商品部数据分析
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。
商品部工作年度总结范文(3篇)
第1篇尊敬的领导，亲爱的同事们：转眼间，一年又即将过去，在这辞旧迎新的时刻，我谨代表商品部全体成员，向大家汇报本年度的工作总结。
一、工作回顾1. 市场调研与数据分析本年度，我们商品部高度重视市场调研与数据分析工作，通过线上线下多渠道收集市场信息，分析行业趋势，为商品开发、采购、销售提供了有力支持。
在充分了解市场需求的基础上，我们成功推出了一系列符合市场潮流的新品，满足了消费者的多样化需求。
2. 商品开发与采购在商品开发方面，我们紧跟市场潮流，不断优化产品结构，提高产品品质。
本年度，我们共开发了XX款新品，涵盖了服装、鞋帽、家居等多个领域。
在采购环节，我们严格把控供应商质量，确保商品品质，降低采购成本。
3. 销售与推广本年度，我们积极开展线上线下销售活动，提高品牌知名度。
通过举办各类促销活动、开展会员营销、加强品牌宣传等方式，实现了销售额的稳步增长。
同时，我们加强与各大电商平台、实体店铺的合作，拓宽销售渠道，提高市场份额。
4. 团队建设与培训我们重视团队建设，加强内部沟通与协作，提高团队整体素质。
本年度，我们组织了多场内部培训，提升员工的专业技能和综合素质。
通过团队建设活动，增强了员工的凝聚力和战斗力。
二、工作亮点1. 新品研发成功率高本年度，我们成功研发的XX款新品在市场上获得了良好口碑，销售业绩显著。
这得益于我们团队在市场调研、产品设计和生产过程中的紧密协作。
2. 销售业绩稳步增长在全体员工的共同努力下，本年度商品部销售额实现了同比增长XX%，为公司创造了可观的经济效益。
3. 团队凝聚力不断提升通过团队建设活动，我们团队的整体凝聚力得到了显著提升，为今后的工作打下了坚实基础。
三、工作不足与改进措施1. 市场调研不够深入在市场调研方面，我们还存在一定程度的不足，需要进一步加大力度，提高市场调研的深度和广度。
2. 产品同质化现象严重在商品开发过程中，部分产品存在同质化现象，需要我们在产品设计上进一步创新，提高产品竞争力。
嘉荣超市 鲜食部-生鲜数据分析与订货
库存周转天数=库存金额/日平均销售额
营运目标：28天；生鲜目标：5天
额单品金额=每笔销售记录金额/客单品数
二、现场管理类数据
能耗占比=能耗/销售额*100%
能耗占比：1.5%
耗材占比=耗材使用金额/销售金额
耗材平均占比：1.5%
DM销售占比=DM商品销售/销售总额
生鲜数据分析与订货 生鲜数据分析及订货管理
鲜食部
题 纲
第一部分 • 数据管理及分析
第二部分 • 订货管理
第一部分：数据管理与分析
一、业绩管理类数据 二、现场管理类数据
Hale Waihona Puke 三、常用数据分析方法四、生鲜数据管理报表
一、业绩管理类数据
销售额=客流量╳客单价
客流量=来店人数╳购买率
客单品数=每笔销售记录中的商品数
• ABC分析法
将事物以重要性为分A\B\C类进行分析管理的方法. 如:我司商品ABC管理方法. A类商品:销售排名10%的商品; B类商品:销售排名11%--30%的商品; C类商品:余下的商品
理想状态
类型
A B
单品数占比
10% 20%
销售占比
70% 20%
C
70%
10%
• 趋势/回归分析法
四、生鲜常见数据报表
目前:12-20%,公司要求:25-30%
市场占有率=我店销售额(客流量)/所有市调的竞争 能力店与我店的销售额(额流量)之和
三、常用数据分析方法
• 比较分析法
将A与B进行金额(数量)比较. 公式: A-B 同比: 与去年同一期间进行比较 如:2011年7月销售额同比2010年7月增长1000万 环比: 与上一期进行比较 如:2011年7月销售额环比2011年6月增长300万
拼多多运营：商品全维度数据分析表，百分之90的人估计看不懂拼多多知识
拼多多运营：商品全维度数据分析表，百分之90的人估计看不懂拼多多知识拼多多知识分子TOP1：头部领跑型商家（KA）供应：S矿主型商家，供应超强，一般拥有完整的供应体系（基本为源头大厂）。
