服装商品数据分析ppt课件

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服装.net产品介绍PPT课件

服装.net产品介绍PPT课件
助力发展 伴随成长
服装.net 产品介绍
任我行培训部 rwxpxb@
2021/7/24
1
产品概述 服装.net 功能亮点
产品优势
2021/7/24
2
产品概述
•管家婆服装.netⅡ是针对服装鞋业经营企业开发的信息化解决 方案,集进销存、分销、财务、OA管理一体化。该系统采用各 机构业务独立管理,信息自动汇总的功能架构,广泛适用于服 装行业连锁加盟运营模式。
2021/7/24
8
4、多级审核
为系统所有单据,包括订单提供审核功能,由用户制定审 核流程、审核级次、审核原因,以规范企业业务流程,降低企 业营运风险。
同一类单据每个机构各设置不同的审核流程。
2021/7/24
9
5、基本信息多节点授权
职员基本信息权限范围允许设置多个,对基本信息权限管理方 式更加灵活、控制更加严密。
2021/7/24
13
管家婆服装.net 您最佳的经营伙伴
2021讨论
加盟机构与总部独立运作,独立的资 产负债表与损益表,让每个加盟机构都 可以清楚了解各自的营利状况
6
2、唯一码功能
支持每件商品拥有一个不同的系统条码,同一款式同一颜色尺码的商品以 条码后的流水号区分。
提供对唯一码的出库跟踪管理,可根据商品的唯一码查询商品的流向,最 终在哪个机构、哪个客户处。
唯一码打印,启用唯一码功能,打印系统码时系统可按用户设置的流水号
•系统运行稳定、安全、有效
2021/7/24
3
应用价值:
1.数据记录、传递、查询和分析快速而准确,提高运营效率,降低运营成本。 2.规范和优化业务流程,使企业各部门各岗位权责分明,运营有序。 3.实时全面地掌握库存信息,本部库存、分店库存、加盟商库存状况一目了然, 并动态监控各地分仓库的物流速度和频度,最大限度地减少库存积压和库损。 4.实时掌握终端销售信息,了解畅销滞销情况,以合理调配采购品种及数量。 5.随时可以与往来客户清晰明了地对帐,了解彼此间的应收、应付以及信用额度 情况,降低企业呆帐、坏帐风险。 6.及时、准确、全面的数据分析,为企业决策提供有力的数据支持。 7.让所有与企业相关的分公司、办事处、门店、专柜、分仓库、经销商、加盟商 等广泛地参与进来,实现对业务数据的集中管理,提升企业整体监控和决策能力。

服装市场调研PPT课件

服装市场调研PPT课件
一定影响力,但不是主要影响因素) • 4、我校大多数学生思想趋于理性,不仅追求品味,而且注重
品质和价格(对于服装价格具有一定敏感,主要受生活费用的 影响)
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四、市场调研的结论与建议
• (一)结论 • 5、不同院系的学生对服装的需求喜好有所差异(如艺术学院
的学生在服装消费上大多偏向于中高端;海尔学院、生物与 化工学院的学生在服装消费上大多偏向于中低端,商学院、 旅游学院的学生偏向于选择商务正装的人数比例远高于其他 二级学院) • 6、互联网、电商对传统服装市场的冲击比较大,网店购买服 装已经成为我校学生的首选(天猫淘宝、京东为我校学生的
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调研基本情况
• (一)调研主题 • XX学院在校生服装市场的调研 • (二)调研目的 • 分析我校大学生服装市场潜量和需求偏好,为本企业确定目标产品开拓XX高校市场提供决策依据。 • (三)调研具体过程 • 1、制定调研计划: • 2、选择调研方法: • 3、编写调研问卷: • 4、印制调查问卷: • 5、实施调研: • 6、数据整理与分析 • 7、总结汇报
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三、调研结果及数据分析
• (一)消费水平分析
青岛职业技术学院大学生生活费标准占比图
每月服装消费占生活费比例
10% 10%
16%
64%
800元以下
801~1500元
1501~2000元
2000元以上
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30%以上 10%以下
20%~308%%
32%
24%
10%~20% 36%
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谢谢观看
第12页/共13页
感谢观看!
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完全没影响 11%

