新貨銷售情況主要關注哪些數據

A. 銷售數據分析主要從哪幾方面進行

銷售數據分析主要從：

1、單店貨品銷售數據分析

暢滯銷款分析是單店貨品銷售數據分析中最簡單、最直觀、也是最重要的數據因素之一。暢銷款即在一定時間內銷量較大的款式，而滯銷款則相反，是指在一定時間內銷量較小的款式。

款式的暢滯銷程度主要跟各款式的可支配庫存數（即原訂貨加上可以補上的貨品數量的總和）有關，比如某款銷售非常好，但當初訂貨非常少，也無法補的到貨，這樣在很短的時間內就銷售完了。

其總銷售數量並不大，那麼也不能算是暢銷款，因為該款對店鋪的利潤貢獻率不大。在暢滯銷款的分析上，從時間上一般按每周、每月、每季；從款式上一般按整體款式和各類別款式來分。

2、單款銷售生命周期分析

單款銷售生命周期指單款銷售的總時間跨度以及該時間段的銷售狀況（一般是指正價銷售期）。單款銷售周期分析一般是拿一些重點的款式（訂貨量和庫存量較多的款式）來做分析，以判斷出是否缺貨或產生庫存壓力，從而及時做出對策。

單款的銷售周期主要被季節和氣候、款式自身銷售特點、店鋪內相近產品之間的競爭等三個因素所影響。單款的銷售周期除了專業的銷售軟體以外，還可通過Excel軟體，先選定該款的銷售周期內每日銷售件數，再通過插入圖表功能，通過矩形圖或折線圖等看出其銷售走勢，從而判斷其銷售生命周期。

(1)新貨銷售情況主要關注哪些數據擴展閱讀

針對同一市場不同品牌產品的銷售差異分析，主要是為企業的銷售策略提供建議和參考。針對不同市場的同一品牌產品的銷售差異分析，主要是為企業的市場策略提供建議和參考。

微觀銷售分析，主要分析決定未能達到銷售額的特定產品、地區等。

銷售分析法的不足是沒有反應企業相對於競爭者的狀況，它沒有能夠剔除掉一般的環境因素對企業經營狀況的影響。銷售分析可以決定一個企業或公司的生產方向 。

B. 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。

C. 銷售數據分析

1）銷售排名：優秀的銷售都喜歡拼第一，所以銷售龍虎榜尤為重要，每天莓菌會通過實際業績排名對前三名員工給予相應的獎勵，老闆也會通過排行榜了解各部門業績情況。

2）客戶排行榜：客戶方面也會做成交額匯總，因為大客戶是需要定期維護的。對於有些大客戶，成交額下降可以提醒我們及時做好補救。

3）庫存管理：對於銷售而言，了解公司庫存會節約很大的成本，因為一旦缺貨就會影響正常的交付時間。而管理者，通過圖表來了解產品銷售情況，哪些產品賣的好一目瞭然。

BDP除了能做以上這些好看的圖表，數據還可以自動更新：第一次做好分析之後，以後數據結果會自動定時更新哦（當然我連接了資料庫數據、表單數據）。

這些數據都是銷售最經常關注的數據，做好圖表後直接通過「分享」功能將數據結果分享給Boss，數據變動，分享的結果也會變動，這樣分析效率大大提高了呢，老闆也特別喜歡。

D. 新品能夠取得成功,需要對哪些指標進行監控

我們該如何利用數字化手段實現新品運營，打破5%成功率「魔咒」，獲得長足發展？

入局：新品成功率低。

解局：建立數據分析體系，用數據驅動決策而非經驗驅動。

一、數據分析體系

新品分析主要分析：新品門店鋪貨分析、新品滿足率分析、新品追蹤、新品暢銷分析以及補貨分析等。基於分析雲銷售預測模型，及時獲取市場最新動態，理性分析暢、滯銷商品， 優化產品結構、調整營銷策略，實現新品長足發展。

