Which Shopify report shows sales history for forecasting?

No single native report is built as a time series. Total sales by product and Total sales by product variant, under Analytics → Reports, give you net quantity sold per SKU but total it across your whole selected date range in one row, with no date breakdown. For an actual period-by-period series, use Total sales over time with product columns added, or export raw orders under Orders → Export and build the series yourself.

How many months of Shopify sales data do you need to forecast accurately?

There's no fixed number, and it depends on what you're forecasting. A basic velocity figure — average units sold per day — is usable from 60 to 90 days of history, the same window this site's reorder-point guide recommends. A seasonal pattern needs at least one full prior year to compare against, and more than one is better, though no source pins down an exact number of years that counts as enough.

Should bulk or wholesale orders be excluded from a forecast?

Generally yes, if they'd distort a SKU's normal per-unit demand signal. A handful of large wholesale orders mixed into an otherwise steady retail sales history will inflate the average in a way that doesn't reflect how the product actually sells day to day — separate the two and forecast them independently if wholesale is a meaningful share of a SKU's volume.

Can Shopify sales data alone forecast demand across multiple sales channels?

Only for channels whose orders actually flow into Shopify. If a channel writes its orders into your Shopify order stream — POS, most marketplace integrations, wholesale orders entered manually — its sales are already included in the reports and exports above. If a channel operates entirely outside Shopify, its sales won't appear in any Shopify report, and forecasting from Shopify data alone will understate real demand for that SKU.

جميع الأدلة

المخزون5 أغسطس 20268 دقائق قراءة

توقع الطلب باستخدام بيانات مبيعات Shopify الخاصة بك

كيفية تحويل سجل طلبات Shopify الخاص بك إلى توقعات للطلب - ما هي التقارير الأصلية التي يجب سحبها، والمدى الذي يجب البحث فيه، وما الذي يجب تنظيفه أولاً.

تفترض كل طريقة للتنبؤ موصوفة في أي مكان على هذا الموقع أن لديك بالفعل عمودًا من المبيعات السابقة أمامك. يعد إخراج هذا العمود من Shopify، في شكل يمكن أن تستخدمه الصيغة بالفعل، مشكلة منفصلة لا أحد يحذرك منها حتى تكون ثلاث علامات تبويب عميقة في Analytics تتساءل عن سبب احتواء التقرير على الشاشة على صف واحد فقط لكل منتج.

يدور هذا المنشور حول هذه الخطوة على وجه التحديد: حيث توجد بيانات مبيعاتك فعليًا في Shopify، وأي تقرير يمنحك سجلًا حقيقيًا لكل SKU بدلاً من إجمالي مسطح واحد، وإلى أي مدى يستحق التراجع، وما الذي يجب إزالته قبل أن تثق في الأرقام. بمجرد تنظيف البيانات،اختيار طريقةوتحويلها إلى كمية مستهدفةهي مشاركات منفصلة.

حيث تعيش بيانات المبيعات الخاصة بك

يحتفظ Shopify ببيانات المبيعات في مكانين مختلفين، وهما غير قابلين للتبديل. الطلبات نفسها، والمعاملات الفردية، صف واحد لكل عنصر، مع SKU والكمية والسعر وكل شيء آخر مرفق، تعيش ضمن الطلبات في المسؤول الخاص بك ويمكن تصديرها مباشرة. التقارير التي تلخص المبيعات حسب المنتج موجودة ضمن التحليلات → التقارير، في فئة المبيعات.

لا يتطابق أي منهما مع تقارير المخزون الأصلية الخاصة بـ Shopify، والتي تتتبع مستويات المخزون وتعديلاته بدلاً من المبيعات؛نحن نغطي تلك بشكل منفصل. يدور هذا المنشور حول جانب المبيعات: المادة الخام التي يتم بناء توقعات الطلب منها بالفعل.

