服装行业数据分析PPT课件
合集下载
服装行业研究报告(PPT 118)
服装企业 中国最大的资料库下载
消费者
综合型企业
虚拟经营企业 （加工外发）
加工型企业
服装行业背景：属性特征
我国服装行业的特征属性
进入壁垒低
竞争性行业 产品品种多，更新快
劳动密集型产业
低投资成本
我国服装行业
附加值高低不一
短回报周期
信息化程度低
中小型企业多
对外依存度高
服装行业背景：发展史
建国后我国服装产业的发展可以分为三个时期
136.92 127.3 96.85 78.16 63.68
1.99
3.66
42.66 33.84 改革开放后服装 31.75 产业开始蓬勃发展 29.11 12.67 6.7 9.45 10.04
0 1961 1963 1965 1970 1972 1974 1976 1978 1980 1982 1984 1986 1988 1990 1992 1994 1996 1998
我国拥有世界一流的服装生产技术和基地，但也仍旧存在一大批手工作 坊式的小厂；同时生产设备以及生产管理技术发展极不平衡。服装生产 设备基本使用进口或合资产品；服装CAD、ERP系统等数字化技术正在更 多地介入服装行业的发展，对于未来的服装企业生产经营过程将起到决 定性的作用。 我国服装业对外依存度高，出口占总产量的40%左右，占我国纺织品出口 贸易的50%以上， 2001年占全国出口贸易额的11%，在国民经济中占有重 要地位；出口市场集中度高，三大主要市场为日本、美国、欧盟；劳动 力资源优势仍旧是我国服装出口竞争优势的基础。 加入WTO我国服装业可以获得ATC协定赋予的贸易利益；欧美纺织品市场 是我国加入WTO 后可能有较大改观的市场；但是从短期来看，情况并非 如此值得欢欣鼓舞，同时非关税壁垒不断增多，区域贸易范围不断扩大， 极大影响了我国的服装国际贸易；进口关税减少对服装行业的影响较小。 国家政策倾向对于服装行业的发展起到推动和促进作用；而我国服装企 业也应该积极贯彻执行国内外有关标准。 2001年行业销售收入前五名企业为：雅戈尔、茉织华、杉杉、波司登以 及红豆集团公司；深沪两市服装类上市公司共有20家。 行业发展预测：我国服装需求总量的年均增长率在5%左右，出口量的增 长率在6%左右；服装总体产量还将有一定的增长幅度，但预计无法保持 “九五”期间的两位数增长，平均增长率在6%左右。 今后的服装行业新的进入者不多，但对现有产业链、企业的并购重组等 整合将掀起高段 产品 产业成长 5 量质俱增转型期
《服装行业基础知识》课件
《服装行业基础知识》ppt课件
• 服装行业概述 • 服装产品基础知识 • 服装市场分析 • 服装产业发展趋势 • 服装行业职业发展
01 服装行业概述
服装行业的定义与分类
定义
服装行业是指生产和销售各类服 装、服饰及相关产品的产业。
分类
根据产品类型、风格、品牌、市 场定位等因素，服装行业可分为 多个子行业，如男装、女装、童 装、运动装、休闲装等。
02 服装产品基础知识
服装面料种类与特性
棉质面料
吸湿性好，透气性好， 保暖性好，柔软舒适， 耐热性差，易缩水变形
。
麻质面料
透气性好，吸湿性好， 耐磨性好，抗菌防虫， 但易起皱，手感粗糙。
丝绸面料
光滑柔软，轻盈飘逸， 光泽感好，吸湿性好，
但易起皱，易破损。
毛料面料
保暖性好，柔软舒适， 弹性好，抗皱性强，但
绿色环保理念在服装产业中的应用
可持续材料的使用
推广使用环保材料，如有机棉、再生纤维等，降低对环境的 污染。
绿色生产工艺
采用低能耗、低排放的生产工艺，减少生产过程中的环境污 染。
个性化定制的趋势发展
个性化需求
随着消费者对个性化需求的增加，越来越多的品牌开始提供定制服务，满足消 费者的个性化需求。
快速反应
制。
品质检测
对成品进行质量检测，确保产 品质量符合标准要求。
服装质量标准与检测
国家标准
根据国家相关标准制定产品质量标准，确保 产品符合法律法规要求。
检测方法
采用多种检测方法对产品进行质量检测，包 括外观检测、内在质量检测等。
企业标准
企业根据市场需求和客户期望制定产品质量 标准，提高产品竞争力。
检测设备
• 服装行业概述 • 服装产品基础知识 • 服装市场分析 • 服装产业发展趋势 • 服装行业职业发展
01 服装行业概述
服装行业的定义与分类
定义
服装行业是指生产和销售各类服 装、服饰及相关产品的产业。
分类
根据产品类型、风格、品牌、市 场定位等因素，服装行业可分为 多个子行业，如男装、女装、童 装、运动装、休闲装等。
02 服装产品基础知识
服装面料种类与特性
棉质面料
吸湿性好，透气性好， 保暖性好，柔软舒适， 耐热性差，易缩水变形
。
麻质面料
透气性好，吸湿性好， 耐磨性好，抗菌防虫， 但易起皱，手感粗糙。
丝绸面料
光滑柔软，轻盈飘逸， 光泽感好，吸湿性好，
但易起皱，易破损。
毛料面料
保暖性好，柔软舒适， 弹性好，抗皱性强，但
绿色环保理念在服装产业中的应用
可持续材料的使用