运营：S拥有完善的运营团队进行年度/月度的运营规划，知名品牌大部分已签约KA。
（吾等佛系山野闲人难以望其项背，然以中小卖家自居）TOP2：腰部商家（中大型卖家）供应：AA-S大部分自有厂房，供应实力强，成本优化能力较强。
运营：AA-S此类商家团队的店铺运营拥有较强数据分析能力及风险把控能力（多数为跨平台老油条蜕变而来），部分随多多成长的活动型老玩家（对数据不够敏感），小团队运作，多数非标季初黑马孕育圈。
（90%已有对接运营，常年洗牌区）TOP3：尾部/足部商家供应：A-AAA供应水平层次不齐，多为前期拿货出量做货，其中不乏被搁浅的隐形矿主。
运营：A-AA多为新手商家，对店铺和商品的运营认识稍弱，需救熟。
（众类目运营开通了新手潜力商家群，试图筛选漏网矿主）TOP4：佛系山野闲人顾名思义，货源东拼西凑，有单无单全靠缘；三天不出单，不哭不闹，偷得浮生半日闲；十天出一单，不骄不作，万千财富皆命数。
由此可见，无论是何梯队商家，沙雕运营的必不可少。
此文用于腰部和足部商家认清自身店铺和供应情况，进一步提升运营水平。
Part 2合格的运营基础技能这次花了些时间做了张图，关于产品从曝光到变成利润的过程：产品（中间圆圈）从不同的流量来源获得曝光，通过点击的行为变成商品的访客数，通过转化形成商品销量（订单），再以利润率计算出利润（团队成本自行斟酌）。
合格的运营应具备基础数据统计和分析能力，站内大部分为爆款型店铺，一个或者几个爆款带动全店运转（后续可能会演变成小爆款群类型）。
因后台数据只能保存最近30天，最好新建excel表进行每日统计。
目前因后台没有完整的数据记录，建议使用excel表格的手动统计（五年前excel大法撸一次便中毒了）。
超市重点关注的数据分析
超市重点关注的数据分析一、门店经营指标数据分析1、销售指标分析：主要分析本月销售情况，本月销售指标完成情况，与去年同期对比情况，通过这组数据的分析可以知道同比销售趋势，实际销售与计划的差距。
2、毛利分析：主要分析本月毛利率、毛利率情况，与去年同期对比情况。
通过这组数据的分析可以知道同比毛利率状况，以及是否在商品毛利方面存在不足。
3、营运可控费用分析：主要是本月各项费用明细分析，与去年同期对比情况，有无节约控制成本费用。
这里的各项费用是指：员工成本、能耗、物料及办公用品费用，维修费用，房租，存货损耗，日常营运费用（电话费、交通费、卫生费、税收、工商费）。
通过这组数据的分析，可清楚地知道门店营运可控费用后的列支，是否有同比异常的费用发生，有无可以节约的费用空间。
4、坪效：主要是本月评效情况，与去年同期对比“日均坪效”是指“日均单位面积销售额”，即日均销售额/门店营业面积。
5、人均劳效：主要是本月人均劳效情况，与去年同期对比，“本月人均劳效”计算方法：本月销售额/本月工资人数。
6、盘点损耗率分析：主要是门店盘点结果简要分析，通过分析，及时发现门店在商品进、销、存各个环节存在的问题。
7、门店商品库存分析：主要是本月平均商品库存、周转天数，与去年同期对比分析。
通过这组数据分析，看门店库存是否出现异常，特别是否有库存积压现象。
二、商品经营数据分析1、经营商品目录执行情况总结分析：主要是本店执行商品目录情况与经营业态主力商品情况及新品引进情况、淘汰商品是否进行及时清退。
总部每月1号将最新目录主力商品货号、目录新引进商品货号、目录淘汰商品货号发至各门店，门店根据相关货号查询出经营情况。
特别是主力商品、新引进商品经营情况，以及淘汰产品有没有及时清退，通过这组数据，可以了解门店是否按照商品目录的调整进行了门店的商品结构调整。
2、商品动销率分析：主要是本月商品动销品种统计，动销率分析，与上月对比情况，商品动销率计算公式：动销品种/门店经营总品种数*100。
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。
商场数据总结报告范文(3篇)
第1篇一、报告概述报告时间：2023年报告对象：公司管理层及相关部门报告内容：对2023年度商场运营数据进行分析总结，旨在全面评估商场运营状况，为未来经营策略提供数据支持。
