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“某电商企业经过几年的渠道精细化运营，品牌已形成了“线上+线下”的全渠道全业态的矩阵型渠道布局，品牌在售SKU数量已超过1800个，并以每周10+新SKU的速度不断增加。这种情况下，怎么才能快速进行SKU的表现分析，进行市场验证？”
“保证充足合理的库存，不仅可以保障企业正常的生产经营，还能降低企业的缺货风险，但是过多的库存，则会影响整个企业的流动资金 ，在无形之中增加了企业的经营成本和经营风险 。面对数量众多的SKU，如何合理把控库存量、减小缺货率？如何灵活多仓备货、补货？”
当SKU变多以后，以上两种场景的电商数据分析 就成了一个令人头疼的问题。电商运营人员每天要从淘宝、京东、拼多多以及生意参谋 等近十个数据后台分别导出：订单、库存、会员、投放推广相关数据，然后再花至少2小时手工整合表格，最后才能利用整合好的数据结论进行接下来的运营动作。
当SKU多了以后，电商数据量之大及低效取数对人力的浪费可想而知。电商SKU怎么分析？这份方案值得一看！
1、新品综合表现模型
梳理供应链 、财务、电商、销售、品牌等部门的协作关系的同时，厘清内部各项业务数据之间的流转关系，建立基于BI数据表现的新品数据分析机制。把商品数据、渠道数据、销量数据、投放数据综合汇总到一起，建立新品表现数据模型 ，进行销量排行、渠道排行、利润排行，最后整合成新品综合表现。
数据模型的建立，使得新品的各项数据能够无缝流转，最终在九数云BI中输出符合业务端看数需求的各项比较数据 ，如新品的销量排行、渠道排行等；最终形成了能够指导业务决策 的新品综合表现数据成果。
2、缺货预警+补货模型
a）限制补货和缺货预警相结合，优化库存
结合前端销售情况自动区分滞销商品及缺货商品，分别提出预警建议。对于长尾滞销商品限制补货，促进商品动销流转，降低库存水位。对于缺货商品则在前端看板展现缺货风险预警 ，提前补货减少因缺货而带来的商机损失
b）结合业务意见，灵活调参数，精准补货
打破销售和供应链数据黑箱，前端商品详情保留加注详情接口，由前端业务人员填写商品促销情况，相关建议反馈给后端，供应链人员可根据前端营销状况合理备货；此外还保留了调节“缺货红线”，“补货倍数”等参数的窗口，更加灵活的配补货。
以上就是多SKU情况下的两种电商数据分析模型，希望对你有帮助！
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