畅销商品的统计分析辨识法
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。
商品数据分析
商品数据分析商品数据分析是一种利用统计方法和技术来研究商品市场的方法。
通过对商品销售数据和消费者行为数据的分析，可以揭示出市场趋势、消费者需求以及竞争对手情况等信息，帮助企业制定合理的市场营销策略和产品定位。
商品数据分析可以从各个方面对商品进行深入研究和分析。
首先，可以通过对销售数据的分析来了解商品的销售情况。
可以分析销售额、销售量、销售渠道等数据，并根据这些数据来评估产品的市场地位和销售趋势。
其次，可以通过对消费者行为数据的分析来了解消费者对商品的需求和偏好。
可以分析消费者购买的时间、地点、数量、价格等数据，进而了解产品的市场细分和目标消费者。
在商品数据分析中，还可以利用各种统计方法和技术来深入研究商品市场。
比如，可以运用时间序列分析来预测商品的销售趋势，通过回归分析来评估不同因素对销售量的影响，通过聚类分析来识别市场细分和目标消费者群体，通过关联分析来发现商品之间的关联和购买规律等。
通过商品数据分析，企业可以做出更明智的决策并制定更合理的市场营销策略。
首先，企业可以根据销售数据的分析来评估产品的市场表现。
如果销售额和销售量呈现下降趋势，企业可以调整产品定位、价格策略等，以提振销售。
如果销售额和销售量呈现增加趋势，企业可以进一步扩大市场份额，加大宣传力度等。
其次，企业可以通过分析消费者行为数据来了解消费者需求和偏好。
企业可以根据消费者购买数据来优化产品设计，改进市场营销策略，以满足消费者需求，提升市场竞争力。
然而，商品数据分析也存在一些挑战和限制。
首先，数据的质量和可靠性对分析结果的准确性和可信度有着重要影响。
如果数据采集不准确或者数据样本不足，分析结果可能存在偏差。
其次，数据的保护和隐私问题也需要引起重视。
企业在进行数据分析时，需要确保数据的安全性和隐私性，避免泄露和滥用。
另外，对于一些新兴市场或者产品，由于数据稀缺或者不完整，分析结果的可信度也可能受到影响。
综上所述，商品数据分析是一种非常重要的工具，可以帮助企业了解市场趋势和消费者需求，并制定更合理的市场营销策略。
商品销售数据分析
商品销售数据分析 一、引言 商品销售数据分析是指通过对销售数据进行统计和分析，以获取关于商品销售情况的有价值的信息。通过对销售数据进行深入分析，企业可以了解销售趋势、产品表现、市场需求等关键信息，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。
二、数据收集 1. 销售数据来源 销售数据可以来自企业内部的销售系统、POS系统、电子商务平台等，也可以通过市场调研、问卷调查等方式获取。确保数据的准确性和完整性是进行数据分析的前提。
2. 销售数据指标 常见的销售数据指标包括销售额、销售量、销售渠道、销售地区、销售时间等。根据实际需求，可以选择合适的指标进行分析。
三、数据清洗和整理 1. 数据清洗 数据清洗是指对收集到的销售数据进行筛选、排除异常值、填补缺失值等操作，确保数据的准确性和一致性。
2. 数据整理 数据整理是指将清洗后的数据按照一定的格式整理，以便后续的数据分析。可以使用Excel、数据库等工具进行数据整理。 四、数据分析方法 1. 数据可视化 通过数据可视化的方式，将销售数据转化为图表、图像等形式，使数据更加直观和易于理解。常用的数据可视化工具包括Excel、Tableau、Power BI等。
2. 趋势分析 趋势分析是指对销售数据的变化趋势进行分析，以了解销售的增长或下降趋势，有助于预测未来的销售情况。可以使用回归分析、时间序列分析等方法进行趋势分析。
3. 市场份额分析 市场份额分析是指对不同产品在市场上的销售份额进行比较和分析，以了解企业在市场中的竞争地位。可以通过计算销售额、销售量等指标的占比来进行市场份额分析。
4. 产品表现分析 产品表现分析是指对不同产品的销售情况进行比较和分析，以了解产品的销售状况和潜力。可以通过计算销售额、销售量、销售增长率等指标来进行产品表现分析。
