商品数据分析

商品数据分析就这样开始遗忘，其实也没有什么艰难，就让潮汐洗涤往事，就让年轮画成句号，就让记忆，此地深埋。2.喜欢一个人，是不会由痛苦的。爱一个人，也许哟绵长的痛苦，担他给我的快乐，也是世上大自然能给我们许多启示：滴水可以穿石，是在告诉我们做事应持之以恒；大地能载万物，是在告诉我们求学要广读博览；青松不惧风雪，是在告诉我们做人要坚毅刚强；成熟的稻穗低着头，那是在启示我们要谦虚；一群蚂蚁抬走骨头，那是在启示我们要齐心协力。把你的脸拿到阳光下晒一晒，一脸阳光：把你的烦恼在洗衣机里洗一洗，轻松逍遥；把你的心情在春风里飘一飘，自在如意。毕业啦，要工作了，愿你轻松求职，胜券在握。我们可以在大森林的上空盘旋，从那里看看宫殿，看看这块我们所出生和父亲所居住的地方，看看教堂的塔楼。这教堂里埋葬着我们的母亲。在这儿，树木和灌木林就好像是我们的亲戚；在这儿，野马像我们儿时常见的一样，在原野上奔跑；在这儿，烧炭人唱着古老的歌曲，我们儿时曾伴着它的调子跳舞；这儿是我们的祖国：有一种力量把我们吸引到这儿来；在这儿我们找到了你，亲爱的小妹妹！我们还能在这儿居留两天，以后就得横飞过海，到那个美丽的国度里去，可是那可不是我们的祖国。有什么办法把你带去呢？我们既没有大船，更没有小船。"时间是我的财产，我的田亩是时间。____歌德商品数据分析商品数据分析就这样开始遗忘，其实也没有什么艰难，就让潮汐洗涤往事，就让年轮画成句号，就让记忆，此地深埋。2.喜欢一个人，是不会由痛苦的。爱一个人，也许哟绵长的痛苦，担他给我的快乐，也是世上大自然能给我们许多启示：滴水可以穿石，是在告诉我们做事应持之以恒；大地能载万物，是在告诉我们求学要广读博览；青松不惧风雪，是在告诉我们做人要坚毅刚强；成熟的稻穗低着头，那是在启示我们要谦虚；一群蚂蚁抬走骨头，那是在启示我们要齐心协力。把你的脸拿到阳光下晒一晒，一脸阳光：把你的烦恼在洗衣机里洗一洗，轻松逍遥；把你的心情在春风里飘一飘，自在如意。毕业啦，要工作了，愿你轻松求职，胜券在握。我们可以在大森林的上空盘旋，从那里看看宫殿，看看这块我们所出生和父亲所居住的地方，看看教堂的塔楼。这教堂里埋葬着我们的母亲。在这儿，树木和灌木林就好像是我们的亲戚；在这儿，野马像我们儿时常见的一样，在原野上奔跑；在这儿，烧炭人唱着古老的歌曲，我们儿时曾伴着它的调子跳舞；这儿是我们的祖国：有一种力量把我们吸引到这儿来；在这儿我们找到了你，亲爱的小妹妹！我们还能在这儿居留两天，以后就得横飞过海，到那个美丽的国度里去，可是那可不是我们的祖国。有什么办法把你带去呢？我们既没有大船，更没有小船。"时间是我的财产，我的田亩是时间。____歌德商品分析的主要数据来自销售数据和商品基础数据，从而产生以分析结构为主线的分析思路。主要分析数据有商品的类别结构、品牌结构、价格结构、毛利结构、结算方式结构、产地结构等，从而产生商品广度、商品深度、商品淘汰率、商品引进率、商品置换率、重点商品、畅销商品、滞销商品、季节商品等多种指标。通过对这些指标的分析来指导企业商品结构的调整，加强所营商品的竞争能力和合理配置。商品分析模型商品数据分析对企业信息化越来越重要。业务系统给我们提供了大量的数据，但如何利用这些数据进行分析，并得到有价值的结果来指导企业的经营活动，是摆在所有企业面前的、需要不断探索的课题。商品分析也就是依据业务系统提供的数据进行相关的项目分析进而产生有价值的结果来指导企业经营活动的工作。首先需要确定零售企业在销售数据分析过程中适用的维度、指标和分析方法，在日常商品分析当中，需要做的就是将三者关联起来构造一个分析模型，依据分析模型得到有价值的结果。要建立一个分析模型，有三个构成因素，即：维度、指标和分析方法。维度指明了我们要从什么样的角度进行分析，也就是分析哪方面的内容，比如商品、客户等。指标指明了我们对于这个维度所要进行分析的点，比如数量、周转率、连带率、售罄率、毛利率等。分析方法指明了我们用什么样的方法去分析处理这个维度的指标。（一）销售数据之维度1、商品2、客户3、区域4、时间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。客户是销售对象，包括会员。客户所在地和区域有关联。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。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越好。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

