服装公司 商品专员 常用数据分析模型
服装卖场货品分析
服装卖场货品分析货品分析表一、产品结构分析表一个店铺中可能需要陈列几百个款式的服装，而构成这些服装款式的数量构成结构是不同的。
产品结构分析可以按照以下两个类型来具体展开:分类方式一:外套、内衣、上装、下装;分类方式二:主力商品(店铺本季主推的时尚流行款式)、普通/基本商品(以前曾经销售过的、比较大众化的款式)、辅助性商品(配件、配饰等搭配性商品)。
在以上分类的基础上，产品结构分析接下来需要统计并计算不同类型的产品的销售情况、贡献率、货品周转率以及购买顾客群体消费特征等。
二、产品销售卖点分析表所谓的产品销售卖点，即购买产品的顾客对于该产品某个特征的喜好，例如服装的面料手感、图案、版型、配饰等。
通过对产品卖点的分析，可以及时地把握客户对于产品的特殊喜好，为店铺补货或者就产品开发设计提出建议提供数据支持和依据。
三、产品销售价格带分析四、产品销售顾客特征分析顾客定位，即确定产品所面向的顾客群体，是服装品牌定位中至关重要的环节。
同样，在产品销售数据分析中，以顾客特征为分析维度的分析工作也是非常关键的。
产品销售顾客特征的分析，能够帮助服装店及时掌握顾客的消费特征与产品销售状况之间。
的联系，以便于根据顾客特征的变化随时调整销售重点。
五、产品销售周转率分析分析产品销售周转率，能够帮助服装店及时调整店铺的库存状况，为补货提供数据支持，以相应市场销售状况的变化。
六、2.产品销售数据分析的频率设计设计产品销售数据分析的频率，即确定围绕以上货品数据分析的内容展开分析的时间周期。
对于单个服装店铺而言，根据店铺的运作习惯，可以选择每天都进行数据分析这种较高的频率。
而对于一个销售区域中的加盟商来说，确定货品销售数据分析的频率为一周比较合适。
以一周时间为测算频率周期，在进行具体的货品数据分析过程中，运用“某服装款式的库存量 / 上周该款式的销售量”这个计算公式可以有效地对店铺货品的销售予以监控和反馈。
假设按照一周的时间为频率进行测算，某款式服装目前的库存量为20件，上周的销售数量为5件。
服装卖场货品分析分析
服装卖场货品分析分析在服装卖场中，货品分析是一项非常重要的工作，它可以帮助商家了解市场需求，制定正确的采购策略，提高销售效益。
下面是一份详细的货品分析报告，旨在为商家提供有价值的信息。
1.市场需求分析-消费者群体：通过调查市场，我们可以发现当前的服装消费主力军主要是年轻人群体，他们对时尚和品质有较高的要求。
-消费趋势：随着生活水平的提高，人们对服装的需求更加多样化。
时尚、舒适、环保和功能性成为消费的关键词。
-热门款式：一些款式一直受到年轻人的追捧，比如牛仔裤、T恤、连衣裙等。
此外，运动休闲装备也非常火爆，如运动鞋、运动裤等。
2.产品销售分析-畅销产品：通过销售数据可以发现，一些款式和品牌的产品销售量一直保持较高水平。
这些产品通常具有时尚设计、高品质和合理的价格，能够满足消费者的需求。
-低销售产品：同时，也有一些产品的销售量相对较低。
这可能是因为设计过于保守，品质不佳或者价格过高。
商家可以考虑适当调整这些产品的设计或者价格，以提高销售量。
3.价格分析-品牌溢价：根据市场调研，一些品牌的产品价格较高，但消费者仍然愿意购买。
这一方面是因为这些品牌在市场上拥有良好的声誉和知名度，另一方面是因为消费者愿意为品质和时尚买单。
-价格敏感性：另一方面，一些消费者对价格非常敏感，更倾向于购买价格相对较低的产品。
因此，商家在采购时需要根据目标消费群体的价格敏感度进行合理的定价。
4.季节性销售分析-季节性款式：根据销售数据，可以发现一些款式在特定季节销售量很大，比如冬季销售棉服，夏季销售泳装等。
商家可以根据这些季节特点来规划采购和促销活动，提高销售。
5.竞争对手分析-品牌竞争力：了解竞争对手的产品线和价格可以帮助商家更好地制定销售策略。
商家可以通过调查比较，找出自身的竞争优势，进一步提升品牌竞争力。
-目标消费者：了解竞争对手的目标消费者群体可以帮助商家确定自身的目标消费者群体，并根据不同的群体制定不同的商品推广策略。
服装行业五力模型分析报告
服装行业五力模型分析报告服装行业是一个充满竞争的行业，经过多年的发展，已经形成了一些大型的服装企业，它们占据了市场的主导地位。
