商品管理数据分析
商品部数据分析报告(3篇)
第1篇一、报告概述随着大数据时代的到来，数据分析已经成为企业运营管理的重要组成部分。
本报告旨在通过对商品部销售数据的深入分析，揭示商品销售趋势、消费者行为特点，为商品部制定合理的营销策略和库存管理提供数据支持。
二、数据来源及分析方法1. 数据来源本报告所使用的数据来源于商品部销售系统，包括商品销售数据、库存数据、顾客购买数据等。
2. 分析方法（1）描述性统计分析：对商品销售数据、库存数据、顾客购买数据进行描述性统计分析，了解各项指标的总体情况；（2）交叉分析：分析不同商品类别、品牌、价格区间等之间的销售关系；（3）趋势分析：分析商品销售趋势，预测未来销售情况；（4）关联规则分析：挖掘顾客购买行为之间的关联规则，为商品组合推荐提供依据。
三、数据分析结果1. 销售数据分析（1）商品销售情况根据描述性统计分析，本季度商品部销售总额为XX万元，同比增长XX%；销售数量为XX万件，同比增长XX%。
其中，畅销商品A销售额占比XX%，销售数量占比XX%；滞销商品B销售额占比XX%，销售数量占比XX%。
（2）销售趋势分析通过趋势分析，发现以下趋势：① 商品A销售趋势呈上升趋势，预计未来销售额将保持增长；② 商品B销售趋势呈下降趋势，需关注其市场竞争力；③ 新品C销售情况良好，市场接受度较高，有望成为下一季度销售亮点。
2. 库存数据分析（1）库存周转率本季度商品部库存周转率为XX次，较上季度提高XX%，说明库存管理效果较好。
（2）库存结构分析通过对库存数据的交叉分析，发现以下情况：① 库存积压的商品A占比XX%，需加强销售力度；② 库存充足的商品B占比XX%，可适当增加采购量；③ 库存紧张的商品C占比XX%，需关注供应商供货情况。
3. 顾客购买数据分析（1）顾客购买行为分析通过关联规则分析，发现以下关联规则：① 顾客购买商品A时，往往会同时购买商品B和C；② 顾客购买商品B时，购买商品C的可能性较高；③ 顾客购买商品C时，购买商品A的可能性较低。
品类管理-商品数据分析
（3）、如销售占比小于70%，说明该分类商品品种数量 过多，销量分散，缺少核心商品，这将直接影响公司的 资金运作能力
解决方法： 1. 加速和加大商品淘汰的力度，精减滞销商品，达到合 理的商品品种结构 2. 通过调整商品陈列，提高敏感商品及30商品的销售机 会. 3.改变滞销商品陈列位置、零售价栺及调往其它门店（滞 销商品不可能在所有门店都滞销） 4.通过调整价栺链和加大促销力度，提高商品的销售能力 5.通过狠抓缺品率、分销率，减少敏感商品、30商品无销 售的情况
11 Ï ² ³ Ó ¸ ¯ × ±½ à 14 Õ ë À Þ Ö ¯ à ·½ à 10 Á Ï ±¸ õ 5 ³ ÷Î ´ à ·½ à
畅销商品清单
日期从2005年9月1日00：00到2005年9月14日00：00 商品编号 简称 销量 成本金额 销售金额 进销差价 毛利率（% ） 货架余额 808286 中华软盒17mg 589 24738 33573 8835 26.32 116 1238882 中式点心 538 1945.5 10345.4 8399.9 81.19 1405073 东区果品转包水果联销 1061 640.23 8873.89 8233.66 92.79 -1061 1399941 河鲜联销（容凤） 1022 2303.06 10358.46 8055.4 77.77 -2299 808301 中华硬盒 884 27846.06 35360 7513.94 21.25 994 1398530 正义转包蔬菜（联销） 5024 930.72 7789.48 6858.76 88.05 -5024 1400350 海鲜联销（容凤） 396 947.44 4600.11 3652.67 79.4 -1041 1194491 白条肉（零称） 719 3515.19 6968.3 3453.11 49.55 899706 豆制品类 2912 1052.67 4075.35 3022.68 74.17 1323232 自制肉制品联销 725 3583.24 6245.6 2662.36 42.63 808360 双喜硬盒17mg 1931 12358.51 14482.5 2123.99 14.67 732 1301031 月饼券-迷你铁盒600 