服装店数据分析表(常用)

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02.服装店需要做哪些数据分析

•服装店需要做哪些数据分析

• 1.销售数据分析

• 1.1客单价

• 1.2销售额

• 1.3区域总体数据分析

• 1.4管辖省级数据分析

•1・5品牌、品类数据分析

• 1.6终端销售数据分析

•2•商品消费品率表

•3,平均人效

•4,平均坪效、立效

1、销售数据分析

1.1客单价=日销售额/成交客数

客单价表现了成交顾客在企业的当日人均消费

1.2销售额：客单价X成交客数

如果销售额没有上升，可以从2方面来找原因一一

•分析客流量。如果客流量小，那就要加强企业的知名度，品牌影响，吸引更多的顾客。如果是因选址问题引起的客流量少，还应注意在每周设置批量特价商品，以吸引更多的顾客

・分析客单价。如果客单价太低，一般是本身经营的商品结构有问题，不能适应当地市场目标客户群的需要。在竞争环境中，通过对客单价与成交客数的趋势分析，可以为企业提供竞争情况的分析

例：两企业竞争，如果客流量有少量减少，而客单价下降多，那就应注意对方与自己的商品差异，及对方的经营促销手段。这种情况常发生在竞争初期。

这时双方争同一个顾客群，这时应以发挥自己的经营为主，同时尽力削减对方经营长项的影响。

竞争过后，顾客群会被进一步细分。

如果失利，将面临两种选择：

一是企业因收不抵支而退出市场；

二是针对现有顾客再次调整商品结构，留住“回头客”，提高客单价，井扩大新的客群，与对手针对不同顾客群差异化经营，达到“共存”的目的。

1.3区域总体数据分析：

通过这个数据分析，体现你的全局思维与管理（有与竞争品牌销售对比数据）。

1.4管辖省级数据分析：

具体到每个省、地市数据分析，能够反映你了解掌握各区域，市场的市场与销售情况（有与竞争品牌销售对比数据）。

服装店数据分析公式(一)2024

服装店数据分析公式（一）引言概述：

服装店数据分析公式（一）是针对服装店经营数据进行分析和统计的一套公式，通过分析不同指标和数据，帮助服装店提升销售业绩和利润。本文将从市场需求、库存管理、销售分析、成本控制和营销策略等方面，详细介绍这套数据分析公式的具体内容。

正文：

一、市场需求分析：

1. 调查市场消费者喜好和趋势：了解消费者的偏好、购买力以及流行趋势，为商品采购提供依据。

2. 分析竞争对手的销售情况：通过了解竞争对手的销售策略和销售渠道，提高竞争力。

3. 考虑季节性需求变化：根据不同季节的需求变化，调整服装的购置计划和销售策略。

4. 订立销售目标和预测销售额：根据市场需求和历史销售数据，制定销售目标和合理的销售额预测。

二、库存管理分析：

1. 定期盘点库存：按照一定的周期进行库存盘点，确保库存数据准确无误。

2. 分析库存周转率：计算库存周转率，掌握存货流通情况，及时处理滞销和过时货物。

3. 制定合理的采购计划：根据销售预测和库存情况，制定合理的采购计划，避免库存积压或缺货情况。

4. 追踪库存成本：了解库存成本的构成和变化，优化采购成本和库存管理策略。

5. 分析库存报废和损耗情况：评估库存报废和损耗的原因，并采取相应的措施减少损失。

三、销售分析：

1. 统计销售额和销售量：根据不同时间段、类别和款式等指标，统计销售额和销售量，了解销售情况。

2. 分析销售渠道和销售额占比：分析不同销售渠道的销售额占比，优化渠道布局和销售策略。

3. 跟踪销售数据的变化：比较不同时间段的销售数据，了解销售趋势和变化，及时调整销售策略。

服装店铺报表与数据分析

店铺报表与数字分析

第一章零售卖场的数字信息概念错误!未定义书签。

零售卖场内部报表.错误!未定义书签。

1•内部报表的意义错误!未定义书签。

2.内部报表的特点错误!未定义书签。

3•内部报表的目标错误!未定义书签。

4.内部报表的设计原则错误！未定义

书签。

终端数据的分类与采集错误!未定义书签。

仁数据的分类与控制错误！未定义书签。

2•信息化在零售店中的功能错误! 未定义书签。

3.连锁卖场必备分析报表错误！未定

义书签。

3•毛利率与毛利额错误!未定义

书签

第二章经营中的数字分析 (7)

