在电商数据分析中，我们常常从人（用户）、货（商品）、场（成交场景）这3个维度出发，对店铺的商业模式、业务逻辑、产品形态等进行梳理。其中，对于货（商品）的分析，是电商数据分析的重中之重，通常可以围绕进（采购）、销（销售）、存（库存）这3个维度展开。

需要注意的是，人、货、场是彼此独立、相互影响的平行关系，进、销、存却是有先后顺序的三角关系，前者是基于业务的分析管理，后者是基于商品的流程管理。运用商务数据分析平台可以帮助我们更好的分析。

商务数据分析平台：采购分析

采购分析环节，包括供应商数据分析、采购匹配度分析等。

我们可以将采购广度、采购宽度与采购深度统称为“采购三度”。作为绝对指标，采购广度、采购宽度、采购深度本身不具备实践意义与业务价值。

1）采购广度=采购的商品品类数。是指采购的品类之“广”，体现了商品的丰富程度，本质上反映了零售店铺经营领域的广泛程度。例如，2020年，某大型连锁商超实际采购了27个品类的商品，则该商超的采购广度为27。

2）采购宽度=采购的SKU总数。指采购的SKU的种类之“宽”，代表了商品的丰富且可供选择的程度。例如，2020年第四季度，某男装品牌专卖店实际采购了1500个SKU，则该店铺的采购宽度为1500。采购宽度越大，目标消费群体的挑选余地就越大。由于资源存在局限性，零售店铺等一般会限定商品的采购宽度，每新增一个SKU，必须要剔除一个旧品。电商平台对于采购宽度的要求则会相对宽松一些，在理想状态下，电商平台的采购宽度可以做到无限大。

3）采购深度=采购的商品总数/采购的SKU总数。指采购的SKU的数量之“深”，代表了每一SKU可销售数量的多少。例如，2020年12月，某化妆品专卖店实际采购了400个SKU、1000件商品，则该店铺的采购深度为2.5。采购深度越大，越不容易出现缺货的现象，但有可能会造成高库存的问题。

供应链管理环节，又包括供应链服务情况分析（响应周期、交货及时率、订单执行率）、管理指标分析（物资成本占比、客户投诉率等）。

商务数据分析平台：销售分析

对销售数据的分析，主要目的是促成销售目标的达成，并降低退换率，从而提高销售额GMV。我们可以根据以下4个思路、10个关键指标进行调整：

1）商品群（顾客群/大类/中类/子类/核心）销售有问题？

2）单品（爆款/畅销款/平销款/滞销款）销售有问题？

3）新品销售有问题？

4）商品质量有问题？

商务数据分析平台：库存分析

库存分析主要是通过商品库存天数、存销比、有效库存比、库存周转率等关键指标的数据分析与预警，来控制库存。

同时，通过退货率、残损率、异常商品等数据进行分析，发现异常商品，及时处理。

通过货龄、动销率、缺货率、结构指标、价格体系、关联分析、畅滞销等分析指标，来评判商品价值，辅助调整商品策略。

我们可以粗略地根据以下思路进行调整：

以上就是电商商品数据分析的一个分析思路了，电商店铺的管理者和数据分析师，从进（采购）、销（销售）、存（库存）的三维视角出发，进行数据的分析与监控，能对比发现店铺经营中存在的问题，及时采取措施进行经营优化。

当然，对于运营有多个店铺的卖家来说，店铺遍布各大电商平台，经营数据分散；库存数据多存储于ERP系统，无法整合多平台数据，缺少全局把控。这个时候我们需要选择合适的商务数据分析平台进行数据分析，比如九数云BI进行电商商品的数据分析。