推广使用环保材料，如有机棉、再生纤维等，降低对环境的 污染。
绿色生产工艺
采用低能耗、低排放的生产工艺，减少生产过程中的环境污 染。
个性化定制的趋势发展
个性化需求
随着消费者对个性化需求的增加，越来越多的品牌开始提供定制服务，满足消 费者的个性化需求。
快速反应
制。
品质检测
对成品进行质量检测，确保产 品质量符合标准要求。
服装质量标准与检测
国家标准
根据国家相关标准制定产品质量标准，确保 产品符合法律法规要求。
检测方法
采用多种检测方法对产品进行质量检测，包 括外观检测、内在质量检测等。
企业标准
企业根据市场需求和客户期望制定产品质量 标准，提高产品竞争力。
检测设备
服装行业销售数据收集与分析PPT学习教案
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 整的数据清单），并最终以报表体系出现。
➢ 个案而言，是将复杂的数据简单化。
原则：建立数据清单、建立报表体系、三变一不变
第9页/共31页
建议： 报表体系建成之后建议主推一张报 表，层 级越往 下，可 以加大 报表更 新反馈 的频率 ，以利 于分析 的及时 、准确 。
行业的保守增长 率或考核指标
第18页/共31页
5. 流程—结构分析
第19页/共31页
总结：数据处理的5种主要方法的综合运用
对比（找问题）
成分对比 项类对比 时间对比 频率分布
统计分析法（抓重点）
80/20
相关性分析（找联系）
时间序列分析（预测）
长期趋势 基本对比
流程—结构分析（展观全局、找主要矛盾）
时间序列分析：时间趋势
原理：用连续若干的平均值代替当期实际值 操作：添加趋势线，选移动平均
② 拟合趋势线
原理：可以用拟合直线或者拟合曲线来模拟时间序列的走势，从而得出预测值 操作：添加趋势线，选拟合直线/拟合曲线
③ 周期指数
原理：参考过往各年各周期的变动，设定各周期的调整系数 重点举例说明
第17页/共31页
第24页/共31页
SAWS模型的应用
这张表能够说明什么问题？生意的重点在哪里？
如果你关心销量，下一步哪些品种应该在什么渠道着重发展？为什么？
如果你关心毛利，下一步应该在什么渠道发展哪些品种？为什么？
如果销量和毛利都关心，下一步重点？为什么？
假如标杆市场销量和毛利均是我们的1.2倍。这张表又能说明什么问题，分别按下属问题重新分析。
➢ 整体而言，是优化整个销售系统的基础数据结构（即完 整的数据清单），并最终以报表体系出现。
➢ 个案而言，是将复杂的数据简单化。
原则：建立数据清单、建立报表体系、三变一不变
第9页/共31页
建议： 报表体系建成之后建议主推一张报 表，层 级越往 下，可 以加大 报表更 新反馈 的频率 ，以利 于分析 的及时 、准确 。
行业的保守增长 率或考核指标
第18页/共31页
5. 流程—结构分析
第19页/共31页
总结：数据处理的5种主要方法的综合运用
对比（找问题）
成分对比 项类对比 时间对比 频率分布
统计分析法（抓重点）
80/20
相关性分析（找联系）
时间序列分析（预测）
长期趋势 基本对比
流程—结构分析（展观全局、找主要矛盾）
时间序列分析：时间趋势
原理：用连续若干的平均值代替当期实际值 操作：添加趋势线，选移动平均
② 拟合趋势线
原理：可以用拟合直线或者拟合曲线来模拟时间序列的走势，从而得出预测值 操作：添加趋势线，选拟合直线/拟合曲线
③ 周期指数
原理：参考过往各年各周期的变动，设定各周期的调整系数 重点举例说明
第17页/共31页
第24页/共31页
SAWS模型的应用
这张表能够说明什么问题？生意的重点在哪里？
如果你关心销量，下一步哪些品种应该在什么渠道着重发展？为什么？
如果你关心毛利，下一步应该在什么渠道发展哪些品种？为什么？
如果销量和毛利都关心，下一步重点？为什么？
假如标杆市场销量和毛利均是我们的1.2倍。这张表又能说明什么问题，分别按下属问题重新分析。
服装流行趋势的调查与分析课件
网络数据挖掘
总结词
分析网络流行趋势
详细描述
通过分析网络上的服装销售数据、社 交媒体上的讨论和图片等，挖掘服装 流行趋势的相关信息，了解消费者的 喜好和购买行为。
专家访谈
总结词
获取专业见解
详细描述
与行业专家、设计师、时尚博主等人士进行访谈，了解他们对服装流行趋势的看 法和预测，获取专业角度的见解和建议。
多元化与个性化的趋势
总结词
多元化和个性化是未来服装流行趋势的重要 特征，满足消费者对个性化和差异化的需求 。
详细描述
随着消费者对服装需求的多样化，未来服装 将更加注重个性化和差异化。设计师将通过 独特的款式、颜色、图案和细节设计，满足 不同消费者的喜好和风格。同时，个性化定 制和快时尚消费模式也将成为流行趋势的重
服装流行趋势的调查与分析 课件
目 录
• 引言 • 流行趋势的调查方法 • 流行趋势的影响因素 • 流行趋势的案例分析 • 未来流行趋势的预测 • 结论与建议
01
引言
流行趋势的定义与重要性
定义
