电商采购部月报数据分析该怎么做—九数云

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。对货（商品）进行分析，可以围绕进（采购）、销（销售）、存（库存）这3个维度展开。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。电商采购部月报数据分析该怎么做？我们得先弄清楚采购数据。

商品模块：

1、采购管理：包括供应商数据分析、采购匹配度分析等。

2、供应链环节管理：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）。

3、库存管理：商品库存天数、存销比、有效库存比、库存周转率等数据分析。

4、重要指标分析：分析包括货龄、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，评判商品价值，辅助调整商品策略。

5、异常商品分析：包括对退货率、残损率、异常商品等数据进行分析，发现异常商品，及时处理。

采购是商品运营的起点，采购部月报数据分析，无疑是商品数据分析的核心部分。对商品采购数据进行分析，既可以是孤立的、定量的、客观的，也可以是联系的、半定量的、主客观相结合的。商品采购分析中的数据指标，可以被分为两个大类：绝对指标与相对指标。

绝对指标，是对商品采购现状的客观度量，无需考虑行业发展、竞品现状、市场供应与业务目标等主观因素，主要包括采购广度、采购宽度与采购深度这3个指标。

采购广度，是指采购的品类之“广”，也即：采购广度=采购的商品品类数，其关系到商品品类的多样化，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。当然，广度也不是越大越好，这与零售店铺的消费群体有关，也与营运成本有关。最佳的采购广度，是指用最经济的成本，满足了目标消费群体绝大部分需求的阈值。

采购宽度，是指采购的SKU的种类之“宽”，也即：采购宽度=采购的SKU总数，其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。但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，其商品的陈列依托于虚拟的互联网平台，没有实体零售店铺的空间限制，互联网技术又极大地提升了商流、现金流与信息流的传输效率。因此，在理想状态下，电商平台的采购宽度可以做到无限大。

采购深度，是指采购的SKU的数量之“深”，也即：采购深度=采购的商品总数/采购的SKU总数，其代表了每一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。

在电商数据分析和采购部月报数据分析的日常工作中，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，但倘若从进（采购）、销（销售）、存（库存）的三维视角出发，对比“采购三度”、“销售三度”与“库存三度”，充分利用进、销、存与广度、宽度、深度的两个平行三角形关系，就能从一段时间的三度变化趋势中，发现零售店铺经营现状中存在的问题。

以上就是九数云关于采购部月报数据分析该怎么做的简要介绍，希望对你有帮助。九数云是一个电商卖家必备的报表神器，能帮助卖家实现电商数据从获取到分析的全链路打通，驱动业务！