数据分析报告ppt课件

数据分析报告ppt课件
小,表明这一年龄层的群体不易转化,因此认知群体挖掘时,可重点关注30-49岁的认知群体和18-24岁的认知群体;
收藏加购率 0.75% 收藏加购率 0.63%
最新版整理ppt
16
不同人生阶段认知群体的行为分析
➢ 从下表可以看出,孝敬期、已婚未育、育婴期、已婚已育等人群阶段的认知群体收藏加购率较高,但育婴期和孝敬期认知人群资产较少,而已婚已 育和已婚未育人群不仅资产量级较大,且收藏加购转化率较高,结合PL人群画像中的人生阶段分布可以确定认知群体中的已婚已育和已婚未育人群 有较高的挖掘价值;
25.69%
淘宝集市 20.26%
10.02% 11
品牌购买人群触点分布
➢ 购买人群各触点占比相对于兴趣人群触点占比,销售渠道和搜索渠道品牌可通过钻展等主动触达的触点提升销售渠道和搜索渠道的兴趣人群转化率;
品牌触点分布 同行业TOP5品牌平均
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内容运营触 点细分
百分比
同行业top5品 牌平均
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3
品牌消费者AIPL人群性别差异
➢ 基于数据银行资产分析可以看出,品牌四链路资产中女性群体占绝对主力,也符合品牌所属行业的特性;AI人群的男女比例与PL人群的男女比 例无明显差异;
最新版整理ppt
4
品牌消费者AIPL人群月均消费差异
➢ 通过数据银行洞察数据可以看出,品牌AI人群月均消费能力低于PL人群的月均消费能力,表明品牌引入的低消费群体转化较差,以0-499区间为例, AI人群占比明显高于PL人群占占比,即引入的月消费能力在0-499的AI人群转化率较差,建议品牌引入AI人群时侧重月消费能力500以上的群体
15
不同性别与年龄认知群体的行为分析

服装销售数据分析

服装销售数据分析

调价分析
上货时间 销售频率 销售总 库存总量 气候 滞销原因 竞争对手价格
款式分析
一、畅销款、滞销款比例 二、婚庆、礼服、生活装\男装比例; 三、高、中、低价格比例; 四、颜色比例; 五、男女装比例; 六、春秋、夏、冬装比例; 七、正价、特价比例; 八、新款、老款比例;
调货分析
1、一周不动的款(看气候减量); 2、二周不动的款(看气候调回只留样); 3、三周不动的款(全部调回) 4、一月内各地基本不动的款(申请调价);
追单分析
1、畅销款销售周期和频率; 2、面料库存量 3、生产入库时间 4、还能够销售的时间 5、确定追单量 6、确定追单码比 7、竞争对手情况(款式、价格)
析几乎没有意义; 4、多掌握历史数据,多掌握基础数据;
为什么要对销售数据进行分析?
一、了解市场需求 二、针对性的配送货品 三、有利于主动调货 四、预测市场需求 五、计算安全库存 五、提前追单补货 六、提前进行促销(调价)
重要销售数据
一、每日销售总金额 二、每日销售总数量(销售频率) 三、每日库存量(单款、总量) 四、库存与销售的比例(库销比) 五、单款销售期(单款总量\销售频率) 六、销售尺码比例(单款、总量) 七、款式类别比例(上衣、裤、裙、套装) 八、款式大类比例(婚庆、礼服、生活装\男装) 九、季节款销售周期 十、7、15、30天分析
辅助数据
一、特价产品库存量 二、追单入库周期(平均、单款) 三、运输周期 四、气候、温度 五、商场活动、促销活动内容、时间 六、畅销款面料库存量
商场销售80-20原理
一、20%多的款式产生80%左右的销售; 二、近80%的款式只产生20%左右的销售; 三、重点关注20%左右的款式货品; 四、专卖店加10%的比例