5. 地区销售分析 地区销售分析是指对销售数据按照地区进行分析，以了解不同地区的销售情况和市场需求。可以通过计算不同地区的销售额、销售量等指标来进行地区销售分析。
商品销售数据分析
商品销售数据分析一、引言商品销售数据分析是指通过对销售数据的采集、整理、分析和解读，以获取有关商品销售情况的信息和见解。
通过对销售数据进行深入分析，企业可以了解销售趋势、消费者行为、市场需求等，从而为制定有效的销售策略和决策提供支持。
二、数据采集与整理1. 数据来源商品销售数据可以来自多个渠道，包括线上平台、线下门店、分销商等。
根据具体情况，可以选择合适的数据源进行采集。
2. 数据内容商品销售数据应包括以下内容：- 销售日期：记录销售发生的日期。
- 销售地点：标明销售发生的具体地点。
- 商品信息：包括商品名称、型号、规格、品牌等。
- 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。
- 顾客信息：包括顾客的性别、年龄、地域等。
- 促销活动：记录销售过程中的促销活动信息。
3. 数据整理将采集到的数据进行清洗、去重和归类，确保数据的准确性和完整性。
可以使用数据处理工具或者软件进行数据整理，如Excel、Python等。
三、数据分析方法1. 销售趋势分析通过对销售数据进行时间序列分析，可以了解商品销售的趋势变化。
可以绘制销售趋势图、季节性分析图等，以便发现销售的高峰期、低谷期等。
2. 品类销售分析将商品按照品类进行分类，分析各个品类的销售情况。
可以比较不同品类之间的销售额、销售数量、销售增长率等指标，找出销售较好和较差的品类。
3. 地域销售分析根据销售地点的信息，进行地域销售分析。
可以比较不同地区之间的销售额、销售增长率等指标，找出销售较好和较差的地区。
同时，也可以了解不同地区的消费偏好和需求差异。
4. 顾客行为分析利用顾客信息，对顾客行为进行分析。
可以了解顾客的购买习惯、消费能力、购买频次等，从而为制定个性化的销售策略提供依据。
5. 促销活动效果分析分析促销活动对销售的影响。
通过比较促销活动先后的销售数据，可以评估促销活动的效果，找出促销活动中的优势和不足之处，为未来的促销活动提供参考。
商品销售数据分析
商品销售数据分析一、引言商品销售数据分析是指通过对商品销售数据的收集、整理和分析，以获取有关销售情况、趋势和影响因素的深入洞察。
这些数据可以包括销售额、销售数量、销售地区、销售渠道、销售时间等相关信息。
通过对销售数据的分析，企业可以了解产品的市场表现，优化销售策略，提高销售效益。
二、数据收集与整理1. 数据来源商品销售数据可以从多个渠道收集，包括线上销售平台、线下实体店、分销商、供应链系统等。
根据不同的数据来源，可以采用不同的收集方式，如API接口、数据导出、数据抓取等。
2. 数据类型商品销售数据包括但不限于以下几个方面：- 销售额：每个产品的销售金额。
- 销售数量：每个产品的销售数量。
- 销售地区：销售发生的地理位置信息。
- 销售渠道：销售发生的渠道，如线上平台、实体店等。
- 销售时间：销售发生的时间信息，如年、月、日、小时等。
3. 数据整理为了方便后续的分析，需要对收集到的数据进行整理和清洗。
这包括去除重复数据、处理缺失数据、统一数据格式等。
同时，还可以根据需求进行数据筛选和分类，以便后续的分析工作。
三、数据分析方法与工具1. 描述性统计分析描述性统计分析是对销售数据进行总体和个体特征的描述和概括。
常用的统计指标包括平均值、中位数、众数、标准差、方差等。
通过这些指标，可以了解销售数据的分布情况、集中趋势和离散程度。
2. 时间序列分析时间序列分析是通过对销售数据随时间变化的趋势进行分析，以揭示销售的季节性、趋势性和循环性。
常用的时间序列分析方法包括移动平均法、指数平滑法、ARIMA模型等。
3. 地理空间分析地理空间分析是通过对销售数据的地理位置信息进行分析，以揭示销售的地域特征和空间关联。
