庫存計劃沒做好——庫存預估過高或過低,都可能導致賣家蒙受損失。為了幫助賣家準確預測庫存需求,這里要“生推”兩款工具——Google Analytics和 Data Studio,這兩款工具將幫助你更輕松地了解產品過往銷售情況,把握產品銷售趨勢。
歷史數據和趨勢
Google Analytics通過圖表的形式,為賣家直觀地呈現產品的歷史銷售情況。
如下圖,要了解不同產品的具體銷售情況,只需進入 Conversions,點擊Ecommerce ,再選擇Product Performance即可。
要了解產品庫存情況,只需點擊Product SKU,添加一個維度即可。
下圖中“Quantity”一欄展示的是在選定時間內,產品的銷量。
具體產品庫存需求預測操作:
點擊如下圖標中的“advanced”,然后選擇產品和特定時間范圍(查看歷史數據,例如2年)
如下圖,報告會顯示產品在過去2年,在各個渠道的具體銷售情況:
你可以在下拉框中選擇“Quantity”,來了解產品銷售數量:
圖表中的時間, “Day”(每日)、“Week” (每周)、“Month”(每月)可自由更改,改為“Month”可了解月度數據。
通過上述操作,你可以了解產品在2年內的銷售變化、季節趨勢和未來走向。
此外,在結合已得出的銷量圖表,你能預估未來每月產品的銷售情況和庫存需求。
如果你覺得上述數據還不夠準確,那么你可以對比產品在各年的銷售額變化。如下圖,選擇了某產品在“2017年4月30日到2018年4月30日”和“2016年4月30日到2017年4月30日”這兩個時段的銷售額進行比較。
查看如下圖表,不難發現該產品銷量在一年間增長了10.5%,這時賣家就需注意了,產品在未來一年的需求可能會增加。
在研究歷史數據時,賣家還要考慮產品售價、廣告、促銷和競爭對手動作對產品銷售的影響。
結合各個銷售渠道
如果一個產品是通過多種渠道銷售,如自建站、亞馬遜和eBay,要了解各渠道的銷售情況對賣家來說極具挑戰性。這時Google Data Studio 的作用就顯得尤為突出,它相當于一個“連接器”,能夠與Google Analytics和賣家購物車相連,報告賣家在各渠道的銷售情況,也能為賣家提供產品各渠道年銷售量變化對比,如下圖賣家可以得出結論——“復活節銷售比往年提早了2周……”
(編譯/雨果網 吳小華)