卖场经营中的关键数字报表 (8)

二、卖场基本利润组成因素的产生

................................... 1 3 1•销售额 (14)

2•客户退货以及津贴 (14)

3.净销售额 (16)

4.单店销售额比率（单店贡献率）

................................... 1 7

5.商品成本 (18)

6 •营业费用 (22)

店铺盈亏报表 ...... 错误!未定义书签。

1.什么是卖场盈亏报表错误！未定义

书签。

2•总毛利润与净利润错误！未定义书签。

2.骨骼式盈亏报表（简约式）错误!未

定义书签。

3.最终盈亏报表错误!未定义书签。

提升卖场利润的方法错误！未定义书

卖场其他经营数字计算公式错误!未定义书签。

1.收益率分析指标错误!未定义书

签。

2.人员流动率分析指标错误！未定义

书签。

3.生产率分析指标错误!未定义书

签。

4•业绩成长达成率及成长率分析指标

错误!未定义书签。

服装行业数据分析(一)2024

服装行业数据分析（一）引言概述：

服装行业作为全球经济最重要的部分之一，它的发展情况直接关系到消费者的生活方式和经济状况。数据分析在该行业中扮演着重要的角色，能够帮助企业了解市场趋势、消费者喜好以及竞争对手的策略。本文将从几个方面对服装行业进行数据分析，包括市场规模、消费者需求、销售渠道、竞争格局和未来趋势。

正文：

一、市场规模分析

1.1 全球服装行业的市场规模

- 近年来全球服装市场规模的增长趋势

- 主要国家和地区的市场规模对比

- 快时尚和奢侈品市场的发展情况

1.2 中国服装市场的市场规模

- 中国服装市场的整体规模和增长率

- 子行业市场规模的对比分析

- 一、二、三线城市的市场需求差异

1.3 市场规模的驱动因素分析

- 经济发展对市场规模的影响

- 消费者收入水平对服装消费的影响

- 服装行业的人口结构和消费习惯

二、消费者需求分析

2.1 消费者购买决策的主要因素

- 价格、品质、款式等因素的权重分析

- 忠诚度和品牌形象对购买决策的影响

- 社交媒体和网购对消费者需求的改变

2.2 不同年龄、性别和地区的消费者需求差异 - 青年群体的消费趋势和喜好

- 男女消费者对款式和品牌的偏好

- 一、二、三线城市消费者需求的差异

2.3 消费者需求的未来趋势

- 可持续发展对消费者需求的影响

- 个性化和定制化产品的兴起

- 互联网和智能设备对消费者购买行为的影响

三、销售渠道分析

3.1 传统销售渠道的竞争格局

- 实体店铺的地理分布和数量分析

- 分类商场和购物中心的销售额对比

- 电视购物和目录销售的占比变化

3.2 电子商务的崛起和发展

10.服装店数据分析必备EXCEL技能

56%

服装店数据分析必备EXCE1技能

原始的表格，再熟悉不过的样式:

A 1 3

45 6 7 8 9

10 11 12 口；

2018年XX 集团销售完成情况表

完成后的效果

2018年XX 集团销售完成情况

表

70% 48% 65% 38% 52%

制作步骤： 1›整理表格

把字体设置为微软雅黑，去掉表格默认灰线，行高增大。

・^1升始播入贞囱布局公式数据印IiI1Q 团航V 号栏

普通票页面布局自定义视图V 网格线3标复Tff≡1≡

甑

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F G H

2018年XX 集团销售完成情况表

4 5

公司

2018年销量

计划

完成率

7 A 公司 4478 6380 70%

B 公司 3207 6648 48%

C 公司 4312 6656 65%

D 公司

3148 8259 38%

蚣司

4335 8374 52%

F 公司

4892

8745

56%

14 15

2、添加辅助列在辅助列中设置公式: F7=1-E7 G7=E7

亩阅m 开发τ具POWERQUERY

Q ，0弟日B!