常用的地理空间分析方法包括热力图、地理信息系统（GIS）等。
4. 分类与聚类分析分类与聚类分析是将销售数据进行分类或聚类，以揭示销售数据的内在规律和相似性。
常用的分类与聚类分析方法包括K-means聚类、决策树分类等。
ABC分析法分析
一个事物的众多因素中分清主次，识别出 少数的但对事物起决定作用的关键因素和 多数的但对事物影响较少的次要因素。
四、 S推KU行A品SB类KCU计分计划析划控法制管的与理功管的能理起概因况
ABC分析法的功能：
功能一：自 动 补 货 功能二：新 店 选 品 ABC 功能三：经 营 预 算 功能四：价 格 分 析 总的来讲，ABC分析法可以完成整体分析要求， 也可以满足单品的销售、毛利、库存、淘汰、 状态、补货等的分析和操作需求。它的运用 非常广泛，而且不断在变化创新。
按商品性质提出措施。
商品性质 A AA AB AC B BB BC BA C CA CB CC
措施 新品，强季节性，主推促销 一线品牌商品，相对毛利较低 成长性商品，适合做价格促销 高成长性商品，频繁促销商品 稳定性商品，中间力量，受关注商品 稳定性商品，中间力量，受关注商品，主抓毛利 成长性商品，增加促销力度 下降快，可做选择性季节促销 结构性商品，或者近期上柜新品 目标删除商品 目标删除商品 多属结构性商品，注意控制库存
举例说明：
将B单元格复制，然后按住“ctrl+shift“，按下键盘的“向上以得到所有的A。
举例说明：
按09年ABＣ排序，用数据透视表按商品性质（ＡＢＣ）进行汇总， 汇总项目：商品编码计数；销售收入求和；累计占比和毛利率求平 均值。
按09年Ａ、Ｂ、Ｃ三类求出商品占比。
ABC P.F.Drucker ABC
五、 ABC分析法的使用
ABC分析法的三大部分：
ABC分析法
1.单ABC的生成：销售降序排列 计算销售占比计算累计占比划 分ABC(商品定位，静态属性)
2.双ABC的生成：本期单ABC匹 配(vlookup)同期单ABC（商品 角色变化，动态趋势）
超市零售业中的商业数据分析方法(二)
超市零售业中的商业数据分析方法（二）引言概述：商业数据分析在超市零售业中扮演着至关重要的角色，它可以帮助企业理解市场趋势、优化经营策略、提升销售业绩。
本文将介绍超市零售业中常用的商业数据分析方法，并对每种方法的应用场景和优势进行详细探讨。
正文：1. 销售数据分析- 产品销售趋势分析：通过对产品销售数据的统计和分析，了解产品的销售趋势和季节性变化。
- 产品销售渠道分析：针对不同销售渠道的产品销售数据进行对比分析，找出销售渠道的优劣势。
- 促销活动效果分析：通过对促销活动期间的销售数据进行分析，评估促销活动的效果及ROI。
2. 顾客数据分析- 顾客行为分析：通过对顾客购买记录的分析，了解顾客的购买偏好和消费行为，并结合其他因素进行细分和定位。
- 顾客忠诚度分析：通过分析顾客的购买频率、购买金额等指标，评估顾客的忠诚度，提高顾客关系管理能力。
- 顾客流失预测分析：通过分析顾客的购买历史和行为数据，建立流失预测模型，早期发现潜在流失客户并采取措施留住他们。
3. 库存数据分析- 周转率分析：通过计算库存周转率，评估库存管理的效率，避免过多资金固定在库存中。
- 采购计划优化：通过分析销售数据和库存数据，确定最佳的采购计划，并避免出现库存积压和缺货情况。
- 供应商选择分析：通过对供应商交货准确率、产品质量等数据的分析，选择合适的供应商，保证供应链的稳定性。
4. 价格数据分析- 定价策略优化：通过分析市场竞争对手的价格、顾客的价格敏感度等数据，优化产品的定价策略，提升销售额和利润率。
- 促销策略分析：通过对促销活动的销售数据进行分析，评估促销策略的效果，并优化促销方案。
- 定价弹性分析：通过分析价格变化对销售数量、销售金额等的影响程度，估计价格的弹性。
5. 市场竞争数据分析- 市场份额分析：通过对竞争对手的销售数据进行分析，评估企业在市场上的份额，并及时调整市场策略。
