电商卖家如何智能监控不同品类和产品的表现?揭秘电商商品毛利分析

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九数云--人人可用的数据分析及可视化工具

 

在电子商务风起云涌的今天,越来越多的创业者看到了电商行业的巨大潜力和利润空间。然而,要想在这个竞争激烈的市场中脱颖而出,一个不可忽视的问题就是:电商卖家不仅需要监控每日不同店铺、品类的毛利情况,还需要精确到产品。

电商卖家面对的是多样化的产品组合和品类,不同品类的产品表现各异。不同品类的毛利率和成本结构差异显著,一些高销量的产品毛利可能较低,而一些毛利高的产品销量不佳。

为了保持竞争优势,卖家必须实时监控每个品类和单个产品的表现。

  • 通过精确的数据监控,卖家可以了解哪些产品畅销、哪些滞销,从而做出调整,优化产品结构,提高库存周转率。
  • 通过监控各品类和产品的毛利率、销售额和库存等指标,卖家可以更好地优化定价策略、降低采购成本或合理分配推广资源,进而提升整体盈利能力。

简单来说,毛利率越高,意味着每一件商品的销售给商家带来的净收益越多。对于卖家来说,薄利多销只是一种玩法,而高毛利,才是制胜的关键!这个时候,就离不开通过精细化运营寻找高客单价高毛利的品类。

 

 

分析痛点

电商行业的复杂性决定了毛利率分析不能仅停留在表面,而需要深入挖掘背后的数据和趋势,虽然毛利计算公式非常简单,但是涉及到不少原始数据,往往会面临以下问题:

01

数据分散、难以整合

许多电商卖家面临的一个主要痛点是数据的分散性。数据可能来源于多个平台,如不同的电商平台、广告投放平台、物流平台等。由于数据分布在多个系统中,电商卖家难以快速、准确地获取综合信息,造成监控成本和难度增加。

02

手工计算耗时且易出错

传统的数据监控和计算常常依赖手工操作,例如通过电子表格整理和分析销售、库存、成本等数据。这不仅耗费大量时间,而且极易出错。尤其在产品种类繁多、销售渠道复杂的情况下,手工统计数据无法满足实时性和准确性的要求,导致决策的滞后或不准确。

03

缺乏深度分析的能力

过去,大多数电商卖家只能进行简单的销售额和毛利分析,难以深入分析影响产品表现的多维因素,如市场竞争、成本偏高、定价规则等。缺乏深入的分析手段,卖家很难找到问题的根源并做出针对性的优化调整。

 

 

解决方案

电商企业可以通过九数云精准地计算和监控毛利率,提升运营效率和盈利能力。

 

数据整合与分析

首先,我们要了解电商产品毛利的构成:产品收入减去产品成本后的净利润。计算公式为:

 

销售收入指的是通过电商平台销售产品所获得的总收入,包含:

  • 销售数据:订单详情、销售额、销售量等。

产品成本包括产品采购成本、运输费用、库存成本等相关成本,其中包含:

  • 成本数据:产品成本、物流成本、运营费用等。
  • 库存数据:库存水平、周转率等。
  • 平台数据:各销售平台的费用、推广成本等。

九数云能够将电商企业来自多个渠道的数据(包括销售数据、成本、订单、物流、退货等)进行实时整合,将数据来源整合到一起。企业通过配置毛利率公式,可以自动计算不同店铺、订单、甚至单个产品的毛利率。

 

 

智能数据监控

通过可视化报表,根据产品品类、SKU、地区、时间等维度对毛利率进行深入分析,帮助电商企业识别高毛利率和低毛利率的产品。企业能快速看到哪些品类或产品贡献了较高的利润,以及哪些需要优化或替换。

从销售维度来看,电商企业可以通过层层剖析来发现问题的根源:

  • 从店铺的整体表现入手,逐步深入到每一个订单的毛利率水平,查找哪些店铺的毛利率低于预期,再定位到店铺中的商品。
  • 又或是从月份入手,通过联动定位到具体的低毛利产品,再进一步分析产品的原因。

 

 

多维度深入分析

用户可以根据不同的维度(如时间、店铺、产品等)快速筛选和查看数据。例如,可以选择特定的日期范围或特定的品类,或者某一时间段内的市场需求变化,从而优化供应链和营销策略。

 

在我们发现某个品类毛利率低后,企业可以通过象限分析法,按照销售和毛利率划分四象限,横轴表示毛利率,纵轴表示商品类别的销售额。根据象限筛选出毛利率较高或较低的产品类别。

 

再根据产品类别结合生产成本、定价策略、推广策略或市场竞争等因素识别导致低毛利率的原因,找到解决方式。

 

智能化预警

对于低毛利的产品,我们还能够设置毛利率的预警机制,当某个品类或产品的毛利率低于预设阈值时,自动触发通知。这有助于企业及时发现并应对潜在的问题。或是当某个产品的销量急剧下降,或者库存即将告罄时,系统可以自动发送通知,提醒卖家采取应对措施。

 

预测性分析

提高产品的毛利需要综合考虑产品成本及销售两方面,在我们识别出毛利率过低的原因后,可以基于九数云BI的参数功能提供预测性分析,以定价策略为例,企业可以尝试重新评估产品定价是否合理。

 

通过九数云的参数自定义调配推广费率、退货率、佣金、仓储费等,根据卖家期望的利润率,测算出保底售价,供定价调整参考,制定更加有针对性的优化策略。

 

 

利用九数云BI工具进行电商毛利分析,不仅能够实现每日不同品类的毛利精算,还能快速定位毛利低下的具体产品,为企业提供有力的数据支持和决策依据。

通过系统化的数据集成、精准的毛利模型、直观的可视化报表以及深入的原因分析,企业能够及时发现并解决毛利问题,优化运营策略,提升整体盈利能力。

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