g 228 12580.31 14297.2 1716.89 12.01 -123 1301042 月饼券-金牌铁盒750 g 104 7383.66 8984.8 1601.14 17.82 -38 564196 杏花楼嫦娥铁盒月饼 84 4536.03 5166 629.97 12.19 -14 808323 中华硬盒11mg 79 2409.56 2923 513.44 17.57 43 808404 双喜硬盒8mg 465 3301.54 3720 418.46 11.25 305 699521 杏花楼花好月圆月饼 10 1190 1580 390 24.68 2 1301064 月饼券-七星伴月810g 17 1768.27 2112 343.73 16.28 1 564233 杏花楼月饼-七星伴月 14 1358.01 1676 317.99 18.97 6 564270 杏花楼迷你铁盒月饼 26 1404.03 1609.9 205.87 12.79 6 564211 杏花楼金牌铁盒月饼 16 1088 1278 190 14.87 3 808161 牡丹硬盒17mg 380 1330.98 1520 189.02 12.44 164 808382 双喜硬盒11mg 187 1309.16 1496 186.84 12.49 343 1399296 天绿花茶系列（联销） 129 504.81 688.8 183.99 26.71 912380 双喜（11mg特殊过滤） 183 1372.63 1555.5 182.87 11.76 61 747736 红双喜香烟（精品） 79 1106.06 1264 157.94 12.5 21 1394035 月饼券-七星伴月 10 1061.8 1216 154.2 12.68 40 1301171 月饼券-心意坊600mg 10 978.8 1121 142.2 12.69 40 375465 华联皱纹卫生纸 219 613.2 743.1 129.9 17.48 -54 570146 杏花楼蛋黄白莲月饼 7 532 660 128 19.39 38 总计： 125689.5 196283.39 70593.92 1/1 规格 1包 500g 500g 500g 1包 500g 500g 500g 零称 1份 1包 1张 1张 1000g 1包 1包 750g 1张 810g 600g 750g 1包 1包 1包 1包 15mg1包 1张 1张 500g 750g 单位 包 称 称 称 包 称 称 称 称 份 包 张 张 听 包 包 盒 张 盒 盒 盒 包 包 包 包 包 张 张 袋 盒
电商运营岗位职责
电商运营岗位职责电商运营是指在互联网电子商务平台上负责商品销售和推广的一项工作。
电商运营岗位的职责主要包括市场分析、商品管理、数据分析、客户服务等方面。
本文将详细介绍电商运营岗位的职责及相关工作内容。
一、市场分析电商运营人员需要对市场进行调研和分析，以了解消费者需求和行业趋势，确定合适的产品定位和销售策略。
他们需要关注竞争对手的动态，制定相应的竞争策略，提升自己产品的市场竞争力。
此外，还需要监测销售数据和市场反馈，及时调整运营策略。
二、商品管理电商运营人员需要负责商品的上架、下架和价格调整等工作。
他们需要与供应商、仓储和物流等部门进行协调，确保商品的正常运作。
同时，还需要对商品的库存进行管理和统计，及时补货或处理滞销商品。
三、数据分析电商运营人员需要使用各种数据分析工具，对用户行为和销售情况进行数据挖掘和分析，为业务决策提供支持。
他们需要根据数据分析结果，调整推广计划、优化用户体验，并制定相应的数据报表，为管理层提供数据支持。
四、推广活动电商运营人员需要策划和执行各种线上线下推广活动，提升品牌知名度和产品销售量。
他们需要与广告、营销和公关等部门协作，制定活动方案，选择合适的渠道进行推广，并跟进活动效果和用户反馈。
五、客户服务电商运营人员需要负责处理客户的咨询、投诉和售后服务等问题。
他们需要及时回复客户的询问，解决客户遇到的问题，并保持良好的客户关系。
此外，还需要对客户的需求进行分析和总结，为产品改进和优化提供参考意见。
六、市场营销电商运营人员需要制定并执行市场推广计划，包括线上线下广告投放、搜索引擎优化、社交媒体运营等。
