销售数据统计分析指导促销活动——九数云
什么时候做促销更合适？该拿那些品类商品来做促销？要找到这些答案就离不开销售数据统计的一个关键指标——售罄率。
一、销售数据统计售罄率的概念
售罄率：指一定时间段某种货品的销售占总进货的比例，是计算销售多少比例才能收回销售成本和费用的一个考核指标，以便于确定货品销售到何种程度可以进行折扣销售清仓处理的一个合理尺度。
售罄率 = 某段时间内的累计销售 ÷ 采购总数量 x 100%
公式简单，操作难。这就是当前销售数据统计售罄率指标分析的现状。这是因为分子分母的时间条件不一致。举个例子，2022年8月的累计销量的时间条件是2022年8月1日到2022年8月31日，但这个采购总数量却不仅仅是2022年8月的采购数量汇总，而是截止到2022年8月31日的历史采购数量的汇总。
因为时间条件不一致，在实际的售罄率计算中往往就很难直接套用公式。那么，售罄率怎么算？号称分析快、计算分析快又灵活准确的BI数据分析工具有没有办法？
二、销售数据统计售罄率的灵活计算方式
1、历史累计一内存计算
这是九数云专门针对时间条件不一致的场景，开发的计算方式。是在现有聚合的基础上进行不同时间范围的计算，所以，把汇总字段添加进来后，再进行历史聚合的设置即可。详情可参考视频“零售数据分析操作篇7之售出率/售罄率”。
2、销售数据统计中售罄率有许多变种，可以按数量、可以按成本价，也可以按零售价，采购总数量也可以按订货数量，也可以替换为当时的库存+累计销量。考虑到企业可能有调拔等特殊情况，建议使用当时的库存+累计销量这个计算方法。
3、分不同期间的售罄率（即按周、按月、按季度来看），或者是累计售罄率（即按整个商品生命周期来看）。
在大数据时代，要想实现零售数字化运营销售就得进行更加细致、高效、多维度的零售数据分析，而在这个过程中，一个分析快、响应快的数据分析工具、一个标准化的零售数据分析方案是必不可少的。
九数云是面向个人、团队及中小企业的一款云端数据分析及可视化平台，旨在为个人及企业提供比excel更强大、比SQL查询更简便的“零代码”工具，帮助用户快速提高数据大局观，优化业务流程并提升效率。用户可将业务产生的数据进行上传，然后经过专业的处理与分析，如销售数据统计，输出可视化数据及图表。通过这种方式，业务人员及企业的管理人员可以随时了解和掌握企业的运营数据，从而更好地进行资源配置与流程优化。
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