2019服装行业销售数据收集与分析-PPT文档资料
服装行业销售数据收集与分析PPT学习教案
➢ 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
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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
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5. 流程—结构分析
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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
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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。
销售服装年度总结PPT
汇报范围
01
本年度销售服装的总体 情况，包括销售额、销 售量、客户反馈等。
02
各销售渠道的销售业绩 和占比，如线上销售、 线下门店、批发等。
03
各类服装的销售情况， 如男装、女装、童装等 。
04
市场竞争情况和竞争对 手分析。
02
年度销售业绩回顾
总体销售业绩
01
02
03
年度销售额
本年度销售额达到XX万元 ，较去年增长XX%。
营销活动实施
产品推广
通过线上线下渠道宣传和推广产 品，提高品牌知名度和产品曝光
率。
促销活动
定期开展促销活动，如打折、满减 、赠品等，吸引消费者购买，提高 销售额。
客户关系管理
建立客户档案，定期与客户保持联 系，提供个性化服务和关怀，提高 客户忠诚度。
营销效果评估
销售数据分析
定期收集和分析销售数据，包括销售 额、销售量、客户数量等，评估营销 策略的实施效果。
销售服装年度总结
contents
目录
• 引言 • 年度销售业绩回顾 • 营销策略及执行情况 • 客户关系管理 • 供应链与库存管理 • 团队建设与培训 • 未来发展规划
01
引言
目的和背景
01
回顾过去一年的销售业绩，总结 经验教训，为下一年度的销售计 划提供参考。
02
分析市场趋势和竞争状况，为公 司的战略决策提供依据。
THANKS
感谢观看
员工的工作动力。
07
未来发展规划
市场趋势分析
消费者需求变化
随着消费者对服装品质 和个性化需求的提高， 未来市场将更加注重品 牌、设计和定制化服务 。
行业技术创新
2019年度销售服装工作总结ppt
====工作总结范文精品文档====2019年度销售服装工作总结ppt★我们工作总结为大家整理的2019年度销售服装工作总结ppt，供大家阅读参考。
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近期业绩明显下滑，现虽然处于销售淡季但同行采取价格或依靠其自身的知名度及具竟争优势；所处商圈选对店铺的选址，对于门店能否盈利至关重要，专卖的品牌经营店在众多的服装品牌销售中最具亲和力，以其新颖的款式、统一的门户设计、赏心悦目的购物环境赢得了现代人的认可。
通过这种模式的经营，既扩大了品牌的影响力又提高了销售额。
但目前多种形式的经营模式的存在在价格具有优势有甚者以稍高批发价的价格出售，现对该区域的情况总结如下：金峰基本情况：辖区面积29.88平方公里，常住人口7.2万人。
XX年晋升为福州市超一流经济强镇，XX全镇工业总产值近59亿元，上缴税收近9000万元。
草根工业”发源地，福州市超一流经济强镇。
XX年完成工业总产值55.86亿元；农业总产值13265万元，财政收入7523万元；农民人均纯收入7500元。
商贸业发达，现有各类商业网点3500多家，消费人群近30万人，日客流量5万人，社会消费品日销售额达700万元。
主要有化纤、棉纺、纬编、经编、机织、染整等6大项。
目前，正全力打造空港工业区金峰园区，正大力进行旧城改造和市政新区建设，旧城改造总规划面积700亩，首期42亩已进入建设阶段。
所在商圈分析：同行男装销售分布区域集中，由于旧观念和收入水平的限制形成当地的消费习惯倾向节俭；在商圈辐射的外缘居住现有的群体主要以妇老幼为主以及消费需求偏向低消费，同样的服装或其他产品宁愿付出较低的价格获取同样的效用，当然，年轻的消费群体更倾向新鲜的别出心裁的事物，我店铺趋向于边缘；吸收一些闲散或品牌依赖较高的顾客。
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服装企业销售数据统计与分析1
服装企业销售数据统计与分析1在本文中，将对服装企业的销售数据进行统计与分析。
我们将探讨不同销售渠道、产品类别以及地域之间的销售趋势，以及这些数据对企业经营决策的重要性。
I. 介绍在服装行业竞争激烈的市场环境下，企业需要根据准确的销售数据进行决策。
销售数据可提供有关产品销售情况、市场需求和消费者偏好等信息。
通过对这些数据的统计与分析，企业能够精确把握市场趋势，优化产品组合，提高销售效益。
II. 销售渠道数据统计与分析服装企业的销售可通过不同的渠道进行，包括实体店零售、电子商务平台等。
对于不同销售渠道的数据进行统计与分析，有助于企业了解不同渠道的销售表现，从而优化销售策略。
1. 实体店零售针对实体店销售数据的统计与分析，企业可以了解不同店铺的表现，如销售额、销售利润等。
此外，还可以根据季节、地域等因素，对销售数据进行比较与整合，以获取更全面的销售情况。
2. 电子商务平台电子商务平台已成为服装企业销售的重要渠道之一。
通过统计与分析电子商务平台的销售数据，企业能够了解不同产品在不同平台上的销售情况，评估各平台的销售表现，并根据需求进行产品组合的调整。
III. 产品类别数据统计与分析服装企业销售的产品通常包括不同的类别，如男装、女装、童装等。
针对不同产品类别的销售数据进行统计与分析，可以帮助企业了解不同类别产品的销售状况，优化产品组合，提高产品的市场竞争力。
1. 女装销售数据分析通过对女装销售数据的统计与分析，可以了解不同女装产品的销售趋势，如衣服款式、尺码偏好、季节性需求等。
根据这些数据，企业可以有效调整产品生产和推广策略，以满足女性消费者的需求。
2. 男装销售数据分析对男装销售数据进行统计与分析，有助于企业了解男性消费者的购买偏好、产品需求等。
通过掌握这些数据，企业可以更好地为男性消费者提供满意的产品，并进行有效的市场定位。
3. 童装销售数据分析童装市场是一个快速发展且具有潜力的市场。
通过对童装销售数据的统计与分析，企业能够了解儿童消费者的需求、季节性销售情况等。
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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
•建立报表体系
5类信息的收集：
1. 2. 3. 4. 5.