数据分析ppt课件

数据分析ppt课件
包括但不限于市场调查、 用户行为数据、销售数据 、社交媒体数据等。
分析方法
包括描写性分析、猜测性 分析和规范性分析等。
数据分析的重要性
帮助企业了解市场和 用户需求,优化产品 和服务。
发现市场和行业趋势 ,抢占先机。
提高企业的决策效率 和准确性,下落风险 。
数据分析的步骤
数据清洗
对数据进行预处理,包括缺失 值处理、特殊值处理、数据转 换等。
公司数据库、CRM系统、销 售记录等。
外部数据
市场调研、公共数据、第三方 数据提供商。
实时数据
社交媒体、在线平台、物联网 装备。
用户生成内容
调查问卷、在线评判、社交媒 体反馈。
数据整理的方法
数据挑选
数据分类
数据排序
数据转换
根据需求挑选有效数据 。
将数据进行归类,便于 分析。
依照一定顺序排列数据 。
数据分析
运用统计分析、机器学习等方 法对数据进行分析,发掘其内 在规律和价值。
数据收集
根据分析目的和范围收集相关 数据。
数据探索
对数据进行初步的分析和探索 ,了解数据的散布和特征。
结果显现
将分析结果以图表、报告等情 势显现出来,便于理解和应用 。
02
数据收集与整理
数据来源
01
02
03
04
内部数据
数据分析ppt课件
汇报人:
202X-12-30
• 数据分析概述 • 数据收集与整理 • 数据分析方法 • 数据解读与报告 • 数据分析案例 • 数据分析的未来发展
01
数据分析概述
数据分析的定义
01
02
03
数据分析
是指通过统计方法和分析 工具对大量数据进行分析 ,发掘其内在规律和价值 的进程。

商品采购的数据分析课件(共 49张PPT)

商品采购的数据分析课件(共 49张PPT)

800,895.34
100.00
148823.26
18.58
好家乡商品中心日杂区
从促销占比看促销效率
大类名称 休闲食品 粮油调料 烟酒饮料 洗化用品 …… 饰物
销售额 1,831,879.26 1,379,982.14 2,986,723.60 2,877,558.26 899,467.65
好家乡商品中心日杂区
二)IT在超市中的功能 如果我们仅仅需要直接数据,也许简单的POS系统就能完成 既然我们说是IT,那么就不应该是只能看到简单的数字堆积,我们 需要的是能把这些数据进行有机的组合,进行分析,得出我们有用 的信息 分析的基础是数据的针对性、及时性、准确性 进货量、进价、销售量、售价都是变量,所以采购为了对市场作出 快速反应,数据分析工作是阶段性、持续性的
食品安全
好家乡商品中心日杂区
行业内部环境分析
对供应商 厂商综合评分标准; 理想的供货条款; 一贯支持的力度和服务质量; 评估供货商对社会和对企业的贡献度; 达不到评分标准的供应商必须被汰换。
好家乡商品中心日杂区
客户态势分析
了解顾客消费心理,调整改变消费结构; 研究产品流行趋势,引导产品发展方向; 对顾客反感的反思; 对顾客敏感的深思。
商品采购的数据分析
好家乡商品中心日杂区 2006.3.9
好家乡商品中心日杂区
苏小军
数据分析的基本思路和原则


量化分析业绩状况 规范商品部预算管理制度 加强对商品部工作的考核管理 用科学的方法提高经营管理水平 整体提升商品部工作效率和专业水准 数据与信息是有区别的,数据是客观事物的量 化记录,对管理而言,是管理对象变化的量的 记录 信息是对数据的解释,表明了数据的因果关系

服装销售数据分析和管理课件

服装销售数据分析和管理课件

机器学习在服装销售预测中的应用
线性回归模型
应用线性回归模型,可以建立服装销售量与影响因素之间的线性关 系,为预测提供依据。
决策树模型
决策树模型可以处理非线性关系,适用于服装销售预测中复杂的因 果关系。
时间序列模型
机器学习的时间序列模型可以捕捉时间序列数据中的复杂模式,适用 于预测服装销售趋势。
05
大数据在服装行业的应用前景展望
大数据的概念
大数据是指数据量巨大、复杂度高、处理速度快的数据集合。
大数据在服装行业的应用前景
随着技术的进步和市场竞争的加剧,大数据将在服装行业中发挥越来越重要的作用。未来,大数据将与人工智能、 物联网等技术相结合,为服装行业带来更多的创新和价值。例如,通过分析客户的购买行为、偏好和反馈,企业 可以为客户提供更加个性化的服务和产品。
销售数据重要性
销售数据对于服装销售企业至关 重要,它可以帮助企业了解市场 需求和趋势,制定合理的销售策 略,提高销售业绩。
销售数据的来源和类型
销售数据的来源
销售数据的来源主要包括销售终端、 销售报表、客户反馈等。
销售数据的类型
销售数据的类型包括销售额、销售量、 客户信息、销售渠道等。
销售数据的分析方法和步骤
价格策略优化
01
价格敏感度分析
通过数据分析,了解客户对不同产品的价格敏感度,为定价策略提供依
据。
02
价格调整策略
根据客户对不同产品的价格敏感度,制定合理的价格调整策略,提高销
售额和利润率。
03
促销活动管理
通过数据分析,评估促销活动的实际效果,为后续的促销策略提供参考。
产品组合和库存管理优化
产品组合分析 通过数据分析,了解不同产品组合的销售情况和利润率, 为优化产品组合提供依据。

