服装零售门店sku动销率分析
服装店铺销售数据分析
服装店铺销售数据分析近年来，服装行业市场规模快速增长，竞争激烈。
为了在市场上占据一席之地并实现持续的盈利，服装店铺需要对销售数据进行深入分析，以获取准确的市场信息和消费者需求趋势。
本文将对服装店铺销售数据进行分析，并提出相应的解决方案。
首先，我们需要对销售数据进行整理和处理。
销售数据主要包括销售额、销售量、销售时间、销售地点等信息。
通过对销售额和销售量进行对比分析，可以了解产品的销售状况和销售趋势，对于制定销售计划和预测销售额具有重要的参考价值。
同时，通过对销售时间和地点的分析，可以了解不同时间段和地点的销售情况，从而确定销售策略和营销活动的方向。
其次，我们可以对销售数据进行分类分析。
根据不同的产品分类和销售渠道，可以将销售数据分为不同的类别，以便更精确地了解不同产品的销售情况和市场竞争力。
同时，可以对不同的销售渠道进行分析，了解不同渠道的销售状况，从而根据渠道的特点和市场需求进行调整和优化。
另外，在销售数据分析的过程中，可以对销售额和销售量进行趋势分析。
通过对销售额和销售量的历史数据进行分析，可以发现销售的周期性、季节性等规律，根据不同的销售趋势，可制定相应的销售策略，比如在销售旺季增加库存，提前进行促销活动，以提高销售额和销售量。
此外，还可以通过销售数据分析，对产品的市场竞争力进行评估。
通过对同类产品的市场份额、销售增长率等指标进行分析，可以了解产品在市场上的地位以及与竞争对手的差距。
根据分析结果，可以制定相应的市场营销策略，以提高产品的市场竞争力。
最后，还可以通过销售数据分析，了解消费者的购买习惯和需求趋势。
通过对消费者购买时段、购买渠道、购买金额等信息进行分析，可以了解不同消费者群体的购买习惯和偏好，从而制定针对性的产品开发和营销策略，提高产品的市场适应性和竞争力。
综上所述，服装店铺需要对销售数据进行深入分析，以了解产品的销售状况和市场需求趋势，从而制定相应的销售策略和市场营销活动。
通过对销售数据的整理、分类、趋势分析以及市场竞争力的评估和消费者需求趋势的了解，可以提高服装店铺的销售额和市场占有率，实现持续的盈利。
动销率
根据笔者在实践中分析发现，造成以上的经营困惑主要是由于商品的SKU结构不合理所致，由于一味追求SKU的齐全，而忽略了由于商品单品过多，就增加了顾客的选购难度；由于忽略了门店SKU的管理，造成无效商品大量充斥排面，占有有限的陈列资源，造成坪效(或米效)、品效过低，由此进行SKU的动销情况调查与分析就显得更加重要，下面介绍一下笔者如何在日常经营管理中调整SKU的方法，与大家共勉：第三步：进行数据的的分析：1、动销率的计算公式：动销率=动销SKU/实际SKUX100动销SKU———在某个会计期间的有销售记录的单品数量，其中包括销售后立即退货的一种账面体现的零销售现象。
3、理解动销率的误区：(1)动销率越高越好？？(2)动销率等于100%就是正常，动销率小于100%就是滞销商品惹得祸？？4、动销率会出现的3种情况第一种情况：动销率超过100%；(1)说明的情况：动销率超过100%说明了在某个时段该分类的销售品项数高于目前现有库存的品项数，说明了该分类出现了品项数的流失现象。
造成的原因：A、商品的缺货；B、商品的停进停销C、虚库存(3)、解决办法：A、加强商品缺货的控管。
★商品的缺货控管的重点是我们商品部必须定期与不定期分析数据以及按照相关流程进行现场巡视相结合，绝对不能出现凭经验进行商品的进销存控管。
★B、平时的经营管理中要重视各方面的数据分析，绝对不要根据经验进行经营管理，从数据中可以看出，商品的适销度与地域性与季节及陈列、商品的价格有很大的关系，A门店不好销售的商品不等于B门店或者C门店不好销售，A门店现在不好销售的商品并不代表永远不好销售，我们首先应该找到销售不佳的原因(销售不佳的原因有：商品的陈列不佳、商品的价格不适合)、商品的款式不流行、同质商品太多等)；再进行商品的淘汰，我们在淘汰商品是必须要注意以下几种情况：动销SKU<当前库存SKU+淘汰的品项数：说明动销商品被淘汰，而不动销商品没有被淘汰。
服装零售门店sku动销率分析
服装零售门店sku动销率分析1、动销率的计算公式：动销率=动销SKU/实际SKUX100%动销SKU：在某个会计期间的有销售记录的单品数量，其中包括销售后退货，账面体现为零销售的货品。
实际SKU：在某个会计期间期末的实际库存单品数，不包括已经是零库存的商品，但是包括负库存的商品。
2、动销率说明的问题：某个分类在特定的时间段内销售的单品数占该分类特定会计期间期末的库存SKU的比例。
3、理解动销率的误区：（1）动销率越高越好；（2）动销率等于100%就是正常，动销率小于100%就是滞销商品惹得祸；（3）仅仅被百分比所迷惑，只看数据的表面，不透过表面找到问题的实质。
4、动销率会出现的4种情况第一种情况：动销率超过100%（1）说明的情况：动销率超过100%说明了在某个时段该分类的销售品项数高于目前现有库存的品项数，说明了该分类出现了品项数的流失现象。