流行趋势是指在一定时期内，受到大众关注和喜爱的服装款式、颜色、面料等 特点的变化和走向。
重要性
流行趋势是服装行业的重要驱动力，对于服装设计师、生产商、零售商以及消 费者都具有重要的影响，能够促进销售、增加品牌知名度和市场占有率。
02
流行趋势的调查方法
问卷调查
总结词
大规模、快速收集数据
详细描述
通过设计问卷，针对目标人群进行大规模的调查，收集关于服装流行趋势的意见、偏好和消费行为等信息。
实地观察
总结词
深入了解实际穿着情况
详细描述
观察人们在日常生活和工作中的穿着，了解服装款式、颜色、面料等方面的流行特点，以及不同场合 的穿着需求和习惯。
服装行业研究分析报告ppt
关键区域市场预测
全球服装行业增长稳定据Statista数据显示，2020年全球服装市场规模已超过1.5万亿美元。亚洲市场潜力巨大根据Euromonitor的报告，预计到20XX年，中国将超越美国成为全球最大的服装消费国。可持续时尚趋势明显根据McKinsey的研究，60%的消费者愿意为环保服装多付出价格。
汇报人：XXX
20XX.XX.XX
Analysis and prediction of global clothing industry market trends
全球服装行业市场趋势分析与预测
Logo/Company
ห้องสมุดไป่ตู้
Contents
目录
全球服装行业市场概览
Global Clothing Industry Market Overview
全球服装行业市场发展趋势
Global Fashion Industry Market Development Trends
02
新兴市场发展状况
全球服装市场规模2019年全球服装市场达1.7万亿美元，年增长率4%新兴市场消费增长2020年新兴市场服装销售增长6%，超过发达市场3%电商对市场影响2019年电商占全球服装销售额22%，预计2024年达30%可持续时尚趋势全球50%消费者认为品牌应更注重环保，2025年可持续产品市场将增长83%
全球服装行业市场预测
Global Clothing Industry Market Forecast
03
未来五年市场增长预测
数字化全球服装行业正在经历数字化转型，通过使用大数据、人工智能和物联网等技术，实现供应链的优化和个性化定制。可持续性消费者对环保和可持续发展的关注不断增加，全球服装行业正朝着更环保、更可持续的方向发展。新兴市场新兴市场如中国、印度等国家的快速发展，为全球服装行业提供了巨大的市场机遇。
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？
;
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
;
11
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。
;
12
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？
;
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
;
16
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
;
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%
;
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
;
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
;
11
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。
;
12
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？
;
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
;
16
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
;
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%
;
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
童装：我国童装行业分析课件(共52张PPT)
90,142
-39.90
羊绒及羊毛衫
百件
21,161
第十四页，共五十二页。
21,563
-1.86
2009年1月份全国(quán ɡuó)重点大型零售企业商品销售统计
指标名称
商品销售总额
零售额 服装类 各种服装 其中： 男西装 童装 牛仔服 防寒服 皮革服装 西裤 羊绒及羊毛衫