التقارير التي لسحب

ابدأ بتصدير الطلب. في المسؤول لديك، انتقل إلى الطلبات → تصدير، واختر الطلبات حسب التاريخ (اختر تاريخ البدء والانتهاء) أو عدد صفوف ثابت، وحدد ملف CSV، وقم بالتصدير. يتم إرسال أي شيء يزيد عن 50 صفًا أو تصديرًا لنطاق زمني إليك عبر البريد الإلكتروني بدلاً من تنزيله على الفور. الملف نفسه كبير الحجم، ويحتوي على أكثر من 70 عمودًا، ويغطي أساسيات الطلب، والبيانات المالية، وحالة التنفيذ، والعناوين، وSKU للعناصر، والكمية، والسعر. إنها النسخة الأولية والأكثر اكتمالًا من بيانات المبيعات الخاصة بك، ولا تذكر وثائق التصدير الخاصة بـ Shopify قيودًا على الخطة عليها. يُقرأ على أنه متاح لأي متجر لديه سجل طلبات للتصدير.

لإلقاء نظرة أسرع على الإجماليات على مستوى المنتج، يحتوي التحليلات → التقارير → المبيعات على تقريرين مبنيين على المنتجات: إجمالي المبيعات حسب المنتج وإجمالي المبيعات حسب متغير المنتج. يمنحك كل منها صافي الكمية المباعة لكل SKU، بالإضافة إلى الأعمدة المالية المعتادة. المصيد: لا يوجد لديه تفاصيل التاريخ الأصلي. كل صف عبارة عن منتج واحد أو متغير واحد، ويتم تجميعه عبر النطاق الزمني الذي حددته، وليس سلسلة أسبوعًا بعد أسبوع أو شهرًا بعد شهر. هذا هو نفس شكل الرقم الذي تستدعيه إرشادات نقطة إعادة الطلب "5 وحدات يوميًا" لـ Cedar & Fig، 250 جم: إجمالي واحد مقسومًا على الأيام الموجودة في النافذة، وليس سلسلة زمنية فعلية.

بالنسبة للسلسلة الحقيقية، يتم تقسيم المبيعات حسب الفترة وحسب المنتج، في مكان واحد، استخدم إجمالي المبيعات على مدار الوقت مع إضافة أعمدة المنتج، أو قم بتشغيل التقرير على مستوى المنتج عبر نوافذ تاريخ أقصر ومتعاقبة وقم بتجميع النتائج معًا. يقدم Shopify أيضًا تقارير مخصصة واستكشافات للبيانات لإنشاء تقرير على شكل تقرير بالطريقة التي تحتاجها تمامًا؛ تستحق حدود الصفوف والآليات الدقيقة التأكيد عليها مباشرةً في المشرف الخاص بك إذا كان الكتالوج الخاص بك كبيرًا بما يكفي ليكون مهمًا.

70+

الحقول في تصدير طلب Shopify الكامل

تقسم التقارير الأصلية المبيعات حسب المنتج، ولا تحتوي أي منها على عمود تاريخ

1000

يتم عرض الصفوف Shopify على الشاشة قبل الحاجة إلى التصدير الكامل

تنسيقات التصدير المتوفرة: CSV، XML، JSONL، Parquet

إلى أي مدى العودة للنظر

يوثق Shopify قطعًا تاريخيًا صارمًا لفئتين من بيانات التقارير: التحليلات المستندة إلى الجلسة تعود فقط إلى أكتوبر 2022، والمقاييس المستندة إلى المخزون تعود فقط إلى أكتوبر 2023. لا يتم تغطية بيانات المبيعات والطلبات نفسها بأي من هذين القطعين، ولا يحدد Shopify حدًا منفصلاً لها. تعامل مع "إلى أي مدى يمكنني سحب سجل المبيعات الخاص بي" كسؤال يجيب عليه عمر متجرك، وليس حدًا للنظام الأساسي.

