Question

商品数据化运营的主要应用场景包括销售预测、库存分析、市场分析和促销分析。

6.3.1　销售预测

无论企业规模如何，销售预测都是销售管理非常重要的一环，也是做计划、管理、预算和目标的基础。销售预测主要应用的是销售预测场景，通过对历史数据的分析预测未来一段时间内企业可能产生的销售额、销售量或订单金额等。典型场景例如：

未来一周会产生多少商品销售量？

如果给销售部门50000元促销费用，预期能带来多少订单？

下个月估计能产生多少毛收入？

通过销售预测能得到未来关于目标的预测数值，该预测值既可以用于评估相应的资源投入，也可以针对性的做商品销售策划。

6.3.2　库存分析

库存分析是商品动销分析的关键点之一，也是商品销售的基础和前提。库存分析主要用来解决以下几类问题：

当前的商品结构如何？是否具有合理的广度和深度组合？

库存中的滞销商品金额有多少，滞销时间有多久？

当前M商品的可用天数是否能满足销售预期，需要补货多少？

平均商品库龄是多少，如何提升商品周转并降低库龄？

如何设置安全库存警戒线？

如何管理季节性库存商品，来满足季节性促销活动？

如何找到大龄库存商品并合理安排销售周期，防止商品过期、过季？

如何找到商品的最佳库存位置，以实现更高效率的分拣、包装和出库？

库存分析的关键是找到脱销和滞销的平衡点，能在不变的库存状态下，最大化满足商品周转并降低库存资金占用。

6.3.3　市场分析

商品数据化运营中的市场分析主要应用于对商品所在市场的规模、特点、容量、性质、趋势等方面的宏观分析，主要侧重于解决以下几方面问题：

公司要打造新产品，该产品的市场容量有多少？预期年销售量有多少？

用户对于产品的关注点在哪里？最满意和最不满意的点都分别是哪些？

新产品要上线，售价应该定在多少会比较合适？

产品C的市场竞争对手是谁？它们各自具备哪些优势和不足？

P手机产品现售价4800元，预计3个月后售价是多少？

北京的用户对于商品的预期需求跟上海地区有哪些差异？

商品市场分析既可以侧重于单个商品，也能侧重于品牌、品类等更高聚合的维度，并且能从宏观角度评估所有商品本身以及所处市场的优劣得失。

6.3.4　促销分析

促销分析是商品数据化运营应用最为广泛的场景之一，现在几乎每个企业都形成了以促销带销售的运营节奏。数据对于促销分析的主要应用包括以下几类场景：

制定打包和组合策略，使得用户单次购买商品金额最大化？

制定商品向上销售策略，购买了家电的用户下次还可能购买什么？

促销资源分析，明日商品活动的目标销售额是5000万，预计需要多少促销费用？

精准商品销售或推介，企业目前有10000件商品需要清仓处理，如何快速销售出去？

恶意促销订单、作弊订单的检测和分析，当前订单中有哪些是疑似黄牛的订单？

促销方式分析，不同的促销方式下，哪种最有利于销售提升并能使总体销售最大化，而不是全部商品都做促销？

商品定价，针对M商品应该制定促销价是多少能满足销售额最大化的需求？

商品陈列分析，如何摆放不同的商品能促销连带销售的最大化？

组合方式分析，大型活动时应该如何将不同的促销方式和折扣手段结合起来，以产生最大的活动收入？

促销分析涵盖的策略制定、实时监测、后期分析等各个场景都是商品运营非常关注的环节，也是数据产生可量化价值的主要场景。