商品数据怎么分析?(商品数据分析基本逻辑及常用指标)

qinzhiqiang 07-11 10:31 809次浏览

商品数据怎么分析?(商品数据分析基本逻辑及常用指标)

我们常说在零售分析中“人”、“货”、“场”是其基本思维模式,商品数据分析也有它基本的模式,这就是:“进”、“销”、“存”。 “进”即是采购订货环节,“销”即销售部分,狭义的“存”指商品的库存管理,广义的“存”指的是商品整个供应链管理,人货场我们通常理解为平行关系,而商品管理中的进销存却是一个有先后顺序的循环关系;当前大部分服装店铺POS及后台系统商品部分都是基于进销存的一种软件系统。

商品数据分析基本逻辑及常用指标

相信很多商品类朋友都遇见过这样的尴尬,一旦公司整体销售下滑原因分析的时候,很大部分原因会找到商品部门,诸如整体订货不当、配货不合理、补货调拨不及时、数据分析不科学等等原因;但相反的情况,一旦销售较好要表彰的时候,都是销售部的事情,主管督导管理的好,店铺人员一线辛苦奋战等等;商品销售较差,固然与商品脱不了干系,但是比如某种货品库存大、单品销售差,除了进货、货品分配及调拨,销售环节和供应链环节等都会影响,例如实际店铺商品陈列不合理,甚至是无出样现象;店铺目标分配不均造成的人员积极性下滑,销售没有热情;仓库发货不及时延误销售时机,盘点错误造成的系统显示有库存而实际库存为0等等原因,所以在零售分析人货场的基础上,商品分析问题务必从进销存三个维度进行思考,而不能一味的武断去寻找背锅侠!

商品数据分析基本逻辑及常用指标

商品的分析指标很多,常用的指标如商品的折扣率、售罄率、SKU动销率、畅销销分析、周转率等;一般来说大店看重商品的周转,小店看重商品的单次利润,线上看重商品的折扣,线下侧重商品的库存;

现实中基于不同的鞋服类型、品牌定位、公司管理者对商品数据的认知程度、商品分析人员自身分析能力等等原因造成的各品牌对于商品分析指标的侧重点和分析习惯不尽相同,不过总体来说商品的分析指标个人初步总结了如下角度(鉴于文章篇幅,本篇对于商品指标不做详细介绍,后期会逐一阐述):

商品数据分析基本逻辑及常用指标

一、采购环节:采购的宽度,即当季订货SKU总量;(可下放到单店分析)

采购的深度,即当季订货SKU均深;(同上)

采购匹配度,实际不是一个具体的指标,而是一种分析方法,也叫进销偏差,通过对比同比数据中品类、型号、颜色、价格、材质、大类等等分类在某些适销阶段内采购和销售的占比偏差来判断本季商品该分类预计采购的占比基数;

二、销售环节:可分为三大部分,分别为商品指标、结构指标和畅滞销分析;

商品指标,

1、货龄,即货品的年龄,例如13Q1、Q2等。

2、售罄率,检验商品畅滞销的指标,同时也是服装里很长用的商品指标,可适用多单品、单类别、单店、区域及整体等分类中;

3、折扣率,直接影响企业利润水平的指标,是企业的生命线,和财务数据共性较多;

4、SKU动销率,一定时期内产生销售的SKU占总体SKU占比情况,反应阶段内SKU有效使用率;

5、单店齐码率,店铺内一定时期内规定齐码标准下的齐码SKU占比;

结构指标,

1、品类结构占比,实际为一定单位,单店或者区域销存结构占比偏差分析;

2、价格带占比:一定空间单位内的销存价格占比偏差分析;

3、其他的分类的销存偏差分析,其他的例如多品牌操作下的品牌销存占比偏差分析,一定空间和阶段范围内的颜色分析,尺码分析等等;

畅滞销分析,1、应季产品或者新品中TOP10和库存TOP10分析,包括销售、剩余库存、售罄、可销周等等;

三、库存环节:可分为服务类指标和库存指标两大类

服务类指标,其实也可以分到订货环节的后期管理类,包括一些比如:

1、订单满足率,即订单实际到货与期初订货的占比;

2、准时交货率,即实际到货时间与期初订货预计到货波段的时间准确率;

库存类指标、

1、期初库存、期末库存和平均库存,即一定空间范畴的不同类别实际库存数据;

2、库销比,即反应店铺或者整体库存使用效率的指标,商品分析一般情况下习惯用数量来计量,以月为单位,用期初+期末库存的平均值除以期间销售量;

3、可销天(周),可以有效衡量库存滚动变化的量化标准,也是用来衡量库存可持续销售期的追踪指标,计算公式为:期末库存/(期间销售量/销售期天数),可销周直接以周为单位;

4、库存周转率,一个偏财务的指标,从财务的角度来审视库存安全性问题,一般以月或者季度、年为单位,计算公式为期间销售数量/(期初库存+期末库存)/2

商品数据分析基本逻辑及常用指标

商品分析指标本质上一种对整盘商品分析的角度,角度不同,分析的结果也不一样,但不管任何一种合理的分析指标都是对商品科学运作的数据审核与监督;促使商品更良性,合理化运转;