- 竞争对手分析：通过对竞争对手的产品定位、价格水平等进行分析，了解竞争对手的策略，并针对性地调整自身的竞争优势。
零售数据分析方法
零售数据分析方法在当今竞争激烈的零售行业中，数据分析成为了帮助企业做出更明智决策的重要工具。
零售数据分析可以帮助企业了解市场和消费者行为趋势，预测需求，改进运营效率，并制定更具策略性的营销计划。
本文将介绍一些常用的零售数据分析方法，帮助企业更好地了解和应对市场挑战。
1. 基于统计分析的方法基于统计分析的方法可以帮助零售商获取关于销售、库存和顾客行为的详细信息。
其中最常用的统计分析方法包括描述性统计、假设检验和回归分析。
描述性统计是一种用来总结和描述数据集中关键统计量的方法，包括平均值、中位数、百分比等。
通过对销售数据进行描述性统计，零售商可以了解产品销售情况、消费者行为特征和市场趋势。
假设检验是一种用来测试某个假设是否成立的统计方法。
通过进行假设检验，零售商可以确定其营销活动对销售额的影响是否显著，以及库存策略是否有效。
回归分析是一种用来研究变量之间关系的统计方法。
零售商可以使用回归分析来确定产品销售额与广告投入、促销活动等因素之间的关系，并进一步优化营销策略。
2. 数据挖掘方法数据挖掘是通过自动或半自动的方式从大量数据中发现有用的模式和信息的过程。
在零售领域，数据挖掘可以帮助识别不同消费者群体、预测需求趋势和发现潜在的市场机会。
聚类分析是一种常用的数据挖掘方法，用来将相似的数据分成不同的群组。
在零售中，聚类分析可以帮助企业识别出不同的顾客群体，根据其消费行为和购买偏好进行个性化营销。
关联分析是一种用来发现数据中的关联规则的方法。
在零售中，关联分析可以帮助企业发现不同产品之间的关联性，进而提供交叉销售的机会。
预测分析是一种用来预测未来事件或趋势的方法。
在零售中，预测分析可以帮助企业预测产品需求、库存需求以及销售额等，使其能够及时做出调整和决策。
3. 文本分析方法随着社交媒体和在线评论的普及，零售商可以通过文本分析方法来了解消费者的情感和观点。
文本分析可以帮助零售商挖掘消费者的意见和偏好，以及识别潜在的问题和改进空间。
盒马鲜生_零售数据的分析报告
盒马鲜生_零售数据的分析报告在当今竞争激烈的零售市场中，盒马鲜生作为一种新兴的零售模式，引起了广泛的关注。
本文将通过对盒马鲜生的零售数据进行深入分析，揭示其运营特点、优势与挑战，并对未来发展提出展望。
一、盒马鲜生的背景与发展盒马鲜生是阿里巴巴旗下的一个新零售品牌，它以线上线下融合的方式，为消费者提供生鲜食品和日用品的购买服务。
自成立以来，盒马鲜生凭借其独特的商业模式和创新的运营理念，迅速在市场中占据了一席之地。
二、数据来源与分析方法本次分析所使用的数据来源于盒马鲜生的销售系统、会员系统以及相关的市场调研。
通过运用数据挖掘、统计分析和对比研究等方法，对这些数据进行了深入的处理和分析。
三、销售数据分析（一）商品品类销售情况在盒马鲜生的销售数据中，生鲜食品是最畅销的品类之一。
其中，海鲜、水果和蔬菜的销售额占据了较大的比例。
这表明消费者对于新鲜、健康的食品有着较高的需求。
同时，日用品的销售也呈现出稳步增长的趋势，特别是一些家居清洁用品和个人护理用品。
（二）销售时间分布从销售时间来看，周末和节假日的销售额明显高于平日。
这主要是由于消费者在休息时间有更多的时间进行购物和烹饪。
此外，每天的晚餐时间前后也是销售的高峰期，这与消费者的用餐习惯密切相关。
（三）地区销售差异不同地区的盒马鲜生门店销售额存在一定的差异。
一线城市的门店销售额普遍较高，这与当地的消费水平和消费观念有关。
而在二三线城市，盒马鲜生的市场份额还有较大的提升空间。
四、会员数据分析（一）会员活跃度通过对会员数据的分析发现，活跃会员的消费频率和消费金额都明显高于非活跃会员。
因此，提高会员的活跃度是盒马鲜生提升销售额的重要途径之一。
（二）会员消费偏好会员在购买商品时表现出了一定的消费偏好。
例如，年轻会员更倾向于购买进口食品和时尚的日用品，而年长会员则更关注传统的生鲜食品和实用的家居用品。
