Widoki danych
Kategorie
Widok danych Data Octopus: kategorie na podstawie danych IdoSell. Zamówienia „finished” ze sklepu ID „1”, sprzedaż, klienci, koszty i zysk.
Opis widoku – Kategorie
[CZASOWY ZAKRES DANYCH](#h_cc7ad189af)
Widoczność danych sprzedażowych zależy od konfiguracji integracji w IdoSell. Zamówienia z platform zewnętrznych (np. Allegro) są widoczne wyłącznie wtedy, gdy są przetwarzane przez silnik sklepowy.
Czasowy zakres danych
Raport jest tworzony na podstawie ostatnich 30 dni liczonych od wczoraj.
Przykładowe wnioski z widoku danych
- 1Analizuj rozkład przychodów netto (Net Revenue) między kategoriami produktów, aby zidentyfikować kluczowe kategorie generujące największy przychód oraz kategorie wymagające optymalizacji oferty lub działań marketingowych.
- 2Porównuj 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.
- 3Badaj 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.
- 4Analizuj sprzedaż poszczególnych kategorii poprzez śledzenie ilości sprzedanych sztuk (Item Quantity) i wartości zamówień (Gross Revenue), co umożliwi lepsze planowanie stanów magazynowych i akcji promocyjnych.
- 5Monitoruj 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.
- 6Analizuj średnią wartość koszyka zakupowego w poszczególnych kategoriach (Gross Revenue/Orders), co pozwoli na identyfikację kategorii premium i ekonomicznych oraz dostosowanie strategii cenowej i promocyjnej.
- 7Monitoruj relację między ilością sprzedanych sztuk (Item Quantity) a wartością sprzedaży (Net Revenue) w kategoriach, aby identyfikować kategorie wymagające optymalizacji polityki cenowej lub struktury asortymentu.
- 8Analizuj 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.
Struktura kategoryzacji
| Nazwa pola | Opis |
|---|---|
| category_name | Nazwa kategorii. |
| category_lev_1 | Główna kategoria produktów (pierwszy poziom kategoryzacji). |
| category_lev_2 | Podkategoria produktów (drugi poziom kategoryzacji). |
| category_lev_3 | Szczegółowa kategoria produktów (trzeci poziom kategoryzacji). |
Dane sprzedażowe kategorii
| Nazwa pola | Opis |
|---|---|
| orders | Całkowita liczba zamówień zawierających produkty z danej kategorii. |
| clients | Liczba unikalnych klientów, którzy zakupili produkty z danej kategorii. |
| item_quantity | Łączna ilość sprzedanych sztuk produktów w ramach kategorii. |
| item_order_gross_value | Sumaryczna wartość sprzedaży brutto (z podatkiem) wszystkich produktów w kategorii. |
| item_order_net_value | Sumaryczna wartość sprzedaży netto (bez podatku) wszystkich produktów w kategorii. |
Dane analityczne kategorii
| Nazwa pola | Opis |
|---|---|
| avg_basket_position | Średnia pozycja produktów z danej kategorii w koszykach zakupowych. |
| net_cogs | Łączny koszt własny sprzedanych towarów netto (Cost of Goods Sold) dla wszystkich produktów w kategorii. |
| ecom_profit_level_1 | Sumaryczny zysk na pierwszym poziomie dla kategorii (różnica między przychodem a podstawowymi kosztami wszystkich produktów w kategorii). |