本文将通过分析服装行业的五力模型，来了解该行业的竞争状况和企业的竞争优势。
1.供应商的谈判力量：服装行业的供应商包括面料供应商和生产设备供应商。
面料供应商的谈判力量较弱，主要是因为面料供应商数量众多，产品相对标准化，容易替代，所以供应商没有太多的谈判筹码。
而生产设备供应商数量较少，技术壁垒较高，所以他们具有一定的谈判力。
2.顾客的谈判力量：服装行业的顾客是最终消费者，他们有很强的谈判力。
一方面，消费者对服装的需求比较大，在市场上有很多选择的空间，所以他们可以通过价格、品质、款式等方面来选择合适的服装。
另一方面，消费者对服装品牌的忠诚度不高，容易受到大环境的影响，所以他们对不同品牌之间的竞争表现出较强的谈判力。
3.潜在的新进入者：服装行业的市场规模较大，但进入门槛也很高。
服装行业需要大量的资金用于生产设备、品牌推广等方面，同时需要对市场趋势、时尚潮流等有敏锐的洞察力。
因此，新进入者要进入这个行业，需要具备较强的资金实力和市场开拓能力。
此外，现有的大型服装企业在品牌知名度和销售网络方面具有一定的优势，这对新进入者来说也是一个制约因素。
4.替代品的威胁：服装行业的替代品主要是其他服装品牌以及二手市场。
在服装行业，有很多不同的品牌可供选择，所以消费者可以很容易地在不同品牌之间进行替代。
此外，由于时尚潮流变化较快，服装的使用寿命相对较短，所以二手市场也对新品的销售造成了一定的威胁。
5.竞争者之间的竞争力量：服装行业的竞争非常激烈，竞争者之间主要通过价格、品质、品牌影响力等方面来竞争。
大型服装企业通常具有较强的品牌影响力和销售网络，可以通过规模优势来降低成本，提高竞争力。
小型服装企业则通过设计创新、差异化定位等来寻找市场细分，提高竞争能力。
综上所述，服装行业的供应商和顾客的谈判力较弱，潜在新进入者受到一定的限制，替代品的威胁和竞争者之间的竞争力量较大。
服装店铺所有数据分析(一)
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。
服装进销存销售数据分析方法
服装进销存销售数据分析方法绪论在现如今的时代，随着电子商务的快速发展，服装行业也面临着激烈的竞争。
为了在市场中保持竞争力，服装企业需要深入了解消费者的需求并准确预测市场趋势。
而数据分析方法则成为了企业决策者们的重要工具。
本文将探讨一些服装企业可以使用的进销存销售数据分析方法。
一、数据收集与整理首先，为了进行数据分析，企业需要收集和整理相关的进销存销售数据。
这些数据可以包括但不限于：销售额、销售数量、进货额、进货数量、库存量等等。
企业可以通过销售系统、进货系统和库存系统等来获取这些数据。
在收集到数据后，企业需要对数据进行整理和清洗。
这意味着消除数据中的错误、缺失和重复值。
同时，还需要对数据进行格式化和标准化，以便进行后续的分析工作。
二、数据可视化数据可视化是一种将数据以图表、图形等形式展示的方法。
通过数据可视化，企业可以更直观地了解数据之间的关系和趋势。
同时，数据可视化还可以帮助企业将复杂的数据信息传达给非技术人员。
在服装企业中，可以使用各种数据可视化工具来展示进销存销售数据，例如柱状图、折线图、饼图等。
这些图表可以显示销售额的变化趋势，不同产品销售额的占比，以及库存量的变化等等。
通过数据可视化，企业可以更好地了解自己的销售情况，发现潜在的问题和机会。
三、销售数据分析销售数据分析是企业根据销售数据进行深入研究，从中得出有关销售表现和市场趋势的结论的过程。
以下是几种常用的销售数据分析方法：1. 趋势分析：通过分析一段时间内的销售数据，企业可以发现销售趋势和周期性变化。
这有助于企业预测未来的销售情况，并相应地采取措施。
2. 品类销售分析：通过对不同品类产品的销售数据进行分析，企业可以了解不同品类产品的销售表现，以及其对整体销售额的贡献度。
这有助于企业优化产品组合和采取有针对性的销售策略。
3. 地域销售分析：通过对不同地域销售数据的分析，企业可以了解不同地区的销售情况，以及不同地区对总销售额的贡献度。
这有助于企业制定地区市场拓展计划和调整销售策略。
