周权重指数是指以某一段销售周期的历史销售额数据为基础、以周为单位计算销售额权重分析的管理工具。黄成明在《数据化管理:洞悉零售及电子商务运营》一书中对此有详细的描述，在这里将结合亚马逊服装类目的数据，进行周权重指数的案例讲解。
亚马逊销售依然属于零售的范畴，因此会以周为单位进行周期波动。如果管理者直接对比销量数据，那么虽然可以看出波动，但很难总结规律。这时，管理者就需要对数据重新进行处理，用每日销量除以当周总销量得到占比系数，再制作周销量占比波动示意图。这样就可以明显地看出，该店铺每周三的销售额最高、周日的销售额最低、周一和周六的销售额略有回升，其余时间销售额下降趋势明显。
经过数据验证，我们发现销量确实满足以周为单位循环的特质，因此可以以周权重指数为指标进行分析，周权重指数的计算方法如下。
(1)收集各店铺最近1个完整年度的销售数据。
(2)通过方差剔除 Prime Day，“黑色星期五”，Deals秒杀等异常值数据。
(3)将其余数据按周排序，行标签为周，列标签为星期，计算平均日销量。
(4)取平均日销量最低的销售数据，将其日销售权重指数设为1.00。用其他6个销售数据除以该数据，得到其他6天的日销售权重指数。
(5)将日权重指数相加，得到最终的周权重指数。周权重指数最小应该是7.00，数值越大说明销售越不稳定。
经过统计，我们就可以得出某店铺周权重指数了。
利用相同的方法，我们可以得到单个店铺的周权重指数。需要注意的是，因为单个店铺的日权重指数取值范围较小，是通过3个月的数据来预估1个月的销量的，所以需要每个月更新一次，以保证数据的可参照性。
最后，管理者要为节日及促销日指定合适的日权重指数。对于美国站而言，大多数节日是由星期来定义的。由于有节前购物高峰期和节时低谷期，大多数促销也会选择在节前开启，因此可以简单对比过去两三年的销售数据，使用“日权重指数=日销售额/单位权重(销售)值”来计算促销日和节前1周的日权重指数。
有了可量化的周权重指数，卖家就可以跳出传统的经验化运营思路，通过数据来追踪销售情况，制定业绩目标并完成实时追踪。还是以图11-8中的数据为例，假设A店铺月度目标为30000元，则可以计算A店铺每天应该完成的销售目标，计算公式如下。
日销售目标=月销售目标x(日权重指数/月权重指数)
其中，月权重指数等于全月日权重指数之和。
如果管理者发现店铺持续1周目标完成不合格，就要及时对店铺产品和运营者的工作状态进行检查，确保目标按时完成。假设今天是7月18号，A店铺的销售额为17510 元，目标完成度为58.4%。此时，管理者可以根据周权重指数及时跟进，观察销量完成情况。
我们可以看出，如果保持当前的销售状态，那么距离本月目标完成还差一点。此时，运营人员可以通过广告等方式适当增加出单量，保证目标完成。
对于一些特殊的销售节点，如Prime Day和“黑色星期五”“网络星期一”等，运营人员需要单独设定绩效目标。这时，运营人员就要对销量进行历年的综合对比，这样做除了可以指导制定合适的目标，也可以指导合理备货，避免缺货或产生积压。
此外，我们将一段时间内每天的单位权重值进行计算并绘制一条单位权重值曲线，黄成明在《数据化管理洞悉零售及电子商务运营》一书中将其称为“黄氏曲线”。
绝对的权重曲线应该是一条直线，而在现实条件下，这条单位权重值曲线将围绕某个值上下波动。通过追踪和分析这些值的分布状况，我们可以对店铺促销效果、特殊事件影响、新品上市、缺货等因素造成的影响进行分析与评估。
因为单位权重值曲线需要实时更新和追踪，所以不建议小卖家和单店铺运营者使用。已经拥有自己的团队和店群且运营时间超过1年的卖家，可以尝试使用该曲线。