（2）造成的原因：A、服装零售商品的缺货；B、服装零售商品的停进停销；C、服装零售虚库存。
（3）解决办法：A、服装零售门店加强商品缺货的控管。
商品的缺货控管的重点是我们店长必须定期与不定期分析数据以及按照相关流程进行现场巡视相结合，平时的经营管理中要重视各方面的数据分析，绝对不要根据经验进行经营管理，从数据中可以看出，商品的适销度与地域性与季节及陈列、商品的价格有很大的关系，A门店不好销售的商品不等于B门店或者C门店不好销售，A门店现在不好销售的商品并不代表永远不好销售，我们首先应该找到销售不佳的原因（销售不佳的原因有：商品的陈列不佳、商品的价格不适合）、商品的款式不流行、同质商品太多等）；再进行商品的淘汰，我们在淘汰商品是必须要注意以下几种情况：动销SKU<当前库存SKU+淘汰的品项数：说明动销商品被淘汰，而不动销商品没有被淘汰。
动销SKU>当前库存SKU+淘汰的品项数：说明该分类商品被淘汰的商品比应该淘汰。
动销SKU=当前库存SKU+淘汰的品项数：说明该分类商品不但不可以淘汰商品，还需要引进商品品项数。
服装进销存销售数据分析方法
服装进销存销售数据分析方法绪论在现如今的时代，随着电子商务的快速发展，服装行业也面临着激烈的竞争。
为了在市场中保持竞争力，服装企业需要深入了解消费者的需求并准确预测市场趋势。
而数据分析方法则成为了企业决策者们的重要工具。
本文将探讨一些服装企业可以使用的进销存销售数据分析方法。
一、数据收集与整理首先，为了进行数据分析，企业需要收集和整理相关的进销存销售数据。
这些数据可以包括但不限于：销售额、销售数量、进货额、进货数量、库存量等等。
企业可以通过销售系统、进货系统和库存系统等来获取这些数据。
在收集到数据后，企业需要对数据进行整理和清洗。
这意味着消除数据中的错误、缺失和重复值。
同时，还需要对数据进行格式化和标准化，以便进行后续的分析工作。
二、数据可视化数据可视化是一种将数据以图表、图形等形式展示的方法。
通过数据可视化，企业可以更直观地了解数据之间的关系和趋势。
同时，数据可视化还可以帮助企业将复杂的数据信息传达给非技术人员。
在服装企业中，可以使用各种数据可视化工具来展示进销存销售数据，例如柱状图、折线图、饼图等。
这些图表可以显示销售额的变化趋势，不同产品销售额的占比，以及库存量的变化等等。
通过数据可视化，企业可以更好地了解自己的销售情况，发现潜在的问题和机会。
三、销售数据分析销售数据分析是企业根据销售数据进行深入研究，从中得出有关销售表现和市场趋势的结论的过程。
以下是几种常用的销售数据分析方法：1. 趋势分析：通过分析一段时间内的销售数据，企业可以发现销售趋势和周期性变化。
这有助于企业预测未来的销售情况，并相应地采取措施。
2. 品类销售分析：通过对不同品类产品的销售数据进行分析，企业可以了解不同品类产品的销售表现，以及其对整体销售额的贡献度。
这有助于企业优化产品组合和采取有针对性的销售策略。
3. 地域销售分析：通过对不同地域销售数据的分析，企业可以了解不同地区的销售情况，以及不同地区对总销售额的贡献度。
这有助于企业制定地区市场拓展计划和调整销售策略。
服装零售业货品分析数据分析
服装零售业货品分析数据分析一、引言随着经济的发展和人们生活水平的提高，服装零售业在全球范围内呈现出强劲的增长势头。
然而，伴随着市场竞争的加剧和消费者需求的日益多元化，越来越多的服装零售商正面临着货品分析方面的挑战。
本文旨在通过数据分析，为服装零售业提供一些有关货品分析的洞察和建议。
二、销售数据分析1. 销售额分析通过对销售数据的分析，我们可以了解到不同类型、不同季节的服装在销售额方面的表现。
例如，我们可以比较夏季和冬季的销售额差异，以确定是否存在季节性销售变化。
此外，我们还可以将销售额分析与市场趋势和竞争对手数据等综合考虑，进一步优化销售策略。
2. 库存周转率分析库存周转率是衡量服装零售业货品管理效率的重要指标。
通过分析库存周转率，我们可以了解到不同款式、不同颜色、不同尺码的服装的销售情况，以帮助决定是否需要进行库存调整或订购新的货品。
此外，库存周转率分析还可以帮助我们衡量供应链合作伙伴的效果，以确定是否需要寻找新的合作伙伴。
三、市场需求分析1. 消费者偏好分析通过对消费者购买行为和反馈数据的分析，我们可以了解到消费者对不同款式、不同品牌的服装的偏好。
例如，我们可以通过分析消费者购买记录、调查问卷等数据，了解到哪种款式的服装更受消费者青睐，从而指导店铺的货品采购和促销活动。
2. 市场竞争分析通过对竞争对手的销售数据和市场份额数据的分析，我们可以了解到市场上的主要竞争对手以及他们的优势和劣势。
这将为我们制定差异化竞争策略提供重要的参考依据。
此外，我们还可以通过分析竞争对手的促销活动和定价策略，从中获取一些有益的启示和借鉴。
四、产品质量分析1. 退货率分析通过对退货率数据的分析，我们可以了解到不同款式、不同尺码的服装的退货率，从而帮助我们发现存在质量问题的商品。
此外，退货率分析还可以反映出消费者对货品的满意度，为我们改进产品质量提供重要的参考依据。