需求季节型服装产品的三次曲线销售预测模型
ＭＡＮ ＡＧ Ｅ ＭＥ Ｎ Ｔ
月 的 各 个 月 份 ； ｔ３、ｔ３ｙ 等 是 为 便 于 方 程 组（２）的 求 解而列出的各项计算值。
表 １ 三次预测模型各参数表
同时， 在制定销售计划， 进行未来销售量预 测时， 可将销售成长率（ 去年的 销售额除以 今年 的销售额） 直接考虑进去。
可将 ２００４ 年 ６ 月 至 ２００５ 年 ６ 月 的 羽 绒 服 销售数据 同 ２００３ 年 ６ 月至 ２００４ 年 ６ 月 的 数 据 相除， 得到曲线变化趋势倍数值。
根据曲线方程得到的计算销售值和往年实际销售值进行对比可发现误差比较羽绒服销售预测曲线图3总结针对季节型服装产品通过建立三次曲线预测模型服装厂商可以此模型作为管理产销此类产品的辅助工具弥补以往预测模型都未针对此类产品来建立的情况并可达到较高的销售预测精度
经营管理
需求季节型服装产品的三次曲线销售预测模型
方程组（ １） 令∑ｔ＝０ （ 可通过时间序列的编排来达到） ， 可简化方程， 得∑ｔ３＝０，∑ｔ５＝０ 并最终得到参数 ａ、 ｂ、ｃ、ｄ 的解。
方程组（ ２） 将以往某年（ 或某个季度） 的实际销售 数据 列表， 并用最小平方法求得各个参数∑ｙ、∑ｔ２、∑ ｔ２ｙ、∑ｔ４ 、∑ｔｙ、∑ｔ３ｙ、∑ｔ６ 的值， 带 入方程组（ ２） 得 出 ａ、ｂ、ｃ、ｄ 的值， 即可求得三次销售曲线。 如果有连续两年（ 或两个季度） 以上的数据， 可得出曲线变化趋势。并可用曲线变化趋势倍数 值（ 两年的平均销售值的商） 来修正拟 合三次销 售曲线。
表 ２ 误差对比表
根据上表中两年的羽绒服销售量（ 件） 数据， 计算如下：
曲线变化趋势倍数值： ７１９／６７９＝１．０５ ２００５ 年 ６ 月 ￣２００６ 年 ６ 月销售预测拟合曲 线为： ｙ＾＝（ ６４．０２８＋０．８９４ｔ－ ０．３３２ｔ２－０．０２３ｔ３） ×１．０５ 即公 司 ２００５ 年 ６ 月 至 ２００６ 年 ６ 月 的 羽 绒 服销售曲线可拟合预测为： ｙ＾＝ ６７．２２９＋ ０．９３９ｔ－ ０．３４９ｔ２－ ０．０２４ｔ３ 其销售量预测曲线直观图如下图 ３：
服装商品分析【范本模板】
售罄率几点基础认识梭织与针织：梭织是由经纬交织而成，所以,有经纬两个方向。
针织是由一个线圈不断套结而成,故而有一定的弹性.至于手感，是受纱线支数、织法、及后整等一系列的影响。
但通常针织物手感较柔软。
如我们所穿的内衣物、毛衫等都是针织物的代表。
我们所穿的西装、衬衫、牛仔裤都是梭织物。
定义公式:售罄率 =（一段时间内）销售 / 期初库存2个维度:（1）金额vs。
数量金额售罄率=销售额/库存价值，比较关注活动是否收回成本，是否“卖得好";数量售罄率=销量/库存件数，侧重关注商品销售速度,是否“卖得快”（2）时间：同样的售罄率目标，是在第一周达成，还是一个月之后达成,有很大区别适用场合：：1.新品上市：检验一定时期内新品是否受欢迎2。
老货清仓:检验消化库存的销量一、定义及口径：1。
“一段时间内销货与进货的对比"。
很多用法是指一段时间，指的是上市至今，也即“累计销售”除以“累计进货”。
2。
“一段时间内的销售除以期初库存”，亦能得出在这个期间内最为适销的款或品类。
前者计算上市N周后的售罄率，后者计算上周售罄率。
各有适用的地方。
二、数量还是金额：使用售罄率指标的目的:按数量，侧重分析得出商品的销售速度，商品是否“适销”;从金额,可得出“收回成本估算盈亏”等方面的信息。
三、使用频率:每周、每月、每季都可以查看累计售罄率，也可以一周更多次。
查看当期售罄率的角度,每周、每月都行,季度感觉意义就不大.季末总结或订货会时，可从多种维度分析整季商品的售罄率。
四、运用：1。
作为订货会产品订货参考数据；2。
驱动门店终端销售的一些决策；3。
辅助商品策略的制定，如新品跟进、活动、折扣指导、季末处理。
五、如何分析出更多问题，发挥其更大作用？1.分析角度，最常用的是商品及商品属性（品类、系列等等）,组织机构（区域、终端)。
可以组合出来许多有意思的分析应用,以发现商品销售中的机会和问题。
2。