单位
千元
千元 千元 百件 百件 百件 百件 百件 百件 百件 百件
第九页，共五十二页。
（二）童装市场状况
1、中国(zhōnɡ ɡuó)童装市场整体分布
第十页，共五十二页。
第十一页，共五十二页。
2、前十位(shíwèi)品牌市场综合占有率（%）
第十二页，共五十二页。
2009年1月份童装市场前十位(shíwèi)品牌市场综合占有率（%）
第十三页，共五十二页。
（三）整体服装销售状况
第十九页，共五十二页。
2、出口(chū kǒu)收缩
第二十页，共五十二页。
2008年以来，我国服装出口总体 (zǒngtǐ)来看不断下滑，童装出口也出现 了明显的下降。以梭织婴儿服装出口 为例，2008年以来出口数量一直呈 现负增长
第二十一页，共五十二页。
3、内销(nèixiāo)趋于疲软
第二十二页，共五十二页。
1、国内
2008年3月重点批发、零售企业商品(shāngpǐn)零售类值及零售数量统计表
指标名称
单位
本月
去年同期 本月比同期 %
商品销售总额
千元
36,113,381 28,578,675
26.36
其中:批发额
千元
5,416,991 3,738,937
【优秀】服装企业销售数据分析PPT资料
一、畅销款 二、平销款 三、滞销款(只对内部使用) 四、主推款 五、试销款 六、形象款 七、搭配款 八、打折款 九、特价款 十、调价款
第 12 页
建立对数据的敏感 1、分析数据使用的只是加减、乘除，不需要高深的数学知识； 2、判断数据多用百分比； 3、数据分析要进行比较，没有比较的数据分析几乎没有意义； 4、多掌握 数据，多掌握基础数据；
销售数据分析
第1页
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）
第2页
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
第 13 页
第8页
追单分析
1、畅销款销售周期和频率； 2、面料库存量 2二7三、 、、、判竞追 主断争单推数对3456入款、、、、据手库与多情生还确确周试用况产 能 定 定期销百（入 够 追 追（款分款库 销 单 单平(形比 式时 售 量 码均象；、、间 的 比款价单时)格；款间）） 六、春秋7、、夏竞、争冬对装手比情例；况（款式、价格） 商场销售80-20原理 3、市外补货分析到一周； 七、款式类别比例（上衣、裤、裙、套装） 三、主推款与试销款(形象款)； 三、高、中、低价格比例； 三、高、中、低价格比例； 六、销售尺码比例（单款、总量） 1、日销售报表（款、码、色）； 1、日销售报表（款、码、色）； 二、近80%的款式只产生20%左右的销售； 二、近80%的款式只产生20%左右的销售； 1、日销售报表（款、码、色）；
第 12 页
建立对数据的敏感 1、分析数据使用的只是加减、乘除，不需要高深的数学知识； 2、判断数据多用百分比； 3、数据分析要进行比较，没有比较的数据分析几乎没有意义； 4、多掌握 数据，多掌握基础数据；
销售数据分析
第1页
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）
第2页
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
第 13 页
第8页
追单分析
1、畅销款销售周期和频率； 2、面料库存量 2二7三、 、、、判竞追 主断争单推数对3456入款、、、、据手库与多情生还确确周试用况产 能 定 定期销百（入 够 追 追（款分款库 销 单 单平(形比 式时 售 量 码均象；、、间 的 比款价单时)格；款间）） 六、春秋7、、夏竞、争冬对装手比情例；况（款式、价格） 商场销售80-20原理 3、市外补货分析到一周； 七、款式类别比例（上衣、裤、裙、套装） 三、主推款与试销款(形象款)； 三、高、中、低价格比例； 三、高、中、低价格比例； 六、销售尺码比例（单款、总量） 1、日销售报表（款、码、色）； 1、日销售报表（款、码、色）； 二、近80%的款式只产生20%左右的销售； 二、近80%的款式只产生20%左右的销售； 1、日销售报表（款、码、色）；
服装行业数据分析(二)
服装行业数据分析（二）引言概述：服装行业是一个庞大而复杂的行业，每年都产生大量的数据。
本文将探讨服装行业的数据分析，通过分析行业数据来了解当前市场趋势、销售状况以及消费者喜好，为企业决策提供参考和指导。
正文：一、市场需求分析1. 按地域划分市场需求，分析不同地区的购买力和消费习惯。
2. 分析不同年龄、性别和职业群体的消费需求，了解不同人群的购买偏好。
3. 调查流行趋势和热门款式，把握时尚风向，满足消费者的喜好。
4. 竞争对手分析，了解其产品定位和市场份额，为市场定位和竞争策略提供参考。
二、销售数据分析1. 分析销售额、销售数量和销售渠道的变化趋势，找出销售增长或下滑的原因。
