要提高网上商店的盈利能力，必须充分理解商品盈利的重要因素。 “商品数据”在这场争夺战中起着重要的作用。 本文从三个方面进行分析，希望对你有帮助。

目前，面对各种各样的商品、各种各样的产品服务项目、越来越不满足的顾客，对于网店来说，“商品”是作为门店盈利的非常重要的要素。 光有经验是不够的。 必须要充分利用数据，明白从中挖掘提高店盈利能力的关键点。

因此，“商品数据分析”非常重要，通过商品数据分析指标指导门店商品结构和服务项目调整促销活动、针对性陈列调整，优化库存结构，加强所经营商品和项目的市场竞争力和合理配置，使商品更适应市场，更畅销、商品的

在

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中，我们先来整理一下商品数据分析的主要指标。

商品销售率=销售数量/进货数量是指商品上市后特定时间段的销售数量占进货数量的比例。 这是衡量商品销售情况的重要指标。 通常，商品售价越高表示该类别的商品销路越好，但这与进货数量有很大关系。 通过这个数据，可以对商品的销路好坏及时进行调整。

库存周转率=销售商品成本/库存成本，着重反映店的库存销售速度，有助于店的流动资金的运用和流动状况。 理论上，库存转数越高，商店的流动资产管理水平和商品销售情况也越好。

库存比率=库存量/销售额，是衡量库存是否合理的重要指标。 比率高意味着库存量太多，销售不好，过低意味着生产跟不上，或者进货量可能不合适。 库存比的设定是否科学合理直接反映了商店对市场的了解情况。 库存比过高或过低，是库存状况不正常的表现。

统计畅销商品和畅销商品，了解畅销商品的成因，结合畅销商品，调整畅销商品的陈列方式和陈列位置，提高畅销商品的销售技术等，充分利用各种运营手段带动整个商品的走向。 并且，根据二八定律，80%的收入大多是畅销书。

折扣率=实际金额/标准价格。 销售率=销售项目数/库存项目数*100%。 连带率=销售件数/交易次数。 (也称为连单率)商品毛利润=实际销售额-商品成本利率=(毛利润/实际销售额)100%。 ……如果有没有提到主要商品的指标，欢迎评论！

其实，商品分析指标有很多。 常用的指标有商品折扣率、商品销售率、SKU销售率、滞销分析、周转率等。 零售店利润>； 商品出售率>； 关注周转率的顺序，大店商品出售率>； 周转率>； 我关注着利益的顺序。 不同规模的店所关注的数据指标不同。 (如互联网产品，不同时期关注的数据指标不同)。

一般来说，大店注重商品周转，小店注重商品一次性利润，线上注重商品折扣，线上注重商品库存。

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接下来，我们来整理一下如何分析商品数据，提高店的盈利能力。

提高店铺收益的分析原则是，从大到小，不断聚焦商品，找出需要优化的类别，然后到具体商品的过程。

了解

第一：整体趋势分析

类别的销售动向、拐点、异常情况以及上个月的比较。 主要分析不同种类的销量趋势，以及上个月比、完成率的指标，并与上个月/去年同期的销量进行对比分析，评估实际销量与计划的差距，评估各商品的销售情况，网店人员对产品的跟踪、销售以及店铺的营销

特别是对销售低迷的类别和拐点出现的情况，门店需要全面分析，通过分析找出差距，同时提出改进建议。

例如，以某蛋糕店9月份各个类别的商品数据为例(这是虚假数据) ) )。

根据趋势图，9月2日各类销售额达到高峰，门店可能在做活动、促销等，每周末也有变动。 与8月相比常温蛋糕系列有所下降，可以分析找出差距，同时进行促销活动等。 周末可以调整软欧面包的常温蛋糕组合和营销策略。

在新产品促销折扣中，在考虑用户心理和竞争产品定价营销战略的同时，也必须考虑产品的利润和成本。 定价和营销战略非常重要。

第二：同类商品分析

了解不同商品的销售占有率、连带率的情况。 分析哪个类别受欢迎、购买最多、连带率高，根据这些数据调整商品的营销战略，提高类别的销售额。

然后将营销热点时间提前一个月，做好准备，如爆买期权、营销折扣、营销活动主题、文案、设计、用户评价积累、配套单品、物流准备等。

例如，从饼图来看，软欧面包系列最多，西西弗面包系列比较小，利用直播带货等短视频流量为商品提供力量，在短时间内帮助商品实现销量和门店收益

整理

第三：具体商品具体分析

商品销售排行榜，进行多维分析。 主要从零售价格来看，反应了顾客的需求强度和销量。 它不仅是看不见的，还包含着生命周期的维度，还反应着顾客的喜好

程度。

进行从多个商品维度分析，可能存在价格低、季节、网红带货、商品评价、品牌因素、风格、活动促销的影响下，潜在的购买用户或者原本对爆款商品不感兴趣的用户也加入了购买。

顾客会综合考虑品牌、质量、评价等综合因素，从中选优；因此，我们根据影响爆款商品因素随时调整策略。

如，从条形图看出，商品“雷神”为9月份畅销款，可能是做商品促销等方式营销管理，还可以建立商品评价体系，提升商品销量。而新品研发、定价、宣传渠道、顾客画像上需要考虑用户的年龄、收入、商圈分布以及消费心理和消费能力等。

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最后，优化解决问题， 找到问题点或是差异点，并结合营销思路，提出可能存在的假设，找到门店营收的改善点。

如，通过上述趋势图、占比情况以及畅销情况，此蛋糕店雷神为店内“爆款”品类，但“新品”销量有待提升，建议持续优化新品+雷神合理搭配组合套餐优惠力度，促进新品转化，提升客单量。 可配合会员老带新优惠活动，其他系列+雷神组合套餐优惠券，提升其他品类系列转化率，进而提升门店营收。

因此，商品数据分析主要可分为以下几步：

整体趋势分析，了解 不同商品销量趋势、拐点、异常情况，对呈现数据进行对比分析，同比、环比。同类商品分析，分析商品占比情况、采销差异、销存差异等，还有可以：数量、金额、折扣、款量、SKU、平均单价等。具体商品具体分析，对商品畅销情况进行从多个维度分析，如：年度、季节、品类、风格、价格带等。优化解决问题，找到问题点或是差异点，并结合营销思路，提出分析假设，找到门店营收的改善点。

总之，定期进行周分析、月分析、季分析、年分析。对特殊事件，发现疑点，要尽可能当下提取数据进行问题诊断。而商品数据分析的角度不同，分析的结果不尽相同，其中可能掺杂着区域、商圈、消费水平、商品组合、促销、季节、节假日等众多因素。当然还有顾客、品牌、宏观经济、竞品动作等众多因素。

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控；促进商品更良性，合理化运转；持续的调整商品的合理性，进而提升门店的营收能力。

作者：如意的裙子，数据运营小白；公众号：木木自由

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