服装订货数据分析指引

服装订货数据分析指引

订货数据的重要性
订货数据是服装企业制定生产和 销售计划的重要依据,能够反映 市场需求和趋势,帮助企业做出 科学决策,提高经营效益。
订货数据的收集
收集内容
包括订单数量、产品规格、颜色、尺码、价格等详细信息。
收集方式
通过手工录入、系统导出、第三方数据提供商等方式获取。
收集频率
根据企业实际情况和需求,可以选择每日、每周、每月等不同频 率进行收集。
退货的发生。
THANKS
感谢观看
03
订货数据分析指引
销售数据分析
总结词:了解销售趋势、市场需求和消 费者偏好
分析销售渠道数据,了解线上和线下销 售的占比和增长趋势。
研究不同产品类别、品牌、款式、价格 的销售额和销售量,以了解消费者偏好 和市场竞争情况。
详细描述
分析各季度、月份、节假日的销售数据 ,了解销售趋势,预测未来市场需求。
02
库存预警机制
03
滞销商品处理
建立库存预警机制,及时发现库 存积压和缺货现象,采取相应措 施进行调整。
对滞销商品进行促销或清仓处理, 优化库存结构,提高库存周转率。
06
订货数据应用指引
在销售策略中的应用
销售预测
通过分析历史订货数据,预测未来一段时间内的销售趋势, 为制定销售策略提供依据。
01
产品定位
解各区域或渠道的销售表现和潜力。
趋势分析法
总结词
通过分析一段时间内的数据,了解销售趋势和未来预测。
详细描述
趋势分析法是一种基于时间序列的分析方法。通过对历史销售数据的分析,可以了解销售趋势和变化规律,从而 预测未来的销售情况。例如,可以分析近几年的销售数据,预测未来一段时间的销售趋势;也可以根据季节性变 化规律,预测特定季节的销售情况。

服装秋冬货品工作总结PPT

服装秋冬货品工作总结PPT
任务分配与跟进
采用项目管理工具进行任务分配和跟进,确保工作按时完成。
团队协作氛围营造
组织团队建设活动,增强团队凝聚力,提高工作积极性。
内部培训活动回顾
新品培训
针对新品进行专业培训,提升员 工对产品特点和卖点的了解。
销售技巧培训
开展销售技巧培训,提高员工客 户服务能力和销售业绩。
供应链管理培训
加强供应链管理培训,提升员工 对货品流转和库存管理的认知。
库存周率提升举措
优化库存结构
根据销售数据和市场需求 ,调整货品结构,提高畅 销品库存比例,降低滞销 品库存。
加强销售管理
通过促销活动、提高员工 销售技能等措施,提高货 品销售速度,进而提高库 存周转率。
强化库存管理
完善库存管理制度,规范 库存管理流程,减少库存 损耗和浪费,提高库存使 用效率。
04
到500万,转化率为5%。
线下推广渠道
举办新品发布会、时尚秀等活动, 邀请明星、时尚博主等合作,提高 品牌曝光度。
效果评估
通过数据分析发现,线上推广的转 化率较高,但线下活动对于提升品 牌形象和知名度的作用不可忽视。
消费者反馈收集与改进方向
01
消费者反馈收集
通过问卷调查、电商平台评价等途径收集消费者对新品的反馈意见。
持续改进措施跟踪计划
01
02
03
04
定期收集和分析市场、竞争对 手和消费者信息,为产品研发
和设计提供依据。
对生产、采购、销售等环节进 行定期审计和评估,及时发现
问题并制定改进措施。
建立跨部门沟通机制,促进信 息共享和协同工作,提高工作
效率。
对员工进行定期培训,提升团 队专业能力和执行力。

数据案例分析-服装行业42页PPT

数据案例分析-服装行业42页PPT

1、最灵繁的人也看不见自己的背脊。——非洲 2、最困难的事情就是认识自己。——希腊 3、有勇气承担命运这才是英雄好汉。——黑塞 4、与肝胆人共事,无字句处读书。——周恩来 5、阅读使人充实,会谈使人敏捷,写作使人精确。——培根
数据案例分析-服装行业
11、用道德的示范来造就一个人,显然比用法律来约束他更有价值。—— 希腊
12、法律是无私的,对谁都一视同仁。在每件事上,她都不徇私情。—— 托马斯
13、公正的法律限制不了好的自由,因为好人不会去做法律不允许的事 情。——弗劳德
14、法律是为了保护无辜而制定的。——爱略特 15、像房子源自样,法律和法律都是相互依存的。——伯克

