现在，越来越多的创业者看到了跨境电商行业的巨大潜力和利润空间。而要想在这个竞争激烈的市场中脱颖而出，不可忽视的问题就是：不仅需要监控每日不同品类的毛利情况，还要能够精算出具体是哪个产品导致了毛利下降。
首先，我们要了解产品毛利的构成：产品收入减去各项成本、费用后的净利润。
毛利率计算公式为：
毛利率 =（收入-成本-费用）/ 收入
销售收入指的是通过跨境电商平台销售产品所获得的总收入，包含：
- 销售收入、运费收入、清货收入、赔偿收入
跨境电商涉及的成本类型繁多复杂，其中包含：
- 商品成本： 采购成本、产品开发成本
- 广告成本：站内广告费用、站内SEO优化费用、站外引流优化成本等
- 运营成本：测评费用、促销返点、销售佣金、其他运营费用
- 物流仓储：头程费用、尾程配送费、月度仓储费、长期仓储费等
- 税费：产品税、运输税、礼品包装税等
- 退款成本：退款商品采购成本、退款商品头程费用、退货处理费等
- 其他成本：其他人工成本、其他交易费用
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。
解决方案
跨境行业由于市场变化迅速，销售、退货、汇率、成本和物流等数据频繁波动，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，可以通过数跨境BI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
许多跨境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，如不同的平台、广告投放平台、物流方式等。由于数据分布在多个系统中，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。
数跨境BI将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，将数据来源一体化。企业可以轻松获取毛利率计算所需的原始数据，如销售收入、各类成本、物流费用等，通过配置毛利率公式，可以自动计算不同SKU、订单、店铺、月份、负责人等多维度利润。
以深圳美乐德为例，主营各类饰品，在亚马逊北美、欧洲、日本等区域开设有十余家店铺，同时运营Lazada、Shopify和阿里巴巴国际站等多个平台。
在进行财务分析时，不仅要囊括经营的所有平台的销售、退货、广告等平台内数据，还要与ERP中的商品成本、物流费用等相结合，此外还有一些例如汇率的辅助性数据。
通过使用数跨境BI，企业财务核算涉及的大部分数据都被集成进来，然后通过合并、公式等方式，实现各种自定义计算逻辑。且只需要设定一次，即可无限复用。大幅节约了财务核算数据的成本。
智能数据监控
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。
通过可视化报表，根据产品SKU、订单、店铺等维度对毛利率进行深入分析，帮助跨境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。
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。
- 从负责人入手，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。
以宁波福茂有限公司为例，主营Shopee、Lazada、tokopedia等东南亚和欧洲的跨境电商平台，旗下品牌Vention已在全球70多个国家建立了可信赖的品牌形象。
通过数跨境BI实现了从公司到部门全层级的经营驾驶舱，财务部门可自动生成历史同期的财务数据，帮助企业管理层快速掌握各个店铺和产品的销售趋势，定位异常问题。
多维度深入分析
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。
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。
- 针对运营人员：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。
- 针对管理层：管理人员能够及时预警到低于平均毛利率的小组、品牌，做出决策
宁波福茂有限公司借助数跨境BI的故事版和自动推送功能，福茂实现了每周报告的自动生成和推送。基于上周的运营数据，简报在每周一通过钉钉发送至相关负责人，确保决策层能够及时获取最新的运营情况。
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，可以基于数跨境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。
通过数跨境BI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。
总结
利用数跨境BI进行跨境电商毛利分析，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。
使用过程中遇到任何问题，欢迎与小九沟通！
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