进行销售分析时的错误
也就是说，决策完全基于统计数据。例如，您正在对销售进行 ABC 分析，并且准备从产品组合中删除 C 组中包含的所有产品。
然而，我们不能忘记，所有新产品的最终去向都是如此，这些产品包括用于留住客户的稀有产品（例如菠菜汁或鱼食）、能带来少量营业额但作为零部件用于其他商品的产品（从灯泡到枝形吊灯，从紧固件到踢脚板等）。
在进行商品组合时，不仅要考虑物流、只留下畅销商品，还要确保高质量地填满货架。
对产品范围的定性评估 新加坡 whatsapp 数据 非常重要。应该研究每个职位：谁对它感兴趣，它与之相关。只有经过该过程才能得到统计指标。如果某件商品卖得不好，你需要找出原因。可能是价格太高，或者有类似的产品（而且更便宜），或者显示效果较差。也许卖家不够勤奋，或者根本没有做广告。销售分析给你数字，专家应该了解失败的原因。
选择时间段或数据量的不科学方法
如果数据量或研究时间段过大，结果可能会出现偏差。例如，在对销售情况进行 ABC 分析时，比较数千种产品项目是没有意义的。
您应该分析同一类别中的产品（所有熨斗或所有男士礼品套装）或比较具有相似属性的商品（例如，所有橡胶靴）。只有这样才有可能得出客观的结论。
第一个例子：一家连锁店正在研究“沐浴露”类别。该系列总共包括九个不同品牌的 250 种商品。分析结果可能如下。
品牌 C 的产品销量最好。 G品牌位置价格最贵，但是只有四个，这是精英线，这些信息没有反映在销售分析结果中。事实证明，根据收集到的信息，无法确定在提出的 250 个名字中哪些应该提拔，哪些应该放弃。重要的是要考虑不同沐浴露的成分、价格（包括加价幅度）、不同商品的营业额和利润，它们的特性有多接近，它们是否能够引起“松鼠”效应或“商品同类相食”。
有必要确定提供最高利润的产品和代表一类特殊商品的产品。简而言之，不仅要考虑类别的品牌组成，还要考虑所呈现产品的所有属性。
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