库存计划与销量变化对不上号，你估计就差这两个工具和使用指南

库存计划没做好——库存预估过高或过低，都可能导致卖家蒙受损失。为了帮助卖家准确预测库存需求，这里要“生推”两款工具——Google Analytics和 Data Studio，这两款工具将帮助你更轻松地了解产品过往销售情况，把握产品销售趋势。

历史数据和趋势

Google Analytics通过图表的形式，为卖家直观地呈现产品的历史销售情况。

如下图，要了解不同产品的具体销售情况，只需进入 Conversions，点击Ecommerce ，再选择Product Performance即可。

要了解产品库存情况，只需点击Product SKU，添加一个维度即可。

下图中“Quantity”一栏展示的是在选定时间内，产品的销量。

具体产品库存需求预测操作：

点击如下图标中的“advanced”，然后选择产品和特定时间范围（查看历史数据，例如2年）

如下图，报告会显示产品在过去2年，在各个渠道的具体销售情况：

你可以在下拉框中选择“Quantity”，来了解产品销售数量：

图表中的时间， “Day”（每日）、“Week” （每周）、“Month”（每月）可自由更改，改为“Month”可了解月度数据。

通过上述操作，你可以了解产品在2年内的销售变化、季节趋势和未来走向。

此外，在结合已得出的销量图表，你能预估未来每月产品的销售情况和库存需求。

如果你觉得上述数据还不够准确，那么你可以对比产品在各年的销售额变化。如下图，选择了某产品在“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”这两个时段的销售额进行比较。

查看如下图表，不难发现该产品销量在一年间增长了10.5%，这时卖家就需注意了，产品在未来一年的需求可能会增加。

在研究历史数据时，卖家还要考虑产品售价、广告、促销和竞争对手动作对产品销售的影响。

结合各个销售渠道

如果一个产品是通过多种渠道销售，如自建站、亚马逊和eBay，要了解各渠道的销售情况对卖家来说极具挑战性。这时Google Data Studio 的作用就显得尤为突出，它相当于一个“连接器”，能够与Google Analytics和卖家购物车相连，报告卖家在各渠道的销售情况，也能为卖家提供产品各渠道年销售量变化对比，如下图卖家可以得出结论——“复活节销售比往年提早了2周……”