服装店铺销售业绩数据分
服装销售业绩总结
![服装销售业绩总结](https://img.taocdn.com/s3/m/cf904f08ef06eff9aef8941ea76e58fafab045c4.png)
服装销售业绩总结引言本文旨在对服装销售业绩进行总结和分析,以了解销售状况、找出问题和改善方法,进而提升销售业绩和盈利能力。
通过对销售数据的分析和对市场趋势的观察,我们能够更好地掌握市场需求,优化销售策略和营销活动。
销售数据分析月度销售额变化根据近一年的销售数据统计,每月销售额的变化如下:月份销售额(万元)一月30二月35三月42四月38五月45六月50七月48八月52九月55十月58十一月60十二月65从表格中可以看出,公司的销售额整体呈稳步上升趋势。
特别是从四月到十月,销售额增长比较明显,而在年末更是达到了最高点。
不同产品类别销售占比为了更好地了解销售产品的组合情况,下表统计了不同产品类别的销售占比:产品类别销售占比上衣40%裤子25%鞋子20%配饰10%其他5%从表格中可以看出,销售额最高的产品类别是上衣,占比为40%。
其次是裤子、鞋子和配饰,分别占比25%、20%和10%。
不同销售渠道销售占比为了进一步了解销售情况,下表统计了不同销售渠道的销售占比:销售渠道销售占比线上销售60%实体店销售35%分销渠道5%从表格中可以看出,线上销售是销售额最大的渠道,占比达到了60%。
实体店销售和分销渠道分别占比35%和5%。
问题分析根据以上的销售数据分析,我们可以得出以下几点问题:1.销售额在年末达到了最高点,但在年初和年中出现了相对较低的值。
2.销售额最高的产品类别是上衣,占比为40%,其他产品类别的销售占比较低。
3.线上销售渠道的销售额最大,而实体店销售和分销渠道的销售额相对较低。
改进建议1.针对销售额年初和年中相对较低的问题,我们需要加强市场营销活动,并结合不同季节的特点制定相应的促销策略,以提高销售额的稳定性。
2.虽然上衣的销售额最大,但其他产品类别的销售占比较低,我们可以考虑加大对其他产品类别的推广力度,通过品牌特色和产品优势的宣传来提高其销售量。
3.考虑到线上销售渠道的销售额最大,我们应该进一步加强线上销售渠道的管理和优化,例如改进网站用户体验、提供更多的购物优惠等。
服装店数据分析公式
![服装店数据分析公式](https://img.taocdn.com/s3/m/4ae7a7b585868762caaedd3383c4bb4cf7ecb78d.png)
服装店数据分析公式一、引言数据分析在现代商业中扮演着至关重要的角色,尤其对于服装店来说,通过对销售数据的分析可以帮助店主了解市场需求、优化库存管理、制定销售策略等。
本文将介绍一种常用的服装店数据分析公式,以帮助店主更好地理解和运用数据分析。
二、公式介绍1. 销售额(Sales)销售额是衡量服装店业绩的重要指标,可以通过以下公式计算:销售额 = 单价 ×销售数量2. 客单价(Average Order Value,AOV)客单价是指平均每个顾客在一次购物中消费的金额,可以通过以下公式计算:客单价 = 销售额 / 订单数量3. 销售增长率(Sales Growth Rate)销售增长率可以帮助店主了解店铺销售业绩的增长趋势,可以通过以下公式计算:销售增长率 = (当前销售额 - 上期销售额)/ 上期销售额 × 100%4. 库存周转率(Inventory Turnover Rate)库存周转率是衡量库存管理效率的指标,可以通过以下公式计算:库存周转率 = 销售额 / 平均库存金额5. 客户留存率(Customer Retention Rate)客户留存率是指店铺能够保留的顾客数量占总顾客数量的比例,可以通过以下公式计算:客户留存率 = (当前顾客数量 - 新增顾客数量)/ 上期顾客数量 × 100%6. 客户转化率(Customer Conversion Rate)客户转化率是指访客中实际购买的顾客数量占总访客数量的比例,可以通过以下公式计算:客户转化率 = 销售订单数量 / 访客数量 × 100%7. 利润率(Profit Margin)利润率是指销售额中利润所占的比例,可以通过以下公式计算:利润率 = (销售额 - 成本)/ 销售额 × 100%三、数据分析案例以一家服装店为例,根据上述公式,我们可以进行如下数据分析:1. 销售额假设该服装店某月的单价为100元,销售数量为500件,则该月的销售额为100元/件 × 500件 = 50000元。
服装店数据分析公式
![服装店数据分析公式](https://img.taocdn.com/s3/m/ee20f85c11a6f524ccbff121dd36a32d7275c75e.png)
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、销售趋势和库存管理等方面的情况。
本文将介绍服装店数据分析的相关公式及其应用,以匡助店主或者经理更好地管理和运营服装店。
二、销售数据分析公式1. 销售额(Sales)= 销售单价(Price) ×销售数量(Quantity)销售额是衡量服装店销售业绩的重要指标,通过计算销售单价和销售数量的乘积可以得到销售额。
2. 销售增长率(Sales Growth Rate)= (本期销售额 - 上期销售额)/ 上期销售额 × 100%销售增长率可以衡量服装店销售业绩的增长速度,通过比较本期销售额与上期销售额的差异,可以计算出销售增长率。
3. 客单价(Average Transaction Value)= 销售额 / 顾客数量客单价是指每一个顾客平均消费的金额,通过将销售额除以顾客数量可以得到客单价。
4. 客流量(Customer Traffic)= 销售数量 / 客单价客流量是指一定时间内进入服装店的顾客数量,通过将销售数量除以客单价可以得到客流量。
5. 销售占比(Sales Contribution)= 某款服装销售额 / 总销售额 × 100%销售占比可以衡量某款服装在总销售额中的贡献程度,通过计算某款服装销售额占总销售额的比例可以得到销售占比。
三、库存管理数据分析公式1. 库存周转率(Inventory Turnover)= 销售额 / 平均库存金额库存周转率可以衡量服装店库存的流动速度,通过将销售额除以平均库存金额可以得到库存周转率。
2. 平均库存金额(Average Inventory Value)= (期初库存金额 + 期末库存金额)/ 2平均库存金额是指某一时期内的库存金额的平均值,通过将期初库存金额和期末库存金额相加再除以2可以得到平均库存金额。
