从商品总监的视角出发，打造潜力爆款商品的底层支撑是前端运营和后端供应。面对前端常见的运营资源不足或浪费、潜爆品难识别、爆品难持续等问题，1NN 体系对销量趋势、自然流量★★、渠道协同表现、品牌搜索词进行多维追踪与分析，帮助企业有效提升资源销量和孵化成功率★★★。

　　在商品数智化如火如荼的今天，企业如何更好地实现生命周期管理，带动商品的传统商业价值带来创新性的转变?

　　可以说★★★，随着数字化持续深入的背景下★★，实现商品生命周期的全面数字化管理★，以数据驱动智能决策和精准营销，是企业强化爆品确定性、实现商业增长成功的必由之路★★。

　　基于包含商品力★★、价格力、品牌力、营销力、运营力在内的“商品五力分析模型”★★★，1NN 决策体系构建起数据产品的分析底座，并针对商品力本身★★，依照操作难易度和爆款可能性拆解分类★★★，帮助企业辨别哪些商品大有可为，从而快速落地、助力实现业务目标。

　　以某服装企业为例，该企业面临业绩下滑严重，但不清楚从何切入解决的难题。瓴羊 1NN 体系首先立足全局企业视角看表现★★★、寻趋势★，从决策层 CEO1 号位，到管理层经营分析主管，再到执行层进行问题定位，发现各类目存在不同程度的下滑★；而后聚焦男装类目单点突破，对其进行细项的指标拆解★★。

　　此外★，针对商品分析指标不明确、口径不统一、分散等问题，1NN 体系能够将北极星指标体系★★★、因果指标拆解★★、商品排名分析★★★、渠道 X 品类拆解进行结合，为企业带来单品涨跌的归因洞察★★。

　　面对商品周期管理的重重问题，近年越来越多企业着手探索和合作更科学、系统化的数据中台★★★。瓴羊 1NN 分析体系基于对数字化商品的生命周期运营的长期沉淀★★，帮助众多企业提升商品效能，甚至实现逆势翻盘。

　　“现代营销学之父”菲利普・科特勒在著作《营销管理》中写道:“在商品的生命周期管理中，企业需要采取一系列措施来延长商品的成熟期并延缓衰退期的到来。通过有效的生命周期管理，企业可以最大限度地利用商品的价值，实现持续的盈利★，并在竞争激烈的市场中保持竞争优势。★★”

　　为帮助企业避免此类问题，瓴羊 1NN 商品 360 诊断分析树立了两大决策体系抓手★★★: 数据层面的数据产品、经验层面的业务咨询。落到具体诊断分析时，整体企业视角和商品层面下钻是 1NN 体系的核心商品分析思路。

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　　拥有科学的决策体系和数据产品后，如何在实际落地应用过程中，持续做好商品全生命周期运营?1NN 体系从货品全生命周期运营 (PLV)、消费者全生命周期运营 (CLV) 双视角为企业提供解决方案★★★。通过 PLV 与 CLV 的双轮驱动，加之算法模型智能辅助，助力企业打造潜力爆品。

　　★★★“如何为这款产品制定更精准的营销、定价策略和库存计划★，以提升销售表现和盈利能力?★★★”

　　以品类对顾客的重要性★★、品类对品牌的重要性为指标，男装类目下的商品被细分为主题款、形象款★、补充款★、基础款四个角色★，通过对不同品类角色的现状拆解，1NN 体系为制定业务举措，以优化最小“作战单位”，真正贯穿洞察、策略★、举措，为服装企业的业务决策提供科学、清晰的指引★★。

　　在推动商品数字化的过程中★★，许多企业都极易落进未结合业务经验、纯粹依赖数据的陷阱，这一现象背后实际是商品决策体系的缺位。

　　无法有效捕捉需求侧★★★、供给侧的不确定性、难以实现精细化运营、库存成本高企，是困扰众多企业的后端供应业务痛点。针对此，1NN 体系基于自研 Dchain 算法模型，以全渠道预测为起点★★，经过补货参数的仿真推荐，为企业输出复杂网络结构补货建议，提供更精细★★、更满足业务目标的铺货方案。

　　商品优化、决策细化是企业在商品运营过程中必然会出现的业务场景。针对此★★★，1NN 决策体系帮助企业站在全量商品视角★★★，通过销售拆解★★，快速识别整体生意走势及异常点，提升日常运营中各环节工作效率★。

　　在对前述服装企业的商品分析中，瓴羊即应用北极星指标体系★，从寻趋势、找异常、查原因、落举措四个层面为企业洞悉不同品类角色的表现并归因，明确各品类角色的具体举措★。最终，历经 10 个月的分析与商品管理优化，该服装企业的营业收入同比上升 30%★★★, 不仅度过了下滑危机，更迎来了逆势翻盘★★★。

　　随着电商行业发展至成熟期，企业更加注重在竞争激烈的市场中突出自身优势，商品数智化愈发成为企业转型升级的关键战略。瓴羊 1NN 分析体系商品 360 依托阿里生态线上线下新零售实战经验，能够帮助企业从 0 到 1 实现商品数字化，商品域数智化。

　　日常商品分析工作中★★★，指标缺乏或分散导致无法下探，是企业的常见状况，这一点直接影响着数据产品决策指引的完整性和有效性。

　　尽管商品生命周期已成为现代企业的重要管理项目★，但众多企业仍面临着诸多痛点★★★，如:

　　于企业而言★★★，从新品企划，到新品孵化★★，再到推向市场打爆，涉及到商品筛选、运营、供应等多个环节★，每一环的高效运营都离不开数据产品的支持助力★。