商品分析曾經是數據分析的最早形態?，F代數據分析以及數據模型的大部分思路，都是從這里演化出來的?？赡苁且驗樗^傳統，可能是因為互聯網公司不需要掙錢養自己，總之，現在介紹商品分析的文章非常少。今天我們就先開個頭，簡單介紹一下商品分析的基本概念。

商品分析，指對商品的進貨、銷售、庫存情況進行的分析。商品的含義很廣泛，廣義地講，所有凝結了人類勞動且能滿足人們需求的東西都是商品，可狹義上，人們會區分商品、服務、權益

• 把提前準備好，打包好，實體交付客戶的，叫商品
• 把需要現場準備，需要分流程交付客戶的，叫服務
• 把部分用戶優先、優惠享受商品、服務的資格，叫權益

舉個例子，你在餓了嗎上定了一份飯，因為你是超級會員所以能享受一張優惠券，騎手小哥把飯送到你手上。這里飯是商品、優惠券是權益（你有別人沒有）、快遞小哥提供了服務。一般講進銷存的，都是狹義的商品，本篇講的也是這個。因為有實體形態才涉及進銷存問題，這點大家注意。很多互聯網業務提供的是虛擬商品，往往只有銷，沒有進和存，這一類商品我們稍后單獨分享。

商品分析非常重要。因為對實體企業而言，賣商品是賺錢的唯一法子，商品生產、物流、庫存的成本是最大的成本，因此必須把商品分析明白。互聯網公司沒那么依賴商品銷售，他們可以靠制造華麗的數據加吹的震天響的牛逼來圈錢度日，因此商品分析地位下降了很多。但是在電商，特別是垂直電商、生鮮電商、自營電商這些行當里，商品分析還是很重要的，畢竟貨壓在自己手里，賣不掉就虧大發了。

商品分析是所有數據分析方法的老祖宗。在沒有互聯網，沒有會員卡的年代里，企業根本記錄不到用戶行為、用戶屬性、產品使用、門店行走軌跡等等數據。無論是大型跨國連鎖巨頭還是小超市，都只能通過超市pos機掃碼獲得數據，唯一能獲取的就是商品條碼信息，以及掃條碼的POS機信息。因此只能死磕商品分析了。不要看這兩條信息很簡單，卻組合成了商品分析的全部基礎，并且衍生出眾多的分析內容。

商品從大的方面可以分為耐用品和快消品。快消品是很容易消耗，需要日常重復購買的商品，比如方便面、紙巾、洗發水、牙膏……根據耐保存程度，又能進一步分成生鮮產品（活魚、鮮肉、蔬菜水果……非常不耐放的東西）和包裝產品（有包裝、有防腐劑，能抗一段時間的）。耐用品往往是大件的、很久不換、用了還能用的。比如家具、汽車、電腦、手機。根據使用特點，又可以分成單件多功能（比如汽車，配件非常多，隨便改）和多件組合（比如家具、家電往往要買買一套）兩類。

因為價格、功能、購買頻率、使用方式的不同，耐用品與快消品之間有很大差異。注意，不排除生活中有奇葩把耐用品用成快消，把快消品用成耐用品的。比如一個技術GEEK，一個月不洗一次頭，但是新出一款手機他都要買來玩玩。結果洗發水三年買一瓶，手機一個月換一個——這種人肯定有，但不是大概率事件。因此耐用品和快消品需要分開討論。

我們今天先討論快消品。它們在日常中用的最多，好理解。比如下邊就拿冰棍舉例。有同學會說：冰棍有啥好分析的。冰棍放在冰箱里又不會腐爛，我進一批關冰箱里慢慢賣就好了，怕什么。是滴，如果坐在辦公室里敲鍵盤，肯定覺得沒什么。可要是真自己吃飯沒著落，全指望這一箱冰棍的時候，就淡定不了了。這是商品分析要理解的第一個概念：消費者支付給商品的費用，只有10%左右是商品的生產成本。剩下的錢，要支付賣貨小哥的工資、店租、冰箱的電費、老板、老板兒子上網包夜的網費……

所以，商品必須在適當的時間內賣出去，及時把貨物變成錢。這就得了解商品的淡季、旺季，在銷量好的時候多賣貨，多賺錢；在銷量差的時候少進貨，省成本。特別是冰棍這種季節性強的產品——很少有人頂著刺骨寒風嗦冰棍。所以它的銷量很有可能是下邊這樣的曲線。

