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（电商进销存分析），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。

一、电商进销存：采购分析

采购分析环节作为电商进销存的第一环，包括供应商数据分析、采购匹配度分析等。

采购匹配度分析

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。

供应商数据分析

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）。

二、电商进销存：销售分析

对电商销售数据的分析，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？

三、电商进销存：库存分析

电商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：

以上就是电商进销存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，可以从进（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，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。这个时候可以使用九数云BI进行电商进销存的数据分析。

1）全渠道数据接入：可以接入数十个电商平台数据，接入旺店通、聚水潭等电商ERP数据，即连即用

2）自定义分析：全程零代码+拖拽式操作，企业中的每个业务人员都可以上手自助数据分析，按照企业实际业务需求搭建定制化报表，如全平台经营驾驶舱、淘系平台经营驾驶舱，进行店铺流量分析、店铺转化分析、财务对账分析、活动大促分析报表等。

3）数据报表分析：按照业务习惯，自定义搭建运营报表，按时间/工具/品类多角度洞察数据，快速验证、优化经营策略

4）打通外部数据：打通营销与CRM数据，对客户分层分析，重点客户流失及时预警，降低流失风险

5）自动更新：更新源数据后，所有分析和图表均自动更新，免除重复劳动，提高数据准确性。

文章从电商的进（采购）、销（销售）、存（库存）三个方面进行电商进销存的数据分析，希望对你有帮助！