2. 分析不同产品线的销售情况，判断产品组合是否合理，是否需要调整或推出新的产品线。
3. 借助数据，分析销售渠道的效果和客户分布，了解市场覆盖程度和开拓新市场的潜力。
4. 利用数据分析销售人员的绩效，为绩效评估和激励制度提供依据。
5. 关注销售的季节性和周期性，制定合理的促销策略和库存管理计划。
三、供应链和生产数据分析1. 分析供应链的运作效率和成本结构，找出能优化的环节和方法，提升运作效率和降低成本。
2. 分析产品的生产周期和库存周转率，优化生产计划和库存管理，减少滞销和过剩库存的风险。
3. 分析供应商的质量和交付能力，建立供应商评估和选择体系，确保供应链的稳定性和可靠性。
4. 利用数据预测需求，优化采购计划，避免原材料的浪费和过度库存的风险。
5. 关注环境和社会责任的数据指标，提升供应链的可持续性和品牌形象。
四、消费者行为数据分析1. 调查消费者购买决策的主要因素，了解他们对品牌、质量、价格和服务的重视程度。
2. 分析不同渠道的购物转化率和购买频次，优化渠道布局和促销活动，提升销售转化率。
3. 利用数据分析消费者的购买路径和点击行为，优化网站和APP的用户体验，提升转化率和留存率。
4. 分析消费者的投诉和评价数据，了解产品和服务的问题，及时改进和反馈，提升用户满意度和口碑。
2024年度《服装行业研究报告》PPT课件
14
主要企业及品牌介绍
01
02
03
04
国际快时尚品牌
以Zara、H&M为代表，产品 更新速度快，设计时尚，价格
适中。
国内知名品牌
如美特斯邦威、森马等，拥有 广泛的渠道布局和较高的品牌
知名度。
奢侈品牌
以LV、Gucci为代表，产品设 计独特，材质考究，价格昂贵
。
新兴品牌
如SHEIN等，通过互联网和社 交媒体进行营销，产品风格多
。
11
Байду номын сангаас
市场需求影响因素
经济因素
经济发展水平、消费者购买力 等因素对服装市场需求产生重
要影响。
2024/2/2
社会文化因素
时尚潮流、审美观念、生活方 式等社会文化因素对服装市场 需求产生深远影响。
科技因素
新技术的应用和发展为服装行 业带来新的机遇和挑战，对市 场需求产生重要影响。
政策法规因素
相关政策法规的制定和实施对 服装市场需求产生一定的引导
渠道拓展方式及效果评估
渠道拓展方式
包括直营、加盟、代理等多元化 渠道拓展，以及跨境电商、海外 仓等新兴渠道布局。
效果评估指标
包括销售额、市场占有率、渠道 贡献率等指标，以及客户满意度 、回购率等长期效益指标。
数据分析与优化
通过数据分析工具对渠道拓展效 果进行实时监测和评估，及时调 整策略和优化资源配置。
《服装行业研究报告》 PPT课件
2024/2/2
1
目 录
2024/2/2
• 行业概述 • 市场需求分析 • 竞争格局与主要企业 • 产品与技术创新 • 营销策略与渠道拓展 • 行业挑战与对策建议
2
主要企业及品牌介绍
01
02
03
04
国际快时尚品牌
以Zara、H&M为代表，产品 更新速度快，设计时尚，价格
适中。
国内知名品牌
如美特斯邦威、森马等，拥有 广泛的渠道布局和较高的品牌
知名度。
奢侈品牌
以LV、Gucci为代表，产品设 计独特，材质考究，价格昂贵
。
新兴品牌
如SHEIN等，通过互联网和社 交媒体进行营销，产品风格多
。
11
Байду номын сангаас
市场需求影响因素
经济因素
经济发展水平、消费者购买力 等因素对服装市场需求产生重
要影响。
2024/2/2
社会文化因素
时尚潮流、审美观念、生活方 式等社会文化因素对服装市场 需求产生深远影响。
科技因素
新技术的应用和发展为服装行 业带来新的机遇和挑战，对市 场需求产生重要影响。
政策法规因素
相关政策法规的制定和实施对 服装市场需求产生一定的引导
渠道拓展方式及效果评估
渠道拓展方式
包括直营、加盟、代理等多元化 渠道拓展，以及跨境电商、海外 仓等新兴渠道布局。
效果评估指标
包括销售额、市场占有率、渠道 贡献率等指标，以及客户满意度 、回购率等长期效益指标。
数据分析与优化
通过数据分析工具对渠道拓展效 果进行实时监测和评估，及时调 整策略和优化资源配置。
《服装行业研究报告》 PPT课件
2024/2/2
1
目 录
2024/2/2
• 行业概述 • 市场需求分析 • 竞争格局与主要企业 • 产品与技术创新 • 营销策略与渠道拓展 • 行业挑战与对策建议
2
服装行业分析报告ppt
服装行业分析报告一、引言服装行业是一个充满竞争的行业，每年都有大量的新品牌进入市场。
本文将对服装行业的现状进行分析，包括市场规模、竞争对手、消费趋势等方面。
通过这份分析报告，我们希望能够帮助各个服装品牌更好地了解市场环境，制定适应性的战略。
二、市场规模服装行业是一个庞大的市场，全球各地都有消费者对服装的需求。
根据最新的数据显示，全球服装市场的规模超过1.5万亿美元，预计未来几年还将继续增长。