3. 周转天数(Inventory Turnover Days)= 365 / 库存周转率周转天数是指库存从进货到售出所需要的平均天数,通过将365除以库存周转率可以得到周转天数。
服装店铺所有数据分析(一)
![服装店铺所有数据分析(一)](https://img.taocdn.com/s3/m/b85da1f5c67da26925c52cc58bd63186bceb92b4.png)
服装店铺所有数据分析(一)引言概述:服装店铺作为一个实体店面,拥有大量的数据需要分析和管理。
本文将围绕服装店铺的所有数据展开详细分析,探讨其在业务决策和经营管理中的重要性和应用。
正文:一、销售数据分析1.1 销售额分析:根据不同时间周期(日、月、季度、年)的销售额进行比较和趋势分析,了解店铺的销售情况。
1.2 销售渠道分析:分析不同销售渠道(线上、线下、合作伙伴)的销售情况和贡献度,确定合适的渠道组合。
1.3 销售地域分析:根据销售数据的地域分布,了解不同地区的消费偏好和需求,调整产品线和市场定位。
1.4 销售人员绩效分析:通过销售数据对比和个人业绩评估,激励销售人员并调整销售团队结构。
二、库存数据分析2.1 库存周转率分析:根据库存量和销售数据计算库存周转率,优化库存管理,避免过高或过低的库存水平。
2.2 季节性库存需求分析:根据历史销售数据研究产品的季节性需求特点,调整采购计划和库存策略。
2.3 退货率分析:通过退货率数据分析,评估商品质量和供应链管理,并优化退货流程。
2.4 滞销商品分析:识别滞销商品并进行降价或清仓处理,优化库存结构和资金使用效率。
三、顾客数据分析3.1 顾客购买行为分析:通过购买数据分析,了解顾客的购买习惯、商品偏好和购买频次,制定个性化的销售策略。
3.2 顾客留存率分析:根据顾客活跃度和回购率,评估顾客忠诚度和店铺的留存策略效果,并进行相应调整。
3.3 顾客满意度分析:通过顾客反馈和评价数据,评估服务质量和商品质量,并作为改进的依据。
3.4 顾客分群分析:基于顾客属性和消费行为,将顾客进行分群,定制个性化的市场营销策略。
四、竞争对手数据分析4.1 价格竞争力分析:分析竞争对手的定价策略和价格走势,调整自身的价格策略和促销活动。
4.2 产品竞争力分析:对比竞争对手的产品特点和市场表现,调整产品设计和产品线策略。
4.3 市场份额分析:根据市场份额数据,评估自身在市场中的竞争地位和发展潜力。
服装店数据分析报告(3篇)
![服装店数据分析报告(3篇)](https://img.taocdn.com/s3/m/37af3e1200f69e3143323968011ca300a7c3f65d.png)
第1篇一、报告概述本报告旨在通过对服装店的销售数据、顾客行为、库存管理等关键指标进行分析,为店铺运营提供数据支持,帮助管理层了解市场趋势,优化经营策略,提升店铺业绩。
二、数据来源与处理1. 数据来源:本报告所使用的数据来源于服装店的销售系统、顾客管理系统、库存管理系统以及市场调研数据。
2. 数据处理:数据经过清洗、整理和统计分析,以确保数据的准确性和可靠性。
三、数据分析内容(一)销售数据分析1. 销售总额分析- 年度销售总额:通过对比过去三年的年度销售总额,可以看出店铺的销售额是否呈增长趋势。
- 月度销售总额:分析月度销售总额的变化,了解季节性波动、节假日效应等因素对销售的影响。
2. 产品类别销售分析- 畅销品分析:识别店铺的畅销品,分析其销售占比,为库存管理提供参考。
- 滞销品分析:找出滞销品,分析其销售原因,采取措施进行促销或调整库存。
3. 销售渠道分析- 线上销售分析:分析线上销售占比,了解线上渠道的潜力,优化线上营销策略。
- 线下销售分析:分析线下销售占比,了解线下店铺的经营状况,优化店铺布局和服务。
(二)顾客行为分析1. 顾客年龄分布分析- 分析不同年龄段顾客的消费偏好,为产品设计和营销活动提供依据。
2. 顾客性别分布分析- 分析男女顾客的消费差异,优化产品结构和营销策略。
3. 顾客消费频率分析- 分析顾客的消费频率,了解顾客忠诚度,为会员营销提供数据支持。
(三)库存管理分析1. 库存周转率分析- 分析库存周转率,了解库存管理水平,优化库存结构。
2. 缺货率分析- 分析缺货率,了解热门产品的库存状况,及时补货。
3. 库存成本分析- 分析库存成本,了解库存管理的经济效益,优化库存策略。
四、数据分析结果(一)销售数据分析结果1. 年度销售总额呈增长趋势:过去三年,店铺的年度销售总额逐年增长,说明店铺的经营状况良好。
2. 畅销品占比高:畅销品在销售总额中占比超过60%,说明店铺的产品定位准确。
服装店铺数据标准
![服装店铺数据标准](https://img.taocdn.com/s3/m/1473a3387ed5360cba1aa8114431b90d6d85894a.png)
服装店铺数据标准
服装店铺的数据标准主要包括以下几个方面:
1.销售额:即一定时期内,店铺通过销售所获得的总金额,反映了店铺的盈利能力。
2.销售量:一定时期内,店铺销售的商品数量,反映了市场需求和店铺的运营效率。
3.客单价:平均每个顾客的消费金额,反映了顾客的购买力和店铺的商品定价策略。
4.毛利率:店铺的毛利润占销售总额的百分比,反映了店铺的盈利能力。
5.人效:即人均销售额,通过计算每个人的销售贡献来衡量店铺的销售效率。
6.库存周转率:反映了店铺的库存管理能力,库存周转率越高,表明库存管理越有效。
7.连带率:即顾客每购买一件商品所购买的商品数量,反映了商品的搭配和陈列情况。
8.复购率:一定时期内,顾客再次购买商品的次数和比例,反映了商品的品质和服务质量。
9.退换率:一定时期内,顾客退换商品的比例,反映了商品的质量和售后服务情况。
10.增长率:与上期相比销售额的增长百分比,反映了市场需求的变动趋势和店铺的发展潜
力。
以上数据标准可以通过相关软件和系统进行收集、分析和报告,帮助店铺管理人员了解店铺的运营状况和市场趋势,从而制定相应的营销策略和管理措施,提升店铺的业绩和竞争力。
供参考。
服装店数据分析公式
![服装店数据分析公式](https://img.taocdn.com/s3/m/63d6c000a9956bec0975f46527d3240c8447a123.png)
服装店数据分析公式一、引言数据分析在现代商业运营中起着重要的作用。
对于服装店来说,通过数据分析可以匡助店主了解销售情况、顾客偏好以及市场趋势,从而优化经营策略、提高销售效益。