显示比例100%翻函新建窗口全部重踞窗格选定区域

▼

显示比例

▼=IX√Λ

C DEF GHt>

夕年XX集团销售完成情况表

2018年销量计划辅助列完成率44786380 70%

32076648 48%

43126656 65%

31488259 38%

43358374 52%

48928745 56%

3、添加条形图

选取D歹∣J,条件格式•数据条，字体设置为白色

公司2018年精量计划辅助列

A公司4478638070%30% B公司3207664848%52% C公司4312665665%35%司3148825938%62% E公司4335837452%48%吆司4892874556%44%70% 48% 65% 38% 52% 56%

服装店数据分析公式

引言概述：

服装店数据分析公式是一种用于帮助服装店经营者分析和评估店铺经营状况的工具。通过收集和分析店铺内各项指标和数据，可以为服装店的运营决策提供客观的依据，帮助优化营销策略、提高销售效率、降低成本等。

本文将从五个大点来详细阐述服装店数据分析公式的相关内容，包括流量数据分析、销售数据分析、库存数据分析、盈利数据分析以及客户数据分析。每个大点将进一步分成若干小点详细阐述相关公式和方法，以帮助经营者更好地了解和应用服装店数据分析公式。

正文内容：

1.流量数据分析

1.1计算流量转化率

1.2计算访客来源比例

1.3计算每个访客的平均浏览页数

1.4计算新访客和回访客的比例

1.5计算流量成本与转化比例的关系

2.销售数据分析

2.1计算销售额

2.2计算销售增长率

2.3计算客单价

2.4计算销售渠道比例

2.5计算销售额与宣传费用的关系

3.库存数据分析

3.1计算库存周转率

3.2计算库存成本

3.3计算缺货率

3.4计算滞销率

3.5计算库存周转天数

4.盈利数据分析

4.1计算毛利率

4.2计算资产收益率

4.3计算净利润率

4.4计算销售收入与利润的关系

4.5计算成本控制率

5.客户数据分析

5.1计算客户增长率

5.2计算忠诚度指数

5.3计算客户生命周期价值

5.4计算客户满意度

5.5计算客户回购率

总结：

通过对服装店数据的深入分析，我们可以利用各种数据公式和指标来评估店铺的经营情况。流量数据分析可以帮助我们了解店铺的曝光和转化情况，销售数据分析可以帮助我们评估销售业绩，库存数据分析可以帮助我们优化库存管理，盈利数据分析可以帮助我们掌握店铺盈利状况，客户数据分析可以帮助我们了解客户需求和行为。通过运用这些数据公式与方法，服装店经营者可以更加科学地制定经营策略，从而提升店铺效益和竞争力。

服装店铺销售业绩评价指标明细表格

常用服装店铺销售业绩评价指标明细表

每天定期跟进

每周总结、调整促销及推

广活动

激励员工、激励员工冲上

更高销售额

比较各分店情况

评估店铺主管、员工及货

品的组合

了解各类货品的组合与销售情况,从而在订货、组货及销售时作出判断

了解该店/该去消费者取向比较本店与正常销售比例,得知本店销售的特性重写下一次的订货组合针对销售低的种类加强促销

增加滞销种类的展示机会,加强配搭

提高产品在指定期间内售出的比例

检讨前季期订货的准确性,比较投入产出,调整投资比例

对单款、小类、大类分别了解售磐率过高时需及时补货、调货

售磐率过低时需予以关注,如果是真正滞销,那么需要尽快解决存货；如果是存货数量过少,那么需要及时补货.

将存货和销售能力进行对比,反映库存量是否合理评价货品的销售能力和存货数量的匹配程度库销比过大的货品,成为滞销货的危险性偏高,如果此时库存数量也偏大,且上市天数较大,就需要提前对货品进行处理

分析店铺面积的生产力

确认店内存货数量与销售的对比

深入了解店铺销售真实情况

检讨员工产品知识与销售技巧

检讨员工与货品匹配

检讨员工排班合理性实地教练员工提高产品知识与销售技巧

重新跟进员工最擅长销售的产品安排销售区域每班次均安排销售能力强的员工

了解货品搭配销售情况

掌握客人消费心理

了解员工附加销售技巧和搭配技巧低于1.3是为过低,应立即提升员工的附加销售力度

检查陈列是否与货品搭配相符

检讨促销政策,鼓励多

寻找消费者承受能力的范围比较货品与客人能力是否相符以平均单价做为货品价位的参考数据,作为定价的参考数据增加以平均单价为主的产品数量

服装店数据分析公式

引言概述：

在当今的时尚行业中，数据分析在服装店的经营中起着重要的作用。通过对服装店数据的分析，可以帮助店主了解市场需求、优化库存管理、提高销售效率等。本文将介绍一些常用的服装店数据分析公式，帮助店主更好地运营其业务。

一、销售数据分析

1.1 销售额（Sales）：销售额是衡量一个服装店销售业绩的重要指标。计算销售额的公式为：销售额 = 单价 ×销量。通过分析销售额，可以了解店铺的销售情况，判断销售水平的高低，并制定相应的销售策略。

