商品数据化运营分析常用指标
商品数据化运营分析应用场景
场景A:销售预测
- 未来1周的商品销量会有多少？
- 下个月要给营销部门定多少销售预算？
- 这次活动促销经费10万元，预期达到多少毛利和利润？
通过销售预测能得到未来关于目标的预测值，根据预测值分配任务，做出相应的投入。
场景B：库存分析
- 当前库存商品结构？是否可以支撑未来的客户需求?是否可能出现滞销产品？
- 预测可能出现滞销商品的数量，金额，滞销时长？
- 平均商品库龄多少？如何提高商品周转？降低库龄？
- 如何预测设置安全库存警戒？
- 预测促销活动产品需求？预测季节性产品需求？
- 库存商品的最佳摆放位置是什么？
通过库存分析可以最大化的利用库存，保证满足用户需求的同时降低库存资金的占用。
场景C：促销分析
- 如何制作打包组合策略，是用户每单购买商品金额最大化？
- 购买了A产品的用户，下次还可能购买哪些产品？
- 下周销售目标100万，不促销能完成多少？如果促销，需要多少经费？
- 滞销产品清仓，如何快速销出？
- 活动就有可能有假单，如何判断假单？
- A/B test促销活动对比，哪个方案更适合？
- 促销商品如何定价，才能利益最大化？
- 商品如何排列摆放才能做到连带销售？
- 促销方式，折扣手段如何综合利用，以达到活动最大收入？
在做促销分析时有一下几个重要环节：活动前的策略定制分析（活动目的，活动目标，客群，手段，经费，周期，预测效果）；活动中实时的监控（监控实时的效果，分析效果，好/不好的原因）以便调整策略；活动后复盘等。
场景D：市场分析
- 商品所在行业的规模、容量、特点、趋势如何？
- 假如打造新品，该产品的市场容量如何？预期年收入多少？
- 新品定价多少合适？
- 产品吸引客户的亮点在哪里？如何包装产品让客户满意？
- 商品的竞争对手都有哪些？我们各自的优缺点和差异？
- 电子产品(如手机/电脑)，定价趋势策略，新品定价多少？3个月后定价多少？
- 华东区和华南区用户对商品的需求有哪些不同？
市场分析是从宏观角度思考问题，往往需要做市场调研来配合分析
以上就是商品数据化运营分析常见的应用场景，每一个问题都值得们去思考。以上例举了25个常见的问题？当你看到的问题有解决思路和方法时不妨留言讨论和大家一起分享你的看法吧！！！