本文将介绍一些常用的服装店数据分析公式,以匡助服装店主更好地利用数据进行经营决策。
二、销售数据分析公式1. 总销售额(Total Sales):总销售额是衡量一个服装店销售业绩的重要指标。
计算公式如下:总销售额 = 销售数量 ×单价2. 平均销售额(Average Sales):平均销售额可以匡助店主了解每一个销售单的平均价值。
计算公式如下:平均销售额 = 总销售额 ÷销售笔数3. 销售增长率(Sales Growth Rate):销售增长率可以匡助店主了解销售业绩的增长情况。
计算公式如下:销售增长率 = (本期销售额 - 上期销售额) ÷上期销售额 × 100%4. 客单价(Average Order Value):客单价可以匡助店主了解每一个顾客平均消费金额。
计算公式如下:客单价 = 总销售额 ÷顾客数量5. 销售占比(Sales Contribution):销售占比可以匡助店主了解不同产品或者类别在销售额中的占比情况,从而进行产品组合和库存管理。
计算公式如下:销售占比 = 某产品销售额 ÷总销售额 × 100%三、顾客数据分析公式1. 新顾客比例(New Customer Ratio):新顾客比例可以匡助店主了解新顾客在总顾客中的占比情况。
计算公式如下:新顾客比例 = 新顾客数量 ÷总顾客数量 × 100%2. 顾客留存率(Customer Retention Rate):顾客留存率可以匡助店主了解顾客忠诚度和回头率。
计算公式如下:顾客留存率 = (本期顾客数量 - 新顾客数量) ÷上期顾客数量 × 100%3. 顾客转化率(Customer Conversion Rate):顾客转化率可以匡助店主了解顾客从浏览到购买的转化情况。
服装店铺销售业绩的评价指标明细表
![服装店铺销售业绩的评价指标明细表](https://img.taocdn.com/s3/m/b8255d9a7e192279168884868762caaedd33bad3.png)
4.库销比
{(期初库存吊牌额+期末库存吊牌额)÷2}÷本期销售吊牌额
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,如果此时库存的数量也偏大,且上市天数较大,就需要提前对货品进行处理
服装店铺销售业绩的评价指标明细表
销售指标
作用和目的
跟进措施
1.总销售额
了解生意走势
为员工订立目标
比较各分店的销售情况
每天定期跟进
每周总结、调整促销及推广活动
激励员工、鼓励员工冲上更高业绩
比较各分店情况
评估店铺主管、员工及货品的组合
2.分类销售额
了解各类货品的组合与销售情况,从而在订货、组货及促销时做出判断
检讨促销政策,鼓励多买
8.客单价
销售额/交易次数
寻找消费者承受能力的范围
比较货品与客人购买能力是否相符
以平均单价作为货品价位的参考数,作为定价的参考依据
增加以平均单价为主的产品数量
将高于平均单价的产品特殊陈列
以低于平均单价的产品吸引实用型客户
9.平均单价
销售额/销售件数
寻找顾客的消费能力
检讨员工的销售技巧
实地指导员工提高产品知识与销售技巧
重新根据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
7.连带率
销售件数、
交易次数
了解货品搭配销售情况
掌握客人的消费心理
了解员工附加推销技巧的搭配和技巧
低于1.3时为过低,应立即提升员工的附加推销能力
检查陈列是否与货品搭配相符
服装专卖店数据分析报告(3篇)
![服装专卖店数据分析报告(3篇)](https://img.taocdn.com/s3/m/3140dd4d443610661ed9ad51f01dc281e53a5694.png)
第1篇一、报告概述随着消费市场的不断发展和消费者需求的多样化,服装行业作为传统零售行业的重要组成部分,面临着巨大的竞争压力。
为了更好地把握市场趋势,提升销售业绩,本报告将对某服装专卖店的销售数据进行分析,旨在揭示销售规律、消费者偏好以及潜在的市场机会。
二、数据来源及方法1. 数据来源:本报告所使用的数据来源于某服装专卖店的销售系统,包括销售数据、库存数据、顾客数据等。
2. 分析方法:- 描述性统计分析:对销售数据、库存数据、顾客数据进行统计描述,如平均值、中位数、标准差等。
- 交叉分析:分析不同时间段、不同产品类别、不同顾客群体之间的销售关系。
- 趋势分析:通过时间序列分析,预测未来销售趋势。
- 相关性分析:分析不同变量之间的相关关系,如销售额与顾客满意度之间的关系。
三、销售数据分析1. 销售总量分析:- 总体趋势:过去一年内,服装专卖店的销售额呈现稳步增长的趋势,同比增长率为15%。
- 季度波动:第一季度销售额最高,第三季度销售额最低,这与季节性因素有关。
2. 产品类别销售分析:- 畅销品类:休闲装、商务装销售额占比最高,分别为40%和30%。
- 滞销品类:运动装、户外装销售额占比最低,分别为10%和5%。
- 原因分析:休闲装、商务装因其适用范围广、款式多样而受到消费者青睐;运动装、户外装由于款式更新较快,且消费者需求相对固定,销售增长缓慢。
3. 顾客群体分析:- 顾客年龄分布:25-35岁年龄段的顾客占比最高,达到60%。
- 顾客性别分布:女性顾客占比略高于男性顾客,分别为55%和45%。
- 顾客消费能力:中等消费能力的顾客占比最高,达到70%。
四、库存数据分析1. 库存周转率:过去一年内,服装专卖店的库存周转率为2.5次,处于行业平均水平。
2. 库存结构分析:- 畅销品类库存:休闲装、商务装库存充足,周转率较高。
- 滞销品类库存:运动装、户外装库存积压,周转率较低。
- 原因分析:畅销品类库存充足,以满足消费者需求;滞销品类库存积压,需加大促销力度或调整产品结构。
服装店需要做哪些数据分析
![服装店需要做哪些数据分析](https://img.taocdn.com/s3/m/7ab12a6bf121dd36a22d826f.png)
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——●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)。
1.5品牌、品类数据分析:通过品牌、品类数据分析,能够反映你了解掌握各品牌、品类销售比例、市场占有率、投入与产出比等。
1.6终端销售数据分析:运用零售市场数据说话,能够反映你了解掌握各终端销售与经营情况(有与竞争品牌销售对比数据)。
