商品数据分析三个常用指标？

以服装行业为例，了解一下商品数据分析的三个常用指标。


1、售罄率
售罄率是指一定时间段某种货品的销售占总进货的比例，是根据一批进货销售多少比例才能收回销售成本和费用的一个考核指标，便于确定货品销售到何种程度可以进行折扣销售清仓处理的一个合理尺度。（来自百度百科）
结合服装，一般服装的销售生命周期为3个月，如果在三个月内，不是因为季节、天气等原因，衣服的售罄率低于60％，则大致可判断此产品的销售是有问题的，当然也不必等到三个月后才可以确定。三个月内，第一个月尺码、配色齐全，售罄率会为40～50％，第二个月约为20～25％，第三个月因为断码等原因，售罄率只会有5～10％。当第一个月的售罄率大大低于 40％时，且无其他原因时，就有必要特别关注，加强陈列或进行推广了。
以下图为例，因为是8、9的数据，我们不难发现，天气因素导致衬衫、连衣裙的售罄率比较低，在决策的时候可以考虑9月之后停止或者减少进货；而本该热卖的风衣、卫衣售罄率也很低，那我们需要思考问题出在哪里，款式还是价格还是位置不起眼？从而做出下一步的销售计划。

2、库销比
库存量与销售额的比率，是一个检测库存量是否合理的指标，如月库销比，年平均库销比等，计算方法：月库销比，月平均库存量/月销售额，比率高说明库存量过大，销售不畅，过低则可能是生产跟不上。（来自百度百科）
库销比的设置是否科学合理，一是决定了订单供货是否能够真正实现向订单生产延伸；二是企业是否能够真正做到适应市场、尊重市场，响应订单；三是在管理时库存企业能否真正做到满足市场、不积压、不断档。
越是畅销的商品，我们需要设置的库销比越小，这就能更好地加快商品的周转效率；越是滞销的商品，库销比就越大。我们日常可以通过销售和配货将库销比维持在一定水平，并且不允许出现库销比过高或过低。一旦库销比过高或过低则表明日常销售和配货工作没有做到位。也就是说不应该等到库销比反映出库存异常的时候才进行补救应对。
同样看图说话，卫衣和衬衫的库销比就是两个很典型的例子。

3、坪效
坪效主要是用来计算商场经营效益的指标，用来衡量每坪的面积可以产出多少营业额。
店里不同的位置，所吸引的客户数也不同。一楼入口处，通常是最容易吸引目光的地方，在这样的黄金地段一定要放置能赚取最大利润的专柜。虽然门店的最核心指标是利润，但能够代表门店竞争力的指标却不是利润额的高低，而应该是一个强度指标，那就是坪效和人效，也就是每平米的贡献与人均贡献，这是一个可以在各门店之间相互比较的指标，是能够更全面地体现门店的基本竞争力的关键指标。
许多专卖店的坪效都领先于同行，这是店面在初期对客流、消费者购物深刻剖析并进行门店布局、动线及品类设计的优化而取得的成果，so坪效对于一个服装店铺也是至关重要的。

下图是完整的报告，供大家参考（建议点开看大图）。

以上数据图表、数据报告均来自BDP个人版！

用户行为类指标

用户行为指标是互联网行业和传统行业最大区别。传统行业，用户行为发生在门店里，极难用数字化手段记录，因此只有在发生交易时，才能记录数据。

传统企业的大部分数据都是交易数据。而互联网行业依托小程序/H5/APP，能记录用户在每个页面的点击，相当于在网上店铺的每一步动作都有记录，因此能分析很多东西。

具体到指标上，可以套用AARRR模型，分模块展开：

拉新：主要用于分析拉新的转化效率与质量。拉新是很多互联网公司最重要的任务，拉新成本是很多互联网公司最大的成本支出，因此拉新关注度极高。

用户活跃类指标：用户活跃类指标是日常关注的重点。活跃用户是一切业务的基础，且活跃行为是可以每日记录的，因此运营/产品部门日常都盯得很紧。

用户留存类指标：留存指标一般和拉新/活跃指标结合起来看。由于留存统计相对滞后（要等XX天才能统计），因此一般是月度复盘/事后分析的时候看的多。

用户转化类指标：用户转化一般指付费行为，这是互联网商业模式变现的重要渠道。看的指标主要围绕有多少人买，买了多少，是否连续购买等展开。这里和传统企业的会员消费分析很像，能衍生出很多子指标。