同时，亚太地区是全球最大的服装市场，占据了全球市场份额的40%以上。
三、竞争对手分析在服装行业中，竞争对手众多。
我们分析了几个主要的竞争对手，包括国际品牌和本土品牌。
国际品牌国际品牌在全球范围内拥有广泛的知名度和市场份额。
它们通常具有大规模的生产能力和全球供应链。
这些品牌在产品设计、品质控制和营销方面都具有一定的优势。
本土品牌本土品牌在各个国家市场上也扮演着重要的角色。
它们通常更了解本地消费者的喜好和需求，并且能够更快速地进行产品创新和调整。
同时，本土品牌在价格上也具有一定的竞争优势。
四、消费趋势消费趋势对于服装行业的发展至关重要。
以下是一些当前的消费趋势：可持续发展随着人们对环境保护意识的提高，可持续发展已经成为一个重要的消费趋势。
消费者更加注重购买环保材料制成的服装，以及支持社会责任感强的品牌。
个性化和定制化越来越多的消费者希望能够获得独特的服装，而不是大众化的产品。
因此，个性化和定制化成为了一个重要的趋势。
品牌可以通过提供个性化的设计和定制化的服务来满足消费者的需求。
线上销售随着互联网的发展，线上销售在服装行业中变得越来越重要。
消费者可以通过网络轻松购买服装，并且享受到更多的选择和便利。
因此，品牌应该积极拓展线上销售渠道，提供良好的购物体验。
五、未来发展趋势基于以上的分析，我们可以看出服装行业将会朝着以下几个方向发展：科技与时尚的结合科技的进步正在对服装行业产生深远的影响。
智能穿戴设备、可穿戴技术等将会与时尚产生更多的结合，推动行业的创新发展。
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。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
33
尝试思考！
公司的货品成本为吊牌价格的30% 店铺平均折扣率为9折 店铺的销售扣点为25% 商场的日常促销费用为销售实绩的2% 公司使用增值税票（税率17%） 销售人员5人，保底工资2000.提成比例1.5% 水电费用月均3000元 物流及促销费用占原价销售的4% 装修合计20万元（1年收回）
计算损益分歧点（吊牌价）
343
陈 列
货
可 加
品
强
38%
456
货
货
品
品
服
服 41
务
务
对于卖场的监控
关于平效
1平米
42
店铺发展趋势判定方法-即考核市场是否可以开店
用坪效 做值
500
450
400
350
300
1年周期累计
250
当年每月累计
200
当年每月业绩
150
100
50
0
1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月
终端营销数据化分析 管理培训课程转训
1
第一部分
整体概述
THE FIRST PART OF THE OVERALL OVERVIEW, PLEASE SUMMARIZE THE CONTENT
2
数据分析的好处 如何管理数据 分人、財、场、货讲解
3
从一个店到多个店
通过数据管理
4
为什么强调终端数据分析？
业绩从这里产生！ 问题也从这里产生！
5
6
我们对数据分析的理解误区？
数据分析是要找到了问题点， 不是只有报表数据
报表不用多，3张就可以 1、销售日报、 2、进货报表、 3、库存报表、
7
这样的镜头是否在发生？
8
如何提高数据分析能力？
9
终端数据分析的最终目的？
看你如何拆分，如何找到问题
提问：大家说一说这几点会 如何影响业绩？
增长率分：同店同比 整体对比；
年平均增长率可用公式： =每月的环比增长率/11*12
38
卖场问题发现
39
卖场问题发现
店铺选址不可变，可变的其他条件！ 分析问题来找出店铺业绩不好的原因！
40
卖场问题的发现
高单价商品 低单价商品 不高不低商品
客单价提高 客单价提高 两者兼并
平均值
156250
900
27
2、案例分析
28
人员综合分析
终端人员效率最大化？ 人员组合 时间编排
人员组合：分别计算每个人品类销售构成 时间安排：分别计算每个人销售高峰时段
人员分配要根据每个人的销售特 征来搭配！
29
分享
30
31
哪些要素具有非控性? 哪些要素具有可控性?
32
如何计算损益分歧点（保本点）
如果你开1家新店铺，大致条件如下：
思考不同阶 段的销售政 策有何不同
销
售导 成
数 量
入 期
长 期
成 熟 期
确认
衰 退 期
过 时 期
商品生命周期
确认 时间 衰退变量因素
51
做好商品趋势分析
如何做畅滞销分析？
装修费用12万
年租金15万 商品原价4折进货
X设定法!
商品年均折扣率10%
水电等费用2000/月
物流/包装等费用占原价销售3%
店员工资人均1500+5%提成，员工6人
这个店铺的损益分歧点在哪里呢？
X=12万+15万+0.4X+0.1X+（2000*12）+0.03X+（6*1500）+（0.9X*0.05）
34
35
卖场需要实现效率最大化!
制订正确卖场目标
36
为什么强调终端卖场目标的合理性?