服装业务员工作总结:销售数据分析与业绩评估
![服装业务员工作总结:销售数据分析与业绩评估](https://img.taocdn.com/s3/m/8adba2d7112de2bd960590c69ec3d5bbfc0ada7b.png)
服装业务员工作总结:销售数据分析与业绩评估服装业务员工作总结:销售数据分析与业绩评估2023年度的服装业务员工作总结近年来,随着互联网和电子商务的高速发展,服装行业竞争愈发激烈。
作为服装企业重要销售渠道的一员,我积极应对市场挑战,注重数据分析与业绩评估,以保持竞争优势。
本文将从数据分析和业绩评估两个方面进行总结,共同探讨如何提高个人销售业绩。
一、数据分析1. 数据收集作为一名销售人员,我积极收集和记录销售数据,包括销售额、销售量、客户数量、客户满意度等指标数据。
该数据对于分析市场趋势、了解客户需求和制定销售策略具有重要意义。
2. 数据分析工具在收集到数据后,我运用电子表格软件和数据分析工具进行数据处理和分析。
通过统计分析,我能够识别出最佳销售时机、销售额最高的地区和产品类别等信息,有针对性地制定销售计划。
3. 市场竞争分析通过收集竞争对手的销售数据和市场调研结果,我能够对市场竞争态势进行分析,发现竞争优势和不足之处。
利用这些信息,我能够调整销售策略,提高销售额和市场占有率。
二、业绩评估1. 个人销售目标设定在新的一年开始之前,我制定了个人销售目标,明确了销售额和销售量的目标值。
这些目标是具体的、可衡量的,有助于激发个人工作的积极性。
2. 业绩监控与反馈在工作过程中,我通过细心监控销售数据和销售额的变化情况,对比目标值和实际达成情况,及时发现问题并采取相应措施。
同时,我定期与主管进行业绩反馈,及时调整销售策略,以提高个人业绩。
3. 个人成长与提升除了关注业绩,我还注重个人的销售技巧和专业知识的学习与提升。
我参加行业培训、阅读专业书籍和与同事交流经验,不断完善自己的销售技能和业务水平。
通过提高自身能力,我相信能够更好地应对市场挑战,实现个人职业发展目标。
三、经验与启示1. 制定有效的销售计划通过数据分析,我发现在某些特定时间段和促销季节,销售额会较高,因此我在这些时段制定了更具针对性的销售活动计划。
服装店数据分析公式
![服装店数据分析公式](https://img.taocdn.com/s3/m/cf1b7bf4970590c69ec3d5bbfd0a79563c1ed4d1.png)
服装店数据分析公式标题:服装店数据分析公式引言概述:数据分析在现代商业中扮演着重要的角色,尤其对于服装店来说,准确的数据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。
本文将介绍服装店数据分析的几个关键公式,帮助店主更好地理解和应用数据分析。
一、销售额计算公式:1.1 销售额 = 单价 ×销量1.2 单价 = 总销售额 ÷销量1.3 销量 = 总销售额 ÷单价销售额是衡量服装店销售业绩的重要指标,通过销售额计算公式可以得知每个产品的销售情况。
单价是指每个产品的售价,可以通过总销售额除以销量得到。
销量则是指销售的产品数量,可以通过总销售额除以单价得到。
二、库存周转率计算公式:2.1 库存周转率 = 销售额 ÷平均库存额2.2 平均库存额 = (期初库存额 + 期末库存额) ÷ 22.3 期初库存额 = 上期期末库存额2.4 期末库存额 = 当期库存额库存周转率是衡量服装店库存管理效率的指标,可以帮助店主了解库存的流动情况。
通过库存周转率计算公式,可以得知库存周转的速度。
平均库存额是指期初库存额和期末库存额的平均值,期初库存额是上期的期末库存额,期末库存额是当期的库存额。
三、顾客转化率计算公式:3.1 顾客转化率 = 成交顾客数 ÷进店顾客数3.2 进店顾客数 = 流量3.3 成交顾客数 = 销售笔数顾客转化率是衡量服装店销售效率的指标,可以帮助店主了解顾客进店后的购买转化情况。
通过顾客转化率计算公式,可以得知顾客的购买意愿。
进店顾客数是指店内流量,成交顾客数是指实际购买的顾客数量,销售笔数表示店内的交易次数。
四、客单价计算公式:4.1 客单价 = 销售额 ÷成交顾客数4.2 销售额 = 客单价 ×成交顾客数4.3 成交顾客数 = 销售额 ÷客单价客单价是衡量每位顾客平均消费水平的指标,可以帮助店主了解顾客的购买能力和消费习惯。
时装店数据分析报告(3篇)
![时装店数据分析报告(3篇)](https://img.taocdn.com/s3/m/5a2bae353d1ec5da50e2524de518964bcf84d2d4.png)
第1篇一、报告概述随着我国经济的快速发展和消费者消费水平的不断提高,时装行业逐渐成为热门市场。
为了更好地把握市场动态,提高店铺运营效率,本报告通过对某时装店近一年的销售数据进行分析,旨在为店铺管理层提供决策依据。
二、数据来源本报告所使用的数据来源于某时装店近一年的销售记录,包括销售金额、销售数量、顾客性别、年龄、消费频率等。
三、数据分析1. 销售数据分析(1)销售额分析根据销售记录,我们可以计算出以下数据:- 年销售额:1000万元- 月均销售额:83.33万元- 日均销售额:2.78万元从上述数据可以看出,该时装店近一年的销售额总体稳定,月均销售额较为稳定。
(2)销售数量分析- 年销售数量:10万件- 月均销售数量:8333件- 日均销售数量:278件销售数量与销售额呈现正相关关系,说明店铺在销售数量方面表现良好。
2. 顾客分析(1)顾客性别分析根据顾客性别分布,我们可以得出以下数据:- 男性顾客占比:40%- 女性顾客占比:60%从性别比例来看,女性顾客是该时装店的主要消费群体。
(2)顾客年龄分析根据顾客年龄分布,我们可以得出以下数据:- 18-25岁顾客占比:35%- 26-35岁顾客占比:45%- 36-45岁顾客占比:15%- 46岁以上顾客占比:5%从年龄分布来看,该时装店的主要消费群体集中在18-45岁之间,尤其是26-35岁年龄段。
(3)顾客消费频率分析根据顾客消费频率,我们可以得出以下数据:- 高频消费顾客(每月消费1次以上)占比:20%- 中频消费顾客(每月消费1次以下)占比:50%- 低频消费顾客(每年消费1次以下)占比:30%高频消费顾客占比相对较低,说明顾客的消费忠诚度有待提高。
3. 商品分析(1)热销商品分析根据销售数据,我们可以找出以下热销商品:- 商品A:销售额占比20%- 商品B:销售额占比18%- 商品C:销售额占比15%热销商品是该店铺销售业绩的重要支撑,店铺应继续保持热销商品的生产和销售。
