商品销售数据统计分析从这两方面进行，高效经营
在进行商品销售数据统计分析时，要考虑店铺的现实情况，以结果数据指导商品的采购与定价
商品销售数据统计分析有助于了解在销售过程中，不同商品对于销售额与销售毛利额的贡献，有助于了解店铺的价格结构、拳头产品种类、拳头产品比例、销售毛利分布与竞争品对销售毛利的影响。本文的商品销售数据统计分析将从两方面进行：1）前100位商品销售统计2）商品总体经营分析。使用九数云-销售数据分析报表工具，能便捷的实现在线的多维数据分析，把分析步骤固化来进行每日商品数据管理。
一、前100位商品销售统计
前100位的商品销售数据统计分析，主要是反映动销的商品中，销售额月排名前100位商品的变化。这类分析的主要目的是了解在销售过程中，不同商品对于销售额与销售毛利额的贡献。
这些商品的比例，从长期来看应当是稳定在一个合理范围内的。如果一开始排名前100位的商品的比例偏大，说明销售额依赖部分商品的销售。这种情况存在一定的风险，因为一旦这部分商品发生意外情况，将会导致销售额迅速下降。反之，如果一开始排名前100位的商品的比例偏小，说明店内没有拳头商品可以带动销售，难以吸引顾客，在做会员活动和促销活动时也会出现无法选择合适商品的困境。
有人要问了，前100位的商品占比的范围一般是多少呢？这个真不一定，不同的店铺可能占比不同，而且同一店铺的占比也是波动的，需要经过长期数据累计与统计分析。我们可以二八法则来大致形容（20%的商品贡献80%的销售额），九数云提供二八分析的分析模型与模板，欢迎大家体验。
二、商品总体经营分析
在商品的销售经营过程中，不可避免地要将部分商品进行低价或比价销售，以打击对手，我们称这部分商品称之为竞争品。那么怎么选择合适的竞争品呢？也需要对商品销售数据统计分析。可以将商品按销售毛利率进行分类，评估竞争品种对于销售的影响，同时了解商品销售中毛利率的分布。一般来说，竞争品的销售毛利率不会太高。
商品总体经营分析，有助于了解本店的销售毛利分布与竞争品对销售毛利的影响，同时还可以了解本店的价格结构。
在进行商品销售数据统计分析时，要考虑店铺的现实情况，以结果数据指导商品的采购与定价，九数云可以把分析步骤固化来进行每日商品数据管理，节约分析时间。搭建好的数据看板能从多个维度展示数据，帮助管理者洞察数据。
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