服装订货数据分析指引
服装采购数据分析报告(3篇)
第1篇一、报告概述随着我国经济的快速发展和消费者需求的日益多样化，服装行业作为我国国民经济的重要组成部分，市场竞争日益激烈。
为了提高服装企业的竞争力，合理进行服装采购成为企业降低成本、提升效益的关键。
本报告通过对服装采购数据的深入分析，旨在为服装企业提供有效的采购决策支持。
二、数据来源本报告所涉及的数据来源于某服装企业2019年度的采购数据，包括采购订单、供应商信息、产品信息、价格、库存、销售数据等。
数据时间跨度为2019年1月至2019年12月。
三、数据分析方法1. 描述性统计分析：对采购数据的基本情况进行描述，如采购金额、采购数量、采购种类等。
2. 相关性分析：分析采购数据之间的相关关系，如采购金额与采购数量的关系、采购价格与销售价格的关系等。
3. 因子分析：对采购数据进行降维处理，提取关键影响因素。
4. 时间序列分析：分析采购数据随时间的变化趋势。
5. 模型预测：利用历史数据建立预测模型，对未来采购趋势进行预测。
四、数据分析结果1. 描述性统计分析（1）采购金额：2019年度采购金额为1000万元，同比增长5%。
（2）采购数量：2019年度采购数量为10万件，同比增长3%。
（3）采购种类：共采购了50个品种的服装产品。
2. 相关性分析（1）采购金额与采购数量的关系：采购金额与采购数量呈正相关，相关系数为0.85。
（2）采购价格与销售价格的关系：采购价格与销售价格呈负相关，相关系数为-0.6。
3. 因子分析通过对采购数据进行因子分析，提取出以下三个关键影响因素：（1）产品类型：根据产品类型对采购金额进行划分，发现休闲类产品采购金额占比最高，达到45%。
（2）供应商：对供应商进行聚类分析，发现A、B、C三类供应商对采购金额的贡献较大。
（3）季节性：分析采购数据随季节的变化趋势，发现夏季和冬季采购金额较高，春秋季采购金额较低。
4. 时间序列分析通过对采购数据进行时间序列分析，发现采购金额和采购数量在1月、4月、7月和10月出现高峰，这与我国传统节假日和换季需求有关。
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。
服装行业的数据分析
服装行业的数据分析数据分析都分哪些？我讲的数据分析，绝对不是指简单的停留在制作层面上的EXCEL操作技术，而是针对数据分析的这个工作的内容，进行讲解；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的进、销、存数量、金额来作为基础，以得出结论性的数据结果，包括进销存分析、周转分析、单店销售分析、商品的价格、色彩、品类等等几乎能够掌握的元素，都可以作为单独分析的对象。
其次，数据分析的作用是什么？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。
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100%，文员水平；中级：具备初级的基础上，懂数据，能够看懂每个数据分析结果，分的出好坏，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的各种因果关系都能够准确把握，并且针对问题有改进方法，针对好的一面有总结推广措施。
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的数据分析人员，做完表格往上司或者老板桌子一放，完事儿！这样不好，因为并不是所有的老板都看的懂数据，而且数据逻辑并不是每个人都一样，至少你的数据来源，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？这份报告得讲究一些吧，表格都做的这么认真，那分析报告得精细吧？分析目的——你做这个表格的目的或者是作用是什么；数据来源——你得把你的数据来源说清楚吧，比如从哪里获取的，日期（起止日期）、取数范围（比如说华东区10家店14年春季新品进销存数据）；分析逻辑——通过什么来得到什么（比如通过对库存与销售的对比分析，得到存销比数据，检验该地区的货品周转情况）；关键结果——你分析的关键数据结果是什么，得到什么样的结论（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）？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的看法吧？