店铺销售分析的关键指标和维度——九数云BI
本文介绍了店铺销售分析的一些关键指标和维度，希望对你有帮助！
这款商品好不好卖？这款商品利润率如何？是否值得扩大销售？在哪个地方扩大销售最合适？通过店铺销售分析可以使这些问题得到解答，从而使得商品价格更合理、库存利用率更高、陈列更合理，最终达到提升销售额、降低运营成本的效果。那么如何进行商品的销售分析？应该分析哪些维度，又有哪些指标？怎么样才能科学的回答关于商品销售的问题？当管理层需要查看数据的时候，如何才能合理的进行呈现？
店铺销售分析
商品销售维度是衡量和分析产品销售情况的各个方面。
1、销量：在特定时间段内销售的商品总数。
- 销量的渠道分布：线上/线下的销量占比；实体店铺/分销商/代理商的销量占比；
- 销量的时间分布：日/周/月/季度/年销量变化；基于历史销量预测未来一段时间内的销量趋势；是否有季节性销量高峰；
2、销售额：在特定时间段内通过销售商品所获得的总收入。
- 销售额的渠道分布：线上/线下的销售额占比；实体店铺/分销商/代理商的销售额占比；
- 销售额的时间分布：日/周/月/季度/年销售额变化；基于历史销售额预测未来一段时间内的销售额趋势；
以上三个维度，都可以进一步进行店铺销售分析的指标计算：
1、渠道
- 各渠道贡献度：各销售渠道对总销售额的贡献比例。
- 各渠道增长分析：各销售渠道的销售增长情况
2、时间
- 销售数据的同比增长率
- 销售数据的环比增长率
- 销售数据与时间的相关关系预测
当然，也可以从区域维度切入，对商品的销售数据进行深入分析，以揭示地区间的销售表现、市场潜力、客户偏好和分销效果。我们可以以下三个维度进行分析
- 区域销售：不同地理区域的销售情况。
- 区域销售目标达成情况
- 对比不同区域销售情况并排名
- 区域销售金额占比
- 区域人均销售额对比
2、区域偏好：不同地区消费者对商品的偏好差异。
通过历史数据判断不同区域消费者对商品的偏好情况，可以使用TGI模型进行地区偏好分析
TGI分析模型详解可看
以上就是店铺销售分析的一些关键指标和维度，希望对你有帮助！
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