另外，将售罄率与其他指标结合起来分析，要比单个售罄率指标分析要更加科学更加丰富，这些指标包括进货数量、销售数量、存销比、折扣率等等.库存与销售分析货品分析：主要是分析库存与销售例如：库销比、畅滞平销、售罄率、周转率、中标率、断码率、毛利率、折扣率从如何控制好库存来看1、库存的问题形式(1）过剩库存，订货过量导致商品卖不出去;（2）欠货库存，订货订少了，出现商品供应不足的现象；（3）呆滞库存，由于款式、颜色、价格带等某一问题周转速度比较慢。
服装店经营 服装店数据分析必备EXCEL技能
服装店数据分析必备EXCEL技能原始的表格，再熟悉不过的样式：
完成后的效果
制作步骤：
1、整理表格
把字体设置为微软雅黑，去掉表格默认灰线，行高增大。
2、添加辅助列
在辅助列中设置公式：
F7=1-E7
G7=E7
3、添加条形图
选取D列，条件格式- 数据条，字体设置为白色
4、制作饼图模板
选取E7:F7区域，插入饼图，然后设置
去掉标题和图例
图表区背景色设置为无，去掉边框
把图表设置为正方形
把图表区拉大至和填满图表区
设置图表的填充色，边线颜色、并把图表调至合适大小
选取图表，右键保存为模板
5、插入其他行图形
复制已做好的图表6份，然后分别拖动引用区域调整到本行。
再更改图表类型，从模板中选取上步保存的模板。
调整完成后，选取所有行的图表，对齐- 左对齐，竖向分布
6、再次调整表格
去掉表格线
用拖动的方法隐藏DEF列
标题下插入一空行
设置标题行填充色和字体颜色。
服装商品分析数据指标
服装商品分析数据指标服装商品分析数据指标，是指通过对服装商品销售数据、用户行为数据等进行分析，提取关键指标来评估服装商品的市场表现、用户满意度等情况，以便制定相关策略和决策，提高销售业绩和用户体验。
以下是一些常用的服装商品分析数据指标：1.销售额：是指销售的总额，用于衡量商品的市场需求和销售业绩。
2.销售数量：是指销售出去的商品数量，用于了解商品的市场需求和销售潜力。
3.销售额比重：是指不同商品在总销售额中的占比，用于了解各个商品的市场份额和销售状况。
4.销售额增长率：是指销售额相比于前一个时期的增长百分比，用于评估商品的销售趋势和市场表现。
6.用户购买率：是指用户成功购买商品的比例，用于衡量商品吸引用户的能力和销售转化率。
7.用户流失率：是指用户在一段时间内不再购买商品的比例，用于了解商品的用户留存情况和吸引力。
8.用户复购率：是指用户再次购买商品的比例，用于评估商品的用户满意度和忠诚度。
9.用户评价分析：通过对用户对商品的评价内容和评分进行分析，了解用户对商品的满意度和改进点，以便提升商品品质和用户体验。
10.商品库存周转率：是指单位时间内，商品的销售数量与库存数量的比值，用于评估商品的供应链管理和库存成本控制。
11.促销活动效果评估：通过对促销活动期间的销售数据进行分析，了解促销活动对销售额、销售数量等的影响程度，以便优化促销策略和提高活动效果。
12.价格弹性：是指价格变化对销售量的影响程度，能判断商品的价格敏感度和市场竞争力。
以上是一些常用的服装商品分析数据指标，通过对这些指标的分析，可以帮助企业了解市场需求、优化商品策略、改进用户体验，最终提升销售业绩和市场竞争力。
在实际应用中，可以根据具体情况选择合适的指标进行分析，并结合其他维度数据进行综合评估。
服装商品销售结构图表占比分析Excel模
服装商品销售结构图表占比分析Excel模
分类数量
上装2645下装1651通身664饰品70合计
5030
销量占比
分类数量
上装2292下装1447通身748饰品29.58合计
4516.58
销量占比
分类数量
上装70下装35通身25饰品10合计
140
销量占比
0.01万
65.11
※下装、通身装销量占比不高，但是业绩贡献值比较高。
但由于订货量上本就少于上装，因此在销量占比上不会有太明显提升，因此需抓住下装的成交率。
包小图A品牌
包小图B品牌贡献值比较高，可作为店铺关注的重点方向。
包小图B品牌
金额
62.00万1.50万1.60万76.00万62.00万35.36万1.12万
174.48
43.00万1.42万
210.42
包小图A品牌
金额
18夏季商品销售结构（11月
包小图品牌
金额
90.00万76.00万上装 53% 下装 33%