只要是有理有据都可以说，怎么说呢，我教你！数据怎样分析？1、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，你分析出来商品的消化率是80%，平均折扣9折，你说好不好？好有多少？不好有多不好？得看你的标准是什么，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的公认标准！假如行业标准消化率65%，平均折扣8.5折，好坏还用费神吗？2、啥原因？用萧伯纳的话来说就是：“有些人只看见事物的表面，他们问的是为什么会是这样？而我却想像事物从未呈现的一面，我问为什么不是这样？”，说白了数据结果必然是有各种各样的原因造成的必然结果，老板会反思，销售为什么这么差？是啊，你的店、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的生意？凡是跟数据粘边儿的原因，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。
订货前数据准备思路
下面我向大家介绍一个非常简单易学的服装补货公式。
剩余库存销售时间(周数)=剩余库存量/(销售总量/(销售总时间/7))。
剩余库存销售时间(周数)=剩余库存量/平均每周销售数量;
平均每周销售数量=销售总量/销售的周数;
销售周数=销售总别间/7
一、订货会前的数据准备：
对于代理商来说订货会前需要确定如下数据：1、买多少金额/件货；2买什么品类的货3；确定商品级别及对应的订货件数。
除1外，其他两项都是需要订货前制定的策略计划。
（注：以下分析不考虑店铺数量变化的状态）
1、买货金额一般来说厂家已经提前确认，代理商要做的就是计算出对应的商品数量。
公式如下：
商品数量=采购目标/（区域销售平均吊牌价X（1 +计划涨降价幅度））
2、确定各品类买货金额及数量：根据同期商品各品类销售百分比确定本订货季的比重，修订原则是今年商品趋势和经营者的策略。
这个环节非常重要，它是一个买货策略的落地环节。
3、确定商品各级别款及数量：可以采取平均值和极值相结合的方法。
根据历史销售数据将商品款分为五个级别（也可以是三个），级别和采购数量对应关系如下：。
店铺数据分析
店铺数据分析服装人必备1、畅滞销款分析畅滞销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;畅滞销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把握,多次的畅滞销款分析对订货时对各款式的审美判断能力会大有帮助;畅滞销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;畅滞销款分析还可以查验陈列、导购推介的程度;畅滞销款分析可以及时、准确对滞销款进行促销,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;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;4、销售与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;5、老顾客贡献率分析行销学一个着名的法则叫做20-80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;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;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、回头频率和再次的购买欲望等都会有较大的提升;6、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;7、个人销售业绩分析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;要及时了解,以改变其心态,从而提高该员工的个人销售业绩;8、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;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;数据分析专业名词注解1、SKU：SKU=Stock Keeping Unit库存量单位 ,即库存进出计量的单位；以服装为例可以是以件为单位;2、KPI：关键绩效指标法Key