资金呆滞
过剩库存
保守目标
合理目标
激情目标
市场退让
机会损失
目标的不合理会导致上货的不合理性，进而导致过剩库存和机会损失；保守和激情目
标都反对，要做到合理；
37
制定目标的重要依据
在设定目标的同时要清楚今年的实际增长 率
10
有效的数据管理模式?
多方面看问题
80%以上
对比概念
11
数据分析管理的原则
1 规避绝对数据
2 使用对比数据
3 关注平均数据
1、规避绝对数据---即单个数据，没有对比性 2、使用对比数据---横着对比、竖着对比
12
一切从基础开始
13
14
我们不能忽略的基础数据？
客户不准确，是我们 努力的方向！
43
案例
44
货效提升
45
我们如何知道终端货品需求？
任何地域,商品品类销售都具有季节性! • Ａ．每个品类在一年里都有销售高峰期?低潮期? • Ｂ．每个品类都会在不同月份占有不同销售比重. • Ｃ．商品品类比重须随着商品季节曲线而改变.
7000 6000 5000 4000 3000 2000 1000
15
【店铺销售日报】是重要基础
【店铺销 售周报】
【店铺销 售日报】
【公司销 售周报】
【公司销 售日报】
来客销售 统计
店铺进销 存金额
竞争品牌 销售统计
进货/库存统计
工作需求的 数据分析
16
【店铺销售日报】说明
17
学会利用工具!
18
规范周报操作模式
19
规范月报操作模式
20
如何预知未来的市场？
尝试-1: • 达标考核+月库存周转率考核
月营业额 (月初库存 + 月末库存)÷ 2
这样也可以分析出店铺的货品是否饱和，控制上货量及补货量，可以做到及时调整； 周转率越高的店铺说明店铺销售能力店铺库存周转率高？
不一定
50
做好商品趋势分析
■关心哪些商品? ■如何做出分析?
分地区看，不一样的地区会有不一样的表现，过我们江西的天气应该相同，所以这个 除非是分单款，否则看大类是没有必要的，但是大家要知道怎么样分析才是正确的47；
如何控制终端上货量？
终端: 要货时“多多益善”! 调货时“一毛不拔”!
怎么办？
48
如何控制终端上货量？
考核店铺库销比，考核店长控制库存的能力，给予奖励；
21
22
23
势服人,心不然 理服人,方无言
24
销售能力分析
25
1、案例分析
提高任何一项都是可以提高单价的，也是提高销售的一个方面，其中这个可以在
店铺中做游戏推广；
26
店铺人效对比（贡献效率）
店铺可以用假定成本算出毛利，这个分析只是用来做营运分析，不做财务分析! 通过这个分析看出贡献较大的销售人员，给予表扬及奖励；
0 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月
长袖T恤 短袖T恤
可以分销售金额及销售件数做曲线：
销售及商品人员
金额曲线
陈列人员
件数曲线
30%的品类占了70%的生意， 最好的几项就是重点品类
46
我们如何知道终端货品需求？
任何月份,商品品类销售都具有差异性! • Ａ．即使在相同季节每个品类销售也因地域而不同 • Ｂ．尤其对于南北跨区开店的品牌甚至差异化很大 • Ｃ．商品政策必须要考虑当地顾客的现实性需求
尝试思考！
公司的货品成本为吊牌价格的30% 店铺平均折扣率为9折 店铺的销售扣点为25% 商场的日常促销费用为销售实绩的2% 公司使用增值税票（税率17%） 销售人员5人，保底工资2000.提成比例1.5% 水电费用月均3000元 物流及促销费用占原价销售的4% 装修合计20万元（1年收回）
计算损益分歧点（吊牌价）
343
陈 列
货
可 加
品
强
38%
456
货
货
品
品
服
服 41
务
务
对于卖场的监控
关于平效
1平米
42
店铺发展趋势判定方法-即考核市场是否可以开店
用坪效 做值
500
450
400
350
300
1年周期累计
250
当年每月累计
200
当年每月业绩
150
100
50
0
1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月
终端营销数据化分析 管理培训课程转训
1
第一部分
整体概述
THE FIRST PART OF THE OVERALL OVERVIEW, PLEASE SUMMARIZE THE CONTENT
2
数据分析的好处 如何管理数据 分人、財、场、货讲解
3
从一个店到多个店
通过数据管理
4
为什么强调终端数据分析？
业绩从这里产生！ 问题也从这里产生！
5
6
我们对数据分析的理解误区？
数据分析是要找到了问题点， 不是只有报表数据
报表不用多，3张就可以 1、销售日报、 2、进货报表、 3、库存报表、
7
这样的镜头是否在发生？
8
如何提高数据分析能力？
9
终端数据分析的最终目的？
看你如何拆分，如何找到问题
提问：大家说一说这几点会 如何影响业绩？
增长率分：同店同比 整体对比；
年平均增长率可用公式： =每月的环比增长率/11*12
38
卖场问题发现
39
卖场问题发现
店铺选址不可变，可变的其他条件！ 分析问题来找出店铺业绩不好的原因！
40
卖场问题的发现
高单价商品 低单价商品 不高不低商品
客单价提高 客单价提高 两者兼并
平均值
156250
900
27
2、案例分析
28
人员综合分析
终端人员效率最大化？ 人员组合 时间编排
人员组合：分别计算每个人品类销售构成 时间安排：分别计算每个人销售高峰时段
人员分配要根据每个人的销售特 征来搭配！
29
分享
30
31
哪些要素具有非控性? 哪些要素具有可控性?
