零售行业数字化商品管理（零售商品管理之品类分析）
零售行业数字化商品管理（零售商品管理之品类分析）从某个品类多个年份的销售及销售结构趋势的思路出发，进行观测，了解品类在各年销售业绩或贡献方面的走势，服装行业季节性较强，不同年份之间具有一定的可比性。因此，可借助此图，基于往年数据，辅助诊断当前品类销售情况，并做出相应的决策。关于趋势分析，我们经常从两个角度去运用，单一主体多年份对比，和多主体同期间对比，下面我们一起来简单聊聊。执行品类管理之前，要先决定何为品类。品类有大品类、小品类和单款之分。以服装行业为例，大品类就是我们常说的上装、下装、配饰等，小品类就是休闲裤、牛仔裤、西服裤等，单款就是每一个小品类包含N多的款式。这些单款就组成了整个商品的品类。在管理品类的过程中，我们要精确到单款的管理，每一个品类经理都要背负指标，做好精细化的管理，这样才能实现商品的盈利。零售的基础是顾客需求，商品是满足顾客需求的手段，当顾客需求发生变化时，商品的品类随之而变，可能增加新的品类，也可能删减某个品类，
零售就是投入一笔资金，进货卖货，同样投入，货品周转越快、库存量越小，门店盈利越高。
顾客需求决定了企业提供的商品与服务，只有当顾客愿意付钱购买商品或服务时，企业投入才能转变为财富。
但消费者需求多变莫测，导致各类商品积压在门店中，销售额和利润却不见增加。于是商家引进了品类管理的概念。
品类管理是通过对消费者进行研究，以数据为基础，以消费者为中心，管理商品更好的满足顾客需求。是高效消费者回应的重要策略之一，是扩大需求、最大化利用店内资源的主要手段。
执行品类管理之前，要先决定何为品类。品类有大品类、小品类和单款之分。以服装行业为例，大品类就是我们常说的上装、下装、配饰等，小品类就是休闲裤、牛仔裤、西服裤等，单款就是每一个小品类包含N多的款式。这些单款就组成了整个商品的品类。在管理品类的过程中，我们要精确到单款的管理，每一个品类经理都要背负指标，做好精细化的管理，这样才能实现商品的盈利。
零售的基础是顾客需求，商品是满足顾客需求的手段，当顾客需求发生变化时，商品的品类随之而变，可能增加新的品类，也可能删减某个品类，更多的是调整品类的单款数量。
在服装企业商品分析中，常常会提出对品类销售趋势分析方面的需求。通过终端零售的品类在时间趋势上表现，提炼出特征以供后续年度的规划。统计数据的时间粒度依据实际的管理粒度可以划分到每个自然周或者自然月，在运营管理中，参考具体区域、终端的销售特征调整商品结构配置，使其更加适应于环境及消费者，更适应于当前时节——众所周知，区域跨度很大的品牌，区域间的销售结构定是会存在差异的，发现、验证并遵循这种差异，是精细化管理，数据化管理，科学化管理的一种体现。
关于趋势分析，我们经常从两个角度去运用，单一主体多年份对比，和多主体同期间对比，下面我们一起来简单聊聊。
从某个品类多个年份的销售及销售结构趋势的思路出发，进行观测，了解品类在各年销售业绩或贡献方面的走势，服装行业季节性较强，不同年份之间具有一定的可比性。因此，可借助此图，基于往年数据，辅助诊断当前品类销售情况，并做出相应的决策。
事实上，查看数据，必然是系统结合主观判断，不断的做出调整，需要考虑多方面的因素，譬如特卖之类的影响。总的来说，如果能够有更多的外部数据，譬如活动的记录、天气的数据，便可进行更为深入细致全面的探查，更好的辅助决策，更多数据，更多分析。
第二种趋势分析方式，是在某个时间序列上，进行多个品类主体的对比。下图为一个简要的示例。相较于上一种方式，此图更侧重于各个品类之间的对比。同样的后台数据，相较于用饼图、柱图逐月来看，在趋势图上总览全局的感觉，要好上太多。
展现方式只是一个基础，由此展开，还可以进行更为深入细致的分析，满足企业多样的管理目的。譬如，结合到组织机构，了解品类在各个区域的销售趋势的差异，可以更好的进行货品的上述规划。再如，可以考虑过滤商品年份数据，查看单品类当年新款的趋势状况。
购买者和竞争对手分析
对公司的消费者进行分析，哪些品类最受消费者喜爱？某类商品购买的消费者是哪些人？某些品类的实际使用者是哪些人？消费者何时购买？喜欢在哪里购买？用什么方式购买？为什么要购买这些品类？了解不同消费者对门店和竞争对手的评价、对经营的各个品来的评价，确定目标客群，找出改进机会。
这是指导门店策略和品类策略的重要依据。
历史经营数据分析
消费者接受的价位段、某类商品的适合年龄段、品类之间的关联性和交叉性、品类的贡献度等。
再想远一点，如果将品类的存销比指标，参照以上两种方式，绘制出各年各月的趋势图，结合主观的判断，可以为企业提炼贴切自身模式的存销比理想值区间，而这，恰是库存精细化监控的一个极为有利的用于预置支撑的知识性、经验性的数据，并在后续持续修正。从这个角度上来看，是数据分析系统辅助企业提升精细化管理水平的一个极好的体现。