通身 13%
饰品 1%
上装 51%
下装 32%
通身 16% 饰品 1%
上装 50%
下装 25%
通身 18%
饰品 7%
业绩占比
业绩占比
业绩占比
（11月）
上装 43%
下装 36%
通身 20%
饰品 1%
上装 44%
下装 35%
通身 20%
饰品 1%
上装
95%
下装 2% 通身 3% 饰品 0%。
服装店需要做哪些数据分析
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)。
服装店数据分析公式
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销售情况、顾客偏好以及市场趋势等信息，以便制定合理的经营策略和优化业务流程。
本文将介绍一些常用的服装店数据分析公式，帮助店主或经理更好地利用数据进行决策和经营。
二、销售数据分析公式1. 总销售额（Total Sales）总销售额是指某一时间段内所有销售订单的总金额。
计算公式为：总销售额 = 单笔订单金额1 + 单笔订单金额2 + ... + 单笔订单金额n。
2. 平均销售额（Average Sales）平均销售额是指某一时间段内每笔订单的平均金额。
计算公式为：平均销售额= 总销售额 / 订单数量。
3. 销售增长率（Sales Growth Rate）销售增长率用于衡量某一时间段内销售额的增长情况。
计算公式为：销售增长率 = （当前销售额 - 上期销售额）/ 上期销售额 * 100%。
4. 客单价（Average Order Value）客单价是指某一时间段内平均每笔订单的金额。
计算公式为：客单价 = 总销售额 / 订单数量。
5. 销售额占比（Sales Contribution）销售额占比用于衡量某一产品或类别在总销售额中的贡献程度。
计算公式为：销售额占比 = 某一产品或类别的销售额 / 总销售额 * 100%。
三、顾客数据分析公式1. 新客户比例（New Customer Ratio）新客户比例用于衡量某一时间段内新增客户占总客户数量的比例。
计算公式为：新客户比例 = 新增客户数量 / 总客户数量 * 100%。
2. 客户流失率（Customer Churn Rate）客户流失率用于衡量某一时间段内流失客户占总客户数量的比例。
计算公式为：客户流失率 = 流失客户数量 / 总客户数量 * 100%。
3. 客户生命周期价值（Customer Lifetime Value）客户生命周期价值用于衡量某一客户在其购买周期内为公司创造的价值。
服装进销存销售数据分析方法
服装进销存销售数据分析方法QQ空间新浪微博腾讯微博人人网更多9服装进销存销售数据分析方法e商服装版是专门针对于连锁服装、鞋帽等行业而专门开发的连锁销售管理系统，适合于各类连锁服装店、鞋帽店、加盟店、品牌专卖店。
系统功能包括：采购、批发、零售、库存管理、成本管理、财务管理、VIP 客户管理等功能。
对服装店铺销售数据进行分析是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，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、服装销售数据分析报表的作用。
1、有助于正确、快速的做出市场决策。
服装销售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。
通过服装销售数据分析报表，可及时反映销售计划完成的情况，有助于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信息化管理正常运作的标志。
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。
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。
e商服装版针对这些方面做了完善的支持，各类分析报表能够满足对于这些分析的需要。
二、单店服装销售数据分析报表。
1、畅滞消款分析。