2. 售后服务分析通过对售后服务数据的分析，我们可以了解到不同款式、不同尺码的服装在售后服务方面的表现。
服装店数据分析公式
服装店数据分析公式标题：服装店数据分析公式引言概述：数据分析在现代商业中扮演着至关重要的角色，特别对于服装店来说，通过数据分析可以更好地了解消费者需求、优化库存管理、制定营销策略等。
本文将介绍一些常用的服装店数据分析公式，匡助服装店更好地利用数据进行经营决策。
一、销售额计算公式1.1 总销售额 = 单品销售额1 + 单品销售额2 + ... + 单品销售额n1.2 平均销售额 = 总销售额 / 销售天数1.3 销售额增长率 = (本期销售额 - 上期销售额) / 上期销售额二、库存周转率计算公式2.1 库存周转率 = 销售额 / 平均库存额2.2 平均库存额 = (期初库存额 + 期末库存额) / 22.3 库存周转天数 = 365 / 库存周转率三、客单价计算公式3.1 客单价 = 总销售额 / 总销售笔数3.2 平均客单价 = 总销售额 / 客流量3.3 客单价增长率 = (本期客单价 - 上期客单价) / 上期客单价四、畅销款分析公式4.1 畅销款销售额占比 = 畅销款销售额 / 总销售额4.2 畅销款毛利占比 = 畅销款毛利 / 总毛利4.3 畅销款库存周转率 = 畅销款销售额 / 畅销款平均库存额五、季节性销售分析公式5.1 季节性指数 = 季节销售额 / 年度平均销售额5.2 季节性增长率 = (季节销售额 - 上季度销售额) / 上季度销售额5.3 季节性销售预测 = 季节性指数 * 年度销售额预测结论：通过以上介绍的服装店数据分析公式，服装店可以更好地了解销售情况、库存周转情况、客单价情况、畅销款情况和季节性销售情况，从而制定更科学的经营策略，提升经营效益。
数据分析不仅可以匡助服装店更好地满足消费者需求，还可以提升竞争力，实现可持续发展。
服装销售数据分析
销售数据分析
了解市场需求
针对性的配送货品
有利于主动调货
预测市场需求
提前进行促销（调价）计算安库存提前追单补货为什么要对销售数据进行分析?
01
每日销售总金额
02
每日销售总数量（销售频率）
03
每日库存量（单款、总量）
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库存与销售的比例（库销比）
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单款销售期（单款总量\销售频率）
06
销售尺码比例（单款、总量）
近80%的款式只产生20%左右的销售；
重点关注20%左右的款式货品；
专卖店加10%的比例
商场销售80-20原理
首单裁剪量、裁剪码比；
01
入库进度、日期；
02
主推款与试销款(形象款)；
03
气候与铺货顺序；
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补货距离与时间；
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商场销量和挂杆量；
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新款铺货分析
日销售报表（款、码、色）；
01
01
02
款式分析
畅销款
平销款
滞销款(只对内部使用)
主推款
试销款
形象款
搭配款
打折款
特价款
调价款
统一几个概念
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04
01
建立对数据的敏感
单击添加大标题
03
04
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补码、补色；
市外补货分析到一周；
市外补货预计一周销量；
补货调动次序：库房----市内----外埠
02
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04
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补货分析
一周不动的款（看气候减量）；
二周不动的款（看气候调回只留样）；
三周不动的款（全部调回）
一月内各地基本不动的款（申请调价）；
服装商品分析【范本模板】
售罄率几点基础认识梭织与针织：梭织是由经纬交织而成，所以,有经纬两个方向。
针织是由一个线圈不断套结而成,故而有一定的弹性.至于手感，是受纱线支数、织法、及后整等一系列的影响。
但通常针织物手感较柔软。
如我们所穿的内衣物、毛衫等都是针织物的代表。
我们所穿的西装、衬衫、牛仔裤都是梭织物。
定义公式:售罄率 =（一段时间内）销售 / 期初库存2个维度:（1）金额vs。
数量金额售罄率=销售额/库存价值，比较关注活动是否收回成本，是否“卖得好";数量售罄率=销量/库存件数，侧重关注商品销售速度,是否“卖得快”（2）时间：同样的售罄率目标，是在第一周达成，还是一个月之后达成,有很大区别适用场合：：1.新品上市：检验一定时期内新品是否受欢迎2。