他们需要关注市场的变化，调整市场策略，提升品牌知名度和产品销售量。
七、运营数据分析电商运营人员需要对销售数据和用户数据进行分析，评估运营策略的效果，并提出改进意见。
他们需要掌握数据分析工具，熟悉数据统计方法，从大数据中挖掘有价值的信息。
总结：电商运营岗位职责包括市场分析、商品管理、数据分析、推广活动、客户服务、市场营销和运营数据分析等方面。
品类管理商品数据分析(一)2024
品类管理商品数据分析（一）引言概述：品类管理商品数据分析在零售业中扮演着至关重要的角色。
通过对商品数据进行综合分析和挖掘，企业可以更好地了解市场需求、优化库存管理、制定精准的市场推广策略。
本文将介绍品类管理商品数据分析的五个关键方面，包括需求分析、库存管理、销售预测、市场竞争分析和供应链优化。
正文内容：一、需求分析1. 了解消费者需求的重要性2. 收集和分析市场调研数据3. 利用历史销售数据预测需求趋势4. 分析产品的热度和周期性变化5. 调整和优化产品组合，以满足不同需求二、库存管理1. 精准预测销售和库存需求2. 优化订货周期和订货量3. 制定退货和促销策略，减少滞销和过期库存4. 实施仓储和物流的良好管理5. 利用数据分析提升库存周转率和库存利润率三、销售预测1. 基于历史销售数据和市场趋势进行销售预测2. 利用季节性和趋势性模式进行销售预测3. 考虑市场活动和竞争因素对销售预测的影响4. 利用机器学习和人工智能技术提升销售预测准确性5. 根据销售预测结果优化采购和供应链计划四、市场竞争分析1. 分析竞争对手的产品组合和市场份额2. 比较自身产品的售价、品质和促销策略3. 研究竞争对手的市场定位和营销手段4. 了解竞争对手的销售渠道和分销网络5. 制定针对竞争对手的差异化竞争策略五、供应链优化1. 优化供应商选择和合作关系2. 分析供应链中的瓶颈和风险3. 实施供应链跟踪和数据监控4. 利用供应链数据进行成本分析和效率评估5. 优化供应链流程，缩短交货周期，减少成本开支总结：品类管理商品数据分析是零售企业在市场竞争中取得优势的重要手段。
通过需求分析、库存管理、销售预测、市场竞争分析和供应链优化，企业可以更好地了解市场需求，优化产品组合，提高销售效益，从而实现持续的竞争优势。
通过不断优化和改进品类管理商品数据分析的方法和技术，企业可以不断提高决策的准确性和灵活性，实现更高的业绩和利润。
鞋店库存数据分析报告(3篇)
第1篇一、报告概述本报告旨在通过对某鞋店近一年的库存数据进行分析，评估库存管理效率，发现潜在问题，并提出优化建议。
报告将涵盖库存水平、周转率、损耗率、销售趋势等多个维度，为鞋店管理者提供决策依据。
二、数据来源与范围数据来源：本报告所使用的数据来自某鞋店近一年的库存管理系统，包括进货记录、销售记录、退货记录等。
数据范围：报告分析的时间范围为2022年1月1日至2022年12月31日。
三、库存水平分析1. 库存总量分析- 库存总量变化趋势：从图表中可以看出，2022年库存总量呈现出先上升后下降的趋势。
第一季度库存量较高，主要原因是春节前后进货量增加；第二季度库存量开始下降，主要原因是销售旺季到来，库存得到有效消化；第三季度库存量再次上升，可能与新品上市、促销活动等因素有关；第四季度库存量下降，可能与节日促销、销售旺季等因素有关。
- 库存总量与销售额的关系：库存总量与销售额呈现正相关关系，即库存总量较高时，销售额也相对较高。
2. 库存结构分析- 畅销品库存占比：畅销品库存占比约为40%，说明畅销品对销售额的贡献较大，应保持较高的库存水平。
- 滞销品库存占比：滞销品库存占比约为20%，说明部分商品销售不畅，需要采取措施进行清理。
- 新品库存占比：新品库存占比约为30%，说明新品上市对库存结构有一定影响。
四、库存周转率分析1. 库存周转率计算- 库存周转率 = 销售成本 / 平均库存- 2022年库存周转率为4次，说明库存周转速度较快。
2. 库存周转率趋势分析- 趋势分析：从图表中可以看出，2022年库存周转率整体呈上升趋势，说明库存管理效率有所提高。
五、损耗率分析1. 损耗率计算- 损耗率 = 损耗金额 / 销售金额- 2022年损耗率为2%，说明损耗控制效果较好。
2. 损耗原因分析- 自然损耗：因产品特性导致的损耗，如皮革老化、橡胶老化等。
- 人为损耗：因员工操作不当、顾客损坏等导致的损耗。
- 管理损耗：因库存管理不善导致的损耗，如盘点误差、库存积压等。
