单品分析主要分析哪些数据

Ⅰ 单个商品可以从哪几个维度来进行数据分析

你好！单个商品的分析相对简单，你可以从时间、空间和人三个维度进行分析，比如时间可以做同比和环比分析，空间就是这个商品的销售渠道对比，哪个渠道的投产比更高，人的话，就是看谁的销售业绩更高，然后找找原因，看有没有什么共性的。如果是网上卖的商品，可以看下点击率，流量是从哪里来的 ，哪个渠道的转化率更高，哪个渠道购买的产品更多一些（客单价），还有停留时间，跳出率，浏览深度等指标。

Ⅱ 生意参谋-单品分析如何使用

对于淘宝店铺运营来说，数据分析在其中永远是起着一个不可忽视的角色。正是“无数据，不电商”的所在。
新手开店对于数据分析都不太理解，只知道一味的去引流、打造爆款等等，却不知道如何从数据中获取更精准的单品引流效果、打造爆款的趋势与效果。做好数据分析不仅可以对店铺经营现状进行调整，更可以在我们做营销活动、打造爆款时有着很大的作用。而如今做数据分析，工具上最常见的就是生意参谋了。生意参谋的单品分析对于我们打造爆款就会有很大的帮助。下面我们来看看如何通过生意参谋单品分析来打造爆款?
生意参谋的单品分析主要从来源去向、趋势分析、访客分析、促销分析四个角度来分析，可以多方位了解商品的表现情况和实际效果。
来源去向：帮你分析引流来源的访客质量，关键词的转化效果，来源商品贡献，让你清楚引流的来源效果。——同量子流量来源功能相比
指标更多了，量子来源去向只有浏览量的分析，生意参谋还多了访客数的来源分析。
无线端的来源也可以看了，量子只支持PC端，生意参谋可以让你PC端和无线端一起看。
1.商品流量来源去向：
可以了解你店铺TOP来源情况，知道你最核心的引流渠道。
通过了解访客的去向可以分析该商品的转化情况，知道访客是否流失?是否能为其他宝贝引流?
关于二级来源分析(只适用PC端)
注意：每个TOP来源你都可以点击查看详情，鼠标点击每个来源即可查看。
2.关键词效果分析(只适用PC端，无线端待开发中)----同量子中分宝贝诊断关键词分析功能。
如果是天猫店，可以选择淘宝搜索或者天猫搜索，更精准确认关键词效果。
通过关键词的搜索曝光、引流效果、转化曝光可以更精准的挑选关键词投放。
3.商品来源去向TOP5
通过商品来源去向来分析商品之间的导流和引流的情况，选择合适的商品来关联销售。
遇到表现力不佳的商品可以选择去查看商品效果。
趋势分析：清楚您商品的变化趋势，撑握规律，迎合变化，提高转化率。(下载可以查看全部指标)
访客特征：了解该商品访客的潜在需求特征，迎合需求，提高转化率。
促销分析：量化搭配商品效果，助您盘活店铺流量，促进访客买得更多。(描述区需要自己添加商品，目前只支持PC端)
适配星级最高即关联搭配的效果最佳。
产生的实际促销效果可以查看导购商品记录，了解商品互相导流的实际效果。
单品的效果分析对于我们来说是一个很大的帮助，通过生意参谋我们可以学到更多的数据分析知识，为店铺的发展做好准备噢。

Ⅲ 单个商品可以从哪几个维度来进行数据分析

销售趋势、价格趋势、产品属性、目标群体等等，更多具体分析的维度和数据
在决策狗平台上可以看到。——追灿数据

Ⅳ 商品分析主要数据指标有哪些

1、销售数据维度；

2、销售数据指标；

3、销售数据分析法：直接数据渔间接数据分析。

Ⅳ 产品数据分析要关注哪些维度或指标

(一)、销售数据之维度
1、商品
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。
2、客户
客户是销售对象，包括会员。客户所在地和区域有关联。
3、区域
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。
4、时间
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。
(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%。
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。
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
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，一般是作为评估卖场实力的一个重要标准。
坪效=销售金额/门店营业面积（不包含仓库面积）。
20、促销商品
指促销活动期间指定的商品，其价格低于市场同类的商品。包括DM 商品，开店促销，普通促销货（特价），不包含正常降价。
(三)、销售数据之分析方法
1、直接数据的分析。
2、间接数据的组合分析。