1、销售状况分析：主要分析本月销售情况、本月销售指标完成情况、与去年同期对比情况。通过这组数据的分析可以知道同比销售趋势、实际销售与计划的差距。

2、销售毛利分析：主要分析本月毛利率、毛利额情况，与去年同期对比情况。通过这组数据的分析可以知道同比毛利状况，以及是否在商品毛利方面存在不足。

3、营运可控费用分析：主要是本月各项费用明细分析、与去年同期对比情况，有无节约控制成本费用。这里的各项费用是指：员工成本、能耗、物料及办公用品费用、维修费用、存货损耗、日常营运费用（包括电话费、交通费、垃圾费等），通过这组数据的分析可以清楚的知道门店营运可控费用的列支，是否有同比异常的费用发生、有无可以节约的费用空间。4、坪效：主要是本月坪效情况、与去年同期对比。“日均坪效”是指“日均单位面积销售额”，即：日均销售金额/门店营业面积5、人均劳效（人效）：主要是本月人均劳效情况、与去年同期对比。“本月人均劳效”计算方法：本月销售金额/本月总营业人数。6、盘点损耗率分析：主要是门店盘点结果简要分析，通过分析及时发现门店在商品进、销、存各个环节存在的问题。7、门店商品库存分析：主要是本月平均商品库存、库存结构、库龄情况、周转天数，与去年同期对比分析。通过该组数据的分析可以看出门店库存是否出现异常，特别是否存在库存积压现象8、特价商品业绩评估：主要是特价商品品种数执行情况，特价商品销售情况、占比情况及与前期销售对比情况分析。“特价商品与前期销售对比分析”即将本档期特价商品的销售情况与特价执行前相同天数的销售情况进行对比分析，通过以上这组数据的分析可以看出门店特价产生的效果以及门店在特价商品经营中存在的问题。9、客流量、客单价分析：主要指本月平均每天人流量、客单价情况，与去年同期对比情况。这组数据在分析门店客流量、客单价时特别要注重门店开始促销活动期间及促销活动前的对比分析，促销活动的开展是否对于提高门店客流量、客单价起到了一定的作用

10、售罄率：指货品上市后特定时间段销售数量占进货数量的百分比。它是衡量货品销售状况的重要指标。在通常情况下，售罄率越高表示该类别货品销售情况越好，但它跟进货数量有着很大的关系。通过此数据可以针对货品销售的好坏进行及时的调整。11、库销比：指库存金额同销售牌价额之比例。通常情况下，销售牌价额为1个月的时间，也可以说库销比是以月为单位的。简单的来说就是某一时间点的库存能够维持多长时间的销售。它是衡量库存是否合理的重要指标，合理的标准在3-5左右。在销售数据正常的情况下，存销比过高或过低都是库存情况不正常的体现。通过该组数据的分析可以看出门店库存是否出现异常，特别是否存在库存积压现象。商品数据分析全文共29页，当前为第1页。商品数据分析全文共29页，当前为第2页。商品数据分析全文共29页，当前为第3页。商品数据分析全文共29页，当前为第4页。商品数据分析全文共29页，当前为第5页。商品数据分析全文共29页，当前为第6页。商品数据分析全文共29页，当前为第7页。商品数据分析全文共29页，当前为第8页。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/销售吊牌额商品数据分析全文共29页，当前为第9页。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。商品数据分析全文共29页，当前为第10页。(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商品数据分析全文共29页，当前为第11页。1、销售状况分析：主要分析本月销售情况、本月销售指标完成情况、与去年同期对比情况。通过这组数据的分析可以知道同比销售趋势、实际销售与计划的差距。

2、销售毛利分析：主要分析本月毛利率、毛利额情况，与去年同期对比情况。通过这组数据的分析可以知道同比毛利状况，以及是否在商品毛利方面存在不足。

3、营运可控费用分析：主要是本月各项费用明细分析、与去年同期对比情况，有无节约控制成本费用。这里的各项费用是指：员工成本、能耗、物料及办公用品费用、维修费用、存货损耗、日常营运费用（包括电话费、交通费、垃圾费等），通过这组数据的分析可以清楚的知道门店营运可控费用的列支，是否有同比异常的费用发生、有无可以节约的费用空间。商品数据分析全文共29页，当前为第12页。4、坪效：主要是本月坪效情况、与去年同期对比。“日均坪效”是指“日均单位面积销售额”，即：日均销售金额/门店营业面积

5、人均劳效（人效）：主要是本月人均劳效情况、与去年同期对比。“本月人均劳效”计算方法：本月销售金额/本月总营业人数。

6、盘点损耗率分析：主要是门店盘点结果简要分析，通过分析及时发现门店在商品进、销、存各个环节存在的问题。7、门店商品库存分析：主要是本月平均商品库存、库存结构、库龄情况、周转天数，与去年同期对比分析。通过该组数据的分析可以看出门店库存是否出现异常，特别是否存在库存积压现象商品数据分析全文共29页，当前为第13页。