服装店铺销售业绩数据分析报告
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服装店铺销售业绩数据分析报告在当今竞争激烈的服装市场中,了解店铺的销售业绩数据对于制定有效的经营策略至关重要。
本报告将对一家服装店铺的销售业绩数据进行深入分析,以揭示销售趋势、顾客偏好、产品表现等关键信息,为店铺的未来发展提供决策依据。
一、数据来源与时间范围本次分析所使用的数据来源于店铺的销售系统,涵盖了过去一年(从_____年_____月至_____年_____月)的销售记录。
这些数据包括每笔交易的商品信息、销售金额、销售时间、顾客信息等。
二、销售总体情况在过去的一年里,店铺的总销售额为_____元,总销售量为_____件。
从月度销售趋势来看,销售额呈现出一定的波动性。
其中,销售旺季主要集中在旺季月份,这可能与季节变化、节假日促销等因素有关;而销售淡季则出现在淡季月份,可能是由于市场需求减少、库存不足等原因。
三、商品类别销售分析店铺销售的服装主要分为上衣、裤子、裙子、外套和内衣等类别。
通过对不同类别商品的销售数据进行分析,发现上衣的销售额最高,占总销售额的_____%,销售量为_____件;其次是裤子,销售额占比为_____%,销售量为_____件;裙子的销售额占比为_____%,销售量为_____件;外套的销售额占比为_____%,销售量为_____件;内衣的销售额占比相对较低,为_____%,销售量为_____件。
进一步分析发现,上衣和裤子的畅销款式主要集中在简约、舒适的基础款,颜色以黑、白、灰为主;裙子则以碎花裙和修身连衣裙较为受欢迎;外套方面,轻薄的风衣和保暖的羽绒服销量较好。
四、价格区间销售分析将商品按照价格区间进行划分,发现价格在价格区间 1的商品销售额最高,占总销售额的_____%,销售量为_____件;价格在价格区间 2的商品销售额占比为_____%,销售量为_____件;价格在价格区间 3的商品销售额占比相对较低,为_____%,销售量为_____件。
这表明消费者对于中等价位的服装接受度较高,而高价位和低价位的商品销售相对较少。
服装店数据分析公式
![服装店数据分析公式](https://img.taocdn.com/s3/m/b5f2bc3100f69e3143323968011ca300a7c3f664.png)
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常见形式,经营着各种类型的服装产品。
为了提高销售业绩和利润,服装店需要进行数据分析,以了解市场需求、优化库存管理、制定合理的定价策略等。
本文将介绍服装店数据分析的公式和相应的标准格式,帮助服装店更好地进行数据分析和决策。
二、数据分析公式及标准格式1. 销售额计算公式销售额是衡量服装店销售业绩的重要指标,可以通过以下公式计算:销售额 = 销售数量 ×单价2. 销售增长率计算公式销售增长率可以帮助服装店了解销售业绩的增长情况,计算公式如下:销售增长率 = (本期销售额 - 上期销售额) / 上期销售额3. 客单价计算公式客单价是指每位顾客平均消费金额,可以通过以下公式计算:客单价 = 销售额 / 顾客数4. 库存周转率计算公式库存周转率是衡量库存管理效率的指标,可以通过以下公式计算:库存周转率 = 销售额 / 平均库存额5. 毛利率计算公式毛利率是衡量商品销售利润的指标,可以通过以下公式计算:毛利率 = (销售额 - 成本) / 销售额6. 折扣率计算公式折扣率是指商品实际售价与原价之间的差异,可以通过以下公式计算:折扣率 = (原价 - 实际售价) / 原价7. 市场份额计算公式市场份额是指服装店在整个市场中的销售占比,可以通过以下公式计算:市场份额 = 本期销售额 / 市场总销售额8. 顾客满意度计算公式顾客满意度是衡量顾客对服务和产品满意程度的指标,可以通过以下公式计算:顾客满意度 = (满意顾客数 / 总顾客数) × 100%9. 促销效果计算公式促销活动的效果可以通过以下公式计算:促销效果 = (促销期间销售额 - 促销前期销售额) / 促销前期销售额三、数据分析实例以某服装店为例,假设该服装店在某一季度的数据如下:- 本期销售额:100,000元- 上期销售额:80,000元- 销售数量:1,000件- 单价:100元- 顾客数:500人- 平均库存额:30,000元- 成本:60,000元- 原价:150元- 实际售价:120元- 市场总销售额:500,000元- 满意顾客数:400人- 总顾客数:500人- 促销前期销售额:90,000元- 促销期间销售额:110,000元根据上述数据,我们可以进行以下数据分析计算:- 销售增长率 = (100,000 - 80,000) / 80,000 = 25%- 客单价 = 100,000 / 500 = 200元- 库存周转率 = 100,000 / 30,000 = 3.33- 毛利率 = (100,000 - 60,000) / 100,000 = 40%- 折扣率 = (150 - 120) / 150 = 20%- 市场份额 = 100,000 / 500,000 = 20%- 顾客满意度 = (400 / 500) × 100% = 80%- 促销效果 = (110,000 - 90,000) / 90,000 = 22.22%四、数据分析应用服装店可以根据以上数据分析的结果,进行相应的决策和优化措施,如:- 根据销售增长率,评估销售业绩的增长情况,制定合理的销售目标和策略。
服装专卖店常用的数据
![服装专卖店常用的数据](https://img.taocdn.com/s3/m/b0fccb9d6bec0975f465e2c2.png)
客单量也叫客件数 (UPT)
平均每个客户 购买货品的数 量。客件数=货 品销售数量/成 交笔数
如果客件数在2以 上,说明店铺配 装销售不错。
名称
含义
延伸
备注
店效(Shop efficiency)
月实际销售 额(含老款 及特价)/店 铺数量
店铺的生意好 与坏
比如一个女 装店铺一年 销售480万, 那么它的店 效是40万/ 月
比如说今天 进店20拨人, 那么进店率 为20%
进店率(Entering rate)
每小时进店 的人数除以 总的走过路 过的人数, 一般按拨来 算 成交的总笔 数除以进店 顾客总数
店铺的陈列、 货品、品牌影 响力等有关
成交率(turnover rate.)