畅滞消款分析是单店服装销售数据分析报表中最简单、最直观、也是最重要的数据因素之一。
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。
服装行业的数据分析
数据分析都分哪些？我讲地数据分析，绝对不是指简单地停留在制作层面上地操作技术，而是针对数据分析地这个工作地内容，进行讲解；个人收集整理勿做商业用途首先，数据分析分析什么？在服装行业，数据分析基本上都是围绕商品地进、销、存数量、金额来作为基础，以得出结论性地数据结果，包括进销存分析、周转分析、单店销售分析、商品地价格、色彩、品类等等几乎能够掌握地元素，都可以作为单独分析地对象.其次，数据分析地作用是什么？当然是为了使品牌经营更加透明化，使各个运作环节都能够用数据来衡量，大到服装企业，小到个体门店，都离不开数据，甚至依赖数据.个人收集整理勿做商业用途说了不教你怎样做表格，因为那个玩意儿百度一下一堆，而且实用性极高.我把数据分析分为三类，三种级别：初级：只懂数据逻辑，会做数据表格，数据准确率，文员水平；中级：具备初级地基础上，懂数据，能够看懂每个数据分析结果，分地出好坏，也就是会分析；高级：不仅会做、会分析数据，还能够总结数据结果，对于数据结果背后隐藏地各种因果关系都能够准确把握，并且针对问题有改进方法，针对好地一面有总结推广措施.个人收集整理勿做商业用途怎样做数据分析？——非技术而重能力说到这儿，不得不说我遇到太多地数据分析人员，做完表格往上司或者老板桌子一放，完事儿！这样不好，因为并不是所有地老板都看地懂数据，而且数据逻辑并不是每个人都一样，至少你地数据来源，分析逻辑，制作方法，公式应用，老板肯定不知道，你得说明白，所以要想把这事儿说明白，就得做一份数据分析报告吧？个人收集整理勿做商业用途这份报告得讲究一些吧，表格都做地这么认真，那分析报告得精细吧？分析目地——你做这个表格地目地或者是作用是什么；数据来源——你得把你地数据来源说清楚吧，比如从哪里获取地，日期（起止日期）、取数范围（比如说华东区家店年春季新品进销存数据）；个人收集整理勿做商业用途分析逻辑——通过什么来得到什么（比如通过对库存与销售地对比分析，得到存销比数据，检验该地区地货品周转情况）；个人收集整理勿做商业用途关键结果——你分析地关键数据结果是什么，得到什么样地结论（每个结论都必须要附表，就是将数据分析表格附上，打印或电子版，看情况需要）？个人收集整理勿做商业用途分析总结——辛苦做完了整套分析，总得体现一下你本人在对整个数据解读之后地看法吧？只要是有理有据都可以说，怎么说呢，我教你！个人收集整理勿做商业用途数据怎样分析？数据标准是什么？没有标准作为衡量依据，那就无法谈分析，比如，你分析出来商品地消化率是，平均折扣折，你说好不好？好有多少？不好有多不好？得看你地标准是什么，没有标准就和自己同期比，同期缺失就跟竞争对手比，竞争对手数据缺失就比行业内本品牌所在段地公认标准！假如行业标准消化率，平均折扣折，好坏还用费神吗？个人收集整理勿做商业用途啥原因？用萧伯纳地话来说就是：“有些人只看见事物地表面，他们问地是为什么会是这样？而我却想像事物从未呈现地一面，我问为什么不是这样？”，说白了数据结果必然是有各种各样地原因造成地必然结果，老板会反思，销售为什么这么差？是啊，你地店、货、人有没有问题？地震、洪水、沙尘暴外加恐怖袭击有没有影响过你地生意？凡是跟数据粘边儿地原因，都得拿出来说道说道，按毛主席老人家说，就是实事求是就行了.个人收集整理勿做商业用途数据延伸！你能做得到地数据，一般都是死数据，，就像彩票数据分析一样，拿来地全是往期数据，已成事实，所以你想中奖就得有数据延伸，也就是判断或者推理出一个预期地目标来，这也是数据分析地重要环节，比如让你做未来地商品企划方案或者订货需求表，这就是明显地数据延伸，带有明显地预测和逻辑推理性质.个人收集整理勿做商业用途假设法：什么是假设法，就是以假设地结果，去考证假设是否成立！比如，去年同期品牌做了万业绩，今年老板告诉你，今年地目标是做万，你去分析一下有可行性有多大？怎么分析呀？业绩增长，好吧，我们假设今年业绩增长，那么直接使业绩增长地条件有哪些？和去年同期比，我们地产品单价提升范围有多大？店铺数量增加几个？产品研发更加成熟吗？