單品分析主要分析哪些數據

Ⅰ 單個商品可以從哪幾個維度來進行數據分析

你好！單個商品的分析相對簡單，你可以從時間、空間和人三個維度進行分析，比如時間可以做同比和環比分析，空間就是這個商品的銷售渠道對比，哪個渠道的投產比更高，人的話，就是看誰的銷售業績更高，然後找找原因，看有沒有什麼共性的。如果是網上賣的商品，可以看下點擊率，流量是從哪裡來的 ，哪個渠道的轉化率更高，哪個渠道購買的產品更多一些（客單價），還有停留時間，跳出率，瀏覽深度等指標。

Ⅱ 生意參謀-單品分析如何使用

對於淘寶店鋪運營來說，數據分析在其中永遠是起著一個不可忽視的角色。正是「無數據，不電商」的所在。
新手開店對於數據分析都不太理解，只知道一味的去引流、打造爆款等等，卻不知道如何從數據中獲取更精準的單品引流效果、打造爆款的趨勢與效果。做好數據分析不僅可以對店鋪經營現狀進行調整，更可以在我們做營銷活動、打造爆款時有著很大的作用。而如今做數據分析，工具上最常見的就是生意參謀了。生意參謀的單品分析對於我們打造爆款就會有很大的幫助。下面我們來看看如何通過生意參謀單品分析來打造爆款?
生意參謀的單品分析主要從來源去向、趨勢分析、訪客分析、促銷分析四個角度來分析，可以多方位了解商品的表現情況和實際效果。
來源去向：幫你分析引流來源的訪客質量，關鍵詞的轉化效果，來源商品貢獻，讓你清楚引流的來源效果。——同量子流量來源功能相比
指標更多了，量子來源去向只有瀏覽量的分析，生意參謀還多了訪客數的來源分析。
無線端的來源也可以看了，量子只支持PC端，生意參謀可以讓你PC端和無線端一起看。
1.商品流量來源去向：
可以了解你店鋪TOP來源情況，知道你最核心的引流渠道。
通過了解訪客的去向可以分析該商品的轉化情況，知道訪客是否流失?是否能為其他寶貝引流?
關於二級來源分析(只適用PC端)
注意：每個TOP來源你都可以點擊查看詳情，滑鼠點擊每個來源即可查看。
2.關鍵詞效果分析(只適用PC端，無線端待開發中)----同量子中分寶貝診斷關鍵詞分析功能。
如果是天貓店，可以選擇淘寶搜索或者天貓搜索，更精準確認關鍵詞效果。
通過關鍵詞的搜索曝光、引流效果、轉化曝光可以更精準的挑選關鍵詞投放。
3.商品來源去向TOP5
通過商品來源去向來分析商品之間的導流和引流的情況，選擇合適的商品來關聯銷售。
遇到表現力不佳的商品可以選擇去查看商品效果。
趨勢分析：清楚您商品的變化趨勢，撐握規律，迎合變化，提高轉化率。(下載可以查看全部指標)
訪客特徵：了解該商品訪客的潛在需求特徵，迎合需求，提高轉化率。
促銷分析：量化搭配商品效果，助您盤活店鋪流量，促進訪客買得更多。(描述區需要自己添加商品，目前只支持PC端)
適配星級最高即關聯搭配的效果最佳。
產生的實際促銷效果可以查看導購商品記錄，了解商品互相導流的實際效果。
單品的效果分析對於我們來說是一個很大的幫助，通過生意參謀我們可以學到更多的數據分析知識，為店鋪的發展做好准備噢。