品类管理商品数据分析(二)
品类管理商品数据分析（二）引言概述：品类管理商品数据分析是指通过对不同品类商品的数据进行分析和管理，以促进企业决策和业务发展的一种管理方法。
本文将从五个方面对品类管理商品数据分析进行探讨，包括品类数据的整理与清洗、品类商品销售分析、品类商品库存分析、品类市场竞争分析和品类商品价格分析。
一、品类数据的整理与清洗1. 收集品类商品数据的来源与方式2. 进行数据清洗和预处理，清理异常值和缺失值3. 创建品类商品数据的数据库或仓库，建立数据索引和结构4. 根据品类特点和需求，对品类商品数据进行分类和归类5. 设计品类商品数据的标准化和规范化流程，确保数据质量和一致性二、品类商品销售分析1. 分析品类商品的销售额和销售量，了解不同品类商品的销售情况2. 比较不同品类商品的销售增长率和趋势，评估品类的发展潜力3. 探索品类与销售渠道、地区等因素之间的关系，找出销售的关键因素4. 分析不同品类商品的销售季节性和周期性特点，制定销售策略5. 提取品类商品销售数据中的关键指标和特征，建立销售预测模型三、品类商品库存分析1. 分析品类商品的库存数量和周转率，评估库存水平和效率2. 比较不同品类商品的库存占比和周转率，优化库存分配策略3. 探索库存与销售的关系，判断库存是否合理满足市场需求4. 预测品类商品的库存需求，减少过剩库存和缺货风险5. 建立库存管理系统，实时监控品类商品的库存状况和变化四、品类市场竞争分析1. 分析竞争对手在不同品类商品上的市场份额和销售表现2. 比较品类商品的市场竞争力和市场潜力，找出竞争优势3. 调查消费者对不同品类商品的偏好和需求，发现市场机会4. 收集竞争对手的市场营销策略和商品定价策略，进行对比分析5. 建立竞争情报系统，实时监测市场竞争动态和变化五、品类商品价格分析1. 分析品类商品在市场上的平均价格和价格分布情况2. 比较品类商品的价格与竞争对手的价格，评估价格竞争力3. 探索价格与销售量和利润之间的关系，制定价格策略4. 根据品类商品的特点和需求，进行定价模型的建立和优化5. 监测市场价格变化和趋势，及时调整品类商品的定价策略总结：品类管理商品数据分析是企业在市场竞争中获得竞争优势和提升业绩的重要手段。
Temu卖家如何利用数据分析优化商品库存管理
Temu卖家如何利用数据分析优化商品库存管理在电商领域，Temu作为一种电商管理工具，帮助卖家进行商品管理的同时，也提供了丰富的数据分析功能。
通过对数据进行深入分析，Temu卖家可以更好地优化商品库存管理，以提高销售效益和利润。
本文将就如何利用数据分析来优化商品库存管理进行探讨，从需求预测、订单分析和库存调整三个方面进行阐述。
需求预测在商品库存管理中，需求预测是非常关键的一环。
通过精准的需求预测，卖家可以更好地掌握市场动态，合理安排商品库存，避免库存积压或缺货现象。
这就要求卖家利用Temu提供的数据分析功能，分析历史销售数据和市场趋势，准确预测商品的未来需求。
首先，卖家可以分析历史销售数据，观察商品的销售周期和销售量的波动情况。
基于历史销售数据，可以运用趋势分析和周期性分析方法，预测商品未来的销售趋势和峰值，并合理设定商品的补货周期和补货量。
其次，卖家还可以通过市场趋势分析，预测商品的热度和潜在需求。
借助Temu的市场分析功能，可以对竞争对手的商品进行监测和比较，掌握市场的最新动态。
通过对竞争对手销售数据和用户评价的分析，可以了解商品的市场受欢迎程度，作出相应的产品策略调整。
订单分析订单分析是利用Temu数据分析功能优化商品库存管理的另一个重要环节。
通过对订单数据的分析，卖家可以更好地控制库存，提高交易成功率和用户满意度。
首先，卖家可以分析订单的交易成功率和平均交易金额，以及退货率和投诉反馈等指标。
通过分析这些数据，可以发现交易失败的原因，进一步调整产品策略和库存管理，以提高交易成功率和用户满意度。
其次，卖家可以利用Temu提供的订单数据分析功能，分析订单的购买时间和地域分布，洞察用户的购买习惯和偏好。
根据分析结果，可以合理安排商品的供应链管理和仓储物流，提高物流效率，缩短配送时间，提升用户体验。
库存调整数据分析可以帮助卖家进行库存调整，以保持合理的库存水平，降低库存成本和风险。
首先，卖家可以通过“热卖产品”和“滞销产品”等数据指标，分析商品的销售表现和库存周转率。
