商品分析，搭配商品进行销售-九数云BI | 帆软九数云
对于零售行业来说，通常商品种类繁多，每日产生的订单数据庞大，想要对每家店的每一种SKU进行精细化管理比较困难，更难以做到以消费者为中心的品类商品管理，所以需要详细的商品管理与商品分析，更好地搭配商品进行销售。
一、商品分析关注以下几个方面：
- 商品结构：分析产品种类、SKU（库存单位）数量、品类布局等。了解每个商品类别的销售贡献和利润贡献。
- 库存管理：包括库存周转率、库存水平、滞销商品识别等。优化库存管理有助于降低成本和提高供应链效率。
- 定价策略：包括定价模式、促销策略、折扣力度等。合理的定价策略能够吸引更多消费者，同时保证利润率。
- 商品生命周期：分析商品的引入、增长、成熟和衰退阶段，以便及时调整库存和促销策略。
二、商品分析方法
分析方法：ABC分析（基于销量和价值的重要性分类商品）、SWOT分析、生命周期分析、定价弹性分析等。
ABC分析
已知不同品类商品的销售额信息，计算不同品类商品累计销售额及其占比；按照累计销售占比将品类分成几类，示例将品类按照累计销售额占比
- 0-70% A类
- 70%-90% B类
- 90%-100% C类
商品销售分析
商品维度的分析可以帮助企业深入了解每个产品的销售表现和趋势。通过分析销售量、销售额、平均销售价格等指标，企业可以识别畅销品、滞销品以及销售季节性变化，从而调整库存管理和采购计划，优化产品组合和定价策略。
购物篮分析
通过购物篮模型可以了解什么样的产品搭配在一起销售效果更好，
TGI分析
通过TGI等模型，了解商品与区域的关联。
库存分析
此外，有效的库存管理是零售企业提升盈利能力的关键。九数云提供库存周转率、缺货率、滞销商品等关键指标的实时监控。零售企业可以根据这些数据，合理调整库存结构，避免缺货或过量库存问题，降低运营成本。
三、商品分析工具
九数云BI是一个在线使用的数据分析工具，助力零售电商进行商品数据分析。能够结合全平台的商品销售情况，进行体系化的商品诊断及增速分析，快速定位畅销商品和增长缓慢的商品，助力后续优化工作。在多渠道运营下，数据相对分散，新品上市后其数据表现无法及时反馈，内部决策效率低下。
在进行商品分析时，引入深度融合技术赋能的智慧运营模式，培养团队从执行到分析的迭代优化能力，优化SKU端到端的管理流程，提高各渠道SKU退市执行效率。这一系统化的方法旨在使企业能够更灵活地适应市场变化，从而提升经营的敏捷性和可持续性。
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