গত সপ্তাহের তুলনায় বিক্রয় কীভাবে গণনা করা যায়

গত সপ্তাহের তুলনায় বিক্রয় কীভাবে গণনা করা যায়

ব্যবসায়িক বিশ্লেষণ এবং বিক্রয় ব্যবস্থাপনায়, সপ্তাহ-ওভার-সপ্তাহ (WoW) স্বল্পমেয়াদী কর্মক্ষমতা পরিবর্তন পরিমাপের জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ সূচক। এটি কর্পোরেট ব্যবস্থাপনাকে দ্রুত বাজারের প্রবণতা ক্যাপচার করতে এবং বিক্রয় কৌশলগুলি সামঞ্জস্য করতে সাহায্য করতে পারে। এই নিবন্ধটি গত 10 দিনের ইন্টারনেটে আলোচিত বিষয়গুলিকে একত্রিত করবে, গত সপ্তাহের বিক্রয়ের গণনা পদ্ধতি বিশ্লেষণ করবে এবং কাঠামোগত ডেটার মাধ্যমে প্রকৃত ঘটনাগুলি দেখাবে৷

1. গত সপ্তাহের তুলনায় বিক্রয়ের জন্য গণনা সূত্র

এই সপ্তাহ থেকে গত সপ্তাহের বিক্রয় ডেটা তুলনা করে এবং শতাংশ পরিবর্তনের হিসাব করে মাসে মাসে বৃদ্ধির হার গণনা করা হয়। এর মূল সূত্রটি নিম্নরূপ:

মাসে মাসে বৃদ্ধির হার = (এই সপ্তাহে বিক্রয় - গত সপ্তাহে বিক্রয়) ÷ গত সপ্তাহে বিক্রয় × 100%

ফলাফল ইতিবাচক হলে, এর মানে বিক্রয় বাড়ছে; যদি এটি নেতিবাচক হয়, এর মানে হল বিক্রয় হ্রাস পাচ্ছে। উদাহরণস্বরূপ: এই সপ্তাহে একটি ই-কমার্স কোম্পানির বিক্রয় ছিল 1.2 মিলিয়ন ইউয়ান এবং গত সপ্তাহে 1 মিলিয়ন ইউয়ান ছিল, তাই মাসে মাসে বৃদ্ধির হার 20%।

2. জনপ্রিয় শিল্পে তুলনামূলক তথ্যের কেস

সাম্প্রতিক আলোচিত বিষয়গুলির উপর ভিত্তি করে, আমরা গত দুই সপ্তাহে নিম্নলিখিত শিল্পগুলির বিক্রয় তুলনা সংকলন করেছি (ডেটা একটি সিমুলেটেড উদাহরণ):

3. চেইন বিশ্লেষণের প্রয়োগের পরিস্থিতি

1.প্রচারমূলক কার্যকলাপ কার্যকারিতা মূল্যায়ন: একটি নির্দিষ্ট লাইভ সম্প্রচার রুম পাওয়া গেছে যে GMV এই সপ্তাহে 15% কমেছে মাসে-মাসের তুলনার মাধ্যমে। কারণটি খুঁজে বের করা হয়েছিল এবং এটি পাওয়া গেছে যে কোনও সম্পূর্ণ হ্রাস কার্যকলাপ স্থাপন করা হয়নি।

2.ঋতু পণ্য সমন্বয়: এয়ার কন্ডিশনার বিক্রয় মাসে মাসে 40% বৃদ্ধি পেয়েছে এবং আবহাওয়ার পূর্বাভাসের তথ্যের উপর ভিত্তি করে স্টকগুলি আগাম প্রস্তুত করা হয়েছিল৷

3.চ্যানেল অপ্টিমাইজেশান সিদ্ধান্ত: একটি নির্দিষ্ট ব্র্যান্ডের Douyin চ্যানেল মাসে মাসে 25% বৃদ্ধি পেয়েছে, যখন Taobao-এর চ্যানেল শুধুমাত্র 3% বৃদ্ধি পেয়েছে, তাই এটি তার সংক্ষিপ্ত ভিডিও বিতরণ বাজেট বাড়ানোর সিদ্ধান্ত নিয়েছে৷

4. মাসে-মাস বনাম বছরে-বছরের মধ্যে মূল পার্থক্য

5. মাসে মাসে বৃদ্ধির জন্য ব্যবহারিক কৌশল

1.গতিশীল মূল্য প্রক্রিয়া: প্রতিযোগী পণ্যের মূল্য পরিবর্তনের উপর ভিত্তি করে রিয়েল-টাইম সমন্বয় করা হয়। একটি নির্দিষ্ট 3C ব্র্যান্ড অ্যালগরিদমিক মূল্য সমন্বয়ের মাধ্যমে মাসে 18% বৃদ্ধি পেয়েছে।

2.হট স্পট মার্কেটিং পরিস্থিতির সুবিধা নেয়: একটি চা পানীয় ব্র্যান্ড "ডোপামিন আউটফিটস" এর সাম্প্রতিক বিষয়ের উপর ভিত্তি করে রঙিন পানীয়গুলির একটি সিরিজ চালু করেছে এবং এর সাপ্তাহিক বিক্রি মাসে মাসে 65% বেড়েছে৷

3.সদস্য দিবস অপ্টিমাইজেশান: মূল স্থির মঙ্গলবার সদস্যতার দিনটি সপ্তাহান্তে সামঞ্জস্য করা হয়েছিল এবং সুপারমার্কেটে গ্রাহক প্রতি ইউনিট মূল্য মাসে মাসে 22% বৃদ্ধি পেয়েছে।

6. সতর্কতা

1. বিশেষ প্রভাবিতকারী কারণগুলি (যেমন ছুটির দিন, চরম আবহাওয়া) বাদ দেওয়া দরকার।

2. ডেটা ওঠানামা মসৃণ করার জন্য চলন্ত গড় পদ্ধতি (3-5 সপ্তাহ) একত্রিত করার পরামর্শ দেওয়া হয়।

3. যখন ভিত্তি নম্বর খুব ছোট হয় (যেমন একটি নতুন দোকানের প্রথম সপ্তাহে 10,000 ইউয়ান বিক্রি), মাস-মাসের ডেটা বিকৃত হতে পারে।

উপরের বিশ্লেষণ থেকে, এটি দেখা যায় যে চেইন গণনা শুধুমাত্র বিক্রয় পরিবর্তনের পরিমাণ নির্ধারণ করতে পারে না, তবে চটপটে সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য ডেটা সমর্থনও প্রদান করে। 18 ই জুন প্রচারের পরে মন্থর বিক্রয়ের সময়কালে, একটি নির্দিষ্ট হোম অ্যাপ্লায়েন্স ব্র্যান্ড সঠিকভাবে মাসে মাসে বিশ্লেষণের মাধ্যমে একটি ট্রেড-ইন প্রচারাভিযান শুরু করেছে এবং সফলভাবে সাপ্তাহিক বিক্রয়ে একটি V-আকৃতির রিবাউন্ড অর্জন করেছে। এটি সুপারিশ করা হয় যে এন্টারপ্রাইজগুলি একটি স্বয়ংক্রিয় চেইন মনিটরিং সিস্টেম স্থাপন করে এবং আরও সঠিক ব্যবসার অন্তর্দৃষ্টি পেতে SKU স্তরে ডেটা গ্রানুলারিটি পরিমার্জন করে।