不少小伙伴经常加微信聊到最多的一个话题之一，就是怎样才能做好商品，当然飞天不才，没法去全面衡量做好一个商品的标准。不过大家聊到的频率很高，相信一定是大部分伙伴们都想谈到的一个话题，今天飞天就和大家从事情的另外一个角度来谈谈，如何避免一些商品认识误区，正确理解商品管理；
第一、最复杂和高大上的分析方法，不一定是最有效的管理途径
工作中，不少人一味追加所谓高大上的分析方法或者漂亮的报表图表，认为商品管理就是会一手很溜的数据处理方法和高大上的商品指标；大道至简，所谓的分析，一定不是过程越复杂越能体现水平，而是以解决问题为第一原则；有多少商品岗的小伙伴经常通宵加班分析一堆数据，却不太清晰今年公司畅销前10SKU详细情况或者滞销后10SKU货号的，请举手；有多少商品岗上的小伙伴至今不知道本季新品订了多少SKU；当然了，不是说这些是衡量标准，但一定是我们不管作为基层管理也好，领导统筹也罢所必须了解的信息；借花献佛引用一句话：鞋服零售行业的数据分析不总是需要高射炮打飞机，我们实际更多需要的是拍子打苍蝇的工作，因为飞机不常有，而苍蝇却随处可见；
第二、excel高手不等于商品高手
曾经在某群里，看到过一位这样的所谓excel大神，每天在群里自信满满的炫耀自己的e表水平，还时不时的从各种角度嘲讽几句提问题的群友；甚至一天群里秀下限和对方掐架扬言自己月薪有多高有多牛逼；
当然就像我们经常提到的一样，做好商品管理数据处理能力是手段也是工具，工欲善其事，必先利其器；不过要说excel或者其他数据分析能力高，就一定是商品管理水平高可就不一定了；举个简单例子，大家觉得如果做销售对比分析，2018年的6月30日是应该对应2017年的6月30日吗，如果简单的数据对应，那一定没错，但是如果结合实际业务场景仔细分析，我们就会发现2017年的6月30日是周五，而18年的6月30日是周六，在零售数据的分析中，周五和周六的销售差异相信大家一定有所理解的；
所以说好的商品管理一定是熟练的数据分析能力结合实际业务场景的产物，商品管理我们一直提倡是为了解决问题，提高销售和利润的同时降低库存，而不是为了分析数据而分析，如果是这样的话，未来或者现在我们将被太多分析软件而替代；
第三、工作年限不一定等于水平能力
长时间的工作年限一定是经验和技术积累的必备条件，但是并不完全能划等于号，有时候遇到一些小伙伴聊天第一句就是，我做了5年商品，做了8年商品，然后聊下来发现，除了年龄，其他的还真不像；
我们常说商品管理不仅需要分析手段，更多需要严密的分析逻辑和思维，这也是我们一直和小伙伴们聊天提到的，举一反三、自己的悟性和谦虚的学习态度，一定是提升自己能力的捷径。各个品牌公司或者代理商公司对于商品管理的理解和认识不同，导致了有时候运营比较全面的公司，做三年水平就可以达到一个台阶，但是相对来说比较商品管理认识不太足的地方，做5年也许还停留在一个比较初级的阶段上；
第四、颜值高不能代表工作水平
颜值和工作能力的话题，相信大家都见怪不怪了，这里我们剔除所谓的规则，曾听朋友说起，某品牌商品人员招聘，内部要求，颜值第一位；故公司招来的妹子确实漂亮了很多，高挑的身材，漂亮的脸蛋......应聘的时候也聊到自己很多业务很熟悉，但是到了公司朋友才发现，漂亮的妹子原来是真漂亮，但是工作能力和态度就不成正比了，起码的售罄率能算到100%以上，excel基本公式都要问度娘好几遍，新品到货压仓库好几周而不动等低级错误。倒是脾气大了很多，事情不会反可以说是同事不及时教等等原因
特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.