Ⅵ 电商平台应该分析哪些数据具体怎么去分析

最重要的就是这几个了：

1 、商品数据分析：电商平台定期都要对商品销售进行分析，比如针对各个不同商品的销量、库存分析、商品评论等。做商品数据分析，可以从时间维度或者从不同商品的类别、价格等多个维度来做分析，这里可以做的数据图表类型很多，比如从时间维度、商品类别、价格维度等；

以上可视化图表均来自BDP个人版、

Ⅶ 如何对商品进行数据分析可以从哪些分析维度进行

当领导想要查看很细维度的销售分析时，我们一般会从最细维度之一的商品入手，当然，很多维度也是通过商品进行交叉分析。假设领导想了解企业现销售商品的销售情况，那么分析可以从哪几个维度着手分析呢？

接下来，我们便以具体例子，和大家一起探讨。

时间维度在销售分析中一直是重要的分析维度，通过不同时段的对比分析，可让领导轻松看到数据之间的差异，以便及时分析原因，如下报表所示：

我们可以筛选时间段掌握不同时段内的商品销售总体及明细情况等等。

假设领导想查看商品在哪些区域的更有销售前景，我们可以从区域维度对商品进行交叉分析，如下报表所示，通过区域维度过滤筛选销售数据，分析结果可以快速呈现给领导：

如上图所示，选择领导所关心区域进行快速筛选过滤，商品销售收入、排名等销售情况一目了然。

在分析商品时，我们还可以从客户维度结合商品进行分析，如下销售报表所示：

通过各级别的客户筛选，结合其他维度对商品进行分析，领导可从该看板中快速掌握企业各级别客户的销售收入贡献、具体销售明细情况、及历史贡献变化趋势等等。

假设商品中又可细分成多种品类，我们还可以从商品品类这一角度，对商品进行细分，通过商品品类之间的筛选过滤再结合其他维度进行分析，让领导高效掌握商品销售情况，如下报表所示：

领导可快速在该报表上筛选出自己所需要的商品品类的销售情况，且分析数据结果呈现一目了然。

注：上述图表通过数林BI制作，仅供参考。

简言之，若是小伙伴们不知商品分析维度可以从哪几个维度着手，不妨参照上述多维的分析模板看看。

Ⅷ 商品分析的内容有哪些

商品分析的主要内容：
第一个模块是计划。
比如公司的采购计划、订货计划、上市计划、营销计划、活动计划、清货计划等等。计划的要点是计划的合理性，绝不是大门一关苦思冥想出来的。比如说订货计划，我们需要考虑1-2年的同期数据，结合现在最新的市场信息来规划。对不同的品类、价位、深宽度进行规划。
第二个模块是反馈。
公司的计划出来了需要在不同的节点收集数据进行匹配，是否符合计划预期。比如说原先的营销计划在时间A点的库存率要求是50%。现在的数据是55%。比计划高了，这样的比较主要是进行预警用。避免发现的太晚。还有一类反馈是与计划无关的。是常态的商品营销信息反馈。
第三个模块是总结。
每一季的结束或者一个月的结束商品需要做个总结。其实现在很多反映商品数据没发挥作用的人来说他们做了太多的统计总结，但总结的结论却不能够用来做计划。就行公司是不是的去做数据反馈，但是不能起到预警的作用。

Ⅸ 淘宝运营数据分析主要分析哪些数据

淘宝运营数据分析主要分析关键词的查询量、访问量和转化成家率。

数据分析主要是看单品的数据来源渠道，看单品转化、uv，收藏加购，单品的引流词，成交词等。结合市场大盘数据做系统的分析。

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