服装商品数据分析

服装商品数据分析
和购后评价
购买习惯:分析 客户的购买频率、 购买时间、购买 方式等习惯以及 这些习惯对销售
的影响
忠诚度与满意度: 通过客户反馈和 数据分析了解客 户的忠诚度和满 意度以及如何提 升客户满意度和
忠诚度
销售趋势预测
历史销售数据:分析过去一段时间内的销售数据了解销售趋势和变化。 季节性分析:考虑服装商品的季节性特点分析不同季节的销售趋势。 节假日影响:分析节假日对销售的影响预测节假日期间的销售趋势。 竞品对比:对比同类竞品的销售数据了解自身与竞品的销售差异和优势。
库存预警机制建立
目的:及时发现 库存不足或过剩 情况避免断货或 积压现象
方法:设定库存 预警线定期检查 库存数据与销售 数据结合分析
措施:根据预警 结果采取相应措 施如加大采购量、 调整销售策略或 进行促销活动
效果:提高库存 周转率减少库存 积压和浪费提升 销售业绩
时尚潮流趋势分析
流行元素:如印花、剪裁等在服装商品中的运用 风格特点:如复古、简约、街头等不同风格的流行趋势 消费者需求:分析消费者对时尚潮流的追求和偏好 未来预测:基于市场数据和时尚趋势预测未来一段时间内的流行趋势
库存周转率分析的意义:帮助企业了解库存状况优化库存结构提高库存周转速度 降低库存成本提高企业的经济效益
滞销商品分析
滞销商品原因:款式过时、 质量不佳、定价不合理等
滞销商品影响:占用库存、降 低资金周转率、增加库存成本

