Analyse des données de catégories de produits Ponybuy dans Spreadsheets et élaboration d'un plan d'optimisation
Introduction
L'analyse des données des catégories de produits est un élément clé pour optimiser les performances commerciales de Ponybuy. Grâce à une évaluation précise dans des outils comme Spreadsheets, nous pouvons identifier les tendances, comprendre les besoins des consommateurs et ajuster la stratégie d'assortiment. Cet article détaille notre analyse quantitative et propose des solutions pour revaloriser le catalogue.
1. Collecte et organisation des données
- Indicateurs clés :
- Méthodologie :
- Outils complémentaires :=QUERY,
=GROWTH) pour automatiser les calculs, graphiques en histogrammes pour comparer les performances. - Méthodologie :
2. Analyse approfondie
| Catégorie | Ventes (Q2 2024) | Croissance (vs Q1) | Marge brute |
|---|---|---|---|
| Mode | 28% | +12% ↗ | 45% |
| Électronique | 35% | +5% ↗ | 22% |
| Cosmétiques | 15% | -8% ↘ | 30% |
Exemple : La catégorie "Cosmétiques" montre un déclin malgré une marge correcte — nécessité d'investiguer les causes (concurrence ? tendances).
3. Optimisation stratégique
Actions proposées :
- Élaguer les catégories peu performantes :3 trimestres).
- Investir dans les segments porteurs :
- Analyse saisonnière :=FORECAST
Conclusion
Une approche data-driven permet à Ponybuy d'allouer efficacement ses ressources. Intégrer des mises à jour trimestrielles des données et des analyses de sentiment client (via revues) renforcera la pertinence des décisions. L'optimisation continue est la clé pour maintenir une offre compétitive.