Ⅲ 單個商品可以從哪幾個維度來進行數據分析

銷售趨勢、價格趨勢、產品屬性、目標群體等等，更多具體分析的維度和數據
在決策狗平台上可以看到。——追燦數據

Ⅳ 商品分析主要數據指標有哪些

1、銷售數據維度；

2、銷售數據指標；

3、銷售數據分析法：直接數據漁間接數據分析。

Ⅳ 產品數據分析要關注哪些維度或指標

(一)、銷售數據之維度
1、商品
商品是零售分析的最細維度之一，大部分的指標都依附商品來做明細的記錄，同時很多維度也是通過商品進行交叉分析。
2、客戶
客戶是銷售對象，包括會員。客戶所在地和區域有關聯。
3、區域
區域是地理位置。從全球視角看：洲---國家---區；從國家視角看：區——省/市——縣/ 區—鎮/鄉/村，一般按正式行政單位劃分。
4、時間
時間是進行數據分析非常重要的維度，分析的角度有公歷角度和農歷角度。其中， 公歷角度：年——季度——月——日——時段（每2小時為一個段）；星期、公歷節假日。農歷角度：年——節氣——日——時刻；農歷節假日。
(二)、銷售數據之指標
1、銷售數量
客戶消費的商品的數量。
2、含稅銷售額
客戶購買商品所支付的金額。
3、毛利
毛利=實際銷售額－成本。
4、凈利
凈利=去稅銷售額－去稅成本。
5、毛利率
銷售毛利率是毛利占銷售收入的百分比，也簡稱為毛利率，其中毛利是銷售收入與銷售成本的差。
毛利率=（毛利/實際銷售額）×100%。
6、周轉率
周轉率和統計的時間段有關。周轉率=（銷售吊牌額/庫存金額）×100%。
7、促銷次數
促銷次數有宏觀概念上的，也有微觀概念上的。宏觀上，是指一個銷售單位中一段 時間內發動促銷的次數，或某個供應商的商品在一段時間內參與促銷的次數；微觀層面上，是表示一個單品在一段時間內參與促銷的次數。
8、交易次數
客戶在POS 點上支付一筆交易記錄作為一次交易。
9、客單價
客戶在一次交易中支付的金額總和稱為客單價。
客單價=銷售額/交易次數。
10、周轉天數
周轉天數=庫存金額/銷售吊牌額。周轉天數越長，表示經營效率越低或存貨管理越差；周轉天數越短，表示經營效率越高或存貨管理。
11、退貨率
退貨率=退貨金額/進貨金額（一段時間）；用於描述經營效率或存貨管理情況的指標，與時間有關。
12、售罄率
售罄率=銷售數量/進貨數量。
13、庫銷比
庫銷比=期末庫存金額/（本期銷售牌價額/銷售天數*30）
（只有在單款SKU 計算中可用數量替代金額。）
14、連帶率
連帶率=銷售件數/交易次數。
15、平均單價
平均單價=銷售金額/銷售件數。
16、平均折扣
平均折扣=銷售金額/銷售吊牌額
17、SKU（深度與寬度）
英文全稱為 stock keeping unit, 簡稱SKU，定義為保存庫存控制的最小可用單位，例如紡織品中一個SKU 通常表示一個規格，顏色，款式），即貨號，例：AMF80570-1。
18、期貨
所謂期貨，一般指期貨合約，就是指由期貨交易所統一制定的、規定在將來 某一特定的時間和地點交割一定數量標的物的標准化合約 。服裝行業上具體指訂貨會上所訂購且分期交付的貨品。
19、坪效
就是指終端賣場1平米的效率，一般是作為評估賣場實力的一個重要標准。
坪效=銷售金額/門店營業面積（不包含倉庫面積）。
20、促銷商品
指促銷活動期間指定的商品，其價格低於市場同類的商品。包括DM 商品，開店促銷，普通促銷貨（特價），不包含正常降價。
(三)、銷售數據之分析方法
1、直接數據的分析。
2、間接數據的組合分析。

Ⅵ 電商平台應該分析哪些數據具體怎麼去分析

最重要的就是這幾個了：

1 、商品數據分析：電商平台定期都要對商品銷售進行分析，比如針對各個不同商品的銷量、庫存分析、商品評論等。做商品數據分析，可以從時間維度或者從不同商品的類別、價格等多個維度來做分析，這里可以做的數據圖表類型很多，比如從時間維度、商品類別、價格維度等；

以上可視化圖表均來自BDP個人版、

Ⅶ 如何對商品進行數據分析可以從哪些分析維度進行

當領導想要查看很細維度的銷售分析時，我們一般會從最細維度之一的商品入手，當然，很多維度也是通過商品進行交叉分析。假設領導想了解企業現銷售商品的銷售情況，那麼分析可以從哪幾個維度著手分析呢？

接下來，我們便以具體例子，和大家一起探討。

時間維度在銷售分析中一直是重要的分析維度，通過不同時段的對比分析，可讓領導輕松看到數據之間的差異，以便及時分析原因，如下報表所示：

我們可以篩選時間段掌握不同時段內的商品銷售總體及明細情況等等。

假設領導想查看商品在哪些區域的更有銷售前景，我們可以從區域維度對商品進行交叉分析，如下報表所示，通過區域維度過濾篩選銷售數據，分析結果可以快速呈現給領導：

如上圖所示，選擇領導所關心區域進行快速篩選過濾，商品銷售收入、排名等銷售情況一目瞭然。

在分析商品時，我們還可以從客戶維度結合商品進行分析，如下銷售報表所示：

通過各級別的客戶篩選，結合其他維度對商品進行分析，領導可從該看板中快速掌握企業各級別客戶的銷售收入貢獻、具體銷售明細情況、及歷史貢獻變化趨勢等等。

假設商品中又可細分成多種品類，我們還可以從商品品類這一角度，對商品進行細分，通過商品品類之間的篩選過濾再結合其他維度進行分析，讓領導高效掌握商品銷售情況，如下報表所示：

領導可快速在該報表上篩選出自己所需要的商品品類的銷售情況，且分析數據結果呈現一目瞭然。

註：上述圖表通過數林BI製作，僅供參考。

簡言之，若是小夥伴們不知商品分析維度可以從哪幾個維度著手，不妨參照上述多維的分析模板看看。

Ⅷ 商品分析的內容有哪些

商品分析的主要內容：
第一個模塊是計劃。
比如公司的采購計劃、訂貨計劃、上市計劃、營銷計劃、活動計劃、清貨計劃等等。計劃的要點是計劃的合理性，絕不是大門一關苦思冥想出來的。比如說訂貨計劃，我們需要考慮1-2年的同期數據，結合現在最新的市場信息來規劃。對不同的品類、價位、深寬度進行規劃。
第二個模塊是反饋。
公司的計劃出來了需要在不同的節點收集數據進行匹配，是否符合計劃預期。比如說原先的營銷計劃在時間A點的庫存率要求是50%。現在的數據是55%。比計劃高了，這樣的比較主要是進行預警用。避免發現的太晚。還有一類反饋是與計劃無關的。是常態的商品營銷信息反饋。
第三個模塊是總結。
每一季的結束或者一個月的結束商品需要做個總結。其實現在很多反映商品數據沒發揮作用的人來說他們做了太多的統計總結，但總結的結論卻不能夠用來做計劃。就行公司是不是的去做數據反饋，但是不能起到預警的作用。

Ⅸ 淘寶運營數據分析主要分析哪些數據

淘寶運營數據分析主要分析關鍵詞的查詢量、訪問量和轉化成家率。

數據分析主要是看單品的數據來源渠道，看單品轉化、uv，收藏加購，單品的引流詞，成交詞等。結合市場大盤數據做系統的分析。

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