Performance Indicator,KPI,它把对绩效的评估简化为对几个关键指标的考核,将关键指标当作评估标准,把员工的绩效与关键指标作出比较地评估方法;3、VMD：我们一般把它叫做“视觉营销”或者“商品计划视觉化”;VMD不仅仅涉及到陈列、装饰、展示、销售的卖场问题,还涉及到企业理念以及经营体系等重要“战略”,需要跨部门的专业知识和技能,并不是通常意义上我们狭义理解的“展示、陈列”,而实际它应该是广义上“包含环境以及商品的店铺整体表现”;4、VP视觉陈列：作用—表达店铺卖场的整体印象,引导顾客进人店内卖场,注重情景氛围营造,强调主题;VP是吸引顾客第一视线的重要演示空间;地点是橱窗、卖场入口、中岛展台、平面展桌等;由设计师、陈列师负责;5、PP售点陈列：作用—表达区域卖场的印象,引导顾客进人各专柜卖场深处,展示商品的特征和搭配,展示与实际销售商;品的关联性; PP是顾客进入店铺后视线主要集中的区域,是商品卖点的主要展示区域;地点是展柜、展架、模特、卖场柱体等; 由导购员负责;6、IP单品陈列：作用—将实际销售商品的分类、整理,以商品摆放为主;清晰、易接触、易选择、易销售的陈列; IP是主要的储存空间,是顾客最后形成消费的必要触及的空间,也叫做容量区;地点是展柜、展架等;由导购员负责;7、增长率：销售增长率=一周期内销售金额或数量／上一周期销售金额或数量－1;环比增长率=报告期－基期/基期×100％8、毛利率：销售毛利率=实现毛利额/实现销售额100%;9、老顾客贡献率：如果一家店铺一年有50万毛利,其中老客户消费产生毛利40万；新客户产生毛利10万；那么这家店铺的老客户贡献率是80%；新客户贡献率是20% ;10、品类支持率：品类支持率=某品类销售数或金额÷全品类销售数或金额×100% ; 11、动销比：动销比,即动销率;公式为：一个周期内库存/周期内日均销量;存销比的设置是否科学合理,一是决定了订单供货是否能够真正实现向订单生产延伸；二是企业是否能够真正做到适应市场、尊重市场,响应订单；三是在管理时库存企业能否真正做到满足市场、不积压、不断档;12、动销率：公式为：动销品项数/库存品项数100%;动销品项：为本月实现销售的所有商品去除不计毛利商品数量;库存金额：为月度每天总库有库存的所有商品销售金额的平均值吊牌零售额;13、库销比：等于一个周期内本期进货量/期末库存;是一个检测库存量是否合理的指标,如月库销比,年平均库销比等,计算方法:月库销比,月平均库存量/月销售额年平均库销比, 年平均库存量/年销售额,比率高说明库存量过大,销售不畅,过低则可能是生产跟不上;14、存销比：存销比是指在一个周期内,商品库存与周期内日均销量的比值,是用天数来反映商品即时库存状况的相对数;而更为精确的法则是使用日均库存和日均销售的数据来计算,从而反映当前的库存销售比例;越是畅销的商品,我们需要设置的存销比越小,这就能更好地加快商品的周转效率；越是滞销的商品,存销比就越大;存销比一般按照月份来计算,计算公式是：月末库存/月总销售;计算单位可以是数量,也可以是金额,目前企业多用数量来计算;比如这个月末的库存是900件,而这个月总计销售了300件,则本月的存销比为900/300=3 个人以为,以金额来计算比较合理,毕竟库存在财务报表上是以金额的形式存在的;15.售罄率=一个周期内销售件数/进货件数畅销的产品是不需促销的,只有滞销的产品才需要促销;滞销产品可通过售罄率来确定;一般而言,服装的销售生命周期为3个月；如果在三个月内,不是因为季节、天气等原因,衣服的售罄率低于60％,则大致可判断此产品的销售是有问题的,当然也不必等到三个月后才可以确定,一般而言,三个月内,第一个月尺码、配色齐全,售罄率会为40～50％,第二个月约为20～25％,第三个月因为断码等原因,售罄率只会有5～10％;当第一个月的售罄率大大低于 40％时,且无其他原因时,就有必要特别关注,加强陈列或进行推广了;16、盈亏平衡点：盈亏平衡点简称BEP又称零利润点、保本点、盈亏临界点、损益分歧点、收益转折点;通常是指全部销售收入等于全部成本时销售收入线与总成本线的交点的产量;以盈亏平衡点的界限,当销售收入高于盈亏平衡点时企业盈利,反之,企业就亏损;盈亏平衡点可以用销售量来表示,即盈亏平衡点的销售量；也可以用销售额来表示,即盈亏平衡点的销售额;按实物单位计算：盈亏平衡点=固定成本/单位产品销售收入-单位产品变动成本；按金额计算：盈亏平衡点=固定成本/1-变动成本/销售收入=固定成本/贡献毛率;17、波段：服装企业在店铺上新货的批次,一般人会认为,春、夏、秋、冬四个季节就是天然的上货波段,如果品牌在全国各地有多家店,就要结合当地的气温变化上货;18、库存周转率：等于一个周期内销售货品成本/存货成本;库存天数=365天÷商品周转率;侧重于反映企业存货销售的速度,它对于研判特定企业流动资金的运用及流转状况很有帮助;其经济含义是反映企业存货在一年之内周转的次数;从理论上说,存货周转次数越高,企业的流动资产管理水平及产品销售情况也就越好;19：平效：就是指终端卖场1平米的效率,一般是作为评估卖场实力的一个重要标准; 