厂商信息； 客户信息； 竞争品牌； 市场环境；
信息收集 一定要目 的明确， 有可挖掘 的空间， 或制定应 对措施。
2019季春夏
春装
18%
夏装
12% 2019 20.3 <25 25-35 35-45 45+
裤子
29% 2019 21.3 30% 60% 70% 40%
精品
10% 2019 22.0
总计
29%
(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
一切要以业务和管理需求/目的为出发点，以能否满足业务和管理需 求作为唯一衡量标准； 产品/行业的特点决定了数据分析的准度、销售和市场策略的基本方 向； 以满足客户需求为根本出发点和归宿。当遇到困难和迷惑的时候， 最终只有从客户＼消费者＼基层员工找答案。
量化8要素：单店管理检查表
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
描述
类型
来源
事实—通常作为数据收集。大多是历史数据
硬数据
公司内部数据 零售数据-POS
目标： 销量增长！ 单店产出
门店管理8要素； 制定单店产出计划，设 定KPI； 制定并定期回顾
产品分销
按渠道分析分销数量； 分析产品分销的市场 机会
数据分析总体业务表现： 总体达成 门店拓展 SKU分销推进 客户需求
按8要素分析门店表现 分析改善8要素的市场 机会
单店产出（门店管理8要素）
长期趋势 基本对比
流程—结构分析（展观全局、找主要矛盾）
各种图表的应用总结
销售数据分析的洞察
洞察力：从信息到见解的过程（5种途径）
1. 2. 3. 4.
合理的表达形式（即对各种图表的合理运用） 差异分析 象限分析 五个为什么
5.
获取第一手资料
பைடு நூலகம்
2.
差异分析
差异分析即诊断问题，是对差距本身的深入分析，从而得到 更有针对性的对策。
销售数据分析的三种视野
生 意 全 局 视 野（TSR模型）
业 绩 驱
动
视
野
我们的 ＫＰＩ
客户的 ＫＰＩ
业绩驱动视野
根据产品市场定位定义渠道及KPI； 制定网点拓展计划，设定KPI； 执行并定期回顾
按渠道分析网点拓展进度； 分析网点拓展市场机会
网点覆盖
根据产品市场定位确定各类型门 店的产品组合； 制定产品分销计划，设定KPI； 执行并定期回顾
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
行业的保守增长率 或考核指标
5.
流程—结构分析
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）
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。 明确对比的目的； 选择适当的对比指标；
主要应用于数据优化，集中于主要问题或关键信息。
3.
相关性分析
4.
1.
时间序列分析
时间序列数据
通过观察某一变量在某一常规时间段内的变化而得的一组数值数 据； 时间本身可以看做是特殊的一组递增的数据，但没一个单独的数 据没有数量意义，只有相对的顺序含义； 时间数据本身具有独特的周期性，如年、月。 时间序列分析方法
1. 2.
2.
3.
时间趋势：如系列产品的逐年增长； 基本对比：过去、现在以及目标之间的对比（循环变动、季节变 动、不规则变动等）
时间序列分析：时间趋势
时间趋势的3种主要方法： ① 移动平均
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
将问题进行更透 彻的分析，得到 针对性的策略
差异分析—SAWS模型
以财务指标（TSR）为导向
产品
过程性指标
渠道
时间
区域
竞争对手 标杆 对比方式
大小、 成分、 趋势、 分布 等
从独立的对比参数分别找出主 要产品及发展机会，再综合起 来看最关键的机会！
标杆市场：销量、市场容量（人口 基数、GDP等），投入资源、消费 习惯等跟本公司/市场差异不大， 基本高于20%左右最合适。
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。
有些事情还不能认为是事实，直到它真的发 生
软数据
观点、态度和感觉—有时作为数据或观点来 收集
常识，经验，评估值总 结
预测（根据历史，对将来的推断）
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
销售数据收集与分析
DATE：2019-5-5
数据敏感度测试：从这些数据能看出写什么？
1. 2019年某城市 服装的市场份额
2. 某产品的销售 增长率 3. 销售额连年的成长数字 -中国的生意在不断增长 4. 有多少%的消费者喜欢 GT服装（按年龄统计）
公司
A 18% B 12% C 39% D 10% E 29%
消费者信息。
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。
•三变一不变
销售数据分析的方法
1. 2. 3.
对比分析法 统计分析法 相关性分析法
4.
5.
时间序列分析法
流程—结构分析法
1.
对比分析
四种常用的对比类型
2.
统计分析方法
80-20法则