货品管理与数据分析完整版)
货品管理
货品管理与数据分析目录➢什么是货品管理➢货品管理的重要性➢货品管理的基本概念➢货品管理的关键—货品数据分析✓销售数据之维度✓销售数据之指标➢单店分析➢店铺货品安全经营管理的核心要素什么是货品管理？•货品管理是指在充分满足市场需求与维护公司利益的前提下，使商品的进销存持续处于可控制的合理状态。
•简而言之，就是把适合的商品放在适合的地方进行销售，促使商品价值最大化，从而实现利润最大化货品管理的重要性货品管理的基本概念➢SKU➢销售季节➢产品生命周期➢产品结构➢售罄率➢库销比➢库存周转天数货品管理的基本概念•（1）SKU•英文全称为 stock keeping unit, 简称SKU，定义为保存库存控制的最小可用单位，例如纺织品中一个SKU通常表示一个规格，颜色，款式），即货号。
例如：N2021Q10120927 •简而言之，单款单色表示一个SKU。
• SKU的宽度与深度：货品的款式多少，即宽度；单款单色的量，即深度。
•（2）销售季节•根据季节性，货品的品类占比不同。
如，秋冬以棉衣、羽绒为主，夏季以短T和七分裤为主，夏季透气性好的跑鞋备受欢迎。
（3）产品生命周期（以季节为单位）•导入期—成长期—旺销期—衰退期—回潮期（处理期 )—退出期•不同时期，工作重点有所不同，促销活动有差异。
（4）产品结构✓鞋服配比例✓男女比例✓年度季节比例（新旧品比例）✓品类比例（薄厚装比例）✓上下装比例✓配码比例（5）售罄率✓售罄率=（特定时间段）销售数量/进货数量*100%✓它是衡量货品销售状况的重要指标。
✓在通常情况下，售罄率越高表示该类别货品销售情况越好，但它跟进货数量有着很大的关系；通过此数据可以针对货品销售的好坏进行及时的调整。
也就能看出滞销款和畅销款。
✓合理范围✓销售周期一个月两个月三个月季末售罄率 25% 40% 60% 80%•售罄率=（特定时间段）销售数量/进货数量*100%• =(一个月)120/706*100%• =17%<25%•可见，该店的新品售罄率低于合理标准。
货品数据分析与管理
四、货品管理操作
五大原则：
1.、分散消化原则：在某系列或某款库存量很多的情况下，适当 分散到多个地区或多个店铺消化，即数量过于集中的适当分 散。
2、合并同类原则：在某系列或某款库存量很少的情况下，集中 某几家店铺或某一个地区消化。
3、结构配置原则：品种过多的分店（或地区）向品种少的分店 （或地区）进行调货。
好处： 通过货品指标以便于对每周及每月的货品进行跟进 ，让货品专员对单店消费习性及地区货品定位更 加精准，及时发现产品问题而做出快速反应，并 对未来产品采购提供科学依据。
二、常用的货品指标
1.基础容量
2.存销比
3.售罄率
4.销售结构
5.库存结构
6.前二十大
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
7.后二十大
SKU：单款单色 例如：S10902545 黑色-3 指的是一个款式一个颜色。
SKU在各店的销售出现断码、单款单件的情况， 进行尺码合并、款式调配(每周一次）。 C、缓解库存压力或缺货情况下与各区域之间进行 区与仓区之间的货品调拨。
四、货品管理操作
三大基本 1、销售差的店铺（或地区）向销售好的分店（或地
区）调货，对市场反应作出及时反馈，针对销售 品种存在差异性的货品进行平衡。 2、为使运输方便快捷，尽可能的在几个相邻的分店 （或地区）进行调货。就近店面互补原则：临近 店铺可以互补尺码，自行调配。 3、保证店铺库存架构平衡，系列齐全。
三、报表分析流程图
6.前二十大： 货品销售排行前二十名的货品在店铺的明细资料。
7.后二十大： 货品销售排行后二十名的货品在店铺的明细资料。