平效 = 销售业绩÷店铺面积;20、交叉比率：交叉比率通常以每季为计算周期,交叉比率低的优先淘汰商品;交叉比率数值愈大愈好,因它同时兼顾商品的毛利率及周转率,其数值愈大,表示毛利率高且周转又快;交叉比率=毛利率×周转率;21、季节指数法：是以时间序列含有季节性周期变动的特征,计算描述该变动的季节变动指数的方法;统计中的季节指数预测法就是根据时间序列中的数据资料所呈现的季节变动规律性,对预测目标未来状况作出预测的方法;掌握了季节变动规律,就可以利用它来对季节性的商品进行市场需求量的预测;利用季节指数预测法进行预测时,时间序列的时间单位或是季,或是月,变动循环周期为4季或是12个月;服装中计算公司是：每月实际业绩/同期累计业绩100% ;22、连带率：销售总数量除以销售小票数量得出的比值就称作连带率;连带率 =销售总数量÷ 销售小票数量低于1.3说明整体附加存在严重问题个人销售连带率= 个人销售总数量÷ 个人小票总量低于1.3说明个人附加存在问题 ;23、客单价：是指店铺每一个顾客平均购买商品的金额,也即是平均交易金额;客单价的计算公式是：销售金额÷成交笔数。
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。
服装核心数据分析与调整方法
服装核心数据分析与调整方法服装核心数据分析与调整方法营业额1)、营业额反映了店铺的生意走势。
针对以往销售数据，结合地区行业的发展状况，通过对营业额的每天定期跟进，每周总结比较，以此来调整促销及推广活动。
2)、为店铺及员工设立销售目标。
●根据营业额数据，设立店铺经营目标及员工销售目标，将营业额目标细分到每月、每周、每日、每时段、每班次、每人，让员工的目标更加清晰;●为员工月度目标达成设立相应的奖励机制，激励员工冲上更高的销售额;●每天监控营业额指标完成进程情况，当目标任务未能达成时，应立即推出预备方案，如月中的目标进程不理想时应及时调整人员、货品、促销方案。
3)、比较各分店销售状况。
营业额指标有助于比较各分店的销售能力，从而为优化人员结构及货品组合提供参考。
分类货品销售额分类货品销售额即店铺中各个品类货品的销售额，如茄克、休闲裤、衬衣等。
通过分类货品销售额指标的分析，可以了解：1)、各分类货品销售情况及所占比例是否合理，为店铺的订货、组货及促销提供参考依据，从而作出更完善的货品调整，使货品组合更符合店铺实际消费情况。
2)、了解该店或该区的消费取向，即时作出补货、调货的措施，并针对性调整陈列，从而优化库存及利于店铺利润最大化。
对于销售额低的品类，则应考虑在店内加强促销，消化库存。
3)、比较本店分类货品销售与地区的正常销售比例，得出本店的销售特性，对慢流品类应考虑多加展示，同时加强导购对慢流品类的重点推介及搭配销售能力。
前十大畅销款1)、定期统计分析前十大畅销款(每周/月/季)，了解畅销的原因及库存状况。
2)、根据销售速度及周期对前十大畅销款设立库存安全线，适当做出补货或寻找替代品的措施。
3)、教导员工利用畅销款搭配平销款或滞销款销售，带动店铺货品整体的流动。
前十大滞销款1)、定期统计分析前十大滞销款(每周/月/季)，了解滞销的原因及库存状况。
2)、寻找滞销款的卖点，并加强对导购的产品培训，提升导购对滞销品的销售技巧。
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。
服装订货以及库存比例计算案例分析