二、数据来源本报告所使用的数据来源于公司内部系统、财务报表、市场调研报告及相关部门提供的数据。
三、主要数据指标1. 销售额2. 客流量3. 顾客消费水平4. 商品结构5. 营业成本6. 利润率四、数据分析1. 销售额（1）整体销售额：2023年度商场销售额达到XX亿元，同比增长XX%，其中线上销售额占比XX%，线下销售额占比XX%。
（2）销售额增长原因分析：a. 新品上市：推出多款受欢迎的新品，带动了整体销售额的增长。
b. 促销活动：举办各类促销活动，吸引消费者购物，提高销售额。
c. 跨界合作：与知名品牌合作，拓宽销售渠道，提高销售额。
（1）客流量：2023年度商场客流量达到XX万人次，同比增长XX%。
（2）客流量增长原因分析：a. 商场品牌知名度提升：通过各类宣传活动，提高商场品牌知名度，吸引更多消费者。
b. 营业环境改善：商场内部环境整洁，服务优质，提升了顾客的购物体验。
c. 便利的交通：商场周边交通便利，方便顾客前来购物。
3. 顾客消费水平（1）顾客消费水平：2023年度顾客人均消费达到XX元，同比增长XX%。
（2）顾客消费水平增长原因分析：a. 顾客需求升级：消费者对品质、品牌、体验等方面的需求不断提升，带动了消费水平的增长。
b. 促销活动：各类促销活动吸引消费者购物，提高了消费水平。
4. 商品结构（1）商品结构：2023年度商场销售额中，服装类占比XX%，化妆品类占比XX%，家居用品类占比XX%，其他类占比XX%。
（2）商品结构优化建议：a. 深耕细分市场：针对不同消费群体，推出更具针对性的商品，满足消费者需求。
b. 提升商品品质：引进更多高品质、高性价比的商品，提升顾客满意度。
5. 营业成本（1）营业成本：2023年度商场营业成本达到XX亿元，同比增长XX%。
商品销售数据分析
商品销售数据分析1. 引言商品销售数据分析是指通过对销售数据进行采集、整理和分析，以获取对商品销售情况的深入洞察和理解。
通过分析销售数据，企业可以了解产品的销售趋势、市场需求、客户行为等信息，从而制定更有效的销售策略和决策，提升销售业绩和市场竞争力。
2. 数据采集在进行商品销售数据分析之前，首先需要采集销售相关的数据。
数据可以来自于企业内部的销售系统、POS系统、CRM系统等，也可以来自于外部渠道如电商平台、零售商等。
采集的数据应包括以下内容：- 销售日期：记录销售发生的日期和时间。
- 销售地点：记录销售发生的具体地点，如门店、电商平台等。
- 销售渠道：记录销售发生的渠道，如线下门店、电商平台、批发等。
- 商品信息：记录销售的商品名称、SKU、分类、价格等。
- 销售数量：记录每一个商品的销售数量。
- 销售金额：记录每一个商品的销售金额。
- 客户信息：记录购买商品的客户信息，如客户ID、性别、年龄等。
3. 数据整理与清洗在进行数据分析之前，需要对采集到的数据进行整理和清洗，以确保数据的准确性和一致性。
数据整理和清洗的步骤包括：- 去除重复数据：检查数据中是否存在重复记录，并将其删除。
- 处理缺失值：检查数据中是否存在缺失值，并根据情况进行填充或者删除。
- 格式转换：将数据中的日期、时间、价格等字段转换为统一的格式。
- 数据合并：将来自不同渠道的数据进行合并，以便进行综合分析。
4. 销售趋势分析销售趋势分析是对商品销售数据进行时间序列分析，以了解销售的长期趋势和周期性变化。
常用的销售趋势分析方法包括：- 折线图分析：绘制销售额随时间变化的折线图，观察销售趋势和季节性变化。
- 挪移平均法：计算销售额的挪移平均值，用于平滑销售数据，识别长期趋势。
- 季节性指数法：计算销售额的季节性指数，用于分析销售的季节性变化。
- 趋势线拟合：使用回归分析等方法，拟合销售数据的趋势线，预测未来销售趋势。
5. 市场需求分析市场需求分析是对商品销售数据进行产品和市场分析，以了解市场需求和客户行为。
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大超一次性商品销售贡献度及销 部门一次性商品销售贡献度及 一次性商品销售占比
售占比
销售占比
TOP10&LAST10大类
2
销售贡献及占比