三、报表分析流程图
A、单店大类分析
从大类看出整周的鞋子库存是不够支持整 周销售的，服装也有类似的情况表现但是情况 稍好，往下剖析我们后期调整需要在什么地方 给与他们调整（若想更精确，可分析单款）
鞋店库存数据分析报告(3篇)
第1篇一、报告概述本报告旨在通过对某鞋店近一年的库存数据进行分析，评估库存管理效率，发现潜在问题，并提出优化建议。
报告将涵盖库存水平、周转率、损耗率、销售趋势等多个维度，为鞋店管理者提供决策依据。
二、数据来源与范围数据来源：本报告所使用的数据来自某鞋店近一年的库存管理系统，包括进货记录、销售记录、退货记录等。
数据范围：报告分析的时间范围为2022年1月1日至2022年12月31日。
三、库存水平分析1. 库存总量分析- 库存总量变化趋势：从图表中可以看出，2022年库存总量呈现出先上升后下降的趋势。
第一季度库存量较高，主要原因是春节前后进货量增加；第二季度库存量开始下降，主要原因是销售旺季到来，库存得到有效消化；第三季度库存量再次上升，可能与新品上市、促销活动等因素有关；第四季度库存量下降，可能与节日促销、销售旺季等因素有关。
- 库存总量与销售额的关系：库存总量与销售额呈现正相关关系，即库存总量较高时，销售额也相对较高。
2. 库存结构分析- 畅销品库存占比：畅销品库存占比约为40%，说明畅销品对销售额的贡献较大，应保持较高的库存水平。
- 滞销品库存占比：滞销品库存占比约为20%，说明部分商品销售不畅，需要采取措施进行清理。
- 新品库存占比：新品库存占比约为30%，说明新品上市对库存结构有一定影响。
四、库存周转率分析1. 库存周转率计算- 库存周转率 = 销售成本 / 平均库存- 2022年库存周转率为4次，说明库存周转速度较快。
2. 库存周转率趋势分析- 趋势分析：从图表中可以看出，2022年库存周转率整体呈上升趋势，说明库存管理效率有所提高。
五、损耗率分析1. 损耗率计算- 损耗率 = 损耗金额 / 销售金额- 2022年损耗率为2%，说明损耗控制效果较好。
2. 损耗原因分析- 自然损耗：因产品特性导致的损耗，如皮革老化、橡胶老化等。
- 人为损耗：因员工操作不当、顾客损坏等导致的损耗。
- 管理损耗：因库存管理不善导致的损耗，如盘点误差、库存积压等。
品类管理商品数据分析(二)
品类管理商品数据分析（二）引言概述：品类管理商品数据分析是指通过对不同品类商品的数据进行分析和管理，以促进企业决策和业务发展的一种管理方法。
本文将从五个方面对品类管理商品数据分析进行探讨，包括品类数据的整理与清洗、品类商品销售分析、品类商品库存分析、品类市场竞争分析和品类商品价格分析。
一、品类数据的整理与清洗1. 收集品类商品数据的来源与方式2. 进行数据清洗和预处理，清理异常值和缺失值3. 创建品类商品数据的数据库或仓库，建立数据索引和结构4. 根据品类特点和需求，对品类商品数据进行分类和归类5. 设计品类商品数据的标准化和规范化流程，确保数据质量和一致性二、品类商品销售分析1. 分析品类商品的销售额和销售量，了解不同品类商品的销售情况2. 比较不同品类商品的销售增长率和趋势，评估品类的发展潜力3. 探索品类与销售渠道、地区等因素之间的关系，找出销售的关键因素4. 分析不同品类商品的销售季节性和周期性特点，制定销售策略5. 提取品类商品销售数据中的关键指标和特征，建立销售预测模型三、品类商品库存分析1. 分析品类商品的库存数量和周转率，评估库存水平和效率2. 比较不同品类商品的库存占比和周转率，优化库存分配策略3. 探索库存与销售的关系，判断库存是否合理满足市场需求4. 预测品类商品的库存需求，减少过剩库存和缺货风险5. 建立库存管理系统，实时监控品类商品的库存状况和变化四、品类市场竞争分析1. 