商城管理系统的数据统计与分析功能设计
商城管理系统的数据统计与分析功能设计随着电子商务的迅速发展，商城管理系统已成为现代商业运营的重要工具。
在商城管理系统中，数据统计与分析功能的设计是至关重要的，它可以帮助商家了解商品销售情况、顾客行为、市场趋势等信息，从而优化经营决策，提高商城的竞争力。
本文将就商城管理系统的数据统计与分析功能进行详细设计。
一、销售数据统计商城管理系统应当能够准确统计销售数据，包括商品的销售数量、交易额、销售额等。
在数据统计功能中，系统应当提供多种统计方式，例如按照时间范围、商品分类、销售渠道等进行统计分析。
同时，用户还可以通过系统设置自定义统计参数，如特定商品的销售情况、促销活动的效果等。
销售数据统计功能的设计要满足用户对销售情况的全面了解需求，以便商家制定合理的销售策略。
二、顾客行为分析商城管理系统需要准确追踪和记录顾客的行为数据，如浏览商品、加入购物车、下单等。
通过对顾客行为的分析，商家可以了解顾客的购买偏好、购物习惯等信息，从而提供精准的个性化推荐和定制化服务。
顾客行为分析功能可以结合机器学习和数据挖掘技术，通过算法模型对顾客行为进行分析，为商家提供有针对性的市场营销策略建议。
三、库存管理与预测商城管理系统需要对商品库存进行实时监控和管理。
系统应当能够统计商品的库存数量、库存周转率等信息，并提供库存预测功能，辅助商家进行进货和补货决策。
库存管理与预测功能的设计要充分考虑商品的销售情况、季节性需求变化、供应链延迟等因素，以提高库存管理的准确性和效率。
四、市场趋势分析商城管理系统应当具备市场趋势分析的功能，帮助商家了解行业发展动态和竞争对手情况。
系统可以通过收集和分析市场数据、行业报告等信息，提供销售额、市场份额、竞争对手排名等指标。
市场趋势分析功能的设计要有选择性地展示关键数据，提供图表和报表等可视化工具，以便商家更直观地了解市场状况和制定相应的经营战略。
五、用户反馈和评价分析商城管理系统应提供用户反馈和评价分析的功能，帮助商家收集用户的意见和建议。
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颜色比=
品类单一颜色的销售/库存量 该品类总的销售/库存量
21
5.产销率/库存率
产销率 = 上期/累计货品销售数量
上期/累计货品总订货数量
* 100%
库存率 = 1 – ( 产销率 )
22
6.投入产出比数据分析
投入产出比 = 上期系列、品类销售占比
(上期系列、品类库存占比)
23
本期采购占比数据分析
时尚消费品行业
商品管理
1
课程目标
• 掌握以商品管理为基础的业绩规划 • 掌握商品管理所需的各项数据 • 掌握商品采购方法 • 掌握商品销补方法 • 掌握促销技能
2
课程结构
商品概念与管理流程
采购管理 采购前工作 采购中工作 交单前审核
销补管理 售罄率管理 存销比管理 货品调配 补货管理
库存与促销管理 库存分析 销售周期 促销规划 促销执行
17
某品牌系列销售状况案例
月份 系列 航海
6 民族
合计
销售件数 数量占比 销售金额
金额占比
平均单价
数量/金额 占比差异
120 60.0%
82500
75.0%
687.5
15.0%
80 40.0%
27500
25.0%
343.7
-15.0%
200
110000
需思考问题
1、两个系列价格定位 2、两个系列的销售品类状况
3
糟糕的商品管理是如何影响利润的？
总量失误 结构失误 选款失误 品类组合单一
采购阶段 销货阶段
最大的利润
上货时机不对 上货的系列错位 库存、陈列与销售
不匹配 波段品类组合问题 促销延误
无规划、无计划、 渠道选择错误 折扣技巧差
促销阶段
补货阶段
货品调配补货不及时 断色/码归并不及时 商品分析不及时 混沌经营
零售指数 7% 20% 11% 12% 19% 31%
100%
思考问题 1、如何按月采购指标 2、如何拆分指标
9
商品采购标准流程
核算经营平衡点
业绩计划
Hale Waihona Puke 历史销售分析 现有库存结构
系列占比 品类占比 价格带分布 颜色/尺码比 系列占比 品类占比 价格带分布 颜色/尺码比
拆分指标
终端计划
库存销售预估 制定可采购总额
系列投入产出比分析（可使用与大品类、小品类、等关键属性）
系列
销售
销售金
折扣率 额占比
库存金 额占比
