商品数据分析 商品数据分析全文共29页，当前为第1页。 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。 商品数据分析全文共29页，当前为第2页。 商品分析模型 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。 商品数据分析全文共29页，当前为第3页。 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。 商品数据分析全文共29页，当前为第4页。 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。 商品数据分析全文共29页，当前为第5页。 （一）销售数据之维度 1、商品 2、客户 3、区域 4、时间 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。 客户是销售对象，包括会员。客户所在地和区域有关联。 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。 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。 商品数据分析全文共29页，当前为第6页。 （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 毛利＝实际销售额－成本。 4、净利 净利＝去税销售额－去税成本。 5、毛利率 销售毛利率是毛利占销售收入的百分比，也简称为毛利率，其中毛利是销售收入与销售成本的差。 毛利率＝（毛利/实际销售额）×100%。 6、周转率 周转率和统计的时间段有关。周转率＝（销售吊牌额/库存金额）×100% 商品数据分析全文共29页，当前为第7页。 7、促销次数 促销次数有宏观概念上的，也有微观概念上的。宏观上，是指一个销售单位中一段 时间内发动促销的次数，或某个供应商的商品在一段时间内参与促销的次数；微观层面上，是表示一个单品在一段时间内参与促销的次数。 8、交易次数 客户在POS 点上支付一笔交易记录作为一次交易。 9、客单价 客户在一次交易中支付的金额总和称为客单价。 客单价=销售额/交易次数 10、周转天数 周转天数=库存金额/销售吊牌额。周转天数越长，表示经营效率越低或存货管理越差；周转天数越短，表示经营效率越高或存货管理 越好。 商品数据分析全文共29页，当前为第8页。 11、退货率 退货率=退货金额/进货金额（一段时间）；用于描述经营效率或 存货管理情况的指标，与时间有关。 12、售罄率 售罄率=销售数量/进货数量 13、库销比 库销比=期末库存金额/（本期销售牌价额/销售天数*30） （只有在单款SKU 计算中可用数量替代金额。） 14、连带率 连带率=销售件数/交易次数 15、平均单价 平均单价=销售金额/销售件数 16、平均折扣 平均折扣=销售金额/销售吊牌额 商品数据分析全文共29页，当前为第9页。 17、SKU（深度与宽度） 英文全称为 stock keeping unit, 简称SKU，定义为保存库存控制的最小可用单位，例如纺织品中一个SKU 通常表示一个规格，颜色，款式），即货号，例：AMF80570-1 18、期货 所谓期货，一般指期货合约，就是指由期货交易所统一制定的、规定在将来 某一特定的时间和地点交割一定数量标的物的标准化合约 。服装行业上具体指订货会上所订购且分期交付的货品。 19、坪效 就是指终端卖场1平米的效率，一般是作为评估卖
商品数据分析是商业运营中至关重要的环节，它帮助企业深入了解商品的销售表现、顾客行为以及市场趋势，从而做出更精准的决策。商品分析的核心在于利用销售数据和商品基础数据，通过一系列结构化的分析方法来评估商品的各类指标。
商品分析涉及的主要数据包括商品的类别结构、品牌结构、价格结构、毛利结构、结算方式结构和产地结构等。这些结构分析能揭示商品组合的广度（商品种类的丰富程度）、深度（每种商品的变体数量）以及商品的淘汰率、引进率和置换率，这些都是评估商品策略是否有效的重要指标。此外，通过分析商品的销售数据，可以识别出哪些是重点商品、畅销商品、滞销商品和季节性商品，这对于库存管理和商品策略的调整具有指导意义。
商品分析模型的构建是数据分析过程的关键。模型的三个核心组成部分是维度、指标和分析方法。维度是指分析的视角，如商品、客户、区域和时间；指标是用于量化分析的具体数值，如销售数量、含税销售额、毛利、净利、毛利率、周转率等；而分析方法则决定了如何处理这些数据，如对比分析、趋势分析、聚类分析等。
销售数据的维度进一步细化为商品、客户、区域和时间。商品是最基本的分析单元，客户包括会员，其消费行为对销售有直接影响；区域分析涉及地理分布，有助于了解不同地区的销售表现；时间维度则涵盖了年、季、月、日乃至小时，以及公历和农历的节假日，以便洞察销售周期性和季节性规律。
销售数据的指标涵盖了多个方面，如销售数量衡量商品的销售量，含税销售额反映顾客的实际支出，毛利和净利分别表示商品的盈利水平，毛利率和净利率则是盈利能力的比率形式。周转率是评估库存管理效率的重要指标，而促销次数、交易次数、客单价、周转天数、退货率、售罄率、库销比、连带率、平均单价和平均折扣则反映了销售活动的活跃度、库存周转速度、客户购买行为和商品定价策略的效果。
除了这些基本指标，还有一些特定的行业术语，如SKU（库存保持单位）用于标识商品的规格、颜色和款式，期货是指未来某一时间交付的商品合约，常用于服装行业的订单管理。坪效则评估了零售店单位面积的销售效率。
在分析方法上，可以直接分析数据，也可以通过间接数据的组合分析，如销售状况分析、顾客行为分析、市场趋势预测等，以全面掌握商品的市场表现。
商品数据分析是通过多维度、多层次的数据剖析，为企业提供关键的商业洞察，帮助优化商品结构，提升竞争力，并实现更有效的资源分配。随着企业信息化的发展，这种数据分析能力的重要性只会继续增强。