老货清仓:检验消化库存的销量一、定义及口径：1。
“一段时间内销货与进货的对比"。
很多用法是指一段时间，指的是上市至今，也即“累计销售”除以“累计进货”。
2。
“一段时间内的销售除以期初库存”，亦能得出在这个期间内最为适销的款或品类。
前者计算上市N周后的售罄率，后者计算上周售罄率。
各有适用的地方。
二、数量还是金额：使用售罄率指标的目的:按数量，侧重分析得出商品的销售速度，商品是否“适销”;从金额,可得出“收回成本估算盈亏”等方面的信息。
三、使用频率:每周、每月、每季都可以查看累计售罄率，也可以一周更多次。
查看当期售罄率的角度,每周、每月都行,季度感觉意义就不大.季末总结或订货会时，可从多种维度分析整季商品的售罄率。
四、运用：1。
作为订货会产品订货参考数据；2。
驱动门店终端销售的一些决策；3。
辅助商品策略的制定，如新品跟进、活动、折扣指导、季末处理。
五、如何分析出更多问题，发挥其更大作用？1.分析角度，最常用的是商品及商品属性（品类、系列等等）,组织机构（区域、终端)。
可以组合出来许多有意思的分析应用,以发现商品销售中的机会和问题。
2。
另外，将售罄率与其他指标结合起来分析，要比单个售罄率指标分析要更加科学更加丰富，这些指标包括进货数量、销售数量、存销比、折扣率等等.库存与销售分析货品分析：主要是分析库存与销售例如：库销比、畅滞平销、售罄率、周转率、中标率、断码率、毛利率、折扣率从如何控制好库存来看1、库存的问题形式(1）过剩库存，订货过量导致商品卖不出去;（2）欠货库存，订货订少了，出现商品供应不足的现象；（3）呆滞库存，由于款式、颜色、价格带等某一问题周转速度比较慢。
零售药店 商品动销率
玩转动销率商品更给力
动销率
√
√√√
√
门店动销率高新区店65%二七区店103%中原区店80%金水区店71%
门店库存SKU销售SKU动销率高新区店1600104065%二七区店180********%中原区店1350108080%金水区店1500106571%
动销率
①动销率越高不一定越好
②动销率等于100%也不一定就是正常
动销率小于100%也不一定滞销品多
动销率低
季节
特殊商品制定奖励
1、虚库存商品及时进行盘点，后台数据调整，保证实物库存
2、问题商品（退货，效期，不合格，残次，淘汰）确定不再经营及时清理，正常经营的要保证合理实物库存；
3、定期调整陈列,保证角落商品也能有展示面
4、新品上货，必须做新品标识，推广且跟踪3个月销售关注
5、过季商品及时促销清理掉；或者退货
6、以季度为单位对商品结构优化，淘汰部分品规（参考价格带，毛利额贡献，销量等）
徐老师
抖音:XHH1990888
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店铺分析指标之动销率
动销比（动销率）(2012-04-06 19:25:37)转载▼标签：分类：数据分析杂谈我们经常碰到这样的情况：1、客单量并不怎的，但觉得商品的存放面积永远不够，货架有效利用率｛=（货架实际存量/货架最大存量）×100%｝也一直不理想。
2、网站的经营SKU（品项数）已经琳琅满目了，用户还是反映买不到商品或缺货率{（=日缺货单数/顾客日订货总单数）×100%}居高不下。
经常我们关注的都是商品的周转率，对商品的动销率轻视，导致商品周转率提高了，但缺货率也随之提升了。
1.两者的区别：1）商品周转率=（月度售出商品的成本/月度平均库存总值）*100%2）商品动销率=动销品种数/仓库总品种数*100%两者关注的内容不一致。
最简单的不同就是商品周转率越高，商品给公司带来的利润就越高。
商品的动销率越高，滞销产品就越少。
一个关注价值变化，一个关注数量变化。
2.管制SKU的动销率的目的1）了解仓库实际商品项数的动销情况，找到不动销商品SKU的占比。
2）有助于实施公司品类管理战略。
3）通过SKU的分析与调整，提高仓库的坪效、米效、品效。
3.管制SKU的动销率步骤1）按照商品小分类制订SKU动销情况分析表。
2）到后台系统报表中找到需要分析的时间段最后一天的SKU总数和动销SKU数分别填写在分析表中。
3）进行数据的的分析：A.动销率的计算公式：动销率=动销SKU/实际SKUX100%动销SKU———在某个界定期间的有销售记录的单品数量，其中包括销售后立即退货返回的一种账面体现的零销售现象。
实际SKU———在某个界定期间期末的实际库存单品数，不包括已经是零库存的商品，但是包括负库存的商品。
B.动销率说明的问题：某个商品类别在界定的时间段内销售的单品数占该商品类别界定期间期末的库存SKU的比例。
4.动销率的理解误区：1）动销率越高越好。
2）动销率等于100%就是正常，动销率小于100%就是滞销商品惹得祸。
动销率最简单三个公式
动销率最简单三个公式动销率是商业领域中一个重要的概念，它对于评估商品销售状况、优化库存管理等方面有着关键作用。
接下来我就给您详细讲讲动销率最简单的三个公式。
咱先来说说啥是动销率。
