在零售业务的版图中，商品是连接顾客需求和企业供给的核心纽带。有效的商品分析能够帮助企业洞察销售趋势、优化库存结构、提升顾客购物体验，并最终实现销售业绩的提升。随着大数据技术的发展，零售企业拥有了前所未有的机会，可以通过分析海量的顾客和交易数据来发掘潜在的商业价值。
本文将从零售行业商品分析的重要意义入手，详细阐述商品分析如何帮助企业在各个关键领域实现突破。本文还将介绍几种在零售行业中广泛应用的商品分析模型，包括帕累托模型、波士顿矩阵和购物篮模型。这些模型通过不同的分析维度和方法，帮助企业从不同角度理解商品表现和顾客行为。
通过深入理解并应用这些商品分析的方法，零售企业可以更加自信地应对市场的挑战，把握商机，实现可持续的业务增长和利润提升。在接下来的内容中，我们将一一解析这些分析模型，并探讨它们在实际业务中的应用和效果。
注：本文所有分析图表均使用 FineBI 制作完成
一、 零售行业商品分析有什么重要意义
零售行业对商品进行分析具有极其重要的意义，它对于提高企业运营效率、增强市场竞争力、增加顾客满意度以及推动业务增长都发挥着关键作用。以下是零售行业中商品分析的一些主要意义：
- **优化库存管理：**通过对商品销售数据的分析，零售商可以更准确地预测市场需求，从而优化库存水平，减少库存积压和缺货情况，提高库存周转率。
- **提升销售业绩：**商品分析有助于识别哪些商品受欢迎、哪些不受欢迎，以及顾客的购买模式和偏好。这可以帮助零售商调整销售策略，比如通过促销活动提高滞销商品的销售，或者增加热销商品的库存。
- **增强顾客体验：**了解顾客对商品的需求和反馈，零售商可以提供更加个性化的服务和产品推荐，增强顾客的购物体验，提高顾客满意度和忠诚度。
- **指导产品采购和调整：**商品分析结果可以指导零售商进行更有针对性的采购决策，淘汰表现不佳的商品，引入新的有潜力的商品，以满足市场变化和消费者需求。
- **制定定价策略：**通过分析不同价格区间商品的销售情况，零售商可以制定更加合理的定价策略，以最大化利润和市场份额。
二、零售行业商品分析常用模型
1、帕累托模型
帕累托模型，也被称作ABC分析法或二八法则，起源于意大利经济学家帕累托的理论。这一原理主张在许多情况下，大约20%的因素会产生80%的效果。换言之，大部分的影响往往源自小部分的关键因素。例如，社会上大部分的财富往往集中在少数人手中，或者公司的销售业绩往往主要依赖于少数几个重要客户。
将帕累托模型应用于零售数据分析，可以揭示关键商品对销售业绩的贡献。例如对于某个品类，可以分析是否前20%的产品贡献了80%的销售业绩。如果贡献大部分业绩的产品比例远高于20%，可能意味着订货策略过于保守，未能充分增加有潜力的畅销产品；如果这一比例低于或等于20%，则需要考虑是否存在过度依赖少数产品的风险。
如下图所示，对各服装品类销售额及累计销售额占比进行分析时，我们可以看到在所有服装品类中中，前3个品类的累计销售额占比达到了79.43%，而男士配饰占比为24.59%。这表明这些重点单品有效地符合了二八法则，为品牌带来了大部分的销售业绩。通过这种细致的帕累托分析，零售企业能够更明智地做出库存和营销决策，优化产品组合，降低风险，并推动整体业绩的增长。
更多详细内容，推荐下载《智慧零售解决方案》：
分享行业真实的数字化转型案例，以及方案架构图
2、波士顿矩阵
波士顿矩阵，也被称作"四象限分析法"，是由美国波士顿咨询公司提出的一种分析工具。这种方法的核心在于通过两个关键维度的考量，揭示出四种不同的事物类型，进而将这些事物分类到四个象限中，并对每个象限采取差异化的策略。
在产品分析中，波士顿矩阵通常依据市场占有率和销售增长率两个维度将产品分为四类：
