产品滞销用什么数据可以分析(畅滞销分析与应用)

门店在售商品的分类,从商品销售属性分析,可以分为畅销、平销与滞销,也就是我们常规意义理解的畅平滞,这是分类定义本身的含义。但是说起畅滞销的分析,相信很多小伙伴少不了想到经常制作的TOP报表或者销售、库存排名,再复杂一些,可以添加一些附加的数据分析项。不过如果以为这些就是畅滞销分析的所有,那就是丢失太多可挖掘内容点了。

产品滞销用什么数据可以分析(畅滞销分析与应用)(1)

1、畅平滞标签的理解:

畅滞销的综合分析,首先需要了解的是商品分类(畅平滞)的来源,因为从商品上市门店开始,大家都是一群没有任何标签的商品,一律平等。像极了刚开始入学的孩子,一切都是同一起跑线,随着发令枪枪响,跑着跑着(考着考着),大家各自都出现了属于自己的标签,以孩子学习为主要案例,班级前10,某种意义上相当于我们的商品畅销款;而分化出的众多中等生,学习成绩不好也不坏,这个对应我们销售商品的平销款;最后的自然是差等生,对应我们商品销售的滞销款。

2、畅平滞的分类占比与销售贡献模式:

产品滞销用什么数据可以分析(畅滞销分析与应用)(2)

如上图,一个简单的初中坐标轴,可以清晰的了解畅平滞商品款式库存数量占比与销售贡献的关系,横坐标表示商品款式库存数量,纵坐标则代表商品的销售量或者销售额。

当商品处于第一象限中A的位置时,那么指定可以排进班级前10,也就是优秀商品的代表—畅销款,毕竟A点坐标的位置占据了很少的款式库存数量,却贡献了与自身极度不匹配的销售贡献。当商品从A开始慢慢向B点移动,更准确的说应该是滑落,那么商品的性价比随着越来越低,在这个过程中,经过人为定义,就产生了彼此分层,畅平滞分类就这样诞生了。

3、畅平滞的针对性"教学":

理解了商品本身“畅平滞”的标签来源,清楚了“畅平滞”款式占比与销售额的模式,那么要解决问题,自然思路就清晰了很多。

从源头来讲,订货与款式选择方面需谨慎,举例如果某个门店季度销售最大容量是1000万,除去折扣和售罄等因素,管理人员给安排了6000万库存,这种背景下,即使原本能成为畅销款也不畅销了,毕竟销售量有限,卖的再多,库存剩余大,它也不能称之为畅销款,就比如某个人能力再高,人品不行,那自然也不能称之为人才,毕竟他社会的潜在危害力太大了。

由于文章内容有限,这方面不做太多阐述。重点和大家分享关于过程中,也就是已经被定义了的畅平滞应该怎么区别对待:

班级前10—畅销款的教学:

二八定律一直在告诉我们,对于销售前10或者前20的款式策略,一定不是定期做做TOP排名报表那么简单,畅销前10或者前20是一个综合概念,意味着在不占据大量库存的前提下,提供了60&-80%左右的销售(具体需结合品牌实际,这里仅做案例分享,切勿较真),一般情况下,当新品上市两周左右,通过综合数据分析发现了你的畅销款式时,一定是要结合库存、售罄、折扣等因素,进行综合判断,分析是否需要及时跟进补货,另外补货的时机选择和及时性也很重要,什么时候补,商品什么时候回来,该款产品的生命周期还有多少,是否可以赶上黄金的销售时间等等;

最后一个问题是现有畅销款在各个门店的分布,做好调拨归并的分析准备,用好每一个畅销子弹,使其销售和利润最大化;

如果不了解什么是真正意义的畅销款,可以点击今天公号推文的第二篇(四维畅销定义分析--你的畅销款是如何定义的?)

产品滞销用什么数据可以分析(畅滞销分析与应用)(3)

中等生—平销款的策略:

何谓平销?相对滞销,它仍在持续不断的贡献销售;而相对畅销,却什么人家这么显著的贡献效率,处于不上不下、不左不右的尴尬位置。本着一切向前的原则,为什么把自己干成了平销,中间一定是出现了哪些不容易被商品自身克服的问题。这个时候,管理人员的慧眼和巧手就开始凸显作用了。

比如检查平销商品的门店铺货率,是否因为铺货店铺有限,商品曝光不足而导致销售不温不火。或者是否因为款式订货量大,其实本身人家销售符合自身款式条件,但是人为加了量,导致销售、售罄等指标不理想;或者商品定价位置比较尴尬,某些款式出场定价偏高或者有类似款式价格偏低,导致某些款式性价比不佳等等。通过管理人员针对性的问题分析,是什么原因,采取什么样的策略来解决。

差等生—滞销款的办法:

之所以部分商品直接躺平,成为被标记最厌恶的哪一类,最重要的一点是一定不要上来一棒子打死,君不见上学班里,部分差等生混的可不比TOP前10差,所以面对差等生—滞销款,首先要语重心长,保持耐心,分析其滞销的原因,是自身款式设计出身问题,包括面料、色彩、搭配等,如果款式没问题;再检查销售环节,是否因为销售人员个人某种愿意不愿意推,还是个人销售技巧,或者是上市以后被冷落和遗忘在某个角落,陈列不佳等等。

只有认真的分析和总结了每一点原因,找出每一款被定义滞销款的问题所在,针对性对症下药,处理及时,一定还有的救,说不定还是个潜力股。

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