标超一次性商品销售贡献度及销 部门一次性商品销售贡献度及 一次性商品销售占比
售占比
销售占比
TOP10&LAST10大类
便利店一次性商品销售贡献度及 部门一次性商品销售贡献度及 一次性商品销售占比
三级内容
数据范围 数据来源
大超库存金额预算与实际差异 部门库存金额预算实际差异 库存金额TOP10大类
库存金额TOP10大类与销售 TOP10大类对比差异
1
库存金额
标超库存金额预算与实际差异 部门库存金额预算实际差异 库存金额TOP10大类
库存金额TOP10大类与销售 TOP10大类对比差异
便利店库存金额预算与实际差异 部门库存金额预算实际差异 库存金额TOP10大类
二级内容 DM商品SKU占比TOP10大类 DM商品SKU占比TOP10大类
三级内容
数据范围 数据来源
日常销售数 据
运用查询工具自行提取
便利店DM商品SKU占比情况
部门DM商品SKU占比情况
DM商品SKU占比TOP10大类
大超DM商品销售贡献度及销售占 部门DM商品销售贡献度及销售 DM商品销售占比TOP10&LAST10 DM商品SKU占比TOP10大类在
大类送货达成率TOP10&LAST10 的供应商
4
供应商送货分析
标超各部类送货周期及送货达成 率
部门高库存&高库存周转天数大 类的送货周期、送货达成率综 合分析
大类送货达成率TOP10&LAST10 的供应商
便利店各部类送货周期及送货达 成率
部门高库存&高库存周转天数大 类的送货周期、送货达成率综 合分析
大超到货率
4
到货率
标超到货率
便利店到货率
大超库存金额及周转天数
5
库存金额及周转天数 标超库存金额及周转天数
便利店库存金额及周转天数
6 总结
部门销售达成及差异
销售TOP10大类
部门销售达成及差异
销售TOP10大类
部门销售达成及差异
销售TOP10大类
部门毛利额及毛利率达成及差 异 部门毛利额及毛利率达成及差 异 部门毛利额及毛利率达成及差 异
三级内容 影响指标前10名单品 影响指标前10名单品 影响指标前10名单品
大超削价原因分析 标超削价原因分析
数据范围 数据来源
销售 分析
序号
项目
大超目标完成率
1
销售目标完成率 标超目标完成率
便利店目标完成率
大超毛利贡献度对比去年
2
销售贡献度
标超毛利贡献度对比去年
便利店毛利贡献度对比去年
大超削价商品影响毛利率
销售占比
销售占比
TOP10&LAST10大类
大超一次性商品毛利额贡献度及 部门一次性商品毛利额贡献度 大类一次性商品毛利率与大类
毛利率表现
及毛利率表现
综合毛利率差异TOP10&LAST10
3
毛利额贡献及毛利率 标超一次性商品毛利额贡献度及 部门一次性商品毛利额贡献度 大类一次性商品毛利率与大类
表现
毛利率表现
占比
占比
大类
部门的销售排名对比
大超DM商品毛利额贡献度及毛利 部门DM商品毛利额贡献度及毛 大类DM商品毛利率与大类综合
率表现
利率表现
毛利率差异TOP10
3
DM毛利额贡献及毛利 标超DM商品毛利额贡献度及毛利 部门DM商品毛利额贡献度及毛 大类DM商品毛利率与大类综合
率表现
率表现
利率表现
毛利率差异TOP10
3
影响毛利率
标超削价商品影响毛利率
大超非DM商品高于2%的占比
4
毛利率分析
标超非DM商品高于2%的占比
5 总结
分析总结和跟进内容
一级内容 品类未完成指标 品类未完成指标 品类未完成指标 对比去年下降品类分析 对比去年下降品类分析 对比去年下降品类分析 对比去年下降品类分析 对比去年下降品类分析 影响指标前10名单品 影响指标前10名单品
比
占比
大类
部门的销售排名对比
2
DM销售贡献及占比
标超DM商品销售贡献度及销售占 部门DM商品销售贡献度及销售 DM商品销售占比TOP10&LAST10 DM商品SKU占比TOP10大类在
比
占比
大类
部门的销售排名对比
便利店DM商品销售贡献度及销售 部门DM商品销售贡献度及销售 DM商品销售占比TOP10&LAST10 DM商品SKU占比TOP10大类在
毛利 率分
序号
项目 大超奋斗目标完成率
1
采购部奋斗目标完成 率
标超奋斗目标完成率
便利店奋斗目标完成率