服装订货以及库存比例计算案例分析某60平方米的中档服装店,春夏的时候开店进仓了3200件货品,4个月销售了480件,剩余货品为库存.现在秋冬换季了,以现在的库存,我应该安排多少进货一般公司的季末库存应该是进货的多少有没有什么相关计算公式还有请问,怎么计算周转是否合理,销售是否够量期末库存－期初库存＋销售量＋损耗＝进货量我认为,你后面想做多少销售,再算上预计下一次的季末库存,就是进货数量了.一般销售指标要有15%~30%的增长,算你预计增长15%吧.每月销售量：480/4×115%＝138件上一季剩下来的库存：3200－480＝2720如果预计下次季末库存不变的话：进货量＝期末库存－期初库存＋销售＋损耗＝2720－2720＋138×6＋2720×3%＝910件具体数据还要多斟酌.这个公式没有问题,方法是对的.不过具体数据还要多斟酌.首次铺货要看店铺面积大小和陈列密度.天这数据有点离谱吧,4个月卖480件,可首次铺货就3200件,,超超高了.老板没吐血吧春夏库存不能在秋冬季卖,剩下的季末库存全撤下来,跟后面该安排多少进货没有关系.我认为首次铺货要看店铺面积大小和陈列密度,一般中档服装店60平方米,铺货大约100~150个货号SKU就差不多了,不够的话可以重复陈列.每个SKU给配三个规格.秋冬季,6个月一次性进货：100SKU×3件＋120件/月×6个月＝1020件,.每个SKU货号给配多少规格并不固定.转季换货是分批进行的,上一季季末库存是要成为下一季开季时的期初库存的.对于首次铺货,可以这样粗略估算,,不过有的地方需要详细说明一下.第一,每个SKU货号给配三个规格并不是固定公式,而是要看货品的.服饰配件产品,比如说手袋、项链,一个店可以就配一个.规格较少的服装产品,比如说毛衣、外套,一个SKU 每个店配两三个号型.规格多的像西装、衬衫,一个货号要配齐了,一二十个码的都有.每个店配多少合适,就要看物流和店铺库房的情况了.第二,转季换货是分批进行的,并不是一下子全撤下来.所以说“剩下的季末库存全撤下来,跟后面该安排多少进货没有关系”这个说法太片面了.上一季季末库存是要成为下一季开季时的期初库存的,即使撤下来,不算在店铺库存的帐面上,也是要算在公司总库存里的.如果库存太大,撤下来后还要想办法利用合适的时机在别的地方消化掉.合理月库销比5︰1,即用5件货底来卖1件是合理的.上面的提问中,月库销比是：3200︰480/4＝27︰1存货可以卖27个月,两年多呀这比率太高了,要想办法减库存.3200件库存,每月怎么也得销售600件才靠谱吧.最佳月库销比是4︰1,合理月库销比是5︰1,即用5件货底来卖1件是合理的.算的进货1020件,每个月卖120件,库销比就是8.5︰1,库存还是太高了吧“最佳月库销比4︰1、合理5︰1”,这只能说是库存周转的最低要求了.对于库销比的算法没错,但不够严谨.库销比就是每个月库存数量和销售数量的比,太高了,肯定说明库存太大了,所以要用数据指标来控制.第一：库存应3200＋3200－480/2＝2960件2960︰480/4＝25︰1第二：“最佳月库销比4︰1、合理5︰1”,这只能说是库存周转的最低要求了,不能算是“最佳”标准.库销比4︰1、5︰1,也就意味着一年有2.5到3个周转,.现在国际上大众成衣品牌的周转率平均水平是4到6个周转,我们以3个周转作为“最佳”标准,未免也太没追求了.如果是奢侈品品牌,这样的周转效率还差不多.小结在营运状况正常的前提下,买手进货作预算,,需要综合参考三个方面的具体情况：销售额增长计划、店铺铺货需要量计划、库存的增减控制计划.如果分别从这三个不同角度进行统计,制定出的数据肯定会有一定出入.在这三方面数据的基础上,买手需要和销售人员一起,平衡实际情况中各个利害关系的轻重缓急,最后调整出一份尽量面面俱到的进货计划.在这个案例中,Esther0914是按照销售额增长计划来计算的,黑木耳是按照店铺铺货量计算的,两个方法都没错,此外还应该结合库存的增减控制计划.Shadow268提到,“进货1020件,每个月卖120件,库销比就是8.5︰1,库存还是太高了吧”,这个对于库存量的提示是有道理的.不过,鉴于这个店铺目前的状况,前四个月处于开店初期,销售还没做起来,其销量和库存量还未能形成正常的周转,数据没有太大的参考价值,基本上可以作为首次铺货来处理.所以,黑木耳的按照店铺铺货量统计的进货量,比较适合该店当前的需要.另外需要补充的是,作为中档服装店,六个月中间不补货,是会造成货品老化和断号断码的.中档价位的大众成衣品牌,六个月中间至少应该再有一个上货波段.半年的进货量,最好按照小季节的上货波段再分配一下.注意每个月有淡旺季之分,南北地区还有季节长短的变化,具体的上货进度和时间控制都要结合实际的情况.该取期初、期末库存的平均值.。
服装订货会数据分析
订货会数据分析（二）1、原始销售数据的统计及分析：订货的目的是为了销售，也就是说，订货应该围绕着销售来进行的。
所以，在参加订货会之前，我们必须统计出去年本季的销售数据，以这个销售数据作为依据进行订货。
销售数据的属性可以多样，下图中列出了一个两个简单的销售流水报表格式：2、销售总量分析：去年本季的销售总数量决定本季订货的总数量。