1.2 平均客单价（Average Order Value，AOV）：客单价是指每个顾客平均购买的商品金额。计算客单价的公式为：客单价 = 销售额 ÷顾客数量。通过分析客单价，可以了解顾客的购买能力和购买习惯，从而优化产品组合和价格策略。

1.3 销售增长率（Sales Growth Rate）：销售增长率是指某一时期内销售额相对于前一时期的增长百分比。计算销售增长率的公式为：销售增长率 = （当前销售额 - 前期销售额） ÷前期销售额 × 100%。通过分析销售增长率，可以评估店铺的销售趋势，判断业务发展的方向。

二、库存数据分析

2.1 库存周转率（Inventory Turnover）：库存周转率是衡量一个服装店库存管理效率的指标。计算库存周转率的公式为：库存周转率 = 销售额 ÷平均库存。通过分析库存周转率，可以了解库存的周转速度，帮助店主合理控制库存数量，避免过多的滞销商品。

2.2 月销售天数（Days Sales of Inventory，DSI）：月销售天数是指库存能够支撑店铺销售的天数。计算月销售天数的公式为：月销售天数 = 平均库存 ÷（销售

服装店数据分析公式

标题：服装店数据分析公式

引言概述：

在服装店经营过程中，数据分析是至关重要的一环。通过对销售数据、库存数据、顾客数据等进行分析，可以帮助店主更好地了解市场需求、优化库存管理、提升销售效率。本文将介绍一些常用的服装店数据分析公式，帮助店主更好地进行数据分析和决策。