销售团队更加强大吗？国家地经济环境稳定吗？除了火星撞地球不用验证之外，其余地都要去考证，结果出现以后，各自乘以增长系数，得了，万业绩是否有戏就有答案了吧？可能有人说，我们按去年跟前年地业绩增长率做个参考，今年估算就得了呗？哎！这哪像个专业地人说地话，超过年地数据，你也敢直接拿来用？也不是说所有地，至少不能用.个人收集整理勿做商业用途懂数据地人机会多原因很简单，你懂数据，你掌握地信息就比别人快，你要保持清醒头脑地话，哪个重要会议都要有你参与，甚至有机会跟老板面对面谈工作，这还不行吗？一般开会，该自己发言而无话可说地人，除了大智若愚地人以外，大多都是没有准备地人.用数据说话，你有数据，你就有准备，你地发言自然受别人重视，你要是能通过数据发现问题，那你地公司地位，会变地与众不同.个人收集整理勿做商业用途随便写地，如果有错别字请多包涵，感兴趣就下载吧，能够帮你地更多！。
服饰商品分析常用指标
（在一定时间段内） 库存占比：所分析货品种类的库存/总库存=库存占比% 销售占比：所分析货品种类的销售量/总销售=销售占比% 备注：通常以货品的吊牌价金额进行计算
商品分析指标的应用与启示
分析库存占比与销售占比之间的关系与启示：
关系：商品库存占比的高低直接影响销售占比的多寡。同理，商品销售占比是进行库存结 构与订货结构调整的关键指标与重要依据，两者相辅相成。
服饰商品分析常用指标
认识数据 分析的关 键指标
案例分析
指标
指标解释 与应用启
示
学习目的
了解各指标在数据分析中的作用与问题体现。重点在于透过指
标数据分析现状，给我们工作中带来什么启示，及针对出现的问 题采取何种应对措施。
析的关键指标
商品分析类指标
库存占比 销售占比 折扣 齐码率 货品平均深度 存销比 售馨率
指标启示
采取行动
关注现时货品库存的盈与缺，对生意的影响 ，是否足以支撑销售，是否存在缺口。 造成存销比过高或过低的原因。 库存结构的影响。 店铺生产力的影响。 其他客观因素。
存销比偏低：检查库存结构是否合理，货品深度是否 足够，畅销货品是否得到有效补充。 存销比偏高：检查单品深度有否过高，滞销货品进行 调拨处理。检查是否店铺生产力低下，激励员工，提高 销售。 陈列调整、库存结构调整。
货品的占比。
针对某单品或某一季节货品的销售速
度，调整合理的折扣，促进销售。
商品分析指标的应用与启示
齐码率
店铺齐码货品的SKU数与总体库存SKU数之间的比值 （参考值：单个SKU 鞋类4个码以上，服装3个码以上）
计算公式： 齐码SKU/总库存SKU
货品平均 深度
货品库存的总量除以货品SKU总量所得的单品数 量的值
服装商品分析数据指标(二)
服装商品分析数据指标（二）引言：服装商品分析是一种重要的市场研究手段，通过收集和分析相关的数据指标，可以对服装市场进行深入剖析。
本文将从五个大点入手，分别探讨服装商品分析的数据指标。
正文：一、销售数据指标1. 销售额：衡量服装商品销售情况的核心指标，可以通过销售额的增长率来评估产品市场表现。
2. 销售渠道：了解销售渠道的分布情况，包括线上和线下渠道，以及各个渠道的销售比例，有助于制定销售策略。
3. 销售区域：分析不同地区的销售情况，了解各地区的市场需求差异，为区域性的市场推广提供参考依据。
4. 销售时段：了解销售量在不同时间段的变化趋势，可以优化库存管理、促销活动等。
5. 销售分类：将服装商品进行分类，分析不同分类的销售情况，发现畅销品类和滞销品类，确定采购方向。
二、消费者数据指标1. 购买数量：了解消费者的购买数量以及购买频次，可以评估商品受欢迎程度。
2. 顾客画像：通过消费者的年龄、性别、职业等信息，了解目标顾客群体，制定精准的市场推广策略。
3. 消费者偏好：分析消费者对不同款式、颜色、材质等的喜好程度，为产品设计和定价提供依据。
4. 消费者满意度：通过调查问卷或消费者评价，了解消费者对产品的满意度，及时发现问题并改进产品质量。
5. 消费者反馈：收集消费者的建议和意见，改进产品和服务，并增强消费者忠诚度。
三、竞争数据指标1. 市场份额：分析竞争对手的市场份额，了解自身在市场中的位置，为市场定位和竞争策略提供依据。
2. 售价对比：比较同类商品的售价，了解市场价格水平，为定价策略提供参考。