成交率低的话 可能服务跟不 上,及进店率 低。
比如说今天 成交了20单, 进了40拨, 那么成交率 为50%
名称 配装率(LΒιβλιοθήκη ading rate)含义 2件及2件以上 的成交货品除 以总的成交数
延伸 配装率的高低反 应了你店铺连带 销售做的不错
备注 比如说总成交 了20单,2件 及2件以上的 货品有10单, 那么它的配装 率为50% 比如说今天销 售10单,总共 产生了2000 元的业绩,那 么它的客单价 就是200元。 比如说成交了 10单,卖了 15件,那么客 件数是15/10
客单价(per 销售金额÷成 客单价的高低反 customer transaction)交笔数.指每一 映了货品价格的 ATV 高低。 个顾客平均购 买商品的金额。
服装店数据分析公式
![服装店数据分析公式](https://img.taocdn.com/s3/m/13fff7cb70fe910ef12d2af90242a8956becaab0.png)
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 ÷(销售额 ÷ 30)。
通过分析月销售天数,可以帮助店主合理安排进货时间和数量,避免库存过多或过少的情况。
2.3 库存周转天数(Inventory Turnover Days):库存周转天数是指库存平均保留的天数。
服装企业销售数据统计与分析
![服装企业销售数据统计与分析](https://img.taocdn.com/s3/m/b60e3080970590c69ec3d5bbfd0a79563c1ed430.png)
服装企业销售数据统计与分析服装行业是一个竞争激烈且变化迅速的行业。
每年,众多服装品牌和企业争夺市场份额,因此及时了解并分析销售数据对于企业的发展至关重要。
本文将对服装企业销售数据进行统计与分析,以期更好地帮助企业制定市场策略和经营决策。
一、销售额统计与分析销售额是每个企业关注的核心指标之一,它能反映出企业经营状况的良好与否。
我们可以通过统计分析销售额来了解企业在不同时期的销售情况,进而制定相应的销售策略。
1. 季度销售额对比将过去一年的销售额按季度进行统计,并将数据进行对比分析。
通过对季度销售额的趋势分析,我们可以发现企业销售的季节性规律。
例如,寒冬季节的销售额可能相对较低,而春季和秋季的销售额可能相对较高。
企业可以根据销售季节性规律合理调整生产、采购和促销策略,以提高销售额。
2. 各产品类别销售额占比通过对各产品类别进行销售额占比的统计与分析,我们可以了解到企业的主营产品以及不同产品类别的销售情况。
根据销售额占比分析,企业可以合理调整产品结构和销售策略,优化产品组合,从而提高整体销售额。
二、渠道销售数据统计与分析销售渠道是企业与消费者之间的桥梁,对于企业来说,选择合适的销售渠道对于销售业绩的提升至关重要。
因此,统计和分析销售渠道的数据,可以帮助企业优化渠道布局和销售策略。
1. 不同渠道销售额及增长率将销售额按照不同渠道进行统计,并计算出不同渠道的销售额占比。
通过对不同渠道销售额的增长率进行分析,可以了解到不同销售渠道的发展态势。
企业可以根据不同渠道的销售情况,调整渠道资源的分配,提高销售额。
2. 渠道利润率分析除了销售额以外,在分析渠道销售数据时,还需要关注渠道的利润率。
通过统计和分析不同渠道的利润率,可以了解到不同渠道的盈利能力,从而针对性地进行渠道策略调整。
三、地区销售数据统计与分析地区销售数据的统计与分析可以帮助企业了解到不同地区的市场需求,进而制定针对性的市场推广和销售策略。
1. 城市/地区销售额对比将不同城市或地区的销售额进行统计,并进行对比分析。
服装销售月目标分解公式
![服装销售月目标分解公式](https://img.taocdn.com/s3/m/ff40d93df011f18583d049649b6648d7c0c70855.png)
服装销售月目标分解公式1、平均系数分解法如某店铺十月指标为50万,可以将周一到周四日指标系数为1份,周五至周日系数为2份,如遇节假日,则系数变为2份,由于10.1-10.6都是十一国庆黄金周,所以10.1-10.6的系数均设定为2份。
十月份系数合计为1*16+2*15=46份,则每份指标占比为50万/46份=10870元/份,建议每份指标向上取整数店铺好记也可分解到个人,所以变为11000元每份指标,这样分摊到每天具体指标如下,最后一天可以设定为变动指标,只需补满整月指标即可,这样50万减去前面30天的指标,最后一天的指标为5000元。
这样一份完整的日销售指标就制定好了。
2、二十五天均摊分解法某店铺十月指标为50万,一个月总有30天或者31天,假如我们前25天用来全力以赴的冲刺完成指标,那么余下5天就可以用来调整心态为下个月的目标做准备。
如果未完成指标,那么也就用来冲刺前面未完成的指标缺口。
所以此指标分解法也可较易的制定了,本月指标50万,共25天,日均完成2万。
3、周占比分解法根据去年同月每周销售占比,然后得出今年每周指标占比,然后除以每周天数,得到日指标。
例如某店铺十月指标为50万,去年十月份的第1周为10.1-10.7 共7天业绩占比为39%,第2周为10.8-10.14业绩共7天占比为12%,第3周为10.15-10.21业绩共7天占比为13%,第4周为10.22-10.28业绩共7天占比为28%,第5周为10.29-10.31业绩共3天占比为7%。
然后应用到今年,则为10.1-10.6共6天业绩占比为34%(今年第1周为6天,去年第1周为7天,所有第1周占比为6/7*39%=34%),第1周日均指标为50万*34%/6天=28333≈28000元(取整)。
第2周为10.7-10.13业绩共7天占比为12%,第2周每日指标为50万*12%/7=8571≈9000元(向上取整)。
第3周为10.14-10.20业绩共7天占比为13%,第3周每日指标为50万*13%/7=9285≈9500元(取整)。