32
如何计算损益分歧点（保本点）
如果你开1家新店铺，大致条件如下：
思考不同阶 段的销售政 策有何不同
销
售导 成
数 量
入 期
长 期
成 熟 期
确认
衰 退 期
过 时 期
商品生命周期
确认 时间 衰退变量因素
51
做好商品趋势分析
如何做畅滞销分析？
装修费用12万
年租金15万 商品原价4折进货
X设定法!
商品年均折扣率10%
水电等费用2000/月
物流/包装等费用占原价销售3%
店员工资人均1500+5%提成，员工6人
这个店铺的损益分歧点在哪里呢？
X=12万+15万+0.4X+0.1X+（2000*12）+0.03X+（6*1500）+（0.9X*0.05）
34
35
卖场需要实现效率最大化!
制订正确卖场目标
36
为什么强调终端卖场目标的合理性?
资金呆滞
过剩库存
保守目标
合理目标
激情目标
市场退让
机会损失
目标的不合理会导致上货的不合理性，进而导致过剩库存和机会损失；保守和激情目
标都反对，要做到合理；
37
制定目标的重要依据
在设定目标的同时要清楚今年的实际增长 率
10
有效的数据管理模式?
多方面看问题
80%以上
对比概念
11
数据分析管理的原则
1 规避绝对数据
2 使用对比数据
3 关注平均数据
1、规避绝对数据---即单个数据，没有对比性 2、使用对比数据---横着对比、竖着对比
12
一切从基础开始
13
14
我们不能忽略的基础数据？
客户不准确，是我们 努力的方向！
43
案例
44
货效提升
45
我们如何知道终端货品需求？
任何地域,商品品类销售都具有季节性! • Ａ．每个品类在一年里都有销售高峰期?低潮期? • Ｂ．每个品类都会在不同月份占有不同销售比重. • Ｃ．商品品类比重须随着商品季节曲线而改变.
7000 6000 5000 4000 3000 2000 1000
15
【店铺销售日报】是重要基础
【店铺销 售周报】
【店铺销 售日报】
【公司销 售周报】
【公司销 售日报】
来客销售 统计
店铺进销 存金额
竞争品牌 销售统计
进货/库存统计
工作需求的 数据分析
16
【店铺销售日报】说明
17
学会利用工具!
18
规范周报操作模式
19
规范月报操作模式
20
如何预知未来的市场？
尝试-1: • 达标考核+月库存周转率考核
月营业额 (月初库存 + 月末库存)÷ 2
这样也可以分析出店铺的货品是否饱和，控制上货量及补货量，可以做到及时调整； 周转率越高的店铺说明店铺销售能力店铺库存周转率高？
不一定
50
做好商品趋势分析
■关心哪些商品? ■如何做出分析?
分地区看，不一样的地区会有不一样的表现，过我们江西的天气应该相同，所以这个 除非是分单款，否则看大类是没有必要的，但是大家要知道怎么样分析才是正确的47；
如何控制终端上货量？
终端: 要货时“多多益善”! 调货时“一毛不拔”!
怎么办？
48
如何控制终端上货量？
考核店铺库销比，考核店长控制库存的能力，给予奖励；
21
22
23
势服人,心不然 理服人,方无言
24
销售能力分析
25
1、案例分析
提高任何一项都是可以提高单价的，也是提高销售的一个方面，其中这个可以在
店铺中做游戏推广；
26
店铺人效对比（贡献效率）
店铺可以用假定成本算出毛利，这个分析只是用来做营运分析，不做财务分析! 通过这个分析看出贡献较大的销售人员，给予表扬及奖励；
0 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月
长袖T恤 短袖T恤
可以分销售金额及销售件数做曲线：
销售及商品人员
金额曲线
陈列人员
件数曲线
30%的品类占了70%的生意， 最好的几项就是重点品类
46
我们如何知道终端货品需求？
任何月份,商品品类销售都具有差异性! • Ａ．即使在相同季节每个品类销售也因地域而不同 • Ｂ．尤其对于南北跨区开店的品牌甚至差异化很大 • Ｃ．商品政策必须要考虑当地顾客的现实性需求