商品分析
商品分析的主要数据来自销售数据和商品基础数据,从而产生以分析结构为主线的分析思路。主要分析数据有商品的类别结构、品牌结构、价格结构、毛利结构、结算方式结构、产地结构等,从而产生商品广度、商品深度、商品淘汰率、商品引进率、商品置换率、重点商品、畅销商品、滞销商品、季节商品等多种指标。通过对这些指标的分析来指导企业商品结构的调整,加强所营商品的竞争能力和合理配置。
基本信息
- 中文名
商品分析模型
- 外文名
无
- 类型
模型
- 构成因素
维度、指标和方法
分析模型
商品数据分析对企业信息化越来越重要。业务系统给我们提供了大量的数据,但如何利用这些数据进行分析,并得到有价值的结果来指导企业的经营活动,是摆在所有企业面前的、需要不断探索的课题。商品分析也就是依据业务系统提供的数据进行相关的项目分析进而产生有价值的结果来指导企业经营活动的工作。
首先需要确定零售企业在销售数据分析过程中适用的维度、指标和分析方法,在日常商品分析当中,需要做的就是将三者关联起来构造一个分析模型,依据分析模型得到有价值的结果。
要建立一个分析模型,有三个构成因素,即:维度、指标和分析方法。维度指明了我们要从什么样的角度进行分析,也就是分析哪方面的内容,比如商品、客户等。指标指明了我们对于这个维度所要进行分析的点,比如数量、周转率、连带率、售罄率、毛利率等。分析方法指明了我们用什么样的方法去分析处理这个维度的指标。
(一)、销售数据之维度
1、商品
商品是零售分析的最细维度之一,大部分的指标都依附商品来做明细的记录,同时很多维度也是通过商品进行交叉分析。
2、客户
客户是销售对象,包括会员。客户所在地和区域有关联。
3、区域
区域是地理位置。从全球视角看:洲---国家---区;从国家视角看:区——省/市——县/ 区—镇/乡/村,一般按正式行政单位划分。
4、时间
时间是进行数据分析非常重要的维度,分析的角度有公历角度和农历角度。其中, 公历角度:年——季度——月——日——时段(每2小时为一个段);星期、公历节假日。农历角度:年——节气——日——时刻;农历节假日。
(二)、销售数据之指标
1、销售数量
客户消费的商品的数量。
2、含税销售额
客户购买商品所支付的金额。
3、毛利