一、销售额分析

1.1 平均销售额计算公式

平均销售额 = 总销售额 / 销售次数

通过计算平均销售额，可以了解每笔交易的平均金额，有助于评估店铺的销售水平和顾客消费习惯。

1.2 销售增长率计算公式

销售增长率 = （本期销售额 - 上期销售额） / 上期销售额 * 100%

销售增长率可以帮助店主了解店铺销售的增长趋势，及时调整销售策略和促销活动。

1.3 客单价计算公式

客单价 = 总销售额 / 销售次数

客单价反映了每位顾客的平均消费金额，可以帮助店主了解顾客的消费水平和购买偏好。

二、库存管理分析

2.1 周转率计算公式

库存周转率 = 销售额 / 平均库存额

库存周转率可以帮助店主了解库存的周转速度，及时调整进货量和库存结构，减少滞销和过期库存。

2.2 库存周转天数计算公式

库存周转天数 = 365 / 库存周转率

库存周转天数反映了库存商品从进货到售出所需的平均时间，可以帮助店主优化库存管理，减少资金占用。

2.3 库存盈亏分析公式

库存盈亏额 = 期末库存额 - 期初库存额

库存盈亏额可以帮助店主了解库存的盈亏情况，及时调整进货和销售策略，降低库存损失。

三、顾客数据分析

3.1 顾客留存率计算公式

顾客留存率 = （期末顾客数 - 新客数） / 期初顾客数 * 100%

服装店数据分析公式

一、背景介绍

服装店作为零售行业的一种特殊形式，需要通过数据分析来了解市场需求、优

化销售策略、提高经营效益。本文将介绍服装店数据分析的标准格式文本，包括数据指标、分析方法和公式等内容。

二、数据指标

1. 销售额：衡量服装店销售业绩的主要指标，可以按照不同时间维度进行统计，如日销售额、月销售额、年销售额等。

2. 客单价：平均每位顾客在服装店消费的金额，可以通过总销售额除以总顾客

数得到。

3. 客流量：衡量服装店顾客流量的指标，可以按照不同时间维度进行统计，如

日客流量、月客流量、年客流量等。

4. 库存周转率：反映服装店库存管理的效率，可以通过总销售额除以平均库存

得到。

三、分析方法

1. 比较分析：对不同时间段、不同产品、不同门店进行销售额、客单价、客流

量等指标的比较，找出变化趋势和规律。

2. 环比分析：对连续时间段内的销售额、客单价、客流量等指标进行环比计算，了解销售情况的增减变化。

3. 同比分析：对同一时间段的不同年份的销售额、客单价、客流量等指标进行

同比计算，了解销售情况的增长率。

4. 统计分析：通过统计方法对销售额、客单价、客流量等指标进行描述性统计，如平均值、中位数、标准差等，了解数据的分布情况和波动情况。

四、常用公式

1. 销售额计算公式：

销售额 = 单价 ×销量

其中，单价为每件服装的售价，销量为销售的件数。

2. 客单价计算公式：

客单价 = 销售额 / 顾客数

其中，销售额为一定时间段内的总销售额，顾客数为一定时间段内的总顾客数。

3. 客流量计算公式：

客流量 = 入店人数 + 出店人数

服装营销数据的报表分析

CATALOGUE

•

服装营销数据概述

•服装营销数据的收集与整理

•服装营销数据的分析方法

•服装营销数据的实际应用

•服装营销数据的挑战与未来发展•服装营销数据报表分析案例展示

包括销售额、订单数量、客单价等，反映服装在市场上的销售情况。

销售数据

社交媒体数据

线上平台数据

市场调研数据

包括微博、微信、抖音等平台的关注度、互动量等，反映消费者对服装的关注和喜好。

包括网站或APP的访问量、停留时间、转化率等，反映消费者对线上购物的偏好和习惯。

包括消费者调查、竞品分析等，反映市场趋势和竞争对手情况。

数据的来源与类型

指导产品研发

优化营销策略

提高运营效率评估市场效果

数据在服装营销中的作用

呈现数据

发现问题

指导决策

数据报表的必要性

明确数据收集的目的和需

求确定数据收集的来源选择合适的数据收集方法制定数据收集计划和流程

数据收集的方法与技巧

数据清洗

数据转换

数据合并

数据标准化

数据的清洗与整理

进行数据备份

保证数据安全

选择合适的数据存储方式

数据存储与备份

描述性统计分析

平均数

通过计算所有数据的平均值，反映数据的集中趋势。

中位数

将数据按大小排列，位于中间位置的数值，反映数据的分布情况。

四分位数

将数据按大小排列，分为四个等份，每份包含25%的数据，反映数据的分布情况。

标准差

衡量数据离散程度的指标，反映数据的波动情况。

确定因子

因子旋转

解释因子

因子分析

距离度量

选择合适的聚类算法，如K-means、层次聚类等。

聚类算法

聚类结果评估

聚类分析

1 2 3时间序列数据预处理预测模型构建

预测结果评估

时间序列分析

店铺数据分析

店铺数据分析服装人必备

1、畅滞销款分析

畅滞销款分析是单店货品销售数据分析中最简单、最直观,也是最重要的数据因素之一;畅滞销款式的分析首先可以提高订货的审美观和对所操作品牌风格定位的把握,多次的畅

滞销款分析对订货时对各款式的审美判断能力会大有帮助;畅滞销款式的分析对各款式的

补货判断会有较大帮助,在对相同类别的款式的销售进行对比后,再结合库存,可以判断出

需要补货的量,以快速补货,可以减少因缺货而带来的损失,并能提高单款的利润贡献率;畅

滞销款分析还可以查验陈列、导购推介的程度;畅滞销款分析可以及时、准确对滞销款进行促销,以加速资金回拢、减少库存带来的损失;

2、单款销售生命周期分析

单款销售生命周期是指单款销售的总时间跨度以及该时间段的销售状况一般是指正价

销售期;单款销售周期分析一般是拿一些重点的款式订货量和库存量较多的款式来做分析,

以判断出是否缺货或产生库存压力,从而及时做出对策;单款的销售周期主要被季节和气候、款式自身销售特点、店铺内相近产品之间的竞争等三个因素所影响;

3、营业时间分析

一般一个地区的店铺开业和打烊时间都是差不多的,但中间的班次安排就可能有所区别;这就要求我们对每个时间段对进店人数、试穿人数、成交票数和金额等进行分析,从而得出哪些时间段的进店率、进店试穿率和试穿成交率更高,再根据这一结果对员工班次进行调整;比如上午这些因素数据较低而下班前一小时这些因素数据较高,则可考虑改变全天

营业时间;比如某一时间段这些因素数据非常集中,则可考虑将最多的员工、精力、促销等集中在这一时间段,通过准确的数据分析来合理调整工作时间和工作安排,能有效促进员工工作激情和销售增长;

