服装营销数据分析案例42页PPT

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服装数据分析与管理课件

服装数据分析与管理课件
服装商品数据分析
如果说终端店是品牌最直接的表现,那么 商品则可以认为是品牌终极表现的重要元素 之一。商品从某种意义上说直接决定终端店
铺盈利状况和终端形象表现。 “如果把专卖店比喻成一辆车,那么商品就 是车的发动机直接决定车的速度和性能。
商品数据分析
数据分析与销售服务是密不可分的,店铺中主 要针对卖场和仓库的货品进行管理与分析。 了解货品现状及所存在的问题,采取合理措施, 可以有效的提高货品的周转速度和提升产销率, 优化店铺的货品结构,提升店铺的销售业绩。 以达到更好的补订货,合理的降低库存的目的。
成熟期
衰退期
市 销售活动激 推销活动的百 市场细分; 销售活动及其他市场营
场 烈;市场营 分比较导入阶 努力延长寿 销活动少,几乎停止
表 销成本高 段低
命周期

毛 高价格与高 最高利润,价 价格下跌, 低价格与低毛利,价格
利 毛利
格比导入阶段 利润降低, 下跌


零售毛利低,

市场占有持

续增长
销 新品推广 做好主销品 跑量
案例
案例1:某自营店铺,截止8月份共销售秋装成衣 200件,销售额4万元,零售标价5万元,库存还剩
下1000件,零售标价20万。
问题:
1、该店铺截止8月底的秋装产销率是多少 ? 2、这家店的秋装货品周转时间平均还有多少周?
案例解析:
1、产销率=销售/库存 =截止8月份零售标价/ (截止8月份零售标价+库存零售
没有重心! •不知道该在什么时候,实行什么样的定价策略组合? •要不要打不打折呢?打几折呢?在什么时候打折呢?
•要做促销,可以拿多少款呢?什么时候做好? •特价活动应该拿哪些款?要不要做特价?特价做到什么价格

XX公司服装品牌经营数据分析ppt课件

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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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
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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)

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。

数据案例分析-服装行业42页PPT

数据案例分析-服装行业42页PPT
谢谢! Nhomakorabea42
数据案例分析-服装行业
1、 舟 遥 遥 以 轻飏, 风飘飘 而吹衣 。 2、 秋 菊 有 佳 色,裛 露掇其 英。 3、 日 月 掷 人 去,有 志不获 骋。 4、 未 言 心 相 醉,不 再接杯 酒。 5、 黄 发 垂 髫 ,并怡 然自乐 。

26、要使整个人生都过得舒适、愉快,这是不可能的,因为人类必须具备一种能应付逆境的态度。——卢梭

27、只有把抱怨环境的心情,化为上进的力量,才是成功的保证。——罗曼·罗兰

28、知之者不如好之者,好之者不如乐之者。——孔子

29、勇猛、大胆和坚定的决心能够抵得上武器的精良。——达·芬奇

30、意志是一个强壮的盲人,倚靠在明眼的跛子肩上。——叔本华

最新服装销售数据分析(案例)..

最新服装销售数据分析(案例)..
服装销售数据分析(案例)..
建立经营分析体系的目的
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 ); 2、补码、补色; 3、市外补货分析到一周; 4、市外补货预计一周销量; 5、补货调动次序:库房----市内----外埠
调货分析
1、一周不动的款(看气候减量); 2、二周不动的款(看气候调回只留样); 3、三周不动的款(全部调回) 4、一月内各地基本不动的款(申请调价);
追单分析
1、畅销款销售周期和频率; 2、面料库存量 3、生产入库时间 4、还能够销售的时间 5、确定追单量 6、确定追单码比 7、竞争对手情况(款式、价格)
4、下列情况可直接使用限制使用以上抗菌药物进行 治疗,但当细菌培养及药敏试验证实非限制使用抗菌 药物有效时仍应使用非限制使用抗菌药物。
第一种情况:①感染病情严重者如败血症、感 染性休克;②中枢神经系统感染;③经心肺复 苏存活之病人;④脏器穿孔者;⑤感染性心内 膜炎;⑥严重的肺炎、骨关节感染、肝胆系统 感染、蜂窝组织炎等;⑦重度烧伤及其他重症 感染者。
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
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、多掌握历史数据,多掌握基础数据;
调价分析
上货时间 销售频率 销售总量 库存总量 气候 滞销原因 竞争对手价格
款式分析
一、畅销款、滞销款比例 二、婚庆、礼服、生活装\男装比例; 三、高、中、低价格比例; 四、颜色比例; 五、男女装比例; 六、春秋、夏、冬装比例; 七、正价、特价比例; 八、新款、老款比例;