用户转介绍类指标：用户转介绍行为类型很多，转发内容/转发商品/介绍新用户加入等，都是转介绍行为。因此转介绍行为的定义常常会结合具体的转介绍形态而变化。很少有统一的指标。如果一定要概括的话，可以概括为：

• 有转介绍行为人数：发生转发内容/转发商品/介绍新用户的用户人数

• 转介绍行为带来的效果：新注册用户/商品购买/内容阅读等等

除了AARRR以外，还有一类特殊的行为：风险类行为，用于识别用户的危险动作。在不同业务场景，风险定义不同。比如电商场景下刷单、薅羊毛，游戏场景下外挂使用，金融场景下欺诈交易等等。

产品类指标

产品类指标是互联网行业特色。用户在互联网APP/H5/小程序内会使用不同的功能，好用的话会一直用，不好用会中途放弃，这些都能记录数据，从而通过产品分析，不断淘汰没人用的功能，优化有人用的功能，提升效率。

产品分析的常见指标如下：



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注意：产品分析是有级别的，最高级的是对整个APP/H5/小程序的页面/功能做盘点。其次是对某一个具体页面（比如首页、商品详情页、购物车页）或者某一个具体路径（比如从首页的banner位点广告进入商品详情，再选择商品进行交易这样一条路径）进行分析。

最细的则是分析某一次改版的，某一个按钮/页面布局调整等等。上边举例的指标更多是对页面/路径分析的指标，其他情况，有空再详细分享。

内容类指标

内容类指标也是互联网行业的特色。互联网上发布的视频/图文，能记录阅读情况。一般内容运营/营销推广/新媒体运营等与内容打交道密切的部门，会很关注这一类指标。

常见的内容指标如下：



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通过这些指标的分析，创作内容的部门，比如：内容运营/新媒体运营，能找到哪些内容阅读高，哪些转发多，从而总结出写文章的套路，提升内容传播范围。利用内容的部门，比如营销推广，能关注哪些内容带来的转化好，从而提高推广效率。

活动类指标

活动类指标，在互联网和传统行业都很常见。相比之传统行业，互联网行业的营销活动密度更高、力度更大，经常是烧钱换增长。因此活动相关指标关注度很高。

常见的活动指标如下：



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通过这些指标的分析，能让负责活动的同事直观看到活动效果，并且在不同类型/不同力度活动进行比较，找到更高效开展活动的方式。

有些活动会包含多个角色，比如拼团活动，会同时有团长/团员两个角色；裂变类活动，有裂变发起人/参与者两个角色。

不同角色的参与条件、达标动作、达标奖励不太一样，因此可以拆分两类群体，分别看活动目标人数/参与人数/达标人数等指标。

商品类指标

商品类指标，在互联网和传统行业都很常见。区别是传统企业大部分是实物商品，互联网则有一堆虚拟商品，比如虚拟货币、会员特权、游戏装备、直播打赏等等等。

因此互联网行业的商品管理，有可能比传统行业简单一点，不需要那么焦虑的盯着库存周转指标，生怕在仓库里待久了，货都过期了。

常见的商品指标如下：



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通过这些指标的分析，能让负责商品运营的同事直观看到商品畅销/滞销情况，从而调整商品进销存计划，避免商品积压/缺货。

注意，虚拟商品原则上是没有库存的（或者说库存想设多少设多少）。但是滥发虚拟商品，又会引发互联网中通货膨胀与商品贬值。比如游戏里稀有皮肤卖的贵，是因为稀有才贵，为了短期收入搞大优惠，一但烂大街，反而大家都不稀罕了。

所以控虚拟商品的库存，不是看商品动销率或者在库时间，而是看GMV整体目标。在达成GMV整体目标情况下，高中低端商品保持一个稳定的库存结构，避免烂大街。

(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。

维度，指标，分析