商品数据化运营
2022-11-22 22:27:35 1 举报AI智能生成
商品数据分析运营框架
作者其他创作
大纲/内容
重要指标
销售指标
订单量
订单金额
订单应付金额（含运费、服务费）-优惠金额-其它折扣（满减等）
商品销量
商品销售额
商品销售单价*销售数量
订单均价
订单金额/订单量
客单价
订单金额/订单用户数
件单价
订单金额/商品销量
订单转化率
常见计算公式
1.订单量/总访问量
2.订单量/总UV量
更精准的计算
产生订单的访问量/总访问量
产生订单的UV/总UV
支付转化率
支付人数/访客数
有效数据
有效订单量
有效订单金额
有效商品销量
有效商品销售额
订单有效率
订单废单率
毛利/毛利率
毛利
商品销售额-商品成本
毛利率
毛利/商品销售额
促销活动指标
订单成本
每订单成本=费用/订单量
每有效订单成本=费用/成功订单
促销收益
每优惠券收益=优惠券带来的订单成交金额/优惠券数量
每积分兑换收益=使用积分兑换的订单成交金额/积分兑换量
活动相关
活动直接收入：通过促销活动带来的收入，用户下单均为促销活动商品
活动间接收入：通过促销活动，用户在其他商品下单的收入
活动收入贡献：业务时间内，（活动直接收入+活动间接收入）/全站订单成交金额
活动拉升比例：（活动期间收入/非活动期间收入）-1
供应链指标
货品
库存可用天数
库存量
安全库存量
每日商品销量*正常到货时间 + p
最低库存量
每日商品销量*紧急到货时间 + p
最高库存量
每日商品销量 * 最长到货时间 + p
P
库龄
出库时间-入库时间
滞销金额
商品周转天数*商品成本
缺货率
缺货商品数量/用户订货数量
时效
货品采购周期
库存周转天数
360/库存周转率
库存周转率
年销售商品金额/年平均库存商品金额
应用场景
销售预测
商品销量
促销费带来的订单量预测
次时间周期毛收入预测
库存分析
核心要点：找到脱销和滞销的平衡点
目的：在不变的库存状态下，最大化满足商品周转并降低库存资金占用
常见几种场景
1.商品结构分析，是否有合理的广度和深度组合
2.动销分析
1.当前M商品的可用天数，是否能满足销售预期，需要补多少货
2.平均商品库龄是多少，如何提升周转降低库龄
3.库存中滞销商品金额与滞销时间有多少
4.季节性库存商品，以满足季节性促销活动
5.根据库存龄期设置的销售安排，防止过期或过季
6.安全库存警戒线设置
3.如何找到商品的最佳库存位置，以实现更高效的分拣，包装和出库
市场分析
1.新品企划阶段：
行业分析前景
市场容量与增长趋势
2.产品特点分析：基于用户满意度的优缺点分析
3.竞品发现与分析
确认竞品对象
分析竞品品牌、产品定位、价格、排行
4.产品定价
通过产品定位、用户价格偏好对产品定价研究
5.分析消费者差异对产品偏好的选择
地域差异
人群类型差异
年龄段差异
性别差异
促销分析
常用模型
商品最优策略组合
scipy.optimize.linprog
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