但并不是说上一季销售多少这一季就订多少。
因为当你订1000件货的时候你的销售一定是达不到1000件的，而会产生一定的库存。
我们要统计出去年本季销售中，有多少缺货现象、有多少货品是因为为了减少最终的实际库存而打折销售的，这样我们就可以分析出去年本季销售的数据是本身还有潜力上升的还是实际上超出了店铺的销售能力的。
另外，有些代理商认为，店铺里还有一定的库存，在本次订货的时候应该减去这个量，这个想法也值得商榷。
男装流行趋势变化不是特别大，可以减去其中库存的一部分，但不能全部减。
3、各类别销售量及占比：比如去年本季衬衫销售多少、裤子销售多少等等，在裤子当中牛仔多少、西裤多少，长裤多少、七分裤多少……都要进行统计与分析。
另外一方面，要看哪些类别销售有困难、哪些类别销售还有潜力，这样在所统计出的数据后面做适当的调整。
4、各类别颜色占比：在不同类别的颜色占比上也同样要以销售的实际数据作为参考。
比如，下季通常来讲深颜色和素色的比例就会偏多一点，而上装则是彩色的、亮色的比例相对偏多一点。
这些都不能代理商自己说了算，而要通过销售数据的分析。
（这里需要加入设计的流行元素）5、各类别尺码占比：在订货中尺码的确定上，不能想当然。
有些代理商认为，我们是北方的，应该大码偏多点。
这是不够精确的，要以销售分析出一个具体的尺码比例来。
另外，不同类别在同一地区的销售中其尺码比例也可以存在差异。
比如风衣类别由于一般是宽松型的，有些风衣可能还比较职业，可能就偏大码的销售要更好一点……这些都可能产生区别，所以要以销售数据的分析结果为依据。
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。
服装订货数据分析指引
订货数据的重要性
订货数据是服装企业制定生产和 销售计划的重要依据，能够反映 市场需求和趋势，帮助企业做出 科学决策，提高经营效益。
订货数据的收集
收集内容
包括订单数量、产品规格、颜色、尺码、价格等详细信息。
收集方式
通过手工录入、系统导出、第三方数据提供商等方式获取。
收集频率
根据企业实际情况和需求，可以选择每日、每周、每月等不同频 率进行收集。
退货的发生。
THANKS
感谢观看
03
订货数据分析指引
销售数据分析
总结词：了解销售趋势、市场需求和消 费者偏好
分析销售渠道数据，了解线上和线下销 售的占比和增长趋势。
研究不同产品类别、品牌、款式、价格 的销售额和销售量，以了解消费者偏好 和市场竞争情况。
详细描述
分析各季度、月份、节假日的销售数据 ，了解销售趋势，预测未来市场需求。
02
库存预警机制
03
滞销商品处理
建立库存预警机制，及时发现库 存积压和缺货现象，采取相应措 施进行调整。
对滞销商品进行促销或清仓处理， 优化库存结构，提高库存周转率。
06
订货数据应用指引
在销售策略中的应用
销售预测
通过分析历史订货数据，预测未来一段时间内的销售趋势， 为制定销售策略提供依据。
01
产品定位
解各区域或渠道的销售表现和潜力。
趋势分析法
总结词
通过分析一段时间内的数据，了解销售趋势和未来预测。
详细描述
趋势分析法是一种基于时间序列的分析方法。通过对历史销售数据的分析，可以了解销售趋势和变化规律，从而 预测未来的销售情况。例如，可以分析近几年的销售数据，预测未来一段时间的销售趋势；也可以根据季节性变 化规律，预测特定季节的销售情况。
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。
女装店铺的数据分析报告(3篇)
第1篇一、报告概述随着消费市场的不断变化和消费者需求的多样化，女装行业竞争日益激烈。
为了更好地把握市场趋势，提升店铺业绩，本报告将对某女装店铺的运营数据进行分析，旨在为店铺的决策提供数据支持。
二、店铺概况1. 店铺类型：线下实体店2. 店铺定位：中高端女装品牌3. 目标客户：25-45岁女性，追求时尚、品质生活4. 店铺规模：100平方米三、数据分析内容1. 销售数据分析2. 客户数据分析3. 商品数据分析4. 竞品数据分析四、销售数据分析1. 销售额分析（1）月销售额趋势通过分析近一年内各月份的销售额，可以发现店铺的销售额呈现出明显的季节性波动。
具体如下：- 春季（3-5月）：销售额较高，为一年中的旺季；- 夏季（6-8月）：销售额有所下降，为一年中的淡季；- 秋季（9-11月）：销售额回升，为一年中的旺季；- 冬季（12-2月）：销售额较高，为一年中的旺季。
（2）月销售额构成通过对月销售额构成的细分，可以了解各品类的销售占比，从而调整商品结构。