打个比方，您开了一家小超市，货架上摆满了各种各样的商品。
有些商品卖得特别好，经常被顾客买走；但有些商品呢，可能在货架上放了好久都无人问津。
动销率就是用来衡量在一定时期内，您卖出去的商品占总商品数量的比例。
第一个公式是：商品动销率 = （动销品种数 ÷库存总品种数）×100% 。
比如说您的超市里一共有 100 种商品，在一个月内，有 60 种商品被卖出去了，那商品动销率就是（60÷100）× 100% = 60% 。
这个公式能让您一下子就清楚知道，您的商品整体销售情况咋样。
再来看第二个公式：动销sku 率 = （一个周期内有销售的 sku 数量÷总 sku 数量）× 100% 。
sku 您可以理解为每个不同的商品款式或者型号。
就好比您卖衣服，同一款式有不同的颜色和尺码，这每个不同的组合就是一个 sku 。
假设您进了 50 个不同的 sku 衣服，一个月内卖出去了 30 个，那动销 sku 率就是（30÷50）× 100% = 60% 。
通过这个公式，您能更细致地了解每种款式的销售情况。
第三个公式是：动销天数 = 库存数量÷日均销售数量。
还是拿您的超市举例，您进了 100 袋薯片，每天能卖 10 袋，那动销天数就是100÷10 = 10 天。
这能帮您预估出某种商品大概多久能卖完，方便您及时补货或者调整进货策略。
我之前就遇到过这么个事儿。
有个朋友开了家文具店，他一直觉得自己生意还不错，可就是总感觉有些货积压得厉害。
我就帮他用这几个公式算了算动销率，结果发现他店里的某些品牌的笔记本动销率特别低。
深入一分析，原来是他进货的时候只看牌子，没考虑到当地学生的实际需求和喜好。
服装零售业货品分析数据分析
服装零售业货品分析数据分析一、引言服装零售业是一个充满竞争的行业，了解消费者需求以及货品分析对于提高销售业绩至关重要。
数据分析在服装零售业中起着重要的作用，通过深入分析销售数据和货品数据，可以帮助企业优化供应链管理，准确预测需求，提供决策依据，提高销售效益。
二、销售数据分析1. 销售额分析通过对销售额数据进行分析，我们可以了解到不同货品之间的销售情况以及不同时间段的销售趋势。
例如，通过分析销售额最高的货品，我们可以了解到消费者的偏好和热门产品；而通过分析销售额下降的货品，我们可以及时对库存进行调整，避免滞销。
2. 客单价分析客单价是指每个顾客平均购买的商品金额，通过对客单价数据进行分析，我们可以了解到消费者的购买能力和消费习惯。
例如，客单价较高的时段可能是消费者购买高价位商品的较多时间，我们可以针对这一时段进行促销活动，提高销售额。
3. 售后率分析售后率反映了顾客对产品质量的满意程度。
通过分析售后率数据，我们可以了解到产品质量是否合格，以及是否需要改进。
售后率较高的货品可能需要进一步质检，或者进行售后服务的改进，以提高顾客满意度和品牌形象。
三、货品数据分析1. 库存分析通过对库存数据进行分析，我们可以了解到库存商品的存货周期、周转率以及滞销情况。
库存周转率反映了企业的经营效率，过高的库存可能会导致资金占用过多，而过低的库存则可能导致无法满足顾客需求。
我们可以通过库存数据来优化供应链管理，避免库存过多或过低的情况。
2. SKU分析SKU是指库存单位，通过对SKU数据进行分析，我们可以了解到不同货品在销售中的表现。
例如，对于某些SKU，我们可以发现销售额较高但是利润率较低，这可能是因为该货品的成本较高或竞争激烈，需要进一步考虑是否继续销售。
通过对SKU数据的分析，可以帮助企业决策是否需要进行货品调整。
3. 季节销售分析服装行业的销售受季节性影响较大，通过对季节销售数据的分析，我们可以了解到不同季节的销售情况和趋势。
服装零售业货品分析数据分析报告
服装零售业货品分析数据分析报告一、数据来源与收集本次分析所使用的数据来源于过去X个月内店铺的销售记录、库存系统以及市场调研数据。
销售记录包括每款服装的销售数量、销售额、销售日期等；库存系统提供了各款服装的库存数量、进货成本等信息；市场调研数据则涵盖了消费者对服装款式、颜色、尺码等方面的偏好和需求。
二、销售数据分析1、销售额与销售量在过去X个月中，总销售额达到了X元，总销售量为X件。
其中，销售额最高的品类是女装，占比达到X%，销售量最大的品类则是男装，共计X件。
进一步细分到具体款式，款式 A的销售额和销售量均位居榜首，分别为X元和X件。
通过对销售数据的分析，我们发现销售额和销售量之间存在一定的正相关关系，但并非完全成正比。
有些款式虽然销售量较大，但由于单价较低，销售额相对较低；而一些高价的限量版或设计师款服装，虽然销售量较少，但由于单价较高，对总销售额的贡献仍然不可忽视。
2、销售趋势按月度分析销售数据，发现销售存在明显的季节性波动。
在春季和秋季，销售额和销售量相对较高，而夏季和冬季则相对较低。
这与季节变化导致的消费者需求变化密切相关。
例如，春季的轻薄外套和秋季的风衣、毛衣等款式往往更受欢迎。
此外，通过对每周销售数据的观察，发现周末的销售额和销售量通常高于工作日，这表明消费者在休闲时间更有购买服装的意愿。
