零售商品分析怎么做？6大方法一文讲透 | 帆软九数云
在做零售商品分析的时候很多团队的第一反应是看数据：看销售额、看销售数量，但这些指标只是结果，是“症状”，并不能告诉你问题出在哪里。更深层的零售商品分析，首先该回答两个核心问题：
- 我分析的目的是什么？
- 我手上有哪些数据可以支撑分析？
只有明确了这两个问题，后续的方法才能落地，分析才有价值。
一、明确零售商品分析目的
零售商品分析的根本目的不是“看数据”，而是搞清楚：
- 卖得好，是卖对了人、卖对了货，还是卖对了场景？
- 卖得差，是哪一环节出现了问题？
为此，可以建立一个简单的问题地图：
- 商品是否匹配客群？（用户结构、偏好、决策逻辑）
- 商品是否匹配场景？（动线、陈列、触点、动销节奏）
- 商品本身竞争力如何？（价格、毛利、替代性、生命周期）
- 商品组合是否健康？（结构、梯度、宽度、深度）
- 补货与淘汰是否及时？（库存、周转、滞销、风险）
理清楚了零售商品分析的目的，后续的分析才有方向
二、盘点可用数据
做零售商品分析之前，必须清楚你手上掌握的数据有哪些。
数据是分析的原材料，掌握的数据越多，分析就越深入，结论也越可靠。
零售商品分析的数据通常分为三层：
1. 交易事实层
这一层是最原始的数据，也是所有分析的出发点，包括：时间、数量、金额、SKU、渠道、门店、客单项等
常见来源：
- POS 系统：门店收银机数据，包含每笔交易的商品明细、销售金额、时间、门店
- 电商后台/ERP：线上订单数据、支付数据、物流状态
- 订单管理系统：跨渠道订单记录、退换货数据
这些数据里藏着交易事实，可以帮助我们计算销量、销售额、毛利、周转等基础指标，分析销售趋势和整体表现。
2. 商品属性层
这一层数据描述商品本身的特征，包括品类、季节、风格、价格带、款式、生命周期、功能标签等
常见来源：
- 商品信息系统（PIM/Product Information Management）：商品SKU属性、价格、品类、季节
- ERP/采购系统：采购价格、供应商、款式、生命周期
- 内部商品库或数据表：商品功能标签、风格、价格区间等
这些数据无法单独使用，而要结合交易事实和行为状态数据，去理解不同类型商品的销售差异，分析价格、季节、风格对销量的影响。
3. 行为与状态数据层
这一层是最能揭示销售原因的数据，包括：库存、陈列方式、动销天数、上下架记录、促销记录、客群标签、场景标签等
常见来源：
- 库存管理系统（WMS/ERP库存模块）：库存量、可售量、滞销库存、缺货记录
- 陈列管理系统 / 门店巡检记录：货架位置、陈列策略、橱窗展示
- 促销管理系统 / CRM：促销活动记录、会员标签、购买场景信息
- ERP / 上下架记录：商品上架/下架时间、上下架频次
- 数据采集系统 / BI 平台：整合多渠道数据形成用户标签和行为数据
这些数据是分析的升级版本，可以支撑我们从“看结果”转向“找原因”，让分析更有深度，也更能指导实际运营决策。
这些数据可以通过九数云BI直接连接获取：
三、选择零售商品分析方法
有了问题地图和可用数据，就可以选择具体方法，让分析落地。具体来说有6大方法：
1. 排名占比分析
这个是最简单也是最常用的，即按销售金额或销售数量对商品进行排名，了解每个商品在总销售中的贡献占比。
关键指标包括：销售额、占比、排名、年增长、增长率等
这样我们就可以一眼看出
- 哪些商品是最核心的收入来源？
- 哪些商品销售额低，需要关注或优化？
通过排名和占比判断资源配置优先级
2. 四象限分析
SKU数量多，资源有限，需要判断哪些产品值得加大投入。单看销量或销售额无法判断。
四象限分析本质是一种二维分析方法；通过两个关键指标进行交叉，把产品划分到4个不同属性的象限，快速识别商品属性
比如：
将销售额和毛利率交叉，得出：
- 高毛利率高销售额
- 高毛利率低销售额
- 低毛利率高销售额
- 低毛利率低销售额
四个象限，从而快速识别那些销售额高，毛利又高的商品进行重点推广，而对于高毛利但销售额低的，增加资源投入，加大推广。
再比如：
将销量和周转率交叉，得出：
- 高销量、高周转
- 高销量、低周转
- 低销量、高周转
- 低销量、低周转
四个象限，从而快速识别那些销量高、周转快的商品作为主力畅销品，保证库存和陈列；对于销量高但周转低的商品，需要优化补货和促销策略，避免资金占用；销量低但周转快的商品属于小众畅销品，按需补货即可；销量低、周转低的商品则为滞销品，应考虑清仓或淘汰。
3. 购物篮关联分析
单品销售数据只能告诉你卖了什么，却看不到顾客的组合行为。没有抓住关联关系，容易错失交叉销售机会。
购物篮分析的本质就是找到客户天然喜欢一起购买的商品，从而顺势而为，让客户提高客单价
通过计算销售数据中的三个数值：
- 支持度：两个商品一起被购买的频率。
- 置信度：买了A商品的人，有多大概率也买B商品。
- 提升度：A和B的组合关系判定，是真的有关系，还是碰巧？提升度>1说明是真的有关。
从而帮助制定陈列、促销套装等，提升客单价
4. 帕累托 ABC 分析
SKU多，但贡献不均衡，有些销售额高、利润高，有些销售额低、利润低。管理资源必须拎重点。
帕累托分析也叫二八分析；通过销售额或利润累计，将商品分为三类：
- A类产品：贡献约80%销售额的少数SKU
- B类产品：中等贡献SKU
- C类产品：销量低、SKU多
对于A类要重点抓，库存、陈列、营销资源拉；B类维持运营即可；C类则考虑淘汰、合并或打包销售，避免库存积压
5. 日期对比分析
销售受季节、节假日和促销活动影响大，只看总销售无法发现趋势和异常。
日期对比分析通过不同时间段对比，揭示季节性趋势和促销效果。
对比颗粒度：
- 每天：分析日销售波动，适合发现促销或活动当天的影响
- 每周：观察周趋势和门店节奏，平滑日波动
- 每月/每季度：宏观趋势，适合季节性商品和策略评估
- 每年：长期趋势分析，判断年度增长或衰退
对比类型
- 同比：当前周期 vs 去年同期，判断增长是否健康
- 环比：当前周期 vs 上一周期，发现短期波动或异常
6. 分解树维度分析
单一指标看不到问题根源，容易分析停留在表面。需要分层次找到具体问题。
分解树分析通过逐级拆解不同维度的销售贡献，找出具体问题或机会点。
比如：将销售贡献按层级逐步拆解，如品类→子品类→销售团队→具体销售人员。
帮我们判断：
- 哪个层级的商品或人员贡献最大？
- 哪个层级存在问题，影响整体销售？
- 资源和激励是否分配合理？
写在最后
做零售商品分析，不只是看数据，更是理解数据背后的业务逻辑。
本质上，零售商品分析的目标是用数据回答“为什么”和“怎么办”，而不是仅仅算出一堆指标。掌握了思路和方法，你才能从表象走向本质，让每一次分析都真正指导业务，让每一个SKU的价值都被看清楚、用得恰当。
上述零售店铺、商品、库存分析模板均源自：九数云BI——连锁门店经营必备报表工具，连接多源数据，实时更新报表。
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