يعتمد المبلغ الذي تحتاجه على ما تحاول رؤيته. رقم السرعة الأساسي، متوسط الوحدات المباعة يوميًا، يمكن استخدامه من خلال نافذة قصيرة؛ نقطة إعادة الطلبتجول على هذا الموقعيستخدم من 60 إلى 90 يومًا، وهو افتراضي معقول هنا أيضًا. تعتبر المقارنة الموسمية مشكلة مختلفة: فهي تحتاج إلى سنة سابقة كاملة على الأقل للمقارنة بها، ويفضل أن تكون أكثر من ذلك، ولا يوجد رقم ثابت لعدد السنوات التي تعتبر كافية. لم ينشر أحد واحدة. لا تدع مدونة أحد المنافسين تقنعك بخلاف ذلك.

تنظيف البيانات

في متناول اليد، هناك بعض الأشياء التي تشوه رقم الطلب قبل أن تبدأ في التنبؤ به.

استبعاد الطلبات الملغاة والمستردة بالكامل. الوحدات التي عادت من على الرف ليست مطلوبة، على الرغم من أنها تجلس في نفس صف التصدير مثل كل شيء آخر.
ضع علامة على أي امتداد حيث كان SKU غير متوفر بالفعل في المخزون. يسجل تقرير المبيعات فقط ما تم بيعه، وليس ما يريده العملاء. أسبوع من المبيعات الصفرية لأن الرف كان فارغًا يبدو مطابقًا لأسبوع من الطلب الصفري حقًا، والتوقعات التي لا يمكنها التمييز بين الاثنين ستطلب القليل جدًا.
فصل البنود السائبة أو بالجملة عن الطلبات العادية. إن طلب جملة واحد مكون من 200 وحدة يقع داخل متوسط "وحدات في اليوم" لوحدة SKU التي يتم بيعها بطريقة أخرى بوحدات واثنتين سوف يشوه الرقم بشكل سيئ.
لاحظ أن أي شيء تعرفه كان لمرة واحدة (خطأ في التسعير، أو اختلاط في المستودع، أو أمر اختبار) وقم بسحبه بدلاً من تركه يصبح "طبيعيًا" بهدوء في متوسط الربع التالي.

نفاد المخزون لا يقلل الطلب. إنه يمنع تقرير المبيعات الخاص بك من رؤيته.

مبيعات متعددة القنوات

إذا قامت نقاط البيع أو طلبات الجملة أو قناة السوق بكتابة طلباتها في Shopify كجزء من نفس تدفق الطلب، فإنها موجودة بالفعل داخل أي تصدير أو تقرير قمت بسحبه أعلاه. لا شيء إضافي للقيام به.

إذا لم تتم مزامنة القناة في Shopify على الإطلاق (سوق يتم تنفيذه بشكل مستقل خارج Shopify، علاقة بيع بالجملة تعمل على جدول بيانات وفاتورة)، فلن تظهر مبيعاتها في أي مكان في البيانات أعلاه، والتنبؤات المبنية فقط من أرقام Shopify الخاصة ستقلل من الطلب الحقيقي على أي SKU تتحرك القناة من حيث الحجم. يتم الإصلاح يدويًا: اسحب سجل مبيعات هذه القناة بشكل منفصل وادمجه مع Shopify، على الأقل بالنسبة لوحدات SKU حيث تمثل القناة غير المتعقبة حصة ذات معنى من الإجمالي.

بمجرد تصدير بيانات مبيعاتك، وتنظيفها، ودمجها عبر القنوات، فإنها تغذي مباشرة في بقية عملية التنبؤ. انظر لديناالدليل الكامل لـ Shopify التنبؤ بالمخزونلكيفية تناسب القطع معًا من النهاية إلى النهاية.

إن القيام بكل ما سبق يدويًا (التصدير، وانتظار البريد الإلكتروني، وفتح ملف CSV، وحذف الأسبوع الترويجي، وإعادة القيام به في الربع التالي لأن الملف قديم) هو عمل حقيقي ومتكرر، ولهذا السبب تتوقف معظم المتاجر عن القيام بذلك باستمرار بعد بضع عشرات من وحدات SKU.StockCueيزيل خطوة التصدير على وجه التحديد: فهو يسحب سجل الطلبات الخاص بالمتجر تلقائيًا، ويملأ 24 شهرًا منه عند التثبيت، ويعيد حساب توقعات كل SKU بين عشية وضحاها مقابل البيانات المباشرة.