服装营销数据分析案例42页PPT

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39、没有不老的誓言,没有不变的承 诺,踏 上旅途 ,义无 反顾。 40、对时间的价值没有没有深切认识 的人, 决不会 坚韧勤 勉。
1、最灵繁的人也看不见自己的背脊。——非洲 2、最困难的事情就是认识自己。——希腊 3、有勇气承担命运这才是英雄好汉。——黑塞 4、与肝胆人共事,无字句处读书。——周恩来 5、阅读使人充实,会谈使人敏捷,写作使人精确。——培根
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
服装营销数据分析案例
36、“不可能”这个字(法语是一个字 ),只 在愚人 的字典 中找得 到。--拿 破仑。 37、不要生气要争气,不要看破要突 破,不 要嫉妒 要欣赏 ,不要 托延要 积极, 不要心 动要行 动。 38、勤奋,机会,乐观是成功的三要 素。(注 意:传 统观念 认为勤 奋和机 会是成 功的要 素,但 是经过 统计学 和成功 人士的 分析得 出,乐 观是成 功的第 三要素 。

服装营销数据分析案例

服装营销数据分析案例

《服装营销数据分析案例》
2023-10-28
contents
目录
• 案例背景介绍 • 数据来源及收集 • 数据分析方法及结果 • 营销策略优化及实施效果 • 相关图表及数据展示 • 总结及展望未来发展
01
案例背景介绍
公司背景
案例中涉及的公司是一家位 于中国的服装制造与销售企 业,拥有多年的行业经验和
对未来发展的展望及建议
01
02
03
加强数据科学和人工智能技术的应用 ,提高数据分析和预测的准确性,为 决策制定提供更加科学和精细化的支 持。
拓展多元化的销售渠道和品牌形象, 进一步扩大市场份额和品牌影响力。
加强供应链管理和库存控制,优化采 购策略和物流配送体系,提高整体运 营效率。
感谢您的观看
THANKS
良好的品牌声誉。
该公司的产品线包括男女装 、童装以及配饰等,以高品 质、时尚设计和广泛的产品
线为特点。
公司以创新、专业和可持续 发展为核心价值观,致力于 提供优质的购物体验和客户
服务。
产品及市场定位
01
该公司主要面向年龄在20-40 岁之间的时尚消费者,提供各 类服装及配饰产品。
02
它的产品定位为中高端时尚品 牌,价格适中,适合广大消费 者群体。
数据转换
将不同来源的数据进行转 换和整合,以便进行分析 。
数据挖掘
利用数据挖掘技术,发现 数据中的规律和趋势。
03
数据分析方法及结果
数据分析方法
数据收集
收集并整合了服装品牌的销售数据、客户数据和 竞争对手数据。
数据分析工具
运用Excel、SPSS等数据分析工具对数据进行处 理和分析。
数据清洗
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71、既然我已经踏上这条道路,那么,任何东西都不应妨碍我沿着这条路走下去。——康德 72、家庭成为快乐的种子在外也不致成为障碍物但在旅行之际却是夜间的伴侣。——西塞罗 73、坚Байду номын сангаас意志伟大的事业需要始终不渝的精神。——伏尔泰 74、路漫漫其修道远,吾将上下而求索。——屈原 75、内外相应,言行相称。——韩非
16、云无心以出岫,鸟倦飞而知还。 17、童孺纵行歌,斑白欢游诣。 18、福不虚至,祸不易来。 19、久在樊笼里,复得返自然。 20、羁鸟恋旧林,池鱼思故渊。
服装营销数据分析案例
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