零售行业商品板块有哪些业务场景？盘点商品管理分析指标！

商品板块作为零售业务的核心，其管理的效果直接关系到零售企业能否抢占市场份额。从采购入库到销售，再到库存管理和市场反馈，每一个环节都对企业的最终业绩产生深远影响。为了应对这些挑战，零售企业需要对商品板块的各个业务场景有深刻的认识，并能够基于数据分析做出明智的决策。

本文将探讨零售业商品板块的关键业务场景，依次介绍采购入库分析、销售结构分析、新品售罄分析、畅销款分析和关联性分析这五个业务场景的分析指标与维度。

注：本文所有分析图表都使用FineBI制作完成

一、  零售业商品板块有哪些业务场景

商品板块是零售业务中至关重要的一部分，它涵盖了从商品的采购、入库到销售、库存管理以及市场反馈的全流程。商品的精细化管理对于提高零售企业的市场响应速度、优化库存结构、提升销售业绩具有决定性的作用。具体来说，商品板块主要包括以下几个主要业务场景：

1、采购入库分析

这涉及对商品采购流程的监控和管理，通过这一分析，企业可以确保采购活动的成本效益，并及时调整采购策略以适应市场需求的变化。

2、销售结构分析

销售结构分析着眼于商品销售的组成，包括不同品类、品牌、价格区间的销售贡献。这一分析有助于企业了解哪些商品或系列更受消费者青睐，从而指导未来的采购和营销计划。

3、新品售罄分析

新品上市后的市场表现是衡量产品成功与否的关键。新品售罄分析关注新品的销售速度、消费者接受度以及市场反馈，帮助企业快速调整新品推广策略，加速产品迭代。

4、畅销款分析

通过识别和分析畅销商品，企业可以更好地理解市场趋势和消费者偏好。畅销款分析不仅能够增强库存管理的精准度，还能为促销活动和库存补充提供数据支持。

5、关联性分析

这一场景通过分析不同商品之间的销售关联性，帮助企业发现潜在的销售机会。例如，通过发现经常一起购买的商品组合，企业可以设计捆绑销售或交叉推销策略，以提升顾客的购物体验和增加销售额。

二、  不同业务场景的指标和维度

1、  采购分析

（1）新品采购分析

新品采购宽度分析着眼于产品的款色数，反映商品的多样性；而新品采购深度分析则关注产品单款的平均采购数量，这关系到对核心商品的库存准备。理想的产品配置应兼顾商品多样性与核心商品的充足备货。所依据的指标包括：

•  款色数及其同期对比（款色数PY）。
•  单款平均入库数量及其同期对比（单款平均入库数量PY）。

在分析这些指标时可以从品类这一维度进行。

（2）入库数量分析

入库数量分析有助于了解品类的库存积累情况。如图所示的库存分析看板，使我们能够监控和评估库存水平的动态变化。

分析主要关注的指标是入库数量及其同期对比（入库数量PY）。这里的分析维度以日期为主线，并使用品类作为过滤条件，以便从不同的时间角度和品类角度审视入库动态。

2、  销售结构分析

（1）季节销售额占比分析

确保商品销售与季节变化同步，关键在于分析季节性商品的销售额占比。这有助于了解产品是否符合季节需求，并在季节交替时根据气温变化灵活调整产品配置。所使用的指标包括：

•  销售额占比
•  同期销售额占比（PY）

在分析这些指标时可以从季节维度出发，同时区域、省份、城市和时间区间作为可调整的过滤条件，以便进行更细致的分析。

（2）品类销售额分析

通过对比各品类本期与同期的销售额，可以迅速识别出销售额出现较大偏差的品类。这种分析对于快速锁定表现异常的品类至关重要。如下图展示了各品类产品的销售收入及其同期对比，以便及时发现和解决可能的问题。

所使用的指标包括：

•  销售额
•  同期销售额（PY）

在分析这些指标时可以从品类维度进行，同时使用区域、省份、城市和时间区间作为过滤条件，以便从不同角度审视品类销售情况。

（3）新老品销售额占比分析

新老品销售额占比分析能够最大化新品的市场潜力，同时合理利用老品的稳定价值。关键在于确保各类商品能展现其最大效用。分析所依据的指标为销售额占比，分析维度为新品和老品。同时使用区域、省份、城市、品类、时间区间作为过滤条件，以便从多个角度深入分析。

（4）各品类ABC分类款色数占比分析

通过ABC分类法，我们可以快速确定各品类的销售结构是否遵循“二八法则”，即20%的商品通常会产生80%的销售额。分析所依据的指标为：

•  销售额
•  款色数占比

在分析这些指标时可以从品类，ABC分类两个维度出发。同时可以使用区域、省份、城市作为过滤条件，帮助从不同地理和分类层面审视数据。

（5）价格区间分析

为了深入理解不同价格区间商品的市场表现，需要进行价格区间分析，这有助于我们比较各个价格区间在款色数和销售额上的贡献。分析所依据的指标包括：

• 款色数占比
• 销售额占比

这些指标按照价格段维度进行分类。同时，利用区域、省份、城市和品类作为过滤条件，以便根据不同的地理和商品特性，灵活地分析和比较各价格段的表现。

3.、新品售罄分析

（1）新品销量及区域售罄率结构对比

在新品上市后，及时横向对比各品类本期与同期的销量表现和区域售罄率是至关重要的。这样的对比分析有利于迅速发现哪些品类在特定区域的售罄率存在较大偏差，从而采取相应措施。分析中所关注的指标包括：