滞销商品定义:在一定时间 内销量较低的商品
滞销商品处理:打折促销、 清仓处理、退回供应商等
按品牌分类
品牌:销售额占 比、销售量占比、 平均客单价
品牌B:销售额占 比、销售量占比、 平均客单价
品牌C:销售额 占比、销售量占 比、平均客单价
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货品的生命周期
导入期 1、类别及颜色的比例及主推款销售的情况分析 2、新旧款占比的合理性 3、畅滞销款的备货情况以及主推陈列的跟进 总结:根据实际的货品结构及颜色分布来规划卖场,调整主推陈列是保证新品销售的必要条件。 成长期 1、根据市场反应,对于主推陈列的货品结构做出相对应的调整 2、畅滞销款的备货库存情况 3、新旧货占比情况 成熟期 1、各类别及单款存在的畅滞销吕的动销率是否正常 2、对于各类滞销款做相应的促销推广 3、货品结榴及对应的库存情况 总结:货品销化的关键节点,货品动销率提升最快的关键时期 衰退期 根据当季的货品动销结构图,制定下一季的商品采购计划 商品动销率计算公式为:商品动销率=(动销款数/仓库总款数) 问:2016夏季货品,动销率为50%知道是什么意思吗?
二、数据分析方法 1、直接数据的分析
能直接提取的数据,经过简单的加减乘除后就能有结果的分析。例,进、销、存=售磬率、产销
比、销存比等
2、间接数据的组合分析
需要两项以上的分析结果合并组合后才可以得出的结果。例,店铺销存对比总销存。
5
三、销售数据之指标
1、销售数量——客户消费的商品的数量。 2、销售额——客户购买商品所支付的金额。 3、周转率——周转率和统计的时间段有关。周转率=(销售吊牌额/库存金额)×100%。 4、周转天数——周转天数=库存金额/销售吊牌额。周转天数越长,表示经营效率越低或存货管理越差;周转天数越短,表示经营效率越高或存货管理。 5、退货率——退货率=退货金额/进货金额(一段时间),例:在一段时间内,客户的退货率。公司的退货率 6、售罄率——售罄率=销售数量/进货数量。 7、库销比——库销比=期末库存金额/(本期销售牌价额/销售天数*30)。(只有在单款SKU 计算中可用数量替代金额。整体的必须还是看金额) 8、连带率——连带率=销售件数/交易次数。(也叫连单率)
4
商品分析三要素
一、销售数据维度 1、商品销售 销售售分析的最细维度之一,大部分的指标都依附商品来做明细的记录,同时很多维度也是通
过商品进行交 叉分析。 2、客户 客户是销售对象,包括会员。客户所在地和区域有关联。 3、区域 区域是省、市、区、地理位置、商圈。 4、时间 时间是进行数据分析非常重要的维度,包括有公历、农历、周度、月度、季度、年度。
相差 1个月,那么上市天数少的说明销售情况更好。
5、综合分析:在进行畅滞销款的分析时,从时间上一般按每周、每月、每季;从款式上一般按整体货品组合或单款来分。
9
货品的流转率——货品调配
流转方式:通过货品在店铺之间销售数据的对比,可以为货品调配提供依据 流转天数:流转天数是一定时间内的库存数与平均每天的销售数的比。
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分析的方向
一、畅销款、滞销款比例 二、货品结构比例; 三、高、中、低价格比例; 四、颜色比例; 五、货品的季节比例; 六、正价、特价比例; 七、新款、老款比例
8
一些简单的货品分析
畅滞销款:
1、销售分析:主要采用销售差异分析,就是分析并确定不同因素对销售业绩所能产生的不同作用。
Hale Waihona Puke 2、销售占比分析:销售占比主要考察此款货品对店铺总销售额的贡献程度。
一般计算公式为:每类产品销售额/销售总额x100%。销售占比越高,销售得越好,对销售额的贡献率越高。
3、库销比分析:库销比是一段时间内的平均库存量与销售数量的比率,表示每单位的销售额需要多少倍的库存来支持。
一般计算公式为:库销比=[(期初 库存数量十期末 库存数量)/2)/本期实际销售数量x100%来计算。
力及合理配置。
——通俗的一句话就是:按各项指标做出分析后,进行商品的调整。让
商品更适应市场,更好卖,以达到商品的最大售磬率。
3
对销售数据进行分析后我们可以做什么
一、了解市场需求 二、针对性的配送货品 三、有利于主动调货 四、预测市场需求 五、计算安全库存 五、提前追单补货 六、提前进行促销(调价处理)
9、客单价——客户在一次交易中支付的金额总和称为客单价。 客单价=销售额/交易次数。
10、平均单价——平均单价=销售金额/销售件数。 11、平均折扣——平均折扣=销售金额/销售吊牌额。 12、SKU(深度与宽度)——英文全称为 stock keeping unit, 简称SKU,定义为保存库存控制的最小可用单位。 13、坪效(重点)——就是指终端卖场1平米的效率,一般是作为评估卖场实力的一个重要标准。坪效=销售金额/门店营业面积(不包含仓库面积)。 14、促销商品——指促销活动期间指定的商品,其价格低于市场同类的商品。不包含正常降价。基本指公司活动仓货品。 15、毛利——毛利=实际销售额-成本。 16、净利——净利=去税销售额-去税成本。 17、毛利率——销售毛利率是毛利占销售收入的百分比,也简称为毛利率,其中毛利是销售收入与销售成本的差。毛利率=(毛利/实际销售额)×100%。 18、促销次数——促销次数有宏观概念上的,也有微观概念上的。微观层面上,是表示一个单品在一段时间内参与促销的次数。 19、交易次数——客户支付一笔交易记录作为一次交易。 20、期货——所谓期货,一般指期货合约,就是指由期货交易所统一制定的、规定在将来 某一特定的时间和地点交割一定数量标的6物的标准化合约 。服装行业上 具体指订货会上所订购且分期交付的货品。
数据分析
1
目录
商品分析的定义 对销售数据进行分析后我们可以做什么 商品分析的三要素 商品的生命周期 商品分析的方向 简单的一些小例子 养成对数据的敏感性
2
商品分析的定义
商品分析是根据进货数据、销售数据和库存数据,以分析结构为主线的分析思路。
通过对对应的商品分析指标来指导公司商品结构的调整,加强所营商品的市场竞争能
库销比越高,说明该类商品库存量过大,销售不畅;比率过低,说明该类商品库存量不足,需要补充库存。
4、上市天数分析:服饰产品的生命周期比较短,要时刻关注产品的销售状况。如图1所示,此款货品在上市初期时销量较
小,在1周左右的时候才开始进入生命周期的成熟期,随后销量开始逐步下降。试想两款销量相同的产品,其上市天数却
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