（3）銷售趨勢分析：

藉助折線圖實現銷售趨勢分析，值得一提的是，在新品銷售趨勢分析中，分析雲支持分段查看銷售趨勢。

3、及時響應，提高反應能力

根據銷售情況，及時調整生產計劃和營銷計劃，降低生產成本，優化資源配置，提高供應鏈反應能力。

以化妝品為例，化妝品的生產製造是一個復雜的過程，簡單來說，一般情況下是提前批量采購所需的包材、原材料等物料（降低采購成本），再進入生產環節，生產過程中需要設備的運轉、人力的投入等；生產完成後需要安排檢驗及備案，最後是物流配送等。

雖然工藝不同、品質不同，但是基本上成本都跟隨量走，量大單位成本低，量小則單位成本高。

所以，通過銷售預測分析，能夠理性劃分暢滯銷商品，幫助企業制定合理的生產計劃，降低采購成本，避免庫存積壓，有效提升供應鏈反應能力。

• 對暢銷品：大批量采購原材料、統一生產，降低生產成本。

• 對滯銷品：合理安排促銷計劃，避免庫存積壓。

E. 銷售數據分析的內容一般有哪些

銷售數據分析一般包括：

1、營運資金周轉期分析銷售收入結構分析

2、銷售收入對比分析

3、成本費用分析

4、利潤分析

5、凈資產收益率分析

銷售數據分析，主要用於衡量和評估經理人員所制定的計劃銷售目標與實際銷售之間的關系，它可以採用銷售差異分析和微觀銷售分析兩種方法。

(5)新貨銷售情況主要關注哪些數據擴展閱讀：

針對同一市場不同品牌產品的銷售差異分析，主要是為企業的銷售策略提供建議和參考。

針對不同市場的同一品牌產品的銷售差異分析，主要是為企業的市場策略提供建議和參考。

微觀銷售分析，主要分析決定未能達到銷售額的特定產品、地區等。

銷售分析法的不足是沒有反應企業相對於競爭者的狀況，它沒有能夠剔除掉一般的環境因素對企業經營狀況的影響。

銷售分析可以決定一個企業或公司的生產方向 。

F. 電商運營要關注哪些數據如何獲取這些數據

電商運營要關注的數據如下所示：

1、訂單數據：每天成交額、客單價等

2、用戶數據：新老用戶的登錄、購買情況等

3、商品數據 ：商品銷量、庫存、價格數據

4、流量數據：PV/UV、流量分布，訪問深度

5、咨詢數據：咨詢數據也是關注的，轉化率多少

6、推廣數據：推廣渠道的點擊、轉化情況，篩選核心渠道，新客戶獲取成本要盡量越少越好

7、營銷活動數據分析

G. 銷售數據分析指標有哪些

1、售罄率

計算公式：售罄率=(一個周期內)銷售件數/進貨件數

售罄率是指一定時間段某種貨品的銷售占總進貨的比例，是根據一批進貨銷售多少比例才能收回銷售成本和費用的一個考核指標，便於確定貨品銷售到何種程度可以進行折扣銷售清倉處理的一個合理尺度。

2、庫存周轉率

計算公式：存貨周轉率=(一個周期內)銷售貨品成本/存貨成本

庫存天數=365天÷商品周轉率

存貨周轉率是對流動資產周轉率的補充說明,是衡量企業銷售能力及存貨管理水平的綜合性指標。它是銷售成本與平均存貨的比率。

3、庫銷比

計算公式：庫銷比=(一個周期內)本期進貨量/期末庫存

是一個檢測庫存量是否合理的指標,如月庫銷比,年平均庫銷比等,計算方法:月庫銷比,月平均庫存量/月銷售額年平均庫銷比, 年平均庫存量/年銷售額,比率高說明庫存量過大,銷售不暢,過低則可能是生產跟不上。

4、存銷比

計算公式：存銷比=(一個周期內)庫存/周期內日均銷量

存銷比是指在一個周期內，商品庫存與周期內日均銷量的比值，是用天數來反映商品即時庫存狀況的相對數。而更為精確的法則是使用日均庫存和日均銷售的數據來計算，從而反映當前的庫存銷售比例。