既然冰棍銷量和氣溫有關，那在不同地區肯定有差異，比如廣東天氣熱、賣的時間更長；東北開始供暖以后，大冬天也有吃冰棍的習慣，可能冬季反而有一波銷量。這是商品分析第二個概念：區域差異。做商品分析必須理解和尊重這種差異，才能賣的好。

冰棍不是啥高科技產品，你做、我做、他也能做。想賣的多，就得想想法子。比如做一些沾著葡萄干的，搞一些奇形怪狀的，搞一些冰激凌口感的。這就有了商品分析第三個概念：檔次差異。往往越低檔的，高峰期銷量越大，但單體利潤薄；越高檔的，低谷期銷量越穩定（因為它要滿足部分消費者要面子、追求檔次的生活需求，比如情人節明明冷的要死還是要帶小女朋友啃個哈根達斯）。

既然有高端、低端產品區別，就有了新品推出、舊品退市。這就有了商品分析第四個概念：商品生命周期。特別是快消品，本質上核心功能都差不多。消費者永遠是喜新厭舊的。所以往往除了幾個經典款以外，商家會不斷推出新品。但推出新品就有成功、失敗兩個可能。因此新品會走出兩條曲線形狀。

現實中，即使你是只賣冷飲的小攤，也不會只進一種冰棍，因此實際上商品總銷量的走勢，是nnn多個曲線相互交織在一起。這使得統計、預測銷量變得非常復雜。如果真是一個小攤老板，很可能他連一天賣了多少件，賺了多少錢都算不清楚。因此傳統的商品分析，會消耗大量精力做各個品類的銷售記錄。特別是服裝這種品類、款式、花色非常復雜的行業。

銷售的復雜性，直接導致了庫存的難以預計。并且，由于商品訂貨、簽約、生產、交付有一個很長的周期。因此人們不可能等到庫存賣光以后才去訂貨——新的貨要1、2個月以后才到呢，總不能餓一兩個月吧！因此對銷量的預測，變成了商品管理永恒不變的追求。也是商品分析從1990年引入國內以后，直到2020年都沒能解決的問題。很多人吹逼說自己預測能達到80%-90%的準確度。注意：很多商品的凈利都沒有10%，10%的庫存損失足以干跨大部分行業了。所以80%-90%這個準確度是不滿足需求的。特別是這些人吹逼的預測準確度，往往是總量準確度，具體到一個品類一個款式，就歇菜了。

因此，商品管理上，衍生出三種商業模式。

**模式1：**爆款模式。比如iphone，每年就一兩個爆款，這樣能極大減少商品管理難度，砍掉那些很難賣的，很容易失敗的小品類。這樣看起來很美好，可要求商品真的得特別、特別出色，不然爆款沒有爆，今年一年都得喝西北風。

**模式2：**團購模式。相當于先鎖定銷售數量，再生產、發貨。這樣看起來從源頭上解決了庫存問題，可為啥消費者要等這么久？為啥我非要拼團？我不滿意為啥不能退？所以往往拼團會敗在控不住價格、退貨率高上邊。

**模式3：**饑餓營銷。類似于小米早期F碼，本質也是先鎖定銷量，再安排庫存。看似很完美，可要求你的粉絲真的很忠誠才行，不然退貨咋辦，競品搶在前邊出同款咋辦。

所以這三種模式推出后，很多人寄希望于數據分析能分析出爆款是啥特征，能分析出多少人參團，參團折扣要多少，能分析出忠實粉絲數?？闪私饬松唐繁举|和這三種模式的本質，就知道這是個非常難完成的任務——即使你敲再多代碼，你的電腦里也不可能有個喬布斯破屏而出，你的商品也變成不了iphone。

當然，有些看似簡單的問題，實際解決起來都很復雜。比如一個簡單的問題：為啥商品賣不動?？赡芫凸鼟读藚^域、檔次、門店的商品組合、促銷、商品生命周期等眾多因素。當然還有用戶、產品體驗、品牌影響力、宏觀經濟、競品動作等更多亂七八糟因素。而大部分的同學沒有掌握商品的基本形態，就直接插入分析之中，因此面對一根根看起來很像的曲線完全讀不出含義。又急著把用戶、產品等維度加進來分析，就越做越糊涂了。

想起步，最好是從了解商品的基本形態——即本篇上邊的基本曲線形狀開始。每個商品的基本曲線，都是一個具體業務的數字化反映，多積累對基礎形態的理解，才能拆解復雜問題。如果想看更深入的分析方法，下一篇我們分享耐用品的基本思路，敬請期待哦。

作者：接地氣的陳老師，微信公眾號：接地氣學堂。十年資歷的數據分析師，擁有多個行業的CRM經驗。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的商品分析是什么？该怎么做（入门版）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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