ستوككو

يعد سحب وتنظيف تاريخ المبيعات لمدة عامين يدويًا مهمة تبدأها معظم المتاجر مرة واحدة ولا تنتهي أبدًا مرتين. يقوم StockCue بملء 24 شهرًا من سجل طلبات Shopify الخاص بك تلقائيًا ويعيد حساب التوقعات كل ليلة، في كل خطة بما في ذلك الخطة المجانية.

قم بتثبيت StockCue على Shopify →

الأسئلة المتداولة

ما هو تقرير Shopify الذي يعرض سجل المبيعات للتنبؤ؟

لم يتم إنشاء تقرير أصلي واحد كسلسلة زمنية. إجمالي المبيعات حسب المنتج وإجمالي المبيعات حسب متغير المنتج، ضمن التحليلات → التقارير، يمنحك صافي الكمية المباعة لكل SKU ولكن إجماليها عبر النطاق الزمني المحدد بالكامل في صف واحد، دون أي تفاصيل للتاريخ. بالنسبة لسلسلة فعلية لكل فترة على حدة، استخدم إجمالي المبيعات على مدار الوقت مع إضافة أعمدة المنتج، أو قم بتصدير الطلبات الأولية ضمن الطلبات → تصدير وإنشاء السلسلة بنفسك.

كم شهرًا من بيانات مبيعات Shopify التي تحتاج إلى التنبؤ بها بدقة؟

لا يوجد رقم ثابت، ويعتمد ذلك على ما تتوقعه. يمكن استخدام رقم السرعة الأساسي - متوسط الوحدات المباعة يوميًا - من 60 إلى 90 يومًا من التاريخ، وهي نفس النافذة التي يوصي بها دليل نقطة إعادة الطلب الخاص بهذا الموقع. يحتاج النمط الموسمي إلى سنة سابقة كاملة على الأقل للمقارنة به، ومن الأفضل أن يكون أكثر من سنة واحدة، على الرغم من عدم وجود مصدر يحدد عددًا محددًا من السنوات التي تعتبر كافية.

هل ينبغي استبعاد الطلبات بالجملة أو بالجملة من التوقعات؟

بشكل عام، نعم، إذا كانت ستشوه إشارة الطلب العادية لكل وحدة SKU. حفنة من طلبات الجملة الكبيرة الممزوجة بتاريخ مبيعات التجزئة الثابت ستؤدي إلى تضخيم المتوسط بطريقة لا تعكس كيفية بيع المنتج فعليًا يومًا بعد يوم - افصل بين الاثنين وتوقعهما بشكل مستقل إذا كانت الجملة حصة ذات معنى من حجم SKU.

هل يمكن لبيانات مبيعات Shopify وحدها التنبؤ بالطلب عبر قنوات مبيعات متعددة؟

فقط للقنوات التي تتدفق طلباتها فعليًا إلى Shopify. إذا قامت قناة بكتابة طلباتها في تدفق طلبات Shopify الخاص بك - نقاط البيع، ومعظم عمليات تكامل السوق، وطلبات البيع بالجملة التي تم إدخالها يدويًا - فإن مبيعاتها مدرجة بالفعل في التقارير والصادرات أعلاه. إذا كانت القناة تعمل بالكامل خارج Shopify، فلن تظهر مبيعاتها في أي تقرير من تقارير Shopify، كما أن التنبؤ من بيانات Shopify وحدها سيقلل من الطلب الحقيقي على SKU هذا.

ديفميركس

Devmerx هي وكالة تطوير Shopify وWordPress التي تساعد العلامات التجارية DTC على بناء متاجر أسرع وعمليات ترحيل أنظف وتجارب تحويل أعلى. مقرها في لندن، المملكة المتحدة، وتخدم العملاء في جميع أنحاء العالم.

انظر عملنا