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销量数据分析的几个维度,应用数据分析模型能力维度

睿知经验分享

如何从数据生成、数据处理、数据建模、数据分析和数据应用五个方面分析来自数据分析的销售？如何做好销售数据分析开超市一定要做好门店销售数据分析 。通过销售数据分析 ， 为改善门店管理提供依据，从哪里-3维度能否进行单个商品数据分析下方几个分析:访客行为分析、转化分析、流量源交易分析、漏斗模型分析:漏斗模型不仅显示了用户从进入流程到实现目标的进度 。

1、做销售管理,需要分析哪些关键指标?首先要明确分析这些销售指标的目的 。漫无目的，分析的再漂亮，对决策也没有指导意义，领导也不管 。从两个方面来说 ， 一个是从整体上控制销售情况，在一个报告中呈现重要指标，通常是阅读每日或每周的销售报告，用来监控数据异常，以便及时发现问题 。另一种是具体问题的分析，通过数据的呈现引发商业思考 ， 挖掘原因和解决方案 。比如为了提高销量 ， 产品对比分析，渠道对比分析，退货量对销量的影响等 。

或者参考以下销售数据分析系统寻求分析思路 。以电商零售企业为例 。主流销量、订单量、完成率、增长率、重点商品销售占比、各平台销售占比 。更多的还可以跟踪利润、周转率(转化率)、人均产出等等 。基础业绩分析:构建销售分析系统，通过渠道组织和商品体系实时监控和统计销售业绩 。指标追踪:根据数据之间的逻辑 ， 从汇总数据的异常，从时间，品牌系列，区域纬度，进行钻孔识别问题 。

2、商品 数据分析三个常用指标是什么?产品品种指数是指企业在一定时期内规定的产品名称、型号、规格、种类 。商品经营的常用指标有:采购分析、库存周转分析、供应与服务分析、商品结构分析、销售平稳与滞销分析等 。数量、成本和利润 。商品数据分析常用的三个指标是:1 。客流及客单价分析:主要指本月日均客流及客单价 ， 与去年同期相比 。在分析店铺客流量和客单价时，这组数据要特别注意店铺促销活动期间和之前的对比分析 ， 促销活动是否对店铺客流量和客单价的提升起到了一定的作用 。
【销量数据分析的几个维度,应用数据分析模型能力维度】
是衡量商品销售情况的重要指标 。一般情况下，销售率越高意味着这类商品的销量越好，但和进货数量有很大关系 。通过这些数据，我们可以及时调整商品销售的质量 。3.存销比:指库存金额与销售报价金额的比率 。简单来说，就是某个时间点的库存能维持多久 。是衡量库存是否合理的重要指标，合理的标准在35左右 。在销售数据正常的情况下，过高或过低的存销比都是库存情况异常的体现 。

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