服装店铺销售业绩数据分
![服装店铺销售业绩数据分](https://img.taocdn.com/s3/m/d4a2101189eb172dec63b75a.png)
影响店铺销售业绩之销售数据分析在服装店铺的经营管理过程中,会产生大量的与服装营销有关的数据信息,这些数据信息是服装店铺研究服装市场营销规律,制定订货、补货、促销计划,调整经营措施的基本依据。
随着资讯科技的发展,服装企业对营销数据的归集、整理、分析能力将不断增强。
某些经营理念好的品牌已经对所有终端店铺安装了专业的服装销售软件并进行联网,在公司营销中心还配备了专业的数据分析员进行及时的数据分析并做出对策。
Excel软件也有着强大的数据分析功能。
相反,更多的品牌公司及加盟商连最基本的销售数据(如日报表、月报表等)都没有,甚至上月销售多少都不知道,有些是有数据却仅仅作为摆设,并没有去作以分析和应用。
加强营销数据的采集与管理,并进行合理、正确、有效的实时性分析,有助于服装品牌和店铺逐渐克服经验营销导致的局限性或对经验营销者的过度依赖性,形成科学营销的新理念,提升品牌和店铺的市场认识能力、市场管理能力和市场适应能力。
一、店铺销售数据分析的作用。
1、有助于正确、快速的做出市场决策。
服装生意有着流行趋势变化快、销售时段相对较短的特点。
在服装营销的过程中,只有及时掌握了服装销售及市场顾客需求情况及其变化规律,才能根据消费者对营销方案的反应,迅速调整产品组合及库存能力,调整产品价格能力、改变促销策略,抓住商机,提高商品周转速度,减少商品积压。
2、有助于及时了解营销计划的执行结果。
详细全面的销售计划是服装企业经营成功的保证,而对销售计划执行结果的分析是调整销售计划、确保销售计划顺利实现的重要措施。
通过对服装销售数据的分析,可及时反映销售计划完成的情况,有助于营业人员分析销售过程中存在的问题,为提高销售业绩及服务水平提供依据和对策。
3、有助于提高服装企业营销系统运行的效率。
数据的管理与交流是服装企业系统正常运作的标志。
服装营销经营过程中的每一个环节都是通过数据的管理和交流而融为一体的,缺少数据管理和交流,往往会出现经营失控,如货品丢失等。
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影响店铺销售业绩之销售数据分析在服装店铺的经营管理过程中,会产生大量的与服装营销有关的数据信息,这些数据信息是服装店铺研究服装市场营销规律,制定订货、补货、促销计划,调整经营措施的基本依据。
随着资讯科技的发展,服装企业对营销数据的归集、整理、分析能力将不断增强。
某些经营理念好的品牌已经对所有终端店铺安装了专业的服装销售软件并进行联网,在公司营销中心还配备了专业的数据分析员进行及时的数据分析并做出对策。
Excel软件也有着强大的数据分析功能。
相反,更多的品牌公司及加盟商连最基本的销售数据(如日报表、月报表等)都没有,甚至上月销售多少都不知道,有些是有数据却仅仅作为摆设,并没有去作以分析和应用。
加强营销数据的采集与管理,并进行合理、正确、有效的实时性分析,有助于服装品牌和店铺逐渐克服经验营销导致的局限性或对经验营销者的过度依赖性,形成科学营销的新理念,提升品牌和店铺的市场认识能力、市场管理能力和市场适应能力。
一、店铺销售数据分析的作用。
1、有助于正确、快速的做出市场决策。
服装生意有着流行趋势变化快、销售时段相对较短的特点。
在服装营销的过程中,只有及时掌握了服装销售及市场顾客需求情况及其变化规律,才能根据消费者对营销方案的反应,迅速调整产品组合及库存能力,调整产品价格能力、改变促销策略,抓住商机,提高商品周转速度,减少商品积压。
2、有助于及时了解营销计划的执行结果。
详细全面的销售计划是服装企业经营成功的保证,而对销售计划执行结果的分析是调整销售计划、确保销售计划顺利实现的重要措施。
通过对服装销售数据的分析,可及时反映销售计划完成的情况,有助于营业人员分析销售过程中存在的问题,为提高销售业绩及服务水平提供依据和对策。
3、有助于提高服装企业营销系统运行的效率。
数据的管理与交流是服装企业系统正常运作的标志。
服装营销经营过程中的每一个环节都是通过数据的管理和交流而融为一体的,缺少数据管理和交流,往往会出现经营失控,如货品丢失等。
而店与店之间的数据交流的缺乏,更会导致交流信息的不准确性和相互间的货品信息、管理信息的闭塞与货品调配的凝滞。
二、单店货品销售数据分析。
1、畅滞消款分析。
畅滞消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。
畅消款即在一定时间内销量较大的款式,而滞消款则相反,是指在一定时间内销量较小的款式。
款式的畅滞消程度主要跟各款式的可支配库存数(即原订货加上可以补上的货品数量的总和)有关,比如某款销售非常好,但当初订货非常少,也无法补的到货,这样在很短的时间内就销售完了,其总销售数量并不大,那么也不能算是畅消款,因为该款对店铺的利润贡献率不大。
在畅滞消款的分析上,从时间上一般按每周、每月、每季;从款式上一般按整体款式和各类别款式来分。
畅滞消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更准确把握,多次的畅滞消款分析对订货时对各款式的审美判断能力会大有帮助;畅滞消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;畅滞消款分析还可以查验陈列、导购推介的程度,如某款订货数量较多,销售却较少的情况下,则首先应检查该款的陈列是否在重点位置、导购是否重点去推介该款;畅滞消款分析可以及时、准确对滞消款进行促销,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。
单款的销售周期除了专业的销售软件以外,还可通过Excel软件,先选定该款的销售周期内每日销售件数,再通过"插入"-"图表"功能,通过矩形图或折线图等看出其销售走势,从而判断其销售生命周期。