投入 本期采购 产出比 占比预估
1
92%
33%
29%
1.1
35%
2
90%
30%
35%
0.90
28%
3
93%
15%
10%
1.50
19%
4
85%
5%
9%
0.60
2%
5
88%
8%
12%
0.70
4%
6
95%
9%
001款式共有红、黑、白三个色 则这3个SKU为：001SKU1、001SKU2、001SKU3
1D = 3SKU
13
SKU的重要性
根据店铺空间格局和基本陈列摆版标准进行 铺货是理想的管理法则,而这需要从采购阶段 就开始规划执行。
14
商品管理数据分析 采购期关键数据(有9点）
15
1.系列销售比
4
零售商品管理的三阶段
计划期
平均折扣率
赚头期（正价期）
蚀尾期（特价期）
订货
销售补货
库存清理
阶段
阶段
阶段
先天性因素 决定阶段 预测准确性
后天性元素 过程性阶段 分析准确性
补救性元素 结果性阶段 促销及时性
5
第一节
采购期商品管理
6
•订货计划从销售计划开始
7
单店采购考量顺序关系图
期货/指标匹配
有几个店？
工作的量化管理工具
设定标准的量化考核标杆，有目的的收集终端 各Indication项运作数据，结合科学的分析公式和市 场预测，找出绩效数据规律，进行标杆比对，从而 进一步诊断终端存在的问题，有方向性的进行整改 和提升。
12
商品透析KPI数据的基础--SKU
1D 指一个款式 1SKU
指款式单元.在1D 中有几个SKU 款式单元(颜色 /规格)
产品的 结构设定
市场变化 预测
单店订货
保本点多少？
想赚多少钱？
历史数据分析
应订多少货
8
如何制定月度总业绩指标？
月度零售指数
日期
9月
10月
例:某店铺某年份秋冬季零售指数
11月
12月
1月
2月
合计
销售金额 140000 400000 220000 240000 380000 620000 2000000
系列销售比= 该系列在上期销售的件数、金额 ( 上期总销售量、总金额 )
*100%
16
系列销售比案例演练
某店铺6月份总销售了200件货品,销售总 额11万，其中航海系列共销售了120件货 品, 销售额8万，民族系列销售了80件货 品,销售额3万。
问题： 1：用量表形式分析该店的重点销售系列是什么？ 2：从这份量表还能够看出哪些问题？
18
2.品类销售比
品类销售比 =
_上期某品类销售件数/金额_ 上期总销售件数/金额
*100%
19
3.品类价格带占比
价格段
289-398
398-498
498-598 598-698 698-898
品类
数量
数量
数量
数量
数量
数量
占比
占比
占比
占比
占比
占比
132
30
衬衫
11%
23%
60
42
45%
32%
480 连衣裙
40%
110
220
90
60
23%
46%
19%
13%
84 上衣
7%
30
45
9
36%
54%
11%
204
25
毛衫
17%
12%
48
113
18
24%
55%
9%
84
20
T恤
7%
24%
45
19
54%
23%
216
35
裤子
18%
16%
60
120
28%
56%
合计
1200
销售占比
9%
29%
47%
10%
5%
20
4.品类颜色占比
24
7.图案或花型占比分析
可以根据花型销售 占比来研发一定的花型
25
8.品类面料占比分析
品类面料占比= 品类单一面料的销售、库存量 *100%
5%
1.80
12%
需要考虑的问题 1：原则上投入产出比低的项目，本期采购需要降低占比，但需要考虑市场、 企业、销售折扣等
多方面因素，有时新品类或系列在市场投放初期也有这种表现，同时高投入产出比由低销售 折扣所达成的也需要降低采购占比。 2：与已销售周期有关，销售周期越短可能占比越低。 3. 投入产出比往往不做为库存控制的过程指标，更多是总结上季销售情况 的结果指标，过程指 标以存销比衡量 。
促销规划
企业商品规划
流行趋势分析
期
投入
产出 确
比
认
采
购
旧结 货构
结
构
补
SKU规划 上市波段规划 新旧货销售占比 期现货销售占比 商品销售属性
货 提 订指 交 单标 订 审匹 单 核配
性 检 查
充
商品组合规划
10
历史销售数据分析
11
分析工具---商品透析KPI数据分析
什么是KPI？
Key 关键 Performance 表现 Indication 迹象、标杆