我们可以从哪些维度去做商品销量数据分析？ | 帆软九数云
相比线下零售商来说，电商公司在收集数据方面会轻松一些：通过很多线上平台和工具基本可以做到对每一笔营销支出和销售收入的完整追踪。然而，电商公司所面临的最大问题就在于如何对数量如此庞大的数据进行合理分析，从中得到有意义的洞察，并采取下一步调整和优化措施。不管是线下零售商，还是线上电商，都可以从哪些维度去做商品销量数据分析呢？
商品销量数据分析，可以从以下几个角度考虑：
- 以岗位核心指标为目标，拆解影响因素
- 以岗位行动为目标，提供因素异常诊断数据
- 以问题诊断，问题处理，结果复盘为流程闭环
具体来说：
- 1提高销售角度：
分析动销率与畅销率，及时从仓库调出商品或者替换新品，从而促进新品销售；
分析同一单品在不同区域之间的销售额对比值，分析同一单品对不同商品的购物篮系数，进而调整商品的陈列搭配，提升单品销售额；
分析资源匹配率、客群匹配率、区域对比值、库销差对比，来调整商品群的销售
分析退换率、订单评价、退货原因占比等，来了解商品质量问题，替换问题商品
- 2.控制库存角度：
分析缺货率、齐码率，替换商品或者加强物流沟通
分析无效率，过季商品占比与无效商品占比，适时安排商品调出或者商品促销活动
- 3商品丢损角度：
分析商品的丢损数量、员工匹配的丢损数量，适时进行员工管理培训，强化员工防丢损意识
通过对以上维度的商品销量数据分析，我们可以更好地应对经营过程中的数字营销挑战，为我们的营销目标找到合适的爆款与畅销款，并减少无效款式的库存，降低因为缺货而带来的商业影响。
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