如下图所示。
如果该款在此时间段内的陈列等其他因素未作改变,5-9日是该款的销售高峰期,而前后几天都是非常大的反差,这样我们就应该对照近期的天气气温和该款式特点。
一般来讲,单款销售出现严重下滑主要有以下三个原因:一是近期天气气温不适合该款销售;二是销售生命周期已到,是一种正常的下滑;三是新上了一个与之相类似的款式,并且可能在陈列时更突出一点,由于消费者的视觉疲劳而更青睐于新到的款式。
如果该款库存量较大,我们就应该做出相应对策。
如果是第一种原因,我们不用急,等到最适合天气气温时重点陈列,但应考虑一下自己的上货时间把握是不是存在一些问题;如果是第二种原因,我们应该即时促销,以提高该款的竞争力和该款的库存风险;如果是第三种情况,则应考虑把与之竞争的新款撤掉或陈列在较一般的位置,并检讨自己的上货时间把握。
相反,如果根据销售走势判断出还有一定的销售潜力,则完全可以分析出该款大概还可以销售多少件,这样再结合自己的库存量,进行合适的数量快速补货,以减少缺货损失。
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。
三、多店之间的货品销售数据分析--销售/库存对比分析。
对于品牌公司、省级代理商或开单一品牌多家店铺的加盟商而言,店铺之间的销售对比与货品调配能有效提升总仓的物流管理能力以及各店销售水平和解决库存能力。
我们可以通过某一时间段内所选定的店铺之间的销售/库存对比分析表格来做多店之间的货品销售数据分析管理(如下表所示)。
对于销售/库存对比表,一般店铺的选择是在同一区域内;在款式选择上一般是上货时间差不多。
在例表中,其中款式X有三个重要问题,第一是所有的店铺销售都不错,为什么A店铺销售不太好?是因为A店铺当地确实不喜欢该款的风格,还是该款的陈列有问题,还是导购在该款的推介上有问题……是否需要将该店铺库存往其他店铺进行调拨?第二个问题是,该款的整体销售都不错,结合该款的销售生命周期,总部是否需要继续下单生产,需要下多少。
第三个问题是,就目前的总部库存而言,应该如何给B店铺和C店铺进行分配,是平均分配,还是先满足某一家店铺?而款式Y则有两个问题。
第一个是A店铺和B店铺的销售库存存在较大的反差,应考虑将两店的该款货品进行调配,这样不但可以提高该款在A 店的销售量,而且可以有效除低B款的库存;第二个是C店铺销售一般,但库存也较少,其销售是因为本身订货量不足还是本身销售潜力所致,是否应考虑将总仓库存再给C店铺补点货。
当然,在实际的店铺之间的销售/库存对比分析工作中,还会出现更多的现象,只要针对不同的现象分析并做出相应对策,对店铺间的销售都会有较大的帮助的。
四、老顾客贡献率分析。
行销学一个著名的法则叫做2080法则,在顾客管理理论中是指20%的顾客完成80%的销售额,而这其中的20%的顾客即我们的老顾客,特别是持我们品牌VIP卡的顾客。
所以对于老顾客的管理是店铺管理中最重要的项目之一。
由于某些品牌和店铺对VIP卡的办理条件制定不合理,或因顾客的其他特殊原因(如他人赠送购物、旅游购物等),常常造成部分发放的VIP卡为无效卡。
相反,一些顾客虽然经常光顾,却由于某种原因一直无法达到VIP办卡条件,这对店铺的VIP卡客户管理都带来了一定的麻烦,所以老顾客的贡献率分析就显得尤为重要了。
我们需要对老顾客(特别是持VIP卡的顾客)进行每次的消费登记和统计,并对特别重点的老顾客进行消费特点、消费频率和消费金额的分析。
这样首先我们可以制定出更合理的VIP卡办理条件,其次是对老顾客的管理工作就更加准确了。
比如有针对性的对老顾客进行短信祝福、新货及促销活动的通知、VIP专属特权、生日及节日礼物等工作,对老顾客的品牌忠诚度、介绍朋友、回头频率和再次的购买欲望等都会有较大的提升。
五、员工个人销售能力分析。
通过员工个人销售能力分析,可及时了解和掌握每个员工的工作能力和工作心态,以便对症下药,提高个人销售业绩。
1、个人销售业绩分析。
不论在计算提成的时候是按个人业绩还是按平均业绩的,都要对每位员工的销售业绩进行统计。
个人销售业绩分析包含两个方面,一个是每月个人销售业绩,另一个是分时间段个人销售业绩。
每月个人销售业绩主要有两个因素构成,一个是个人的销售能力和工作积极性,第二个是个人"抢生意"的能力。
通过每月的个人销售业绩分析,不仅可以看出个人的销售水平和工作积极性,还可以判断出团队协作意识、团结意识和店长的团队协调和管理水平。
分时间段的个人销售业绩一般是由店长及时性进行统计和比较的,如某些员工在一段时间内销售业绩出现异常,则可能是该员工的心态存在问题,比方说是否家中有事、失恋、对公司管理或上月工资不满、与同事发生矛盾等。
店长应即时去了解并帮助其解决,以改变其心态,从而提高该员工的个人销售业绩。
2、客单价分析。
客单价即平均单票销售额,是个人销售业绩和店铺整体销售业绩最重要的影响因素之一。
一般而言,提高单票的销售件数也就是提高客单价比提高销售票数要容易的多,而客单价的研究却往往被人们所忽视。
员工个人的客单价销售水平主要随着陈列、服装搭配技术和附加推销技术等因素所影响。
所以客单价的数据分析和单票销售多件的搭配特点可以判断出员工个人的附加推销能力以及其服装搭配习惯,乃至于可以分析出陈列水平以及订货的货品组合能力、色彩组合能力。
对于因导购个人能力而产生的客单价过低,可以通过一定时期的针对性奖励措施来解决,如单票销售满多少金额或达几件给予单票现金奖励,这对于店铺的整体销售业绩提升是有较大的意义的。
六、品牌的市场定位分析。
一个服装品牌如果没有找准自己的定位其招商难度就会大增,而且很多终端店铺即使地段、面积等方面在当地都非常一流,却总是业绩不好,或从事该品牌的投资回报比过低,这就是因为对市场定位的把握不够准确。
服装品牌的定位主要有三个方面构成。
一个是产品定位,主要包括产品的风格和价格等;由产品定位决定的是品牌的主流顾客群体定位,主要包括顾客群体的年龄、收入、职业、学历等;而顾客群体定位则决定了品牌的市场定位,主要包括城市定位、店铺地段地位和店铺面积定位等。