商品在零售电商企业中必经的流程
2020-12-31 08:49:29 阅读(153) 评论(0)
我们可以将该模块的数据工作分为两部分。一是通过数据协助日常工作,使日常工作中的选择和判断更加标准化,用数据做事。二是通过数据对工作绩效进行评价,使对相关工作的管理更加规范,这是通过数据进行管理的。让我们先看看工作。商品在零售电子商务企业中通常经历以下过程:商品从采购开始到最终销售,按照商品流程进行,但商品的销售和退货反过来影响商品的采购选择。每个节点都有不同的事情要做(在很多情况下,供应商负责运输,所以零售商可能无事可做)。本文首先讨论了采购模块。对于大多数企业来说,商品类别的选择直接决定了企业的零售战略,不需要在采购阶段来决定。选择品类中的商品品牌,这是采购决策的重要组成部分,这项工作也可以分为两部分,引进品牌和淘汰品牌。选择供应商,同一品牌也可能有多个渠道经销商,选择合适的供应商也是采购的重点工作。我们如何通过数据使上述工作更容易?让我举两个例子。选择商品品牌,一是引进,二是淘汰:理论上,引进商品品牌需要考虑品牌的熟悉度、质量、消费者的购买欲望、品牌预期和独特性,但上述内容难以量化,难以判断参考。事实上,以上项目可以通过销售情况来体现,商品是否值得引进可以通过销售情况来判断。在上图中,我们举了一个简单的例子。我们通过另一个参考数据集来找到销售情况良好的商品,并通过查看毛利率、销售等信息来判断该商品是否值得引进。根据实际情况,表可以有更多的变化,可以有更多的指标来判断不同的对比集和不同的业态。这张图只提供了一个简单的想法。(不要问我如何获取比较集数据,有很多比较集可供选择,也有很多方法可以获取数据)除了引进好商品,还需要删除垃圾品牌,这更简单,选择类别拉出各品牌商品库存,销售,计算库存可以维持销售天数,可以得到商品畅销,判断商品是否需要删除。有些人可能会说,不同的商品不能一起比较,有些品牌每月销售一件,有些销售10件也销售不全面。我想说的是,人们为什么要用它?总共10步,数据完成7步,剩下的交给人。数据可以使人们的判断有更全面的基础,做出更合理的判断,而不是直接做出判断。我相信一句话:如果你想把事情做得完美,那么大多数事情都做不到。这里的数据分析也是如此。平衡数据与人之间的关系,不要想太多数据。品牌选择完成后,可能面临供应商的选择。点击产品名称直接调出产品供应商信息,列出供应商相关指标数据,如批次采购价格、价格、库存、销售、到货及时率等。在介绍了日常采购工作中的数据应用之后,让我们来看看管理。管理的目的是通过回顾和分析一段时间的工作表现,发现过程中的问题,促进相关负责人做得更好。其方法一般是显示采购相关指标,或根据指标数据进行排名和比较,以推动相关负责人更好地完成工作。更复杂的是对个体到节点的全面监控,通过数据的可视化显示,达到更直观的反映效果。对于采购模块,我们可以将指标分为两部分:一是过程指标,二是结果指标:采购频率、采购成本、供应商数量扩大、新产品引进率、商品淘汰率、新产品到位率、采购品牌匹配度、价格匹配度和型号匹配度。。。。结果指标:采购商品销售额,采购商品gmroi、商品毛利率、销售库存率、商品采购率。。从上面我们可以看出,反映采购价值的结果指标需要从商品的销售结果中体现出来。因此,商品分析可以作为一个全面的模块,所有的目的都是为了更好地销售商品,带来更高的利润。采购、库存和销售都是为了这个目标,所以我不会在这里为单独的采购模块做报告。(以上内容只为您提供一定的分析思路,真正易于使用的数据平台必须与实际场景相结合。)最后,我想在这里补充一下。我在这里真诚地建议,在基本判断和决策规范体系做得不好的情况下,不要轻易扩大到商业智能,先发挥人的智能。
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