导言：

大家好，我是宁静，今天我要给大家分享一篇算是我个人巅峰作品之一的文章，也是我在企业的核心竞争能力之一，文章所需的数据整理和表格处理花了我将近一个月时间，文章也写了将近10个小时希望大家能够认真看完！

最近不到一个月写了三篇文章，出乎意料的火爆，感觉自己无缘无故成了电商数据化网红了，淘宝官方论坛生意参谋首条，生意参谋app首条，官网app推荐，搜狐，今日头条，卖家网等各网站转载。

从这些文章里，我们用数据的角度从本质进行剖析问题，而不是从技巧性的地方去讲，能够得到这样子的反应我本人是非常欣慰的，不过这些文章也仅仅是数据化运营里的丁点小道而已。不管是SEO，市场分析，商品分析，竞争对手分析，店铺诊断，人群分析，付费投放优化分析，老客户分析，区域分析，退款分析，流程管制，商品进销存分析等等都是属于数据化运营的部分运用摆了！

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致敬/阿里巴巴官方：

其实在两年前，我就在在发表数据运营类文章，虽然也有不少上了论坛首页，但是太多人对数据运营的无知和不认可，在那个刷的效果很好的时代很多人不以为然，我只好把那些文章大部分删掉了并且封笔了两年。

直到2015年底2016年初，阿里官方在阿里大会多次提及到数据化运营重要性，让我意识到数据化运营推行并且普及的时机，而这次出来有非常感谢官方和生意参谋官方的支持，也让我看到信心！

我希望借着这个最大的电商交流平台推动大家对数据化运营的重视和意识，我这次挑选的文章不是小商家或者小白运营所接触的但是却是非常核心的，主要是为了试探下对比两年前大家的思维高度是否有所提升，毕竟电商的门槛已经越来越高，个人卖家创业时代已经过去，我也希望那些没钱没资源没货源甚至连思维头脑都没有人的好好清醒清醒。

如果2016年大家的水平和思维还是停留在两年前的话，那么宁静将会再一次封笔潜水！

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我今天要发表的主题是《企业核心命脉之一--从商品问题分析之运营反推》，这是一项在企业重视度非常高的问题，是让你提升自我价值非常重要的技能，是商品和资金链的核心，而且分析并不仅仅是为了讲库存问题，而是更多的是讲商品问题逆推运营运作问题，试问，我们可以让货品运转让资金链运转好，我们的薪资还怕会低吗？还怕自己没工作吗？

很多人觉得这个话题目前接触不到，那么既然来了请静心听我说，也许你会错过了很大的机会：

至那些企业高阶运营者：这也许是让你进阶进销存链条管理者的机会，提升对商品管理的意识和分析方式。

至那些企业初级运营者和小白者：也许我们会说自己还不到接触这方面的水平，但是这也许是你像更高层面接触的机会，是你去大企业竞争的机会，是你获得老板赏识的机会，你掌握好了只要你遇到一个有同样观念和重视度的老板，你的薪资相信不会低于两万以下。

至小卖家群体：所谓技多不压身，很多大企业一样是小卖家出身，但是大多数人会觉得自己是小卖家就应该理所当然的应该什么都不懂，却不知道是因为了解的越多越容易让小卖家变成大卖家，否则迟早会崩塌。早期认知才能防范于未然。

适合创业的始终是少部分人群，电商红利已经离我们而去，更没有什么秘籍能够快速起来，别人起来的更多是因为其背后的基因，往往我们都是看到个例！不如静心学习更多有核心竞争力的能力，也许当一名白领、金领也是很不错的选择！

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宁静分享开始：

以其说运营是运营店铺，不如说是运营商品，没有一盘好货，运营也会为巧妇难为无米之炊，再好的运营技术，没有一盘好货，也都会陷入业绩寸步难行的格局，从这点来看也凸显了商品运营的重要性，而只要涉及到商品，大部分类目（除了定制类）都会面临商品库存管理问题（别说自己店铺还小都是拿货之类的，你既然想做大业绩就会面临这问题），而我们又不可能做到所有货品都是热销并且预估很准确的判断，那么一旦管理不好，就会造成资金链问题，而这也是导致很多如日中天的企业轰然说倒就倒的核心原因，资金被压制在库存里，因此我们需要通过数据合理监管反推进运营，这也是想要做好商品运营的前提是先会数据化运营！

1.首先我们要看下目前的商品总体情况是如何的？（注意分析数据一定要有对比，才知道是否改进了）

从数据来看，2015/6月（第二张图）对比于2014/6月（第一张图）这一年的管控下来，总体库销比从3.85降低到2.92，SKU也从早期过长996压制到492，这是一年的管制取得非常大的一个作用，我们来算一笔总账，方便计算我们假设我们销售成本金额不变的情况下，第一张图假如是1000万的库存金额，那么这一年几乎为企业节省1000-1000/3.85*2.92=241万，试问你给企业带来了241万的流动资金，并且让库存风险降低，商品结构合理化，请问给你两万薪资老板还会嫌多吗？如果我们去到更大的企业，可以想象这价值多大？

下面的所有数据为了保密都不会给予对比数据,近期数据也经过调动部分真实数据，不影响分析，但是数据不具备参考。

2.接下来我们来看下上面这么多SKU/金额都是由什么品类结构构成的？

从上面图表数据中，我们发现并思考几项问题：

1.裤子是该店铺主流品类,SPU占了29.3，库存金额占总计27.1%，而其库销比却高达4.37，是否存在因为有热销爆款而大量备货情况？需要进一步分析

2.连衣裙和雪纺衫（配合裤子主类的搭配），是所有品类中，库销控制最合理，也是拉低整体库销比最重要的地方了。

3.半身裙是2015年时拓展的一个新品类，但是在品类没有引流款做分流的时候，虽然想扩展新品类促动提升业绩，但是过多的开发（SPU占了16%）会导致新产品没有流量和精力支配（除非你有大金额的投入），最终导致上面的结果高达5.17的库销比，库存占总金额11.3%，这也是很多运营没有周详计划导致的。而且如果不好好严格管控开发计划，没有数据支撑，很多时候问题都难于及时发现。

