电商卖家面对的是多样化的产品组合和品类，不同品类的产品表现各异。不同品类的毛利率和成本结构差异显著，一些高销量的产品毛利可能较低，而一些毛利高的产品销量不佳。

为了保持竞争优势，卖家必须实时监控每个品类和单个产品的表现。

简单来说，毛利率越高，意味着每一件商品的销售给商家带来的净收益越多。对于卖家来说，薄利多销只是一种玩法，而高毛利，才是制胜的关键！这个时候，就离不开通过精细化运营寻找高客单价高毛利的品类。

电商数据表：分析痛点

电商行业的复杂性决定了毛利率分析不能仅停留在表面，而需要深入挖掘背后的数据和趋势，虽然毛利计算公式非常简单，但是涉及到不少原始数据，往往会面临以下问题：

1、数据分散、难以整合

许多电商卖家面临的一个主要痛点是数据的分散性。数据可能来源于多个平台，如不同的电商平台、广告投放平台、物流平台等。由于数据分布在多个系统中，电商卖家难以快速、准确地获取综合信息，造成监控成本和难度增加。

2、手工计算耗时且易出错

传统的数据监控和计算常常依赖手工操作，例如通过电子表格整理和分析销售、库存、成本等数据。这不仅耗费大量时间，而且极易出错。尤其在产品种类繁多、销售渠道复杂的情况下，手工统计数据无法满足实时性和准确性的要求，导致决策的滞后或不准确。

3、缺乏深度分析的能力

过去，大多数电商卖家只能进行简单的销售额和毛利分析，难以深入分析影响产品表现的多维因素，如市场竞争、成本偏高、定价规则等。缺乏深入的分析手段，卖家很难找到问题的根源并做出针对性的优化调整。

电商数据表：解决方案

电商商企业可以通过九数云计算平台精准地计算和监控毛利率，提升运营效率和盈利能力。

电商数据表：数据整合与分析

首先，我们要了解电商产品毛利的构成，产品收入减去产品成本后的净利润。计算公式为：

销售收入指的是通过电商平台销售产品所获得的总收入，包含：

产品成本包括产品采购成本、运输费用、库存成本等相关成本，其中包含：

九数云能够将电商企业来自多个渠道的数据（包括销售数据、成本、订单、物流、退货等）进行实时整合，将数据来源一体化。企业可以轻松获取毛利率计算所需的原始数据，如销售收入、采购成本、物流费用等，通过配置毛利率公式，可以自动计算不同店铺、订单、甚至单个产品的毛利率。

电商数据表：智能数据监控

通过可视化报表，根据产品品类、SKU、地区、时间等维度对毛利率进行深入分析，帮助电商企业识别高毛利率和低毛利率的产品。企业能快速看到哪些品类或产品贡献了较高的利润，以及哪些需要优化或替换。

从销售维度来看，电商企业可以通过层层剖析来发现问题的根源：

电商数据表：多维度深入分析

用户可以根据不同的维度（如时间、店铺、产品等）快速筛选和查看数据。例如，可以选择特定的日期范围或特定的品类，或者某一时间段内的市场需求变化，从而优化供应链和营销策略。

在我们发现某个品类毛利率低后，企业可以通过象限分析法，按照销售和毛利率划分四象限，横轴表示毛利率，纵轴表示商品类别的销售额。根据象限筛选出毛利率较高或较低的产品类别。

再根据产品类别结合生产成本、定价策略、推广策略或市场竞争等因素识别导致低毛利率的原因，找到解决方式。

电商数据表：智能化预警

对于低毛利的产品，我们还能够设置毛利率的预警机制，当某个品类或产品的毛利率低于预设阈值时，自动触发通知。这有助于企业及时发现并应对潜在的问题。或是当某个产品的销量急剧下降，或者库存即将告罄时，系统可以自动发送通知，提醒卖家采取应对措施。

电商数据表：预测性分析

提高产品的毛利需要综合考虑产品成本及销售两方面，在我们识别出毛利率过低的原因后，可以基于九数云BI的参数功能提供预测性分析，以定价策略为例，企业可以尝试重新评估产品定价是否合理。

通过九数云的参数自定义调配推广费率、退货率、佣金、仓储费等，根据卖家期望的利润率，测算出保底售价，供定价调整参考，制定更加有针对性的优化策略。

总结

利用九数云BI工具进行电商毛利分析，不仅能够实现每日不同品类的毛利精算，还能快速定位毛利低下的具体产品，为企业提供有力的数据支持和决策依据。

通过系统化的数据集成、精准的毛利模型、直观的可视化报表以及深入的原因分析，企业能够及时发现并解决毛利问题，优化运营策略，提升整体盈利能力。