- 市场占有率和销售增长率上都高于平均水平的产品被称为明星产品；
- 相反，这两项指标都低于平均水平的产品则被称为瘦狗产品；
- 市场占有率较低但销售增长率较高的产品被称作问题产品；
- 而市场占有率高但销售增长率低的产品则被称为金牛产品。
将这一模型应用于零售商品数据分析，我们可以通过品类的发展指数和市场占有率来确定每个品类的市场定位。如下图所示，品类根据发展指数和市场占有率被划分为四个不同的象限。
- 位于右上方象限的品类是核心大品类，这些品类不仅发展指数高，而且市场占有率也保持在良好水平，未来的策略应当是保持品类的宽度和深度稳定；
- 位于右下方象限的品类市场占有率较高，但发展指数相对较低，这意味着需要增加品类的宽度和深度，扩大品类规模，以提升发展指数；
- 位于左上方象限的品类市场占有率较低，但发展指数较高，这表明需要适度调整品类的宽度和深度；
- 而处于左下方象限的品类，其发展指数和市场占有率都较低，订货策略上应减少单款订量，并选择表现较好的门店进行销售。
3、购物篮模型
购物篮分析是一种经典的关联规则挖掘模型，它通过细致研究客户的购买行为，探索哪些商品经常一起被放入同一个购物篮中。这种分析揭示了顾客购买模式中的共同点和规律，帮助零售商发现隐藏在数据背后的关联性。利用这些发现，企业可以制定更加精准的业务策略，比如通过捆绑销售或店内商品布局优化，来增强顾客的购买体验，并提升销售额和客单价。
在购物篮模型中，我们使用三个关键指标来衡量商品之间的关联程度：支持度、置信度和提升度。
（1）支持度
支持度衡量的是产品组合出现的频率。具体来说，它表示同时购买产品A和产品B的交易单据在所有交易单据中所占的比例。计算支持度的公式是：
例如，在100笔交易中，如果同时购买泡面和火腿肠的有20笔，那么这个组合的支持度就是20%，意味着在所有交易中，有20%的交易包含了这两种商品组合。
（2） 置信度
置信度是衡量两种商品共同出现频率的一个关键指标，它表示在选择了特定产品A的情况下，顾客选择产品B的条件概率。换句话说，置信度揭示了在购买产品A的顾客中，有多大比例的顾客同时购买了产品B。
具体的计算方法是：置信度AB等于同时包含产品A和产品B的交易单据数除以只包含产品A的交易单据数，再乘以100%。
假设在一个销售周期内，共有100笔交易记录。如果在这100笔交易中，有40笔交易记录显示顾客购买了泡面，而30笔交易记录显示购买了火腿肠。进一步观察，发现有20笔交易记录中，顾客既购买了泡面又购买了火腿肠。根据这些数据，我们可以计算出泡面关联到火腿肠的置信度为20/40=50%，即在所有购买泡面的交易中，有一半的顾客同时购买了火腿肠。相应地，火腿肠关联到泡面的置信度为66.7%，意味着在所有购买火腿肠的顾客中，超过三分之二的顾客同时购买了泡面。
（3） 提升度
提升度是衡量商品之间关联性的另一个重要指标，它通过比较在购买了产品A的情况下购买产品B的概率与不考虑产品A时购买产品B的概率之间的差异，来评估产品A对产品B销售的潜在影响。简而言之，提升度反映了产品A的存在是否增加了产品B的购买可能性。提升度的计算公式为：
假设在一个销售周期内记录了100张销售单据，其中40张单据记录了泡面的销售，30张记录了火腿肠的销售，而同时包含泡面和火腿肠的单据有20张。根据这些数据，我们可以计算出泡面对火腿肠的置信度为50%，意味着在所有购买泡面的单据中，有一半也购买了火腿肠。火腿肠的支持度为30%，表示在所有单据中，有30%的单据包含了火腿肠。进一步计算，泡面对火腿肠的提升度为1.67**，这个数值大于1** ，表明在购买泡面的情况下，顾客购买火腿肠的概率显著高于随机购买的概率，从而表明两者之间存在正相关性。