具体如下：- 上衣类：占比40%，为店铺销售的主力；- 裤子类：占比30%，为店铺销售的第二主力；- 鞋类：占比15%，为店铺销售的重要部分；- 配饰类：占比15%，为店铺销售的重要部分。
2. 客户分析（1）客户年龄分布通过对客户年龄数据的分析，可以了解店铺的目标客户群体。
具体如下：- 25-30岁：占比30%，为店铺的主要消费群体；- 31-40岁：占比40%，为店铺的重要消费群体；- 41-45岁：占比30%，为店铺的次要消费群体。
（2）客户消费频次通过对客户消费频次的分析，可以了解客户的忠诚度。
具体如下：- 消费频次较高（每月至少消费一次）：占比30%，为店铺的忠实客户；- 消费频次中等（每季度消费一次）：占比40%，为店铺的稳定客户；- 消费频次较低（每年消费一次）：占比30%，为店铺的潜在客户。
3. 商品分析（1）热销商品分析通过对热销商品的分析，可以了解消费者的喜好，为店铺的采购和促销提供依据。
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1.分析去年同季的进销存及零售数据
单店 -单品售罄率/ 颜色销售结构/ 尺码销售比例：
正价期销量 特价销量
尺码销售量
39 40 41 42 43 44 45
畅/滞
货号
品名
颜色
零售 单价
进货 量
数量
金额
数量
金额
销售 额
35 29
36 30
37 31
38 32
39 33
40 34
41 售罄 销产 35 率 品特
单店进销存统计表
大
类
性别
款式
圆/V领长T
翻领长T
针织运动上衣
运动长裤
休闲长裤
针织运动裤
棉长裤
男
单风衣
单夹克
棉风衣
棉长褛
羽绒服
篮球套
运动套
针织运动套
男子汇总
服
圆/V领长T
翻领长T
短T
针织运动上衣
运动长裤
针织运动裤
针织七分裤
女
单风衣 单夹克
棉风衣
羽绒服
丝光绒风衣
棉夹克
篮球套
运动套
针织运动套
女子汇总
以金额计算占比
2.分析去年同季数据
分公司-所有自营店单品售罄率/ 颜色销售结构/ 尺码销售比例：
正价期销量 特价销量
尺码销售量
39 40 41 42 43 44 45
畅/滞
货号
品名
颜色
零售 单价
进货 量
数量
金额
数量
金额
销售 额
35 29
36 30
37 31
38 32
39 33
40 34
41 售罄 销产 35 率 品特
总量
元- 元
总量
单店--款式\价格段汇总-服装：
大类 性别
款式
数量
销售 金额
价格段分布 占比 元- 元 总量 元- 元 总量
分析去针圆年织翻/运V领领动长同长上TT衣 季的进销存及销售数据
运动长裤
休闲长裤
针织运动裤
单男店-款棉 单式长 风\裤 衣价格段汇总-服装：
单夹克
棉风衣
棉长褛
羽绒服
篮球套
根据售罄率高低，得出畅、滞销情况，并分析其原因。
颜色销售结构可通过将货品颜色进行汇总，得出颜色销售情况，进行分析，做为今年的参照。
尺码销售比例可通过汇总，分析，做为今年的参照。
1.分析去年同季的进销存及零售数据
单店
计算单店最大SKU容量：
要点：
1. 计算客户单店应订购的SKU数
实际应订购的SKU数＝类别产品可陈列的最多SKU数-同季陈列的旧款SKU数
要求经销商分析其单店
☼ 过往同季单店数据可以表明该店的销售特点，作为 该季订货和调整的基础数据．
2.分析去年同季数据
分公司
分公司的分析与办法 (单店侧重进销存数据及辅助系数分析,而分公司在单店数据基 础上结合第二版块，侧重于分公司的协同和发展，为本季订货 策略生成最终决策.)
2.分析去年同季数据
库存 金额
款式％
大类％
性别％
专业篮球鞋
训练篮球鞋
专业跑鞋
常规跑鞋
男
板鞋
户外运动鞋 旅游鞋
休闲鞋
保暖鞋 鞋
男子汇总
专业跑鞋
常规跑鞋 板鞋
女 户外运动鞋 旅游鞋
休闲鞋
保暖鞋 女子汇总
备注：该表为模板，各分公司在实际操作中，月份一栏可根据款式的生命周期添加月份。
分公司进销存统计表
以金额计算占比
大 类 性别
43 44 45 46 47 48 49
点
S M L XL 2XL 3XL 4XL
0
#####
0
#####
0
#####
0
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0
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0
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0
#####
0
#####
0
#####
0
