服装销售数据指标分析培训60页PPT

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XX公司服装品牌经营数据分析ppt课件

3、测试你的思维是否僵化？
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10
数据敏感性测试
1. 将‘A’中未被阴影的部分平分成相同且面积相等的两部分. 2、将‘B’中未被阴影的部分平分成相同且面积相等的三部分
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3.将‘C’中未被阴影的部分平分成相同且面积相等的四部分.
提示：答案不是三角形。
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4.将‘D’中未被阴影的部分平分成相同且面积相等的七部分. 你用了多少时间得到答案？
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15Leabharlann 养能力第二步：提高EXCEL应用能力
• 多练习 • 多应用 • 多思考 • 多总结
• 具体专项EXCEL课件培训
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终端货品管理六部曲
货品上市管理货品销售分析
货品分货管理
货品管理
货品促销管理
货品订货管理
货品补货管理
17
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货品管理制度学习回顾
在进入实际货品管理分析前，我们需对公司的各项相关制度进行回顾学习。。
配销率鼓楼百大百盛 54% 44% 36% 40% 35% 35% 45% 38% 30% 50% 45% 48% 39% 35% 38% 44% 40% 38%
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32
货品管理之——分货管理
• 3、店铺等级定位新老比分布 • 店铺新老货品：按不同城市级别和店铺销售状况划分店铺等级。 • 不同等级店铺新老货品分配比例： • A类店：当年新品——80% 老货老品——20% • B类店：当年新品——60%～70% 老货货品——30%～40% • C类店：当年新品——40%～50% 老货货品——50%～60%
圆领
300
61%
10
毛衫
V领立领
40

服装行业销售分析讲解(PPT 50页)

零售基础概念
投资毛利率
一笔资金转换成销售额和毛利的次数越多，库存投资的每一元钱的回报越大！投资毛利率 = 毛利/平均库存进货额（成本价）毛利率=毛利/实销额
练如果：习三销售额（零售额） 1，200，000
毛利
300，300
平均库存（零售价） 400，400
平均库存（成本价） 200，200
怎么办？？？？
四个结局
没有人交代两人都交代 A交代、B不交代 B交代、A不交代
最可能的结局是？？？？
最可能的结局
A交代、B也交代，两人分别被判3年。
博弈与我们的生意
A 与品牌公司找到博弈平衡点，实现双赢
B 与竞争对手找到博弈平衡点，减少市场竞争的被动性或者实现双赢
商业博弈
库销比与售磬率的关系
库销比=1/售磬率售磬率=1/库销比
售磬率越高，库销比越低，表明货品的销售状况良好，售磬率越低，库销比越高，表明货品的销售出现问题，
售磬率和库销比的关系
注意：我们的售磬率对应季新款商品更具有实际意义，
我们的库销比对应季有效库存更具有实际意义。为了快速反映新品上市的销售情况,我建议用周
顺利完成销售计划！
销售预测的注意事项
1、我们没有办法精确预测一定时期的销售，但我们有办法降低预测误差，使我们的销售预
测值更接近实际销售值。
2、销售预测的前提是排除天气、新品上市、人员变动、促销打折活动、不可抗力等因素。即在现有的流动库存、现有的销售基础上的销售预测！
如何预测
1、几何计算法 2、代数计算法详细请参考副表2
有 A B C三公司，A、B为零售商，且在同一市场。C为供货商。为了规范市场竞争，C 给 A、B明确规定：不允许A 、B 以任何形式进行不正当竞争，尤其是价格战，A、B双方相互监督。到了一年一度的传统节日，A 、B都想做一个成功的促销，如果A做促销，B也做促销，那么A、B均将赢利3万；如果A做促销，B不做，那么A 将赢利10万，B将亏损1万；如果 A 不做促销，B 做促销那么A 将亏损1万，B 将赢利10万；如果A、B均不促销，那么A、B均不赢利。

2020服装行业销售数据收集与分析ppt课件

12% 29%
2019 20.3
2019 21.3
D 10%
E 29%
精品 10%
总计 29%
2019 22.0
4. 5. 有多少%的消费者喜欢 6. GT服装〔按年龄统计）
<25 25-35 35-45 45+
30% 60% 70% 40%
(样本数：20)
数据敏感度测试：这张表格说明哪些问题？
销售数据分析设计思路
抓主要品类
抓主要矛盾
可应用于督导对单店的考核
我们的KPI & 客户的KPI
案例：
结论：主→客的转换，站在客户的立场、角度考虑问题，在客户需求的核心指标上作文章，达成双赢。
销售数据分析的结构
软数据和硬数据
类型
描述
来源
硬数据
事实—通常作为数据收集。大多是历史数据
有些事情还不能认为是事实，直到它真的发生
3. 象限分析
象限分析的作用：是三维比较分析的方法；象限的划分与定义很重要。象限分析的步骤：明确对比的目的；选择适当的对比指标；确定划分象限的标准；定义不同的象限内涵；制定相应的策略方案。象限分析要点：将多个数据分析里考虑的因素集中在一
起；圈的大小代表了产出多少，有时是预估
值〔软数据）；抓重点，制定最佳实施计划。
公司内部数据零售数据-POS
软数据
观点、态度和感觉—有时作为数据或观点来收集
预测（根据历史，对将来的推断）
常识，经验，评估值总结
结合硬数据的预测
销售数据分析的结构
优化数据结构意义：有数据、有正确的数据、有正确形式的数据，对
于管理者意义完全不同；目的：为进行高质量的分析打下基础整体而言，是优化整个销售系统的基础数据结构〔即完

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。

Y01018服装零售的数据分析指标运用

Y01018服装零售的数据分析指标运用
连带销售率公式
• 日连带率=日销售件数/日客单数
• 周连带率=周销售件数/周客单数
• 月连带率=月销售件数/月客单数
• 年连带率=年销售件数/年客单数
例：某日某店销售件数150件，客单数为75 单，则此店连带率=150件/75单=2件/单
备注：此指标反映员工附加推销能力、货品组合合理性、及顾客的消费心理
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Y01018服装零售的数据分析指标运用
关于业绩数据指标的使用二
• 一般行业数据为：达标率110%-115%；年同期业绩增长率10%-15%；坪效每月为 3000元/坪；人效每月2.2万元/人。
• 如果某店这些数据在系统内比较后，处于系统较高水平，就应当同行业内比较，寻找差距，力争上游
岗位贡献率公式
• 日岗位贡献率=某岗位当日的集体业绩/日营业额*100%
• 周、月、季度、年的岗位贡献率，则须将以上公式的时间量替换即可
例：某店某日营业额为12000元，此店心靡之星三名，此日三人一共做了5000元，则此店心靡之星的岗位贡献率=5000元/12000元*100%=42%
备注：深度反映门店各岗位的实际技能水平
备注：丢失率反映门店防盗能力，以及排班的能力；丢失率行业水平在0.6%
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服装零售的数据分析指标运用
损耗率公式
• 损耗率=报损率+丢失率
备注：反映一定时期内门店对货品损耗的控制情况。
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Y01018服装零售的数据分析指标运用
岗位完成率公式
• 岗位完成率=此岗位实际上岗人数/公司下达的此岗位定编人数*100%
• 例2：仅看连带率有2件/单，应该说是不错的了，但如果这时的ATV是50元/单，就说明员工没有进行高价货品推介，都只是在推销小饰品，这样就会对利润产生影响，也是不值得高兴的。