（三）会员忠诚度会员的忠诚度对于盒马鲜生的长期发展至关重要。
通过分析发现，良好的购物体验、优质的商品和服务以及合理的会员权益是提高会员忠诚度的关键因素。
超市零售业中的商业数据分析方法(一)
超市零售业中的商业数据分析方法（一）引言概述：商业数据分析在现代经济活动中发挥着重要作用，尤其是在超市零售业中。
超市作为零售行业的重要一环，其运营效益与市场竞争力密切相关。
本文将介绍超市零售业中的商业数据分析方法，探讨其应用价值和实际操作。
正文：一、销售数据分析1. 销售趋势分析：通过对销售数据的统计和分析，了解产品销售的整体趋势和变化规律，为制定销售策略和调整产品组合提供依据。
2. 产品销售分析：对各个产品的销售情况进行分析，包括销售额、销售量、销售渠道等等，以了解产品的市场表现和受欢迎程度。
3. 顾客购买行为分析：通过对顾客购买数据的分析，了解顾客的购买偏好、消费习惯等，为提高客户满意度和制定个性化营销策略提供参考。
4. 促销效果分析：针对不同的促销活动进行数据分析，评估促销活动的效果，为调整促销策略和评估促销投入的回报提供依据。
5. 库存管理分析：通过对库存数据的分析，掌握不同产品的库存情况，合理安排采购和销售，避免库存过多或缺货的情况发生。
二、顾客行为数据分析1. 顾客消费模式分析：通过对顾客购物行为数据的分析，了解顾客的消费特征，如购物频率、客单价等，为顾客细分和个性化营销提供依据。
2. 顾客流失分析：通过对顾客流失数据的分析，了解流失原因和流失率，为制定客户挽留策略和改善顾客体验提供参考。
3. 顾客满意度分析：通过对顾客反馈数据的分析，了解顾客对产品和服务的满意度，为提高产品质量和服务水平提供指导。
4. 顾客忠诚度分析：通过对顾客购买行为和消费习惯的分析，评估顾客的忠诚度和重复购买率，为提高客户忠诚度和客户维护提供依据。
5. 顾客推荐行为分析：通过对顾客推荐行为数据的分析，了解顾客对产品的口碑和推荐意愿，为提高品牌影响力和口碑营销提供参考。
三、竞争对手数据分析1. 竞争对手销售分析：通过对竞争对手销售数据的分析，了解竞争对手的市场表现和销售策略，为制定竞争对策和差异化竞争提供参考。
2. 竞争对手价格分析：通过对竞争对手产品定价数据的分析，了解市场价格水平和竞争对手的价格优势，为调整产品定价策略提供依据。
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畅销商品的统计分析辨识法
统计分析辨识是根据帕累托法则得出的“少数中的多数”而来的,即20%的商品销售额可实现全部销售额的80%左右,而剩下的80%商品的销售额则只实现总销售额的20%左右;商品品种百分比与相对的销售额百分比之间存在的20%：80%关系的规律性现象称之为20~80原则;其中占销售额最大份额的20%的商品,称之为畅销商品;
一、畅销商品的统计辨识
畅销商品的统计辨识方法有历史资料法、竞争对等法和数据信息法等;
1历史资料统计法;历史资料法又称经验法,是指超市参照历史同期的销售统计资料,在总的商品品种中选择出销售额排名靠前的20%的品种作为畅销商品;经验法依靠人工统计,工作量大,主要适宜于POS系统尚未建立的、规模较小的超市;按历史资料法选择畅销商品一定要注意历史统计资料时间上的一致性,严格按季节进行;
2竞争对等法;竞争对等法是指超市通过调查并统计竞争对手的畅销商品的情况而确定自己的畅销商品;如超市刚成立不久,历史同期销售统计资料缺乏或不全,可采用竞争对等法来选择畅销商品;在供应商接待日以外的时间,超市可派遣采购人员于12：00~13：00或20：00以后以竞争店卖场去观察“磁石点”货架如端头货架、堆头、主通道两侧货架、冷柜等,这些位置一般陈列畅销商品上的商品空缺率,因为这一时段是营业高峰刚过,理货员来不及补货的空隙;通
过畅销商品主要陈列货架商品空缺情况的调查,可以初步得出结论：如果陈列货架商品空缺多,该商品销售良好,可列为畅销商品的备选目录;这种方法简便易行,但调查容易受到竞争店店员的阻挠,且带来一定的偶然性;按竞争店调查法
