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庫存計劃沒做好——庫存預估過高或過低，都可能導致賣家蒙受損失。為了幫助賣家準確預測庫存需求，這里要“生推”兩款工具——Google Analytics和 Data Studio，這兩款工具將幫助你更輕松地了解產品過往銷售情況，把握產品銷售趨勢。
歷史數據和趨勢
Google Analytics通過圖表的形式，為賣家直觀地呈現產品的歷史銷售情況。
如下圖，要了解不同產品的具體銷售情況，只需進入 Conversions，點擊Ecommerce ，再選擇Product Performance即可。
要了解產品庫存情況，只需點擊Product SKU，添加一個維度即可。
下圖中“Quantity”一欄展示的是在選定時間內，產品的銷量。
具體產品庫存需求預測操作：
點擊如下圖標中的“advanced”，然后選擇產品和特定時間范圍（查看歷史數據，例如2年）
如下圖，報告會顯示產品在過去2年，在各個渠道的具體銷售情況：
你可以在下拉框中選擇“Quantity”，來了解產品銷售數量：
圖表中的時間， “Day”（每日）、“Week” （每周）、“Month”（每月）可自由更改，改為“Month”可了解月度數據。
通過上述操作，你可以了解產品在2年內的銷售變化、季節趨勢和未來走向。
此外，在結合已得出的銷量圖表，你能預估未來每月產品的銷售情況和庫存需求。
如果你覺得上述數據還不夠準確，那么你可以對比產品在各年的銷售額變化。如下圖，選擇了某產品在“2017年4月30日到2018年4月30日”和“2016年4月30日到2017年4月30日”這兩個時段的銷售額進行比較。
查看如下圖表，不難發現該產品銷量在一年間增長了10.5%，這時賣家就需注意了，產品在未來一年的需求可能會增加。
在研究歷史數據時，賣家還要考慮產品售價、廣告、促銷和競爭對手動作對產品銷售的影響。
結合各個銷售渠道
如果一個產品是通過多種渠道銷售，如自建站、亞馬遜和eBay，要了解各渠道的銷售情況對賣家來說極具挑戰性。這時Google Data Studio 的作用就顯得尤為突出，它相當于一個“連接器”，能夠與Google Analytics和賣家購物車相連，報告賣家在各渠道的銷售情況，也能為賣家提供產品各渠道年銷售量變化對比，如下圖賣家可以得出結論——“復活節銷售比往年提早了2周……”
（來源/雨果網）