Come calcolare le vendite rispetto alla settimana scorsa

Come calcolare le vendite rispetto alla settimana scorsa

Nell'analisi aziendale e nella gestione delle vendite, Week-over-Week (WoW) è un indicatore importante per misurare i cambiamenti delle prestazioni a breve termine. Può aiutare la direzione aziendale a catturare rapidamente le tendenze del mercato e ad adattare le strategie di vendita. Questo articolo combinerà gli argomenti caldi su Internet negli ultimi 10 giorni, analizzerà il metodo di calcolo delle vendite della scorsa settimana e mostrerà casi reali attraverso dati strutturati.

1. Formula di calcolo delle vendite rispetto alla settimana scorsa

Il tasso di crescita mese su mese viene calcolato confrontando i dati di vendita di questa settimana con la settimana scorsa e calcolando la variazione percentuale. La sua formula fondamentale è la seguente:

Tasso di crescita mese su mese = (Vendite questa settimana - Vendite settimana scorsa) ÷ Vendite settimana scorsa × 100%

Se il risultato è positivo significa che le vendite sono in crescita; se è negativo significa che le vendite sono in calo. Ad esempio: le vendite di una società di e-commerce questa settimana sono state di 1,2 milioni di yuan e la settimana scorsa sono state di 1 milione di yuan, quindi il tasso di crescita mese su mese è del 20%.

2. Casi di dati comparativi nelle industrie popolari

Sulla base degli ultimi temi caldi, abbiamo compilato il confronto delle vendite dei seguenti settori nelle ultime due settimane (i dati sono un esempio simulato):

3. Scenari applicativi dell'analisi di catena

1.Valutazione dell'efficacia dell'attività promozionale: Una certa sala di trasmissione in diretta ha rilevato che GMV è diminuito del 15% questa settimana attraverso il confronto mese su mese. Si è risalito al motivo e si è riscontrato che non era stata avviata alcuna attività di riduzione completa.

2.Adeguamenti stagionali del prodotto: Le vendite di condizionatori sono aumentate del 40% su base mensile e le scorte sono state preparate in anticipo sulla base dei dati delle previsioni meteorologiche.

3.Decisioni di ottimizzazione del canale: il canale Douyin di un certo brand è cresciuto del 25% su base mensile, mentre il canale Taobao è cresciuto solo del 3%, quindi ha deciso di aumentare il budget per la distribuzione di video brevi.

4. Differenze chiave tra mese su mese e anno su anno

5. Strategie pratiche per migliorare la crescita mese dopo mese

1.Meccanismo di tariffazione dinamica: gli aggiustamenti in tempo reale vengono effettuati in base alle variazioni di prezzo dei prodotti concorrenti. Un certo marchio 3C ha ottenuto una crescita mensile del 18% attraverso aggiustamenti algoritmici dei prezzi.

2.Il marketing hot spot approfitta della situazione: Un marchio di bevande al tè ha lanciato una serie di bevande colorate basate sul recente argomento "Dopamine Outfits" e le sue vendite settimanali sono aumentate del 65% su base mensile.

3.Ottimizzazione della giornata dei membri: Il giorno di abbonamento originariamente fissato per il martedì è stato adattato al fine settimana e il prezzo unitario per cliente in un supermercato è aumentato del 22% su base mensile.

6. Precauzioni

1. È necessario escludere fattori d'influenza speciali (come vacanze, condizioni meteorologiche estreme).

2. Si consiglia di combinare il metodo della media mobile (3-5 settimane) per attenuare le fluttuazioni dei dati.

3. Quando il numero di base è troppo piccolo (come le vendite della prima settimana di un nuovo negozio di 10.000 yuan), i dati mese per mese potrebbero essere distorti.

Dall’analisi di cui sopra, si può vedere che il calcolo della catena può non solo quantificare i cambiamenti nelle vendite, ma anche fornire supporto dati per un processo decisionale agile. Durante il periodo di vendite lente dopo la promozione del 18 giugno, un certo marchio di elettrodomestici ha lanciato con precisione una campagna di permuta attraverso l'analisi mese per mese e ha ottenuto con successo un rimbalzo a forma di V nelle vendite settimanali. Si consiglia alle aziende di istituire un sistema automatizzato di monitoraggio della catena e di perfezionare la granularità dei dati a livello di SKU per ottenere informazioni aziendali più accurate.