Comment calculer les ventes par rapport à la semaine dernière

Comment calculer les ventes par rapport à la semaine dernière

Dans l'analyse commerciale et la gestion des ventes, Week-over-Week (WoW) est un indicateur important pour mesurer les changements de performances à court terme. Cela peut aider la direction de l’entreprise à saisir rapidement les tendances du marché et à ajuster ses stratégies de vente. Cet article regroupera les sujets d'actualité sur Internet au cours des 10 derniers jours, analysera la méthode de calcul des ventes de la semaine dernière et présentera des cas réels à travers des données structurées.

1. Formule de calcul des ventes par rapport à la semaine dernière

Le taux de croissance d'un mois à l'autre est calculé en comparant les données de ventes de cette semaine à la semaine dernière et en calculant la variation en pourcentage. Sa formule de base est la suivante :

Taux de croissance mensuel = (Ventes cette semaine - Ventes la semaine dernière) ÷ Ventes la semaine dernière × 100 %

Si le résultat est positif, cela signifie que les ventes augmentent ; s'il est négatif, cela signifie que les ventes sont en baisse. Par exemple : les ventes d'une entreprise de commerce électronique cette semaine étaient de 1,2 million de yuans et la semaine dernière de 1 million de yuans, donc le taux de croissance d'un mois à l'autre est de 20 %.

2. Cas de données comparatives dans des industries populaires

Sur la base de sujets d'actualité récents, nous avons compilé la comparaison des ventes des secteurs suivants au cours des deux dernières semaines (les données sont un exemple simulé) :

3. Scénarios d'application de l'analyse de chaîne

1.Évaluation de l’efficacité des activités promotionnelles: Une certaine salle de diffusion en direct a constaté que le GMV avait chuté de 15 % cette semaine grâce à une comparaison mensuelle. La raison a été retracée et il s'est avéré qu'aucune activité de réduction complète n'avait été mise en place.

2.Ajustements saisonniers des produits: Les ventes de climatiseurs ont augmenté de 40 % d'un mois à l'autre et les stocks ont été préparés à l'avance sur la base des données météorologiques.

3.Décisions d'optimisation des canaux: La chaîne Douyin d'une certaine marque a augmenté de 25 % d'un mois sur l'autre, tandis que la chaîne de Taobao n'a augmenté que de 3 %, elle a donc décidé d'augmenter son budget de diffusion de vidéos courtes.

4. Principales différences entre mois sur mois et année sur année

5. Stratégies pratiques pour améliorer la croissance mensuelle

1.Mécanisme de tarification dynamique: Des ajustements en temps réel sont effectués en fonction des changements de prix des produits concurrents. Une certaine marque 3C a réalisé une croissance mensuelle de 18 % grâce à des ajustements de prix algorithmiques.

2.Le marketing hot spot profite de la situation: Une marque de boissons au thé a lancé une série de boissons colorées basées sur le thème récent des « Tenues de dopamine », et ses ventes hebdomadaires ont bondi de 65 % d'un mois à l'autre.

3.Optimisation de la journée membre: Le jour d'adhésion initialement fixé au mardi a été adapté au week-end et le prix unitaire par client dans un supermarché a augmenté de 22 % d'un mois à l'autre.

6. Précautions

1. Les facteurs d’influence particuliers (tels que les vacances, les conditions météorologiques extrêmes) doivent être exclus.

2. Il est recommandé de combiner la méthode de la moyenne mobile (3 à 5 semaines) pour lisser les fluctuations des données.

3. Lorsque le chiffre de base est trop petit (comme les ventes de la première semaine d'un nouveau magasin de 10 000 yuans), les données mensuelles peuvent être faussées.

L'analyse ci-dessus montre que le calcul en chaîne peut non seulement quantifier les changements dans les ventes, mais également fournir un support de données pour une prise de décision agile. Au cours de la période de vente atone qui a suivi la promotion du 18 juin, une certaine marque d'appareils électroménagers a lancé avec précision une campagne de reprise grâce à une analyse mensuelle et a réussi à réaliser un rebond en forme de V de ses ventes hebdomadaires. Il est recommandé aux entreprises d'établir un système automatisé de surveillance de la chaîne et d'affiner la granularité des données au niveau SKU pour obtenir des informations commerciales plus précises.