促销策略等。

收集数据：通过天猫平台或者其他数据工具收集所需的数据。例如，可以通过天猫的生意参谋等工具收集商品的销售数据、流量数据、客户评价等。

数据清洗：对收集到的数据进行清洗，去除异常值和重复值，确保数据准确可靠。

数据分析：根据确定的目标，对收集到的数据进行深入分析。例如，可以分析商品的销量趋势、价格与销量的关系、促销活动对销售的影响等。

结果呈现：将分析结果以图表或报告的形式呈现，以便更好地理解和解释结果。

制定策略：根据分析结果，制定相应的策略。例如，如果发现某款商品的销量不佳，可以调整价格或者增加促销活动来提高销量。

执行和调整：执行制定的策略，并根据实际情况进行不断调整和优化。

需要注意的是，天猫商品数据分析是一个持续的过程，需要不断地收集和分析数据，并根据市场变化和消费者需求进行调整和优化。

产品运营数据分析

答：产品运营数据分析方式如下：一、明确数据来源首先,我们需要明确产品的数据来源。这些数据可能来自用户调研、用户反馈、网站分析工具、日志文件等。在收集数据时,我们需要确保数据的准确性、可靠性和可访问性。

二、采用合适的数据分析方法在进行数据分析时,我们需要采用合适的方法。例如,我们可以使用漏斗分析来了解用户转化路径,使用热力图来分析用户对页面的关注点,使用留存分析来了解用户留存情况等。此外,我们还需要对数据进行清洗、整理和归纳,以便更好地进行数据分析。

生意参谋里的产品数据分析怎么做

产品数据分析可以通过收集、整理和分析产品相关的数据，从而帮助企业了解产品的市场表现、用户需求和竞争情况。具体的步骤包括：确定指标和数据源、清洗数据、建立模型和分析数据、得出结论和提出建议。在生意参谋中，可以通过平台提供的数据分析功能，快速获取产品销售、关键词排名、评价情况等数据，进行深度分析并进行有针对性的优化。

怎么分析直播间商品数据好坏

观察商品销售额：商品销售额是衡量商品是否受欢迎的关键指标，销售额高意味着商品受到消费者欢迎，销售额低意味着商品不受欢迎。

关注客单价：客单价是平均每笔订单的金额，客单价高意味着商品单价高，消费者购买意愿强；客单价低意味着商品单价低，消费者购买意愿弱。

计算转化率：转化率是访客购买商品的比例，转化率高意味着商品质量好，消费者满意度高；转化率低意味着商品质量差，消费者满意度低。分析商品评论：商品评论是消费者对商品的直接反馈，正面的评论越多，意味着商品质量越好，消费者满意度越高；负面的评论越多，意味着商品质量越差，消费者满意度越低。

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