5、銷售增長率

計算公式：銷售增長率=(一周期內)銷售金額或數量/(上一周期)銷售金額或數量-1%

類似：環比增長率=(報告期-基期)/基期×100%

銷售增長率是企業本年銷售收入增長額同上年銷售收入總額之比。本年銷售增長額為本年銷售收入減去上年銷售收入的差額，它是分析企業成長狀況和發展能力的基本指標。

6、銷售毛利率

計算公式：銷售毛利率=實現毛利額/實現銷售額*100%

銷售毛利率是毛利占銷售凈值的百分比，通常稱為毛利率。銷售毛利是銷售凈額與銷售成本的差額，如果銷售毛利率很低，表明企業沒有足夠多的毛利額，補償期間費用後的盈利水平就不會高;也可能無法彌補期間費用，出現虧損局面。通過本指標可預測企業盈利能力。

7、老顧客貢獻率

以銷售額為例，計算公式=老顧客貢獻的銷售額/總體顧客的銷售額 x 100%，分子分母也可以換成企業關心的其他指標，比如訂單數、利潤等。

8、品類支持率

計算公式：品類支持率=某品類銷售數或金額÷全品類銷售數或金額×100%

反應該品類對整體的貢獻程度，越大說明對整體的貢獻越大。

9、客單價

計算公式：客單價=總銷售金額÷總銷售客戶數

是指店鋪每一個顧客平均購買商品的金額，也即是平均交易金額。

10、坪效

計算公式： 平效 = 銷售業績÷店鋪面積。

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。

11、 交叉比率

計算公式： 交叉比率=毛利率×周轉率

交叉比率通常以每季為計算周期，交叉比率低的優先淘汰商品。交叉比率數值愈大愈好，因它同時兼顧商品的毛利率及周轉率，其數值愈大，表示毛利率高且周轉又快。

H. 電商數據分析要掌握哪些數據指標

【導讀】在電商行業當中，通常涉及到六大部門，且各個部門當中，業務框架以運營為導向。那麼，在電商數據分析中，我們需要掌握哪些數據指標呢?今天就跟隨小編一起來了解下吧!

運營模塊

運營的主要職責是達成銷售目標，同時控制運營成本。所以在這一模塊我們主要關注三個數據指標：業績達標率、業績增長率、銷售利潤額。這三個指標非常好理解，主要是用來綜合評估運營水平。

商品模塊

這一模塊主要涉及兩個職能，商品企劃和商品運營。

商品企劃的主要職能是在一個銷售周期內，對商品的品類、價格帶、風格、銷售進度進行整體把控，避免使用單一產品沖業績。

商品運營的主要職能是負責商品的上架、入庫以及主推策劃，通常流程是：測款-養款-爆款-返單。當然，一個店鋪也不能打造過多的爆款，爆款的增多會損害品牌調性，到這一旦折扣下降就會引起消費者流失的局面。

市場模塊

市場模塊是僅次於運營的第二大模塊，同時又和運營的工作密不可分。主要包括市場推廣投放、會員維護、活動包裝等等。

其中，推廣是一個店鋪的重中之重，也是我們數據分析的主要對象，推廣包括包括付費和免費兩種渠道，付費渠道比如我們熟知的直通車、鑽展等等，免費推廣如微博、貼吧等等。定時的進行會員維護會促進會員沉澱，活躍的會員可以有效的節省推廣費用。

視覺設計模塊

這部分模塊中，我們主要分析的還是店鋪流量的漏斗轉化路徑。主要涉及的包括：頁面邏輯、標簽分類、主推商品。這部內容對應的就是我們常說的流量分析，分析客戶的訪問路徑，並結合漏斗模型，看看那部分的轉化對最終的轉化率影響最大並進行優化。