3、价格区间分析将服装价格分为低、中、高三个区间进行分析。
结果显示，中价位的服装销售额和销售量占比最大，分别为X%和X%。
低价位服装虽然销售量较大，但由于利润空间有限，对总利润的贡献相对较小。
高价位服装的销售量虽然较少，但由于利润丰厚，对总利润的贡献不容忽视。
三、库存数据分析1、库存水平截至报告期末，库存总价值为X元，库存总量为X件。
其中，库存积压较为严重的品类是童装，库存周转率较低。
2、库存周转率通过计算库存周转率，发现平均库存周转天数为X天。
不同品类的库存周转率存在较大差异，女装的库存周转率较高，平均为X天；而男装的库存周转率相对较低，平均为X天。
服装店铺运营数据分析
服装店铺运营数据分析随着电商行业的快速发展，服装店铺的运营数据分析变得越来越重要。
通过对店铺运营数据进行分析，我们可以了解到店铺的整体运营状况、商品销售情况、顾客需求和行为等信息，为店铺经营者提供决策参考和改进运营策略的依据。
一、店铺整体运营状况分析：通过对整体运营状况的分析，我们可以了解到店铺的销售额、订单量、访客数量、转化率等关键指标。
这些指标能够反映出店铺的整体竞争力和市场表现。
比如，如果销售额没有达到预期，就需要分析是商品品质、价格、促销策略等方面存在问题，进而采取相应的措施进行调整。
二、商品销售情况分析：商品销售情况分析主要关注店铺中各个产品的销售情况。
通过分析销售额、销售数量、销售渠道、销售时段等指标，我们可以了解到哪些商品是热销产品，哪些商品销售不佳。
对于热销产品，我们可以进一步优化其推广和促销策略，提高销售量；对于销售不佳的商品，可以评估其质量、价格等因素，并决定是否继续销售。
三、顾客需求和行为分析：顾客需求和行为分析是关键的一环，它可以帮助店铺经营者了解顾客的偏好、需求和购买行为，从而更好地满足顾客的需求。
通过分析顾客的购买习惯、浏览行为、关注产品的属性等，我们可以了解到顾客的兴趣点和购买意向，进而针对性地优化产品推荐和营销活动。
四、营销效果分析：营销效果分析可以评估店铺的营销活动是否达到预期效果。
通过分析不同营销渠道的转化率、订单量的变化等指标，我们可以评估各渠道的效果，并根据分析结果进行相应的调整和优化。
此外，还可以通过分析顾客的反馈和评价等数据，评估营销活动在顾客心目中的影响力。
五、竞争对手分析：竞争对手分析可以帮助店铺经营者了解到相同行业内竞争对手的运营情况，从而寻找差距并优化自身的运营策略。
通过分析竞争对手的销售额、产品种类、促销活动等信息，我们可以了解到对手的优势和劣势，并相应地制定自身的竞争策略。
综上所述，通过对服装店铺的运营数据进行分析，我们可以全面了解店铺的整体运营状况、商品销售情况、顾客需求和行为等信息。
服装商品管理数据分析之四大必备指标
服装商品管理数据分析之四大必备指标零售分析三要素：人，货，场。
我们在构建这个思路的时候也将贴合这个三个要素，如下图：1、会员覆盖率会员覆盖率=购买新商品的会员人数／总消费会员人数商品上市后，我们最急切想知道的必然是消费者对于这个商品的接受程度，也就是我们的早期购买者的占比有多少，从这个指标我们可以清晰看出消费者到底买不买账。
不过这里还是存在另外一个问题：新品的投放往往伴随着许多促销活动，很多消费者可能是因为活动的吸引而购买，这并不能反应出消费者的真实意愿，无法评估持续性购买行为。
所以我们用到了第二个指标~2、二次复购率二次复购率=购买两次或两次以上的会员人数／购买此商品的总会员人数复购率这个指标能很好地反应出消费者对于商品的认可程度，这解决了上面提到的因其他因素影响消费者真实意愿的问题。
这两个指标可以从人的角度来衡量消费者对商品的接受程度。
接下来我们从第二个视角——商品的视角来分析，这里我选择了价格段销售占比这个分析方式。
3、价格段销售占比价格段销售占比：对最终成交价格做切段分组处理，来计算每个价格区间商品的销售占比情况。
众所周知，我们对于商品的定价和商品最终的成交价是两码事，因为这中间会有各种名义的折扣，所以我选择分析这个指标。
这里我们是在建立分析的模型，所以暂且不考虑某个促销时间长，而某个促销时间短的问题。
我们可以通过价格段销售占比分析得出的结论是：这个商品在某个价格上其实更受欢迎，而对比当初的定价策略、利润策略，就可以获知商品在市场上的实际反应与我们的定位差距有多大、消费者到底对这个商品价格的接受程度是怎么样的。
4、门店动销率门店动销率=实际销售门店数量／可销售门店数量，最后我们再从门店的角度去分析一个指标，叫门店动销率。
建立这个指标的前提是我们需要根据商品的实际特性选择一个合理的时间段，然后即可通过这个指标看到该商品被接受的广度如何。
例如我们有100家店，在一段时间始终只有15家店销售出了此商品，那么这个时候我们认为这个商品在广度上被接受的程度不高，而这个动销率也不利于库存的周转，不是个好的现象。
服装行业动销率指标应用浅析
服装行业动销率指标应用浅析服装企业的货品管理和终端管理中，动销率是一个很有意义的指标，但是从应用上来说，远不如存销比和售罄率指标应用得广泛。
