Como calcular as vendas em comparação com a semana passada
Na análise de negócios e gestão de vendas, Week-over-Week (WoW) é um indicador importante para medir mudanças de desempenho de curto prazo. Pode ajudar a gestão corporativa a capturar rapidamente as tendências do mercado e ajustar as estratégias de vendas. Este artigo combinará os tópicos mais quentes da Internet nos últimos 10 dias, analisará o método de cálculo das vendas da semana passada e mostrará casos reais por meio de dados estruturados.
1. Fórmula de cálculo de vendas em comparação com a semana passada

A taxa de crescimento mensal é calculada comparando os dados de vendas desta semana com os da semana passada e calculando a variação percentual. Sua fórmula principal é a seguinte:
Taxa de crescimento mês a mês = (Vendas esta semana - Vendas na semana passada) ÷ Vendas na semana passada × 100%
Se o resultado for positivo, significa que as vendas estão crescendo; se for negativo, significa que as vendas estão diminuindo. Por exemplo: as vendas de uma empresa de comércio eletrônico nesta semana foram de 1,2 milhão de yuans e na semana passada foram de 1 milhão de yuans, então a taxa de crescimento mensal é de 20%.
2. Casos de dados comparativos em indústrias populares
Com base em tópicos recentes, compilamos a comparação de vendas dos seguintes setores nas últimas duas semanas (os dados são um exemplo simulado):
| Indústria | Vendas na semana passada (10.000 yuans) | Vendas esta semana (10.000 yuans) | taxa de crescimento mês a mês |
|---|---|---|---|
| Novos veículos energéticos | 8.500 | 9.350 | +10% |
| Pratos preparados | 3.200 | 2.880 | -10% |
| equipamento ao ar livre | 1.800 | 2.340 | +30% |
3. Cenários de aplicação de análise de cadeia
1.Avaliação da eficácia da atividade promocional: Uma certa sala de transmissão ao vivo descobriu que o GMV caiu 15% esta semana na comparação mês a mês. A razão foi rastreada e constatou-se que não foi iniciada nenhuma actividade de redução total.
2.Ajustes sazonais de produtos: As vendas de ar condicionado aumentaram 40% em relação ao mês anterior e os estoques foram preparados antecipadamente com base em dados de previsão do tempo.
3.Decisões de otimização de canal: O canal Douyin de uma determinada marca cresceu 25% mês a mês, enquanto o canal Taobao cresceu apenas 3%, então decidiu aumentar seu orçamento para entrega de vídeos curtos.
4. Principais diferenças entre mês a mês e ano a ano
| indicador | Período de comparação | Cenários aplicáveis |
|---|---|---|
| mês a mês | Períodos adjacentes (semanas/dezenas) | Análise de flutuação de curto prazo |
| Ano após ano | mesmo período do ano passado | Julgamento de tendências de longo prazo |
5. Estratégias práticas para melhorar o crescimento mês a mês
1.Mecanismo de preços dinâmicos: Os ajustes em tempo real são feitos com base nas alterações de preços dos produtos concorrentes. Uma determinada marca 3C alcançou um crescimento mensal de 18% por meio de ajustes algorítmicos de preços.
2.O marketing hot spot tira vantagem da situação: Uma marca de bebidas de chá lançou uma série de bebidas coloridas baseadas no tópico recente "Dopamine Outfits", e suas vendas semanais aumentaram 65% mês a mês.
3.Otimização do dia do membro: O dia fixo original de adesão de terça-feira foi ajustado para o fim de semana, e o preço unitário por cliente em um supermercado aumentou 22% mês a mês.
6. Precauções
1. Fatores de influência especiais (como feriados, condições climáticas extremas) precisam ser excluídos.
2. Recomenda-se combinar o método da média móvel (3-5 semanas) para suavizar as flutuações dos dados.
3. Quando o número base é muito pequeno (como as vendas de 10.000 yuans na primeira semana de uma nova loja), os dados mensais podem ser distorcidos.
A partir da análise acima, pode-se perceber que o cálculo da cadeia pode não apenas quantificar as mudanças nas vendas, mas também fornecer suporte de dados para uma tomada de decisão ágil. Durante o período de vendas lento após a promoção de 18 de junho, uma determinada marca de eletrodomésticos lançou com precisão uma campanha de troca por meio de análise mês a mês e alcançou com sucesso uma recuperação em forma de V nas vendas semanais. Recomenda-se que as empresas estabeleçam um sistema automatizado de monitoramento da cadeia e refinem a granularidade dos dados até o nível do SKU para obter insights de negócios mais precisos.
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