•  销量
•  同期销量（销量PY）
•  区域售罄率
•  同期区域售罄率（区域售罄率PY）

通过这种结构化的对比分析，能够精确地识别销售潜力品类，优化产品布局，确保新品的市场渗透率和售罄效率。

（2）新品区域售罄率周趋势对比

观察品类在不同区域的售罄率变化趋势对于及时捕捉市场动态至关重要。特别是当趋势出现转折时，需要立即给予关注以便采取相应策略。

主要的分析指标包括：

•  区域售罄率
•  同期区域售罄率（区域售罄率PY）

在分析这些指标时可以以周数为主要分析维度，并以年份、品类、区域、省份、城市作为过滤条件，使得我们可以灵活地从不同时间角度和地理维度审视数据。

（3）新品销售额/区域售罄率/折扣率综合分析

综合考量销售额、区域售罄率和折扣率，可以为各品类的市场定位提供有力支撑，并为计划调整提供重要参考。所依据的指标包括：

•  销售额
•  区域售罄率
•  折扣率

在分析这些指标时可以把品类看作重点分析维度，建议以区域、省份、城市作为过滤条件，以便从不同的角度深入分析各品类的综合表现。

下图的图表直观地展示了新品的销售额、销售量以及库存和需求的相关信息。

4、畅销品分析

（1）品类销售额前N排名

在零售业务中，识别畅销商品并了解其库存状况是至关重要的。这不仅涉及到销售业绩，还包括评估潜在的缺货风险和总仓/门店的库存水平，从而决定是否需要补货或寻找替代商品。如下图所示，我们列出了某店排名前5的单品，并对比了它们的累计销量、销售额等，以确保我们能够及时响应市场和库存需求。

该分析模块所设计的指标包含以下多种：

•  入库日期
•  到店日期
•  首次销售日期
•  总销售周数
•  销售额
•  销量
•  累计销量
•  折扣率
•  公司售罄率
•  区域售罄率
•  入库数量
•  总仓库存
•  门店库存

在分析这类指标时，还可以品类、产品ID作为分析维度，对区域、省份、城市、时间区间等具体信息进行进一步下钻。

（2）畅销款门店销售明细

对于任何一款畅销商品，了解其在各个门店的销售和库存分布情况是保证供应链效率的关键。特别需要关注那些有销售但库存不足的门店和无销售但库存过剩的门店，以便及时进行库存的店间调拨。下图展示了某店的销量概览看板，该看板呈现了商品的销售和库存情况，帮助我们做出更加精准的库存调整和销售策略。

所依据的指标包括：

•  到店日期
•  销售额
•  销量
•  累计销量
•  折扣率
•  区域售罄率
•  门店库存数量
•  门店入库数量

在分析这些指标时可以从以 产品ID、门店名称维度出发，同时以品类、区域、省份、城市、时间区间作为过滤条件。

5、  关联分析

（1）品类关联分析

在零售分析中，了解顾客购买行为的关联性是至关重要的。品类关联分析旨在探究顾客购买某一品类商品时，同时购买另一品类商品的可能性。这种分析有助于我们揭示不同品类之间的内在联系，从而优化产品布局和营销策略。下图为不同商品支持度的热力图，展示了不同商品之间的关联性。

主要的分析指标包括：

•  单据数
•  置信度
•  支持度
•  提升度

在分析这些指标时可以从品类维度出发，将区域、省份、城市和时间区间作为过滤条件从不同角度深入理解品类关联性。

（2）单品关联分析

单品关联分析进一步细化了顾客的购买行为，聚焦于分析顾客购买某一单品时，同时购买另一单品的概率。这种分析对于发现与主推品或畅销品关联性较大的商品尤为有效。主要的分析指标包括：

•  单据数
•  置信度
•  提升度

以品类、产品ID作为分析维度，区域、省份、城市和时间区间作为过滤条件，能够根据不同的地理和时间条件，灵活地分析单品之间的关联性。通过这种细致的单品关联分析，可以更精准地制定营销组合，提升顾客的购买体验，增加销售额。

三、总结

综合上述这些分析，零售企业能够制定出更为科学的业务增长策略，及时调整资源配置，提升商品运营效率，最终实现业绩的持续增长和市场份额的扩大。随着数据分析的不断深入和应用的持续拓展，零售企业将能够在激烈的市场竞争中保持领先地位，实现长远的发展目标。

零售业商品板块的业务场景复杂多变，但通过FineBI这一强大的分析工具，零售企业可以对商品板块的各个方面进行细致的审视和管理。从采购入库到销售结构，从新品售罄到畅销品分析，再到关联性分析，每一个环节都通过细致的数据分析得到了优化和加强。这些分析不仅帮助企业更好地理解市场动态，还指导企业制定更为精准的营销策略和库存管理计划。