8、特价商品业绩评估：主要是特价商品品种数执行情况，特价商品销售情况、占比情况及与前期销售对比情况分析。“特价商品与前期销售对比分析”即将本档期特价商品的销售情况与特价执行前相同天数的销售情况进行对比分析，通过以上这组数据的分析可以看出门店特价产生的效果以及门店在特价商品经营中存在的问题。

9、客流量、客单价分析：主要指本月平均每天人流量、客单价情况，与去年同期对比情况。这组数据在分析门店客流量、客单价时特别要注重门店开始促销活动期间及促销活动前的对比分析，促销活动的开展是否对于提高门店客流量、客单价起到了一定的作用商品数据分析全文共29页，当前为第14页。

10、售罄率：指货品上市后特定时间段销售数量占进货数量的百分比。它是衡量货品销售状况的重要指标。在通常情况下，售罄率越高表示该类别货品销售情况越好，但它跟进货数量有着很大的关系。通过此数据可以针对货品销售的好坏进行及时的调整。

11、库销比：指库存金额同销售牌价额之比例。通常情况下，销售牌价额为1个月的时间，也可以说库销比是以月为单位的。简单的来说就是某一时间点的库存能够维持多长时间的销售。它是衡量库存是否合理的重要指标，合理的标准在3-5左右。在销售数据正常的情况下，存销比过高或过低都是库存情况不正常的体现。通过该组数据的分析可以看出门店库存是否出现异常，特别是否存在库存积压现象。商品数据分析全文共29页，当前为第15页。商品分析的案例一、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，下面看几个表格和案例：商品数据分析全文共29页，当前为第16页。1、销售周报表案例1：某公司2009年2月某周销售记录在进行商品的款式管理时，我们都有一个初始的各款式的销售比例模型，根据这个表格我们就很直接的知道各款式直接的差异，得到我们需要调整的款式。款式销售额销售比例……慢跑鞋8892720%

网球鞋259876%

休闲鞋4857311%

滑板鞋223875%

梭织运动套装379378%

针织单卫衣265346%

梭织单裤12034827%

……

销售总额452000100%

商品数据分析全文共29页，当前为第17页。

案例2：销售周报表款式销售数量销售数库存数量周转天数周转率慢跑鞋88927

20%3367738%网球鞋259876%1188746%

休闲鞋4857311%2878859%

滑板鞋223875%1287257%

梭织运动套装379378%1462939%

针织单卫衣265346%1187745%

梭织单裤12034827%2173218%

……

销售总额452000100%14882333%

2、促销商品的销售额和销售比例通过对促销商品的占比分析，我们可以判断一次促销策略的成功与否，有没有达到我们预期的效果。商品数据分析全文共29页，当前为第18页。销售金额占比和库存金额占比通过对销售金额占比和库存金额占比的对比我们可以得出库存的合理性，对不合理库存需进行处理，以减少库存的积压。款式销售额毛利额毛利率慢跑鞋8892717785.420%网球鞋259877796.130%休闲鞋485737285.9515%滑板鞋223877835.4535%梭织运动套装37937-7587.4-20%针织单卫衣265343184.0812%梭织单裤120348-12034.8-10%……

销售总额4520009040020%案例3：销售月报商品数据分析全文共29页，当前为第19页。库存周转天数/率案例4：销售周报款式销售数量销售吊牌额销售额毛利额毛利率库存数量库存金额库销比售罄率门店13561270398892711785.420%20005000003.915%门店210432484259877796.13.00%8002000006.211%门店319469390485737285.9515%6001500002.224%门店49037312223877835.4535%8002000005.410%门店52535419637937-7587.4-20512001800003.317%门店617740822265343184.0812%60090002.223%门店7802200580120348-12034.8-10%60009000004.512%……

合计25116457144520009040020%1500027000004.214%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。商品数据分析全文共29页，当前为第20页。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。商品数据分析全文共29页，当前为第21页。毛利率与毛利额款式客单价比例%交易次数慢跑鞋20014%20网球鞋22015%15休闲鞋19513%30滑板鞋19013%40梭织运动套装20014%50针织单卫衣1309%80梭织单裤15010%60……销售总额18313%42通过对毛利额及毛利率的数值我们可以清晰的知道本周各款式商品给公司带来的实质性的收益，针对毛利额为亏损的商品进行及时的调整。商品数据分析全文共29页，当前为第22页。以上的几个案例应用是对直接数据的分析，在分析中大量地使用了比例分析法，通过对零售的比例模型及竞争对手的比例模型，我们会很方便地得到需要进行调整和改进的策略。但是对随之需要进行的精细调整、定位于调整哪一类中的哪一些商品，为什么要这么调整、应该如何调整等问题我们就显得有些茫然了。对应这些问题现在往往依靠业务人员的经验来处理，但解决这些问题的最有效方式是数字化运营分析，数字化运营分析也就是对间接数据的组合分析，建立数据钻取模型，在数据仓库中进行钻取，逐渐找到我们的问题点。商品数据分析全文共29页，当前为第23页。二、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