本文将对此指标及其应用，做一个简要梳理。
动销率的用途动销率指标分析诊断终端的商品品项（SKU）的配置状况及其流转情况，诊断的主体，通常为门店终端，亦可是组织结构体系上的区域、或是自营全体等作为主体。
动销率指标通常关注较为概要级别的状况，如整个门店的动销率，或是到商品品类级，如具体各个品类的动销率；而不分析到具体的商品款的。
通过分析动销率指标，可根据其数据及后续若干深入分析，最终对所分析主体（以终端门店为例）的商品SKU结构进行调整、或是调整陈列、或是进行商品调配等操作。
它可作为终端管理的关键指标定期关注。
计算公式动销率指标的计算公式较为简单，动销率=（某个期间内）动销商品SKU数 / 期末库存SKU数 * 100%具体期间，一般为一个月，当然亦可根据企业状况进行调整。
另外，还可以结合商品季属性，计算其周期内累计动销率；由于期间通常选择为月度，因此动销率指标亦相应的适合月度查看。
关于数值动销率的高低没有绝对的阀值。
可以根据具体情况进行具体分析。
超过100%的时候，说明存在品项的流失，要考虑是否补充，当然要考虑到一些具体情况，譬如季末某些品类清理库存。
当动销率数值过低的时候，即说明有一部分SKU没有“动销”，即是它们在终端没有“卖起来”。
在这里，称之为“不动销商品”而非“滞销商品”，将零销售与销量低的予以区分。
通常动销率过高或者过低，都会是存在问题，但并非说动销率为100%就一切OK了。
都是需要进一步深入的分解分析，才能够较为完整和全面、准确的掌握商品品项的配置和流转状况。
分析方式结合分析系统的多维度特性，可以从组织结构和商品属性等方面，进行综合的、全面的、灵活的诊断，以下为若干示例，具体应用和展现可再思考记录：各终端动销率；各终端各品类动销率；各区域各品类动销率；将品类转换为系列、或是价格带等丰富的属性，可以发现更多的问题；……分析流应用通过分析流思路的组织，可以进一步的深入分析问题所在。
服装数据分析名词
服装数据分析名词服装数据分析名词1.售罄率=(一个周期内)销售件数/进货件数 :畅销的产品是不需促销的，只有滞销的产品才需要促销。
滞销产品可通过售罄率来确定。
一般而言，服装的销售生命周期为3个月，鞋子为5个月。
如果在三个月内，不是因为季节、天气等原因，衣服的售罄率低于60%，则大致可判断此产品的销售是有问题的，当然也不必等到三个月后才可以确定，一般而言，三个月内，第一个月尺码、配色齐全，售罄率会为40～50%，第二个月约为20～25%，第三个月因为断码等原因，售罄率只会有5～10%。
当第一个月的售罄率大大低于40%时，且无其他原因时，就有必要特别关注，加强陈列或进行推广了。
2.存货周转率=(一个周期内)销售货品成本/存货成本库存天数=365天÷商品周转率侧重于反映企业存货销售的速度，它对于研判特定企业流动资金的运用及流转状况很有帮助。
其经济含义是反映企业存货在一年之内周转的次数。
从理论上说，存货周转次数越高，企业的流动资产管理水平及产品销售情况也就越好。
3.库销比=(一个周期内)本期进货量/期末库存是一个检测库存量是否合理的指标,如月库销比,年平均库销比等,计算方法:月库销比,月平均库存量/月销售额年平均库销比, 年平均库存量/年销售额,比率高说明库存量过大,销售不畅,过低则可能是生产跟不上.4.存销比=(一个周期内)库存/周期内日均销量存销比的'设置是否科学合理，一是决定了订单供货是否能够真正实现向订单生产延伸;二是企业是否能够真正做到适应市场、尊重市场，响应订单;三是在管理时库存企业能否真正做到满足市场、不积压、不断档。
5.销售增长率=(一周期内)销售金额或数量/(上一周期)销售金额或数量-1类似:环比增长率=(报告期-基期)/基期×100%6.动销率=动销品项数/库存品项数*100%动销品项：为本月实现销售的所有商品(去除不计毛利商品)数量库存金额：为月度每天总库有库存的所有商品销售金额的平均值(吊牌零售额)7.销售毛利率=实现毛利额/实现销售额*100%。
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服装零售门店sku动销率分析
2015-05-31杨成
服装零售门店sku动销率分析
1、动销率的计算公式：动销率=动销SKU/实际SKUX100%
动销SKU：在某个会计期间的有销售记录的单品数量，其中包括销售后退货，账面体现为零销售的货品。
实际SKU：在某个会计期间期末的实际库存单品数，不包括已经是零库存的商品，但是包括负库存的商品。
2、动销率说明的问题：某个分类在特定的时间段内销售的单品数占该分类特定会计期间期末的库存SKU 的比例。
3、理解动销率的误区：
（1）动销率越高越好；
（2）动销率等于100%就是正常，动销率小于100%就是滞销商品惹得祸；
（3）仅仅被百分比所迷惑，只看数据的表面，不透过表面找到问题的实质。
4、动销率会出现的4种情况
第一种情况：动销率超过100%
（1）说明的情况：动销率超过100%说明了在某个时段该分类的销售品项数高于目前现有库存的品项数，说明了该分类出现了品项数的流失现象。
