数据分析和商品管理的9点不同！

数据分析不是商品管理，商品管理也不只是涵盖数据分析这一个模块。应该说两个岗位既有交叉相同的职责，又有非常明显的区别，今天我就抛砖引玉，大家一起讨论一下。

商品管理和数据分析的9点不同

应该讲，商品管理岗的员工是一定要具备数据分析能力的。商品管理更像一个大脑，数据分析更像一个执行印证的举措。我所见到的公司，几乎没有数据分析部，更多的是数据分析和商品管理合并为一个部门，由商品管理来统一协调工作节奏。

订货前的不同

1、订货前的异同

商品管理，在订货前，会有计划的进行市调工作，看竞品的货品表现，和自己品类的差异；也必须要到终端看单款的畅销和滞销的原因，否则下季订货的工作就没有办法有底气的开展。

而这一步工作，数据分析这个岗位一般不会参与。

2、订货的异同

数据分析，在订货数据准备阶段确实是非常重要的环节，比如会涉及到进销存-售罄-折扣-性别-类别……等等维度的分析；

商品管理，在订货数据准备时，第一件事情不是分析数据，而是从全盘的角度考虑，我的订货模式有没有问题？有没有一个模式可以在订货源头就可以减少库存风险的？我的老品有多少？会对我的订货新品有多大的影响？我们如何把货品订的更精准一点？……把一些思路想清楚以后，再去拉数据，看具体的数量。

上市的异同

3、上市的异同

数据分析很多时候不参与上市节奏的把控，而这一步是商品管理岗必须注意的。哪些店铺需要先上新品，哪些是后上，每次上多少量比较合适？新品上去以后老品怎么陈列展示？以多少折扣的形式展示？这些都是商品管理岗必须注意的。

4、陈列的异同

商品管理最少要把陈列分成4个阶段来对待，比如我们在导入期需要看历史数据来做陈列，在导入期需要看销售和特定类别来做陈列，在成熟期需要看压力来做陈列，在衰退期需要看“不剩”来做陈列；

一般来讲，数据分析不需要把陈列考虑的这么复杂，或者说不需要考虑陈列这个逻辑也是说得过去的。

促销的异同

5、促销的异同

数据分析岗看促销，更多的是分析品类或单款，看哪些款或类别做促销；商品管理首先考虑是否有做促销的必要，如果需要，再筛选哪些货品更合适做；并且在筛选促销货品的时候，绝不会从一个维度去考虑，因为，商品控必须有一个说服自己的理由，他才能堂堂正正的去折毛利，促进销售。否则，商品管理岗就失去了公正的岗位职责。

6、销售节奏的异同

商品管理，必须有一个清晰的作战蓝图，什么节点做什么事情，执行的怎么样？下一步有没有必要调整计划？是调整店铺还是调整货品折扣？距离我们的目标还有多远，时刻警钟长鸣，与时间赛跑！一般来讲，数据分析根据商品管理的需要，输出必要的数据，助力目标的达成。

部门沟通的不同

7、部门沟通的异同

商品管理是一个技术与协调融合的部门，说技术意识是数据必须玩得转；说协调，必须和各业务部门围绕货品或销售进行一系列的协同作战；商品管理，不管你的技术再牛，如果不能和其他部门协同作战，就相当于别人一起屏蔽了你！

8、核心贡献的差异

数据分析的核心贡献是把有价值的数据进行共享，并且能为目标做出好的助力，能为领导的决策提供依据参考；

商品管理的核心贡献就是提高毛利，降低库存，用最少的货品投入创造最大的产出，这是商品管理不变的价值；并且在这个过程中，充当公司的发动机，协调业务部门聚力工作。

职业发展的不同

9、职业发展的异同

数据分析，本来的岗位属性就是技术岗，如果一直走这个路线，可以走数据工程师的路线，现在不是都说大数据吗？客观的讲，能走数据挖掘分析的路线，也是一个不错的选择，待遇也非常诱人；

商品管理，绝大多数情况，不管是大公司还是小公司，只要你做到总监这个岗位，都会是公司的核心高管，不要忘记，商品总监一般是隶属于总经理或董事长的，不隶属于营销中心。如果你从商品管理转岗到商品企划也是不错的选择，这个时候就是真正的把商品玩透了，即知道商品是如何从源头来的，也知道商品如何从终端走的，这才是“任督二脉”真正的打通了，如果你再努力一点，一并拿下供应链总监的职责，恭喜你，在公司你已经是位极人臣了！