4.第三张图解答了第一个问题，裤子的裤销结构是不合理的，在整体金额偏大的情况下，库存结构占比还远高出销售占比的10%，因此这块库存的管控需要严格注意。

3.目前各个层级里的库存分布情况如何？

从上面分析中，我们虽然可以看到不同品类的库销结构是否合理，但是总体看起来合理，库存是否又是分配在合理的地方呢？举个例子：100万库存，月销50万，库销比是2，是一个合理值，但是如果100万热销款仅占40万，而热销的销售额30万，那么这个结构就不算合理了。

从上面图表来看，热销爆款库存占据了50%，而Sku占比为15.9%。停产滞销库存金额占总的16.58%，但是SKU占据了42.75%，这也说明了停产滞销库存应该是很分散的（看下图），这也是我一直跟大家说，人家企业有好的团队，资金，货源，也有打爆款技术，但是真正在运营过程中，停产滞销这种失败产品占比达到42.75%，热销爆款率才占15.9%，也就是说100个款，用心操作也就只有16个款会起来，而大部分小卖家也许还在没起来的时候因为缺乏资金支撑就先死了，我们看到的仅仅是成功的那部分数据。

上面这张图，我们发现了现在的库存0-10个以下库存的SPU占了总的停产滞销款的36%，30个库存以内的占了58%，如果一个款库存量大，我们可以通过活动清理或者花精力推，但是对于那些就几个十几个库存的，是非常难清理的，又占据了店铺过长SPU，影响动效率，花精力推又没有货，因此也可以尝试找下线下渠道，尾货清理等，总比压着资金占着库存和损耗，而大部分运营都是业绩为主，很多时候会忽略这些库存问题，拼命开发要货。

我们在上面发现了问题库存，那上面这张图就可以告诉了我们问题库存都是压在哪些地方了，裤子跟半身裙是占据了最大头的两个品类，而第二张图告诉了我们开发失败率是非常高的，因此我们要多分析下这两个品类的商品开发情况，产品情况，成本分布，属性分布，流量分配情况如何（有些时候并非是因为产品问题，而是因为我们开发过度，运营节奏跟不上等导致）

下面仅仅以成本开发价作为例子：

我们从上面图表里面，会发现一个现象停产滞销款要比起热销款的成本都要高出很多，比如裤子里的热销款成本价115均值，而停产则去到165均值，而这家店本身毛利也比较高，售卖价大概是2倍成本价，两者同款价格相差到100元左右，在这个店铺里的表现，这个人群引入的价格差异区间明显不怎么受欢迎，因此我们看绿色的柱子，新品的开发明显成本价在降低。而这些数据都在给我们的开发和产品人群定位提供了参考依据。

4.新品的表现力如何？

上面讲了问题库存的解析，接下来我们也最后简单说一下新款，因为问题款库存也是从新款过度过来的。

很多时候，我们往往顾着上新，开发新品或者延伸品类冲击业绩，但是却没有严谨的计划而导致新品沦为库存，从上面月销量30以内的占到了83%，而0-10销量以内的占了63%。

那么这里的数据可以给予运营什么方面的提醒呢？

1.首先每个店铺不同层级，流量分配都是有限的，从上面图表中，我们则根据实际情况可以确定合理的最小订单量做参考。

2.对于新品一直没销量的进行监控，需要给予足够的关注。

3.月销0-10的占比很大，是否是因为运营精力不够，开发产品过多？还是产品本身的问题，这些都需要我们逐步更深入的去研究。

总结：以上内容就是宁静今天给大家分享的，文章所需的数据整理和表格处理花了我将近一个月时间，文章也写了将近10个小时，以数据拆解商品，以商品反推运营，这就是本文的精髓，当然我上面提到的只是常规的部分，我们如何通过数据管控补单，分析市场趋势等等方面，都需要通过数据去研究，希望各位做运营的不管大运营还是小白，都能够真正重视它，异想天开的想赚钱那是很可耻的，何况我们都算不上幸运儿，所以需要努力去累积更多有价值的知识，而不要把过多精力放在刷单之类的。

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数据本身就是反馈了消费者购物行为， 这也是为什么阿里一直在强调数据化运营！

2011年阿里首次把“数据”列为阿里未来十年的核心战略。

2015年生意参谋完成了多数据整合。

2016年阿里大会多次强调数据化运营，也是今年三大主流运营之一。

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后续更多关于电商数据化运营分析，可持续关注宁静！

宁静：

8年电商数据分析经验,资深企业数据化运营，唯一一个从一开始就坚持做数据化运营者

深圳企业文化咨询企业共好集团行业研究员

原天猫第一女装淘品牌数据分析师

天猫男包淘品牌商品管控及数据分析师

电商商学院特邀讲师 认证讲师主评委

宁静电商数据化运营创办人（学员遍及韩都衣舍、马克华菲、良品铺子、博洋家纺集团、teenzone等）

擅长淘宝天猫店铺数据诊断、电商企业数据化运营、商品问题数据分析，挖掘数据潜在规律，是目前国内少数把电商数据化运营形成体系化导师，开创以数据分析为手段提升学生思维能力的教学方式。