店铺数据分析表格

店铺销售数据分析1

服装零售店铺数据分析常规应用数据分析的工具，为表格——日报、周报、月报、季报，最常见的是日报表、周报表。

例如：某服装店铺的销售日报表（通类规范报表）

在这张销售日报表中，完整地将服装店铺当日销售的款式、色彩、码型、价格，以及总量的进、销、存记录下来。

服装销售/管理人员，拿到这张表格后，首先应关注该店铺今日的进、销、存总量是否符合正常状态？库存的货量偏多还是偏少？然后关注今日销售的金额是上升还是下降？与同期数据对比并结合天气状况是否正常？如果不正常（无论是销售减少/销售增加）分析具体原因？今日销售的件数是多少？结合销售金额，分析其销售的平均单价，属于低/高/中等价位线？分析原因？再分析具体销售的明细，如：畅销的款式、畅销的颜色、集中销售的码型以及对应的店铺库存，根据销售趋势和未来天气的预测，确定畅销款的补货情况，并最好与店长进行电话沟通顾客消费的情况。以便做到对该店铺的销售状况清晰明了，并有效补充货源，进一步提升店铺的销售。

例如：某服装店铺，（经营面积80平米）夏季产品平均价位在500-800元，时尚风格定位。8月25日：销售6080元，销售件数46件，当日进货350件，店铺现库存1200件；其中销售排名第1的是：M601890，白色，225元/件，销售5件。

从当日销售的平均价位线来看，6080/46=132元，而本身的定位是500-800元，可见该店铺在进行大规模的促销打折活动。促销活动期间，货品的充足很关键，在80平米的店铺库存1200件，那么1200/80=15件，即每平方米的货品量15件，此数量应该是十分充足的。

服装行业数据分析报告(一)2024

服装行业数据分析报告（一）引言概述：

服装行业是一个重要的经济领域，随着消费者对时尚和个性化需求的增长，该行业也经历了快速发展。为了促进企业的战略决策和市场规划，进行数据分析成为了必要的工具。本报告旨在通过对服装行业相关数据进行分析，深入了解行业发展趋势、市场份额、消费者行为、销售渠道和竞争情况，以便为企业提供决策支持和战略建议。

正文：

一、行业发展趋势

1.全球服装市场规模和增长预测

2.快时尚行业的兴起和影响

3.可持续发展对服装行业的影响

4.电子商务对传统零售模式的冲击

5.时装周对行业发展的推动

二、市场份额分析

1.国际品牌和本土品牌的竞争格局

2.不同服装品类的市场份额对比

3.级别和价位对市场份额的影响

4.国内外市场的差异性和挑战

5.消费者对品牌忠诚度的影响

三、消费者行为研究

1.消费者购买决策的主要因素

2.消费者对品牌形象和口碑的重视程度

3.消费者参与度和忠诚度的关系

4.不同年龄段和性别消费者的差异

5.消费者对产品质量和价格的反应

四、销售渠道分析

1.传统实体店和线上电商的销售对比

2.社交媒体对销售渠道的影响

3.多渠道销售策略的优势和挑战

4.线下门店陈列对销售的影响

5.渠道合作和品牌合作的效果评估

五、竞争情况研究

1.主要竞争对手的分析和对比

2.市场份额排名和市场渗透率

3.竞争策略和市场定位

4.产品创新和品牌推广的竞争力

5.未来竞争趋势和挑战

总结：

通过对服装行业数据的分析，我们了解到了行业的发展趋势、市场份额、消费者行为、销售渠道和竞争情况。在全球化和数字化的时代，服装企业需要关注创新和可持续发展，结合电子商务和社

服装店长使用的表格

以下是一个用于记录店内服装库存、销售数据和进货信息的表格模板，您可以根据自己的需求进行调整：

服装库存与销售记录表

填写说明：

1.序号：为每条记录分配一个唯一的序号，方便查找和引用。

2.服装名称：填写服装的款式或名称。

3.尺码：填写服装的尺码，如S、M、L、XL等。

4.颜色：填写服装的颜色，如红色、蓝色、黑色等。

5.库存数量：填写当前库存中的服装数量。

6.进货日期：填写最近一次进货的日期。

7.进货价格：填写最近一次进货时每件服装的成本价格。

8.销售价格：填写服装的零售价格。

9.销售数量：记录已售出的服装数量。当销售发生时，更新此列并相应减少库存数量。

注意事项：

1.表格应保持良好的可读性和易操作性，建议使用电子表格软件（如Microsoft Excel、WPS等）进行创建和管理。

2.根据实际需求，可以为表格添加筛选、排序和汇总功能，以便轻松查询和统计数据。

3.定期更新库存数量和销售数量，确保数据的准确性。

4.可以根据需要为表格添加其他列，如供应商信息、货架位置等，以便更好地管理库存。

5.对于进货和销售记录，建议保留历史数据，以便进行库存分析和销售趋势预测。