选择畅销商品要注意竞争店店址、卖场面积、经营品种等因素应具有相似可比性,以保证参照借鉴的实效性；同时还要注意,由于目前的调查信息与下一步商品采购有一个时滞,所以这些信息对下一年畅销商品选择的参考价值可能更大些;
3数据信息统计法;数据信息统计法是指超市根据本企业POS系统汇集历史同期的销售信息来选择畅销商品的方法;这些信息资料主要是：销售额排行榜；销售比重排行榜；周转率排行榜；配送频率排行榜;这四个指标之间存在密切正相关性,核心指标是销售额排行榜;根据销售额或销售比重、周转率、配送频率排行榜,挑选出排行靠前的20%的商品作为畅销商品;如超市公司经营的商品品项总数为7000种,则销售额排名第一至第1400的商品就构成20商品目录;采用信息统计法,信息完整、准确、迅速,是超市尤其是规模较大超市选择畅销商品的首要方法;
二、畅销商品的调整
由于畅销商品具有鲜明的季节性特点,加上消费需求和供货因素的不确定性,超市畅销商品并不是一成不变的,而是不断变化的,所以辨识了畅销商品之
后也不是万事大吉了,而应随时进行不断调整;
1按季节变化调整;随着季节的变化,超市畅销商品目录在一年的春、夏、秋、
冬至少要做四次重大调整,每次调整的畅销商品约占前一个目录总数的50%左右,即使在某一个季节内,不同的月份由于气候、节庆假日等影响,畅销商品也会存在一定差异,每个月畅销商品调整幅度一般会超过10%;
2按商品生命周期调整;例如,当某种商品的生命周期由导入期进入成长期、成熟期时,它可能会被引入畅销商品目录,而当它由成熟期转入衰退期时,它必
然会在畅销商品目录中被删除；又如,当某种新商品被成功开发引入超市卖场时,或当某种商品即将组织一次大规模促销活动时,它们理应进入新的畅销商品目录;
3按顾客需求变化调整;如某一位有号召力的明星正在为某种产品做大规模宣传广告,预计会对消费者偏好和消费时尚产生巨大的影响和推动时,这种商品很可能会进入新的畅销商品目录;
上述三种变化调整中,从变化的规律性和预测的准确性角度看,季节变化的规律性最强,调整的准确性最高；而消费需求变化的规律性最不易掌握,调整的难度最大；供应因素变化的规律性介于两者之间;
此外畅销商品目录的调整需要剔除一些干扰因素和虚假现象;如某一次性
处理商品在短期内可能销售额很高,这种虚假升值不能作为该商品进入畅销商
品目录的依据；又如,某些销售情况一贯很好的商品,在某一短期内,可能由于资金、配送不到位,造成供货不足,销售额大幅度下降,这种虚假降值的商品在畅销商品调整时,要慎重决定是否删除出目录;
三、畅销商品的管理
畅销商品在超市经营中占有绝对的地位,是超市管理的重点,为了使畅销商品真正畅销起来,不缺货,超市卖场应做好如下工作：
1优先采购;超市在制订采购计划时,应将畅销商品采购数量指标的制订和落实作为首要任务,要保证畅销商品供货的稳定足量,保证畅销商品在所有门店和各个时间都不断档缺货,这是畅销商品保证的前提条件;
2优先存储;在配送中心,要将最佳库存量留给畅销商品,要尽可能使畅销商品在储存环节中物流线路最短,要尽量做好保管工作;
3优先配送;在畅销商品由配送中心到门店的运输过程中,超市应要求配送中心优先充足地安排运力,根据门店订货、送货的要求,保证畅销商品准时、准量、高频率配送;
4优先上架;理货员应该在商品配置图中,将卖场最好的区域、最吸引顾客的货架,指定留给畅销商品,并保证畅销商品在卖场货架上有足够大的陈列量;畅销商品一般应配置在卖场中的展示区、端架、主通道两侧货架的磁石点上,并根据其销售额目标确定排列数;
5优先促销;促销计划的制订及实施都应围绕畅销商品,畅销商品的促销应成为超市卖场促销活动的主要内容,各种商品群的组合促销也应突出其中的畅销商品;
6优先结算;在要求畅销商品供应商足量准时供货的同时,超市也要向畅销
商品供应商承担足额按时付款的义务;只有足额按时付款,才能与提供畅销商品的品牌供应商建立良好的合作伙伴关系,才能保证充足的畅销货源,才能与供应商分享市场占有率提高的利益,才能有效地做大供应商品牌产品销量和增强对供应商的控制力;。