Przejdź do głównej zawartości
Kategorie

Widok pokazujący performance na poziomie kategorii.

R
Napisane przez Rafał Idzik - Data Octopus
Zaktualizowano w tym tygodniu

OPIS WIDOKU - KATEGORIE

Widok danych przedstawiający wyniki sprzedażowe na poziomie kategorii, bazujący na danych z silnika sklepowego IdoSell. Analiza obejmuje transakcje ze sklepu o identyfikatorze "1", koncentrując się na zamówieniach o statusie "finished". Raport agreguje dane ze wszystkich zintegrowanych kanałów sprzedaży, zapewniając pełny obraz aktywności zakupowej.

Raport agreguje dane ze wszystkich zintegrowanych kanałów sprzedaży, zapewniając pełny obraz aktywności zakupowej.

Raport uwzględnia zamówienia z różnorodnych źródeł, w tym:

  • Standardowe transakcje realizowane bezpośrednio przez sklep internetowy

  • Sprzedaż poprzez platformy marketplace (Allegro, Empik, Amazon)

  • Zamówienia wprowadzane manualnie przez personel sklepu

  • Transakcje realizowane przez system POS

Należy zaznaczyć, że widoczność danych sprzedażowych jest ściśle powiązana z konfiguracją integracji w systemie IdoSell. Oznacza to, że zamówienia z platform zewnętrznych (np. Allegro) będą widoczne w raporcie wyłącznie wtedy, gdy są aktywnie przetwarzane przez silnik sklepowy.

CZASOWY ZAKRES DANYCH

Raport jest tworzony na podstawie ostatnich 30 dni liczonych od wczoraj.

PRZYKŁADOWE WNIOSKI Z WIDOKU DANYCH:

  1. Analizuj rozkład przychodów netto (Net Revenue) między kategoriami produktów, aby zidentyfikować kluczowe kategorie generujące największy przychód oraz kategorie wymagające optymalizacji oferty lub działań marketingowych.

  2. Porównuj stosunek liczby zamówień (Orders) do liczby unikalnych klientów (Clients) w poszczególnych kategoriach, co pozwoli zidentyfikować kategorie z najwyższym współczynnikiem powtarzalności zakupów i potencjałem do budowania lojalności klientów.

  3. Badaj średnią pozycję produktów z danej kategorii w koszyku (Avg Basket Position), aby określić które kategorie są głównym motywatorem zakupów, a które pełnią rolę produktów komplementarnych, co pomoże w optymalizacji cross-sellingu.

  4. Analizuj sprzedaż poszczególnych kategorii poprzez śledzenie ilości sprzedanych sztuk (Item Quantity) i wartości zamówień (Gross Revenue), co umożliwi lepsze planowanie stanów magazynowych i akcji promocyjnych.

  5. Monitoruj poziom marży (ecom_profit_level_1) w rozbiciu na kategorie, zestawiając przychody netto z kosztami zakupu (net_cogs), aby identyfikować najbardziej i najmniej rentowne kategorie oraz podejmować decyzje o rozwoju lub optymalizacji asortymentu.

  6. Analizuj średnią wartość koszyka zakupowego w poszczególnych kategoriach (Gross Revenue/Orders), co pozwoli na identyfikację kategorii premium i ekonomicznych oraz dostosowanie strategii cenowej i promocyjnej.

  7. Monitoruj relację między ilością sprzedanych sztuk (Item Quantity) a wartością sprzedaży (Net Revenue) w kategoriach, aby identyfikować kategorie wymagające optymalizacji polityki cenowej lub struktury asortymentu.

  8. Analizuj udział procentowy każdej kategorii w całkowitej sprzedaży i zysku, co pozwoli ocenić znaczenie strategiczne poszczególnych kategorii i potencjalne ryzyka związane z zależnością od konkretnych grup produktowych.​

SPECYFIKACJA SCHEMATU DANYCH

Struktura kategoryzacji:

  1. category_name - Nazwa kategorii.

  2. category_lev_1 - Główna kategoria produktów (pierwszy poziom kategoryzacji).

  3. category_lev_2 - Podkategoria produktów (drugi poziom kategoryzacji).

  4. category_lev_3 - Szczegółowa kategoria produktów (trzeci poziom kategoryzacji).

Dane sprzedażowe kategorii:

  1. orders - Całkowita liczba zamówień zawierających produkty z danej kategorii.

  2. clients - Liczba unikalnych klientów, którzy zakupili produkty z danej kategorii.

  3. item_quantity - Łączna ilość sprzedanych sztuk produktów w ramach kategorii.

  4. item_order_gross_value - Sumaryczna wartość sprzedaży brutto (z podatkiem) wszystkich produktów w kategorii.

  5. item_order_net_value - Sumaryczna wartość sprzedaży netto (bez podatku) wszystkich produktów w kategorii.

Dane analityczne kategorii:

  1. avg_basket_position - Średnia pozycja produktów z danej kategorii w koszykach zakupowych.

  2. net_cogs - Łączny koszt własny sprzedanych towarów netto (Cost of Goods Sold) dla wszystkich produktów w kategorii.

  3. ecom_profit_level_1 - Sumaryczny zysk na pierwszym poziomie dla kategorii (różnica między przychodem a podstawowymi kosztami wszystkich produktów w kategorii).

Czy to odpowiedziało na twoje pytanie?