（2）造成的原因：
A、服装零售商品的缺货；
B、服装零售商品的停进停销；
C、服装零售虚库存。
（3）解决办法：
A、服装零售门店加强商品缺货的控管。
商品的缺货控管的重点是我们店长必须定期与不定期分析数据以及按照相关流程进行现场巡视相结合，平时的经营管理中要重视各方面的数据分析，绝对不要根据经验进行经营管理，从数据中可以看出，商品的适销度与地域性与季节及陈列、商品的价格有很大的关系，A门店不好销售的商品不等于B门店或者C门店不好销售，A门店现在不好销售的商品并不代表永远不好销售，我们首先应该找到销售不佳的原因（销售不佳的原因有：商品的陈列不佳、商品的价格不适合）、商品的款式不流行、同质商品太多等）；再进行商品的淘汰，我们在淘汰商品是必须要注意以下几种情况：动销SKU<当前库存SKU+淘汰的品项数：说明动销商品被淘汰，而不动销商品没有被淘汰。
动销SKU>当前库存SKU+淘汰的品项数：说明该分类商品被淘汰的商品比应该淘汰。
动销SKU=当前库存SKU+淘汰的品项数：说明该分类商品不但不可以淘汰商品，还需要引进商品品项数。
第二种情况：动销率低于100%。
（1）说明的情况：从数据的表面上看，该类商品存在滞销商品，至少在查询的会计期间存在一定比例的滞销单品
（2）造成的原因：
A、服装零售品项数过多，特别是同质商品过多；
B、服装零售存在结构商品；
C、该类商品的淘汰力度不够或者淘汰与引进不成比例；
D、该类商品的陈列、促销、价格性价比等指标需要调整。
（3）解决办法：
A、加强商圈内消费者的消费调查，谨慎引进该类商品的新品（谨慎做到：充分进行市调，充分分析，根据消费者的需求适度谨慎引进新品。
）；
B、调整不动销商品陈列，更换不动销商品陈列位置，增加商品陈列量；加大不动销商品的促销力度；改变不动销商品的营销策略；
C、充分市调不动销商品的价格，调整不动销商品的定价策略；
D、通过综合数据分析，加大商品的淘汰力度；
E、及时调整商品的虚库存和增加库存。
我们在处理动销率低于100%的分类商品是必须谨慎，应注意先找到商品不动销的原因：一是商品是否是结构性、季节性商品；二是要检查商品的性价格比（价格是否高于消费者的心理价位、是否高于竞争店、是否高于同类商品）；三是该分类商品的同质商品是否过多；四是商品的陈列位置及促销活动情况等等因素。
只有通过上述因素的排除并进行有效的改善后，才能真正判定该类商品是否真正的滞销，然后进行处理。
切记：出现一看到商品不动销就是商品滞销，我们要知道商品不动销大部分并不是商品本身的错，而是我们人类的错，是我们没有重视它的存在。
第三种情况：动销率等于100%。
（1）说明的情况：动销率等于100%表面上说明该分类所有的商品都适合商圈内消费的需求，从数据的背后说明该类商品在品项数方面还有开发的空间。
（2）造成的原因：动销率等于100%的情况说明该分类在商品结构上比较正常，但是还有一些特殊原因也会造成动销率等于100%。
A、长期没有维护缺少的品项数。
B、商品的缺货（一些动销商品长期缺货以及结构性商品的缺货）。
（3）解决办法：
A、定期与不定期维护门店的品项数，具体办法：门店店长根据商品布局及历史数据确定每个小分类的计划品项数，然后定期与不定期按照小分类查询《分类库存明细SKU报表》了解商品SKU的变化情况，找到差异的原因及品项。
B、加强商品的缺货管理，特别是一些畅销、常销商品的缺货以及结构性商品的缺货控管。
C、加强该类商品的民意市调，挖掘内在的消费力，适度引进新品。
我们在处理动销率等于100%的分类时不能被”百分百”的表面现象迷惑，我们应该透过数据的表面看到看到内在的实质，千万不要以为该类商品品项数结构比较合理，在确定是否合理的前提必须要经过以上异常原因的排除及改善后方可确定分类商
品单品结构的合理性，同时还要加强民意市调，挖掘消费潜力，适度引进新品。
还应该加以重视：一是该分类商品的新品引进；二是该小分类商品的促销；三是如何提升新品的销量，培养更多的A类商品。
第四种情况：动销率等于0
（1）说明的情况：动销率等于0从数据的表面上说明门店的商品结构不合理，通过数据的也表明了以下一些特殊情况：
A、商品架构存在问题。
B、特定原因（季节和环境）
（2）造成的原因：
A、服装零售门店没有重视该类商品的销售，没有引进任何新品；
B、服装零售商品分类设置不合理；
C、该类商品具有特定原因，如有较强的季节性和销售环境；
D、长期缺货，至少本会计期间没有进销存业务往来。
（3）解决办法：
A、门店应根据商品结构表定期与不定期进行检查商品的经营结构是否完善；
B、重新调整商品结构表；
C、严控商品的缺货，特别是长期缺货。
门店SKU分析注意点：
1、服装零售门店SKU动销情况调查与分析以一个月的统计数据为佳；
2、服装零售分析的条件必须相同；
3、分析要深入，不要被数据的表面所迷惑，必须要深入数据进行综合分析；
4、找到问题后切忌立即定性，应该找到造成的原因并进行改善后观察一段时间在定性问题；
5、SKU动销情况调查与分析工作一定要有持续性、连续性，绝对不能通过一次分析就调整。