關於電商數據分析要掌握哪些數據指標，小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

I. 商品數據分析三個常用指標是什麼

商品數據分析三個常用指標有：

1、客流量、客單價分析：

主要指本月平均每天人流量、客單價情況，與去年同期對比情況。這組數據在分析門店客流量、客單價時特別要注重門店開始促銷活動期間及促銷活動前的對比分析，促銷活動的開展是否對於提高門店客流量、客單價起到了一定的作用。

(9)新貨銷售情況主要關注哪些數據擴展閱讀

商品間接數據的組合分析方法

1、銷售綜合分析

銷售綜合分析的分析指標是銷售額、毛利額、毛利率、庫銷比、售罄率；分析條件是時間段（任意時間段、自然時間段）、經營方式；分析層次是總部，門店，大類，款式，價位帶，單品。

2、關聯分析（同比/環比分析）

將上一級分析的報表條件傳遞給同比分析，用同比分析的結構來檢驗我們對毛利調整策略的結果，看一下數據變化趨勢，以便進行下一階段的商品調整。

3、顧客數與客單價

有效提升銷售額的兩個途徑是：提高實現消費的顧客人數、提高每位顧客購買的金額數。有效顧客（即實現消費的顧客）數高，說明你的商品、價格和服務能吸引、滿足消費者的需求，客單價高，說明你的商品寬度能滿足消費者的一站式購物心理、商品陳列的相關性和連貫性能不斷地激發消費者的購買慾望。

J. 做銷售管理，需要分析哪些關鍵指標

首先還是要明確分析這些銷售指標的目的。漫無目的，分析得再漂亮，對決策沒有指導意義，領導也不在意。

從兩個層面上來講，一個是對銷售情況的整體把控，將重要的指標呈現在一張報表中，通常看的就是銷售日報或周報，用於監控數據異常以便及時發現問題。另一個是特定性問題分析，通過數據的展現觸發對業務思考，來挖掘原因和解決措施。比如為了提升銷售額做的產品對比分析，渠道對比分析，退貨量對銷售的影響等。

所以分析什麼指標，不妨找銷售經理深度了解其需求，特定問題特定分析。

抑或是參考下面銷售數據分析體系，來尋求分析的思路。

以電商零售企業為例。主流的銷售額、訂單量、完成率、增長率、重點商品的銷售佔比、各平台銷售佔比。更多的也可以跟蹤利潤、成交率（轉化率）、人均產出等。

基本業績分析：

建設銷售分析體系，以渠道組織、商品體系實時監控、統計銷售業績。

指標追蹤：

根據數據間邏輯，從匯總數據的異常，從時間、品牌系列、地區緯度進行鑽取識別問題。

商品價值分析：

根據商品的銷量、利潤等指標分析商品價值

價格帶分析：

分析價格帶利潤、價格帶銷量。

可以從下面三個層面來跟蹤這些指標。

3.1 指標的監控

一般都會對這些指標進行監控，有比較傳統的：郵件報送（雖然數據的整合處理要花費業務人員很長時間，但也是要比沒有好的）；也有比較高端的：led屏幕實時監控。不管怎樣的方式，也都是為了這一目的。現在很多公司已實現了指標監控的自動化，以及多平台整合與移動化監控等。

這兒舉例用 FineReport 搭建的數據報表：

上面的圖表是針對上一天銷售指標的監控，最重要的兩個指標（銷售額與訂單量）通過儀表盤展示出來，同時展示目標達成率，可以非常醒目的掌握最重要的信息。不達標？根據此信息就可以找到負責人進行責問了。

其他幾個主要是訂單分布情況，分別為各個價位的訂單數量：體現客單價分布，若某一天的數據異常，比如發現客單價150的數量突然增加，則可能是店鋪促銷帶來的效應（如果客單價下滑，但是銷售額並沒怎麼增加，則非常明顯的這次活動並不成功），也可能是某新品上線帶來的沖擊。總之，通過觀察客單價的分布，是能夠掌握很多信息的。

