复盘即“验实”，虽无法改变既定销量，但旨在总结经验、优化后续运营。
复盘所需资料
1. 订单数据两份：
2024年11月15日–12月6日
2025年11月15日–12月6日
2. 工具：Excel
3. 关键函数：SUMIFS、XLOOKUP
关键动作
1. 数据处理
将两份订单数据的订购时间统一精简至“日期”层级，剔除“时分秒”字段。
2. 必备数据要素
每条订单须包含：国家（多站点运营必需）、SKU、品名（避免仅靠SKU无法识别产品）、数量、成交价（销售价减去促销折扣）。
数据分析维度
1. 站点对比
分析：
1）主攻美国站，同步覆盖日本、英国、德国等优质市场；
2）2025年美国站销量微增，但英国、德国、日本三站显著下滑，其中英国降幅最大。
结论：与团队当前资源分配及Justin设定的目标重心一致[2]。
2. 年度对比
分析：
1）2025年“网一”单日销量超2024年，其余时段均弱于2024年；
2）2024年大促前日均销量268单，黑五前日均423单，网一后日均421单；
3）2025年对应时段分别为216单、389单、337单。
结论：2025年“网一”为唯一亮点，整体表现弱于2024年[3]。
3. 产品结构筛选
分析：
图1为2024年11月15日–12月6日销量TOP3产品；
图2为2025年同期TOP3产品；
1）2024年支柱产品在2025年普遍下滑，跌幅介于-45%至-82%；
2）2025年TOP3中，第2、第3均为新品。
结论：
1）新品有效对冲老品下滑，同时2025年已清退低效SKU，新品占比提升；
2）2024年TOP3产品销量下滑原因，需在复盘会议中由对应运营负责人说明并提出应对方案[4]。
4. 单品逐项对比
2024 Top1 产品
1）销量：仅11月28日、12月1日两天2025年优于2024年，其余全部落后；
2）成交价：绝大多数时段2024年高于2025年。
2024 Top2 产品
1）销量：2024年全线领先；
2）成交价：仅12月1日2025年略高，其余均低于2024年。
2024 Top3 产品
1）销量：2024年全面占优；
2）成交价：11月15日–12月2日2025年略高，之后转为2024年反超。
结论：
1）竞争加剧导致销量与成交价双降；
2）原因分析及改进策略须在复盘会议中专项跟进[5]。
2025 新品表现
1）“黑五网一”当日销量爆发；
2）大促期间销量达大促前2倍起；
3）“网一”单日销量约为大促平均值的3倍；
4）网一后销量仍稳定在大促前2倍水平；
5）价格曲线平稳：大促期定价低于前后时段，价格维护良好；
6）黑五后价格短暂回升又回落至大促价，反映促销节奏执行偏差，需优化闭环管理。
结论：产品旺季属性突出，大促及旺季流量为关键增长抓手[6]。
本次复盘基于2024年11月15日–12月6日与2025年同期共21天数据，聚焦重点站点、同比趋势、核心产品变化三大维度，以数据驱动问题定位与归因，为制定精准运营策略提供支撑[7]。
后续可叠加库存数据与在途货量，进一步校准销量预测模型，优化补货节奏与供应链响应效率[8]。