下图展示的商品关联性分析进一步说明了这一点。分析显示西红柿、西域香妃蜜瓜这两个品类与本地小白菜的支持度和置信度都很高，表明它们与本地小白菜之间有较强的正相关性。特别是西域香妃蜜瓜，其置信度最高为42%，说明购买西域香妃蜜瓜的顾客中，有很大比例会接着购买本地小白菜。
4、 销售预测模型
在预测领域，众多成熟和经典的销售预测模型已被广泛采用。这里我们将重点介绍一种既业务逻辑简单又预测结果相对准确的模型------历史同比法销售预测模型。这一模型特别适用于零售行业，尤其是那些销售数据表现出明显周期性变化的情况。
该模型建立在历史销售数据之上，其核心假设是未来的销售趋势将与历史同期数据遵循相似的变化模式。为了更准确地反映预测对象受外部环境和内部发展变化的影响，模型中引入了同比增长率这一概念。同比增长率综合考虑了各种因素对销售数据的总体影响。
此外，鉴于单日销售数据可能会受到随机波动的影响，模型采用移动平均的方法对历史销售数据进行处理。具体做法是对当日及其前N天的历史销售数据计算平均值，以此作为当日的销售预测值。通过这种方法，可以有效减少单日数据波动带来的干扰，使得销售数据的整体变化趋势更加明显，从而为预测未来的销售走向提供了更为清晰的视角。
销售额预测的计算可以通过一个简洁的公式来实现：预测销售额等于同期销售额的移动平均值乘以（1加上销售额同比增长率）。这一公式综合了历史销售数据和当前的增长趋势，以预测未来的销售表现。
如下图所示，它展示了基于2020年的销售额数据，对2021年销售数据的预测情况。此外，该图表还进一步预测了不同客户价值区间的销售额。通过这种方法，企业能够获得对接下来销售情况的清晰预期，从而为决策提供支持。
5、 库存周转分析
库存周转分析是零售的一项关键活动，它涉及对库存水平、库存流动性和库存管理效率的评估。这种分析的目的是确保库存水平既能满足客户需求，又不会因过剩而导致资金占用和存储成本增加。库存周转分析主要通过衡量库存周转率与库存周转天数来衡量：
- 库存周转率是衡量企业在一定时期内销货成本与平均库存余额之间关系的指标，它揭示了库存的流动性。一个高库存周转率意味着库存以更快的速度从成本转化为销售，并迅速回笼资金，这通常表明销售表现强劲。
- 库存周转天数则衡量了企业从获得库存到通过销售将其变现所需的时间长度。较少的周转天数反映出库存变现速度快，这通常与良好的销售状况相对应。
如下图所示，通过图表的直观展示，可以得出以下结论：
- 在2016年的全年数据中，11月份的库存周转表现最为突出，其周转天数仅为0.04天，而周转率高达9231.42，显示出该月的销售状况极为健康。
- 进一步观察全年销售走势，可以发现下半年的销售表现显著优于上半年。这一趋势表明，企业在下半年采取的策略和市场动态可能更为有利，从而推动了销售的增长和库存的有效管理。
简而言之，库存周转率和周转天数都是评估库存管理效率和销售表现的关键指标。高周转率和较少的周转天数共同指向了高效的库存管理和强大的销售能力。
三、 总结
通过这些深入的商品分析方法，零售企业能够获得宝贵的洞察，从而在多个层面上优化其业务战略和运营效率。商品分析不仅揭示了销售趋势、顾客偏好和市场动态，而且还帮助企业识别和利用那些能够带来最大回报的机会。
最终，商品分析的这些洞察将转化为企业的实际价值，包括更高的销售额、更佳的顾客满意度、更优的市场份额以及更强的竞争优势。零售企业必须持续利用数据分析的力量，不断探索和适应市场变化，以确保长期的成功和可持续发展。随着技术的不断进步，未来的商品分析将更加智能化和自动化，为零售行业带来无限的可能性和增长潜力。