如何进行商品销量进行分析？ 举报 理由 举报 取消 一个很大的购物网站有不通类别的商品， 怎样对其中某类商品在某月的销量进行分析。 2017年8月24日 2 条回复 1150 次浏览 分析,工具,数据,电子商务,统计
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客单价=日销售额/成交客数
客单价表现了成交顾客在企业的当日人均消费，从上面的公式可以看出：
销售额：客单价x成交客数
如果一个企业的销售额没有上升．可以从两方面来找原因。
一方面是分析客流最，如果客流量，小那就要加强企业的知名度．加强企业的品牌影响，吸引更多的顾客。当然，如果是因选址问题引起的客流量少．企业还应注意在 每周设置批量特价商品， 以吸引更多的顾客
另一方面是分析客单价， 如果客单价太低， 一般是企业本身经营的商品结构有问题，不能适应当地市场目标客户群的需要另外，在竞争环境中．通过对客单价与成交客数的趋势分析可以为企业提供竞争情况的 分析例如：两企业竞争．如果客流量有少量减少，而客单价下降多，那就应注意对方与自己的商品差异，及对方的经营促销手段。这种情况常发生在企业竞争初期。
这时．双方争的足同一个顾客群，这时的经营策略应以发挥自己的经营顺为主。同时尽力削减对方经营长项的影响。一般这个阶段是最难度过的! 这个阶段过后， 竞争企业一般会出现这样的现象，即企业的客单价、客流都相对平稳实际上． 这个阶段对企)IV-来说是很重要的． 可是一般企业都没有注意到这点 此时，两个企业的正面对抗已告一段落，同时， 顾客群被进一步细分。
对于第一阶段失利的企业． 这时将面临两种选择： 一种是企业因收不抵支而退出市场； 另一种是针对现有顾客再次调整商品结构， 留住“回头客”，提高客单价，井扩大新的顿客群，与对手针对不同顾客群傲差异化经营，达到“共存”的目的。
一、商品消费频率表
在 超市的卖场陈列中，有一种陈列方式叫做关联陈列。对于一般的关联商品．可以从消费习惯上取得， 但那些带有市场特性与文化特性的关联商品，就不是那么容易找到了这里介绍的商品消费频率表可以用来分析关联商品。该表是按销售小票对商品的购买次数进行统 计得来的。该表有两种形式．第一张表是在整个类或柜、店的范围进行统计，第= 张表是根据第一张表的结果，对某频率高的商品再次进行分析。分析方法是：在所有含有某高频率商品的销售小票中．再次进行商品消费频率排序。这样就可得到一 系列可能的关联情况，当然，对这种关联还要进行进一步确认。
三、平均人效
平均人效=销售额/工作人数
平 均人效体现了企业的人工效率．对平均人效进行分析可以调整企业的人员结构．合理配置企业的人数， 还可以帮助企业制定销售黄金季节用人计划等当然， 在利用平均人散的分析来调整企业人员结构时。要对人效进行更为细化的分析．如研究一个门店的管理人员和一线工作人员的人数等，还要结合人员工资、费用比等 一起分析 另外．为了更好地做人效分析。还要将人效做到各管理小组，如一个柜组、一个小区等
四、平均平效
平均平效=销售额/经营面积
平均平效体现了企业对经营空间的利用情况。对于经营空间并不是商品堆得越多就越好，商品堆多了有时还会有反作用。关于如何提高平效，在经营管理理论中， 还牵扯到卖场布局与调整的问题一年四季．企业要面对不同的市场情况，甚至时时都在产生着变化．因而，定时对平效分析对企业来说是很必要的。如：季节性商品 应该进行多大面积的陈列；淡季商品陈列面积宜减小到什么程度：还有当遇到竞争对手时，应怎样才能调整突出本企业的经营特点， 实现平效最大化等等有位管理人员做了一个企业的平效趋势图，表面上它的平效变化还合理，可是当将平效分析做到不同的柜与区时，却发现平效趋势图发生了很大 的波动 。
对于销售员来说，写工作总结已经成了工作中必不可少的事。销售员工作总结怎么写呢？不妨参照以下四大要素。
对于销售员来说，写工作总结已经成了工作中必不可少的事。销售员工作总结怎么写呢？不妨参照以下四大要素。
销售数据分析。运用科学、准确数据说话，做到有理有据，简洁、真实、有效，体现“运用科学数据,把握市场机遇”的能力。
1）区域总体数据分析：作为大区经理应该通过这个数据分析，体现你的“大区”全局思维与管理（有与竞争品牌销售对比数据）。
2）管辖省级数据分析：具体到每个省、地市数据分析，能够反映你了解掌握各区域，市场的市场与销售情况（有与竞争品牌销售对比数据）。
3）品牌、品类数据分析：通过品牌、品类数据分析，能够反映你了解掌握各品牌、品类销售比例、市场占有率、投入与产出比等。
4）终端销售数据分析：运用零售市场数据说话，能够反映你了解掌握各终端销售与经营情况（有与竞争品牌销售对比数据）。
商品销量分析，可以从多方面进行，比产品分析，用户分析等。
产品分析角度主要是分析哪些商品受欢迎，哪些是用户浏览点击、购买最多的，根据这些数据对商品营销策略进行调整，提升商品销量。
用户分析则是从用户的角度进行分析，根据用户的浏览行为分析出用户的喜好，进而根据用户喜好进行精准的商品推荐，一方面增强了用户的粘性，另一方面也提升了销量。
总之，影响商品销量还有其它多方面的因素，具体问题具体分析。
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