一级内容 品类未完成指标 品类未完成指标 品类未完成指标
大超毛利贡献度对比去年
对比去年下降品类分析
2
采购部毛利贡献度 标超毛利贡献度对比去年
对比去年下降品类分析
便利店毛利贡献度对比去年
对比去年下降品类分析
大超削价商品影响毛利率
3
削价商品影响毛利率
标超削价商品影响毛利率
对比去年下降品类分析 对比去年下降品类分析
大超非DM商品高于2%的占比
4
非DM商品毛利率分析
标超非DM商品高于2%的占比
影响指标前10名单品 影响指标前10名单品
5 总结
分析总结和跟进内容
二级内容 小类未完成指标 小类未完成指标 小类未完成指标 对比去年下降小类分析 对比去年下降小类分析 对比去年下降小类分析 影响指标前10名单品 影响指标前10名单品
TOP10大类
4
库存金额、占比及周 标超一次性商品库存金额、占比 部门一次性商品库存金额、占 一次性商品库存金额占比
转率
及周转率情况
比及周转率情况
TOP10大类
便利店一次性商品库存金额、占 部门一次性商品库存金额、占 一次性商品库存金额占比
比及周转率情况
比及模块数据展示，总结一 次性商品商品结构情况，并给与 调整建议
年节 商品
序号 模块
项目
一级内容
二级内容
三级内容
日常销售数 据
运用查询工具自行提取
数据范围 数据来源
大超销售达成
1
销售奋斗目标达成 标超超销售达成
便利店销售达成
大超毛利额及毛利率达成
2
毛利额及毛利率达成 标超超毛利额及毛利率达成
便利店毛利额及毛利率达成
大超订单金额
3
订单下达情况 标超订单金额
便利店订单金额
库存金额TOP10大类与销售 TOP10大类对比差异
大超周转天数预算与实际差异
部门库存周转天数预算实际差 异
库存周转天数TOP10大类
2
库存周转天数
标超周转天数预算与实际差异
部门库存周转天数预算实际差 异
库存周转天数TOP10大类
便利店周转天数预算与实际差异
部门库存周转天数预算实际差 异
库存周转天数TOP10大类
部门订单金额与同比差异
部门订单金额与同比差异
部门订单金额与同比差异
毛利额TOP10大类
毛利额TOP10大类
毛利额TOP10大类
订单金额与同比差异最大的 TOP10大类 订单金额与同比差异最大的 TOP10大类 订单金额与同比差异最大的 TOP10大类
部门到货率
到货率最低的LAST10大类
部门到货率
到货率最低的LAST10大类
大超返配商品占比情况
部门返配商品占比情况及处理 大类返配商品占比情况及处理
3
返配商品的分析 标超返配商品占比情况
部门返配商品占比情况及处理 大类返配商品占比情况及处理
便利店返配商品占比情况
部门返配商品占比情况及处理 大类返配商品占比情况及处理
大超各部类送货周期及送货达成 率
部门高库存&高库存周转天数大 类的送货周期、送货达成率综 合分析
二级内容 小类未完成指标 小类未完成指标 小类未完成指标 对比去年下降小类分析 对比去年下降小类分析 对比去年下降小类分析 影响指标前10名单品 影响指标前10名单品
三级内容 影响指标前10名单品 影响指标前10名单品 影响指标前10名单品
大超削价原因分析 标超削价原因分析
数据范围 数据来源
一次 性商
序号 模块
项目
一级内容
二级内容
三级内容
数据范围 数据来源
大超一次性商品SKU占比情况 部门一次性商品SKU占比情况 一次性商品SKU占比TOP10大类
1
SKU数占比情况 标超一次性商品SKU占比情况 部门一次性商品SKU占比情况 一次性商品SKU占比TOP10大类
便利店一次性商品SKU占比情况 部门一次性商品SKU占比情况 一次性商品SKU占比TOP10大类
周转率
转率情况
周转率情况
类
便利店DM商品库存金额、占比及 部门DM商品库存金额、占比及 DM商品库存金额占比TOP10大
周转率情况
周转率情况
类
5 总结
结合1--4模块数据展示，总结DM商品的销量、销售额、毛利额、毛利率、库存金额及周转率等情况，并给与调整建议
高库 存商
序号 模块
项目
一级内容
二级内容
及毛利率表现
综合毛利率差异TOP10&LAST10
便利店一次性商品毛利额贡献度 部门一次性商品毛利额贡献度 大类一次性商品毛利率与大类