3. 销售渠道：观察竞争对手的销售渠道选择，分析其销售模式的优势和劣势，为渠道选择和发展提供启示。
4. 品牌知名度：了解竞争对手的品牌知名度以及其在消费者心目中的形象，为品牌塑造和宣传策略提供参考。
5. 产品特点：分析竞争对手的产品特点，了解其优势和劣势，为产品差异化和创新提供思路。
四、供应链数据指标1. 生产成本：分析生产成本以及各个环节的成本构成，优化成本管理，降低生产成本，提高盈利能力。
服装店数据分析公式
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。
服装店数据分析公式
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部分，经营着各种类型的服装产品，包括男装、女装、童装等。
为了更好地了解和分析服装店的经营情况，我们可以运用数据分析的方法，从销售数据、库存数据等方面进行分析，以便更好地优化经营策略和提高盈利能力。
二、数据分析公式1. 客单价（Average Order Value，AOV）客单价指的是每个顾客平均购买商品的金额，计算公式为总销售额除以总订单数。
客单价的高低可以反映顾客的购买力和购买欲望，对于服装店来说，可以通过提高客单价来提高销售额。
公式如下：客单价 = 总销售额 / 总订单数2. 客流量转化率（Conversion Rate，CR）客流量转化率指的是进入店铺的顾客中实际购买商品的比例，计算公式为购买的顾客数除以进入店铺的顾客数。
客流量转化率的高低可以反映店铺的吸引力和销售能力，对于服装店来说，可以通过提高客流量转化率来提高销售额。
公式如下：客流量转化率 = 购买的顾客数 / 进入店铺的顾客数3. 库存周转率（Inventory Turnover Rate，ITR）库存周转率指的是一定时间内库存商品的销售次数，计算公式为销售额除以平均库存金额。
库存周转率的高低可以反映库存的运作效率，对于服装店来说，可以通过提高库存周转率来减少库存积压和降低滞销商品的风险。
公式如下：库存周转率 = 销售额 / 平均库存金额4. 客户生命周期价值（Customer Lifetime Value，CLV）客户生命周期价值指的是一个顾客在其与店铺建立关系期间所带来的总价值，计算公式为平均客单价乘以平均购买频率乘以平均顾客关系时间。
客户生命周期价值的高低可以反映顾客的忠诚度和对店铺的贡献程度，对于服装店来说，可以通过提高客户生命周期价值来增加顾客的忠诚度和购买频率。
公式如下：客户生命周期价值 = 平均客单价 * 平均购买频率 * 平均顾客关系时间5. 折扣率（Discount Rate）折扣率指的是店铺提供给顾客的折扣比例，计算公式为折扣金额除以销售额。
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它代表：
• 商品SKU利用效率 • 渠道坪效、品效管理水平 • 动销率越高，滞销产品就越少，关 注数量变化
毛利率
销售金额-成本金额 毛利率= 销售金额 销售金额-成本金额
原价毛利率=
吊牌金额
它代表：
• 终端盈利水平
• 关注原价毛利率，了解由于折扣变
动带来的毛利率变动
Байду номын сангаас 交叉率
交叉比率=库存周转率×毛利率
它代表：
• 毛利率和周转率之间的平衡关系 • 销售及库存控制的协调能力
它代表：
• 库存消化水平
• 终端售卖能力
备注：分子分母同为数量或同为金额，须保持一致
库存周转率
库存周转率= 销售数量/金额 库存数量/金额
它代表：
• 货品周转速度及频率
• 资金周转、资金利用率和变
现能力水平
• 周转率越高，商品给公司带来的利 润就越高，关注价值变化
动销率
动销率= 动销SKU数 总SKU数
常用数据分析模型
目录 • • • • • • 平均折扣…… 产销率…… 库存周转率…… 动销率…… 毛利率…… 交叉比率…….
平均折扣
平均折扣=
销售金额 吊牌金额
它代表：
• 折扣控制水平 • 促销管理水平
产销率（消化率）
销售数量/金额
=
进货数量/金额
或
销售数量/金额
销售数量/金额+库存数量/金额