【干货】商品销售数据如何分析？高手只需掌握这两点！

做好商品销售数据分析的关键是要搭建分析指标体系。商品销售涉及到的数据指标非常多，因而要搭建数据分析指标体系并不容易。在这里主要介绍两类关键指标：

Part.01

GRM客户属性分析指标

GRM客户属性分析指标，本质是CRM（客户关系管理）体系中用于刻画和区分客户的“标签集合”。

具体包括以下：

1、客户基础属性分布：客户性别、年龄、地域、职业等基础信息统计。用来指导精准营销（如针对年轻女性主推潮流单品）  

计算公式：分类占比 = 某类客户数 / 总客户数 ×100%。 

2、客户复购率：一定周期内重复购买客户的占比，衡量客户忠诚度，低复购率需优化会员权益。

计算公式：复购率 = 复购客户数 / 总客户数 ×100%。  

3、RFM模型：基于最近消费时间（Recency）、消费频次（Frequency）、消费金额（Monetary）的客户分层，识别高价值客户（如R低、F/M高的客户需重点维护）。

计算公式：对R/F/M分别打分后加权（如R=30%, F=30%, M=40%）。  

4、VIP年度消费贡献率：在一定时段内，VIP贡献率=VIP消费额/市场销售总额X100%。如果数值在15%以上，则说明VIP发展与维护工作比较到位;反之，则存在VIP资源流失问题。

5、客户平均客单价：在一定时段内，VIP顾客平均每单消费的数额。

计算公式：平均客单价=VIP消费总额/VIP客单总数X100%。

6、客户平均客单数：在一定时段内，VIP顾客平均每单消费的商品件数。

计算公式：平均课单数=VIP消费总件数/VIP客单总数X100%。

7、客户时段到店率：某个时段所有VIP到店的次数/所有VIP全年到店的总次数X100%。

Part.02

销售分析关键指标

销售分析关键指标主要包括以下几方面：

1、销售额与销售量：总销售额 = ∑（单品售价 × 销量）；总销售量 = ∑销量。它是核心业绩达成情况的直接反映。

2、客单价：平均每单消费金额，提升连带率（如搭配推荐）可优化客单价。

计算公式：客单价 = 总销售额 / 订单数。  

3、连带率：平均每单购买商品件数，反映导购推荐能力，低连带率需培训话术。

计算公式：连带率 = 总销售件数 / 订单数。  

4、客单价ATV：客单价=销售额/客单数

5、客单数UPT：客单数=销售件数/客单数

6、店铺动销率：店铺动销率=店铺动销SKU数/仓库总SKU数×100%

7、平效：店铺销售额/店铺销售平米数，即单位销售面积在单位时间内产生的销售额。

8、人效：店铺销售额/店铺员工编制数，即单位时间内店铺中每个员工的平均销售额。

9、时效：店铺销售额/店铺营业时间，即单位时间内平均每个小时产生的销售额。

总的来说，商品销售的数据指标虽然多，但只要抓住了关键和重点，其实分析起来并不难。

对于高手而言，通常只需要盯住以上提到的关键指标，如重点关注：

掌握了这些关键的商品销售数据指标，基本也就能做到对整体销售情况一览无余了！

1. VLOOKUP(垂直查找)

作用： 在一个表格或区域的第一列中搜索某个值，然后返回该区域同一行中指定列的值。

公式：

=VLOOKUP(lookup_value,table_array,col_index_num, [range_lookup])

例如：匹配产品信息，在 订单表 中，根据 产品ID 查找并显示出对应的 产品名称和单价。

公式 (在订单表的产品名称列)： 

=VLOOKUP(B2, 产品表!$A$2:$D$100, 2, FALSE)

2. SUMIFS (多条件求和)

作用： 根据一个或多个指定条件对区域中满足所有条件的单元格求和。

公式：

=SUMIFS(sum_range, criteria_range1, criteria1, [criteria_range2, criteria2], ...)

例如：计算特定月份特定类别的销售额：

你有销售明细表 (销售表)，包含 日期, 产品类别, 销售金额，需求： 计算 2023 年 1 月份 "电子产品" 类别的总销售额。

公式：

=SUMIFS(C2:C1000, A2:A1000, ">=2023-01-01", A2:A1000, "<=2023-01-31", B2:B1000, "电子产品")

3. INDEX / MATCH (组合 - 灵活查找)

INDEX 作用： 返回表或区域中特定行和列交叉处单元格的值或引用。

公式：

=INDEX(array,row_num, [column_num])

MATCH 作用： 在指定区域内搜索指定项，然后返回该项在区域中的相对位置。

语法：

=MATCH(lookup_value,lookup_array, [match_type]) (通常match_type=0 精确匹配)

例如：双向查找 (查找某产品在某仓库的库存)：

4. IFERROR (错误处理)

如果公式计算出错误则返回您指定的值；否则返回公式结果。用于优雅地处理公式可能出现的错误（如 #N/A, #VALUE!, #DIV/0!, #REF!, #NAME?, #NUM!, #NULL!），使报表更整洁。

基本语法： 

=IFERROR(value, value_if_error)

例如：处理 VLOOKUP 找不到匹配项的错误：

5. TEXT(文本格式化)

将数值转换为按指定数字格式显示的文本。常用于自定义日期显示、数字格式（如添加千分位、固定小数位、百分比）、连接文本与格式化数值等。

基本语法：

=IFERROR(value, value_if_error)

例如：生成格式化的日期文本报告：

在搭建商品销售数据指标体系的基础上，再利用函数对数据快速进行处理和分析，就能帮助我们快速得出分析结论。

好的数据分析工具不仅能快速提升你的工作效率，而且还能帮助你更好地为企业决策提供数据支撑。如果想提升自己的数据分析水平，可以在CDA认证小程序中找到模拟题进行测试。