商品銷量與平台銷量的分布：主要是對銷售分布的掌握，這類信息要說只通過這一天的數據來看出問題來，還是有些困難的，需要連起來看。下面會有提到。

訂單時段分布：分析各個時間段的訂單集中情況，例如上圖中可以看出用戶消費高峰期在晚上9點和10點左右。通過這些信息可以有針對性的調整銷售策略。當然，如果突然某一天的訂單分布有了很大的變動，也值得深入分析原因。

不止是每天的銷售指標值的追蹤，累計起來的數據可以產生不同的感覺，如下圖所示。

一是累計銷售額達成率，從圖中可以看出整體的業績表現。右邊圖表可以與該圖形成聯動，當數據異常時，可以進一步查看各月份的明細數據。

銷售指標的累計值監控，是對整體銷售業績的掌控，而日報則關注與最近的數據，兩者應更多的是結合起來使用，既要掌控全局，也要關注眼前。

3.2 指標的規律分布

很多事請，獨立的去看，很難發現有什麼異樣，但是將時間維度拉開，擴大觀察的視野之後，就會有很多新的發現。正如前面所說的產品銷售分布與平台銷售分布。

上圖展示了各平台訂單的佔比分布情況。仔細瀏覽可以發現：在2月份（春節）期間，總體上天貓平台的訂單佔比很高；而京東平台上兩個旗艦店，隨著時間佔比越來越高。這些信息會有助於幫助公司調整銷售策略。

當數據出現異常變動，可以進一步瀏覽月份明細數據，可以獲知店鋪訂單量佔比的下降，是因為該店鋪的業績下滑，還是其他店鋪的業績提高，這類報表，不僅是對數據的跟蹤，也是對各負責人對追蹤。

3.3 指標的對比分析

比如從地區維度出發，從多個角度對比地區之間的差異，通過數據來給相關的團隊以無形的壓力，提醒各團隊的異常情況並及時處理。

上圖中，通過地圖對各地區的銷售情況進行直觀的展示，可以選擇不同的對比標准來展示。而右側兩個圖表與地圖形成聯動，分別展示該地區的目標完成情況、同比環比情況。

通過上圖中可以看出，2月份之前實際銷售情況是優於計劃值，而在2月份之後有些疲軟，5月份的累積完成額已經落後於計劃額。需要進一步分析銷售情況不佳的原因。這時選擇計劃完成率對比指標，如果所有地區的完成率都偏低，那或許是大環境的問題，如果是大部分僅少部分地區的完成率偏低，那或許更多的是地區團隊的問題。

通過這樣的布局，可以對地區的銷售情況進行較全面的展示，不能通過單一標準的好壞來展示團隊的業績。

比如，從商品維度出發，對比不同商品的價值貢獻度，給到品牌負責人壓力，以及為調整商品策略提供參考。

上圖中，核心為左上角的商品利潤分布圖，通過該圖對各商品的價值進行體現，這種圖表適合商品數量較多的情況，可以很直觀的顯示出各商品的份量。

右側兩個折線圖可與該氣泡圖實現聯動，我們分別介紹一下：

權重曲線圖：顯示商品的權重分布情況，權重值＝銷售額／周權重系數，周權重系數在上一篇已經介紹過，是根據一周中每天的銷售情況，對每天進行權重比例分配，例如周一到周日分布為：1.1，1，1.3，1.2，1.5，1.6，1.4。這樣計算後得到的值應該是一個較為平緩的曲線，但是我們從圖中看出，6月18日的銷售額明顯高於正常值，我們可以推斷這一天是活動日，通過下面的圖中我們可以發現6月18日的單價較低，也可以側面證明該商品在6月18日屬於活動促銷期間。

同時，在6月17日的銷售情況比正常值要低，很可能是因為第二天活動造成的。而月初偏低、月末偏高，則有可能是營運團隊在月初有一定的懈怠，月末有追趕業績的情況。

當然，上面的結論都是根據數據推測出的，若要對結論進行驗證，還需其它方法，比如進行ab測試等。