#####
小计
0
#####
单品售罄率计算公式＝正价销量 / 进货量
注：正价销量为正价销售期间的销售量，还包含VIP消费、团购（即除特价销售以外）。
运动套
针织运动套
男子汇总
服
圆/V领长T
翻领长T
短T
针织运动上衣
运动长裤
针织运动裤
针织七分裤
女
单风衣 单夹克
棉风衣
羽绒服
丝光绒风衣
棉夹克
篮球套
运动套
针织运动套
女子汇总
元- 元
1.分析去年同季的进销存及零售数据
单店 -月份订货结构：
月份 11月份
进货 金额 占比
12月份
1月份 2月份 3月份 合计
销售
根据售罄率高低，得出畅、滞销情况，并分析其原因。
颜色销售结构可通过将货品颜色进行汇总，得出颜色销售情况，进行分析，做为今年的参照。
尺码销售比例可通过汇总，分析，做为今年的参照。
2.分析去年同季数据
分公司-自营和加盟进货结构
统计自营和加盟的出货情况，研究其趋势及可改善点，作为本季订货的指导
出货数量
预测订货
占比
金额
2.分析去年同季数据
分公司-商品总售罄率：
大类 鞋服装 配件 合计总进来自额总销售额售馨率
计算公式＝总销售额／总进货额 安踏售罄率参照系数：
售罄率
优秀
良好
差
售罄率与销售利润：
ANTA
85%
75%
60%
售罄率<60%，则表示库存大量积压或大量打折导致亏损。
售罄率>85%，则说明进货量太少，出现脱销，销售利润不能最大化。
1、结合销售部某季节的销售目标 2、结合拓展部某季节市场拓展计划及预计销售额 3、结合市场部某季节零售提升计划
去年同季单店的进货\销售\库存数据 单店的进货时间段 、销售时间段 去年同季单店产品的售罄率 去年同季单店的颜色销售占比 去年同季单店的尺码销售比例 店铺的最大sku容量
(分析过往同季单店的数据，作为对本季的参考)
1.分析去年同季的进销存及零售数据
单店 ：
订货与实际进货对比及原因分析
系列 篮球系列 跑鞋系列
库存金额 ２５０ １５０
销售金额 ５０ ６０
存销比 ５
２.５
上述表格中，篮球系列的存销比过高，说明去年篮球系列的占比过 高，那本季就要把篮球系列的占比稍微调低一些．
相反地，跑鞋系列的存销比便低，无法实现利润最大化，那么今年 就要调高跑鞋的占比．
2.分析去年同季数据
分公司-大类\性别销售汇总：
性别
男
女
童
小计
大类 数量 金额 占比 数量 金额 占比 数量 金额 占比 数量 金额 占比
鞋
服装
配件
小计
2.分析去年同季数据
分公司-款式\价格段汇总-鞋：
大 类
性别
男 鞋
男子汇总 女
女子汇总
款式
专业篮球鞋 训练篮球鞋
专业跑鞋 常规跑鞋
板鞋 户外运动鞋
旅游鞋 休闲鞋 保暖鞋
专业跑鞋 常规跑鞋
板鞋 户外运动鞋
翻领长T
短T
针织运动上衣
运动长裤
针织运动裤
针织七分裤
女
单风衣 单夹克
棉风衣
羽绒服
丝光绒风衣
棉夹克
篮球套
运动套
针织运动套
女子汇总
对去年同季产品进销存的总结
分公司
得出存销比（参照存销比为3.5），也就是说如果 某款产品的存销比大于３. ５，那就要以去年的销售数据做为今年的参考；如果存销小于３.５，那本 季的订货数量就要增加．(各分公司根据当地实际情况适当调整参照系数)
女子：总容量*80％*性别占比（如45％）
SKU订购计划
11月 12月 1月
2月
3月
合计 可供容量 SKU％
鞋子 女子
#DIV/0!
男子
#DIV/0!
合计
#DIV/0!
服装 女子
#DIV/0!
男子
#DIV/0!
合计
#DIV/0!
1.分析去年同季的进销存及零售数据
单店
另外您还要考虑的是 1. 上下装的比例结构 2. 内外搭配的比例结构 自营单店的分析办法及分析结果与经销商培训／沟通，
类别
合计 占比 鞋
订货会期货订单
占比
服装
占比
配件
占比
月份期货订单
日常现货补单
实际进货量
某季节存在的问题及原因分析:
1.分析去年同季的进销存及零售数据
单店 ：
制作单店某季节进销存对照图， 得出进货\库存与实际销售的对照．
通过进销存的对照，我们可看出去年同期订货的准确性．
单店进销存统计表
以金额计算占比
单夹克
棉风衣
棉长褛
羽绒服
篮球套
运动套
针织运动套
男子汇总
服
圆/V领长T
翻领长T
短T
针织运动上衣
运动长裤
针织运动裤
针织七分裤
女
单风衣 单夹克
棉风衣
羽绒服
丝光绒风衣
棉夹克
篮球套
运动套
针织运动套
女子汇总
元- 元
2.分析去年同季数据
分公司-月份订货结构：
月份 11月份
进货 金额 占比
销售
金额
占比
12月份
1月份 2月份 3月份 合计
分公司：
订货与实际进货对比及原因分析