分析竞争对手在不同品类商品上的市场份额和销售表现2. 比较品类商品的市场竞争力和市场潜力，找出竞争优势3. 调查消费者对不同品类商品的偏好和需求，发现市场机会4. 收集竞争对手的市场营销策略和商品定价策略，进行对比分析5. 建立竞争情报系统，实时监测市场竞争动态和变化五、品类商品价格分析1. 分析品类商品在市场上的平均价格和价格分布情况2. 比较品类商品的价格与竞争对手的价格，评估价格竞争力3. 探索价格与销售量和利润之间的关系，制定价格策略4. 根据品类商品的特点和需求，进行定价模型的建立和优化5. 监测市场价格变化和趋势，及时调整品类商品的定价策略总结：品类管理商品数据分析是企业在市场竞争中获得竞争优势和提升业绩的重要手段。
服装货品管理与分析
服装货品管理与分析一、货品管理货品管理涉及到对服装的采购、库存、销售和变动的全过程管理。
以下是一些有效的货品管理策略：1.需求预测通过使用历史销售数据、市场趋势等信息，预测未来一段时间的需求量。
这可以帮助企业及时进行采购和库存管理，避免库存过剩或缺货的情况。
2.库存管理通过定期盘点、建立库存报告等手段，及时了解各个品类、款式、尺码的库存情况。
这可以帮助企业合理安排销售活动，及时清理滞销和过季产品，以降低仓储成本。
3.供应链管理与供应商建立良好的合作关系，确保及时供货。
建立合理的采购计划和订单管理系统，以便及时补充库存。
4.数据分析通过对销售数据的分析，了解不同品类、款式、尺码的销售情况，掌握销售热点和趋势。
这可以帮助企业优化货品搭配和进一步提升销售额。
5.价格管理根据市场需求、成本和竞争情况，制定合理的定价策略。
对不同品类和款式的货品进行不同的定价，以提高利润和销售效益。
6.销售预测通过销售数据的分析和市场调研，预测未来销售趋势。
这可以帮助企业及时进行调整和决策，以适应市场需求的变化。
二、货品分析货品分析是对企业的货品组合、品类、款式等进行分析，以优化货品搭配和提升销售效果。
以下是一些常用的货品分析方法：1.销售分析通过对销售数据的分析，了解不同品类、款式、尺码的销售情况，掌握销售热点和趋势。
可以从中找出热销款式和滞销款式，进而优化货品组合和采购策略。
2.季节性分析对不同季节的销售情况进行统计和分析。
这可以帮助企业合理安排货品上架时间和销售活动，以最大限度地提高销售额。
3.品类搭配根据不同品类货品的销售情况，合理调整货品组合和搭配。
例如，如果一些品类的销售额较低，可以考虑增加与之搭配销售的品类产品，提升整体销售效果。
4.尺码分析通过对不同尺码货品的销售情况分析，了解市场需求的尺码偏好。
这可以帮助企业合理安排尺码采购和补货计划，避免因尺码断货而造成的销售损失。
5.竞争分析对竞争对手的货品组合、定价策略等进行分析比较。
服装零售业货品分析数据分析
服装零售业货品分析数据分析一、引言随着经济的发展和人们生活水平的提高，服装零售业在全球范围内呈现出强劲的增长势头。
然而，伴随着市场竞争的加剧和消费者需求的日益多元化，越来越多的服装零售商正面临着货品分析方面的挑战。
本文旨在通过数据分析，为服装零售业提供一些有关货品分析的洞察和建议。
二、销售数据分析1. 销售额分析通过对销售数据的分析，我们可以了解到不同类型、不同季节的服装在销售额方面的表现。
例如，我们可以比较夏季和冬季的销售额差异，以确定是否存在季节性销售变化。
此外，我们还可以将销售额分析与市场趋势和竞争对手数据等综合考虑，进一步优化销售策略。
2. 库存周转率分析库存周转率是衡量服装零售业货品管理效率的重要指标。
通过分析库存周转率，我们可以了解到不同款式、不同颜色、不同尺码的服装的销售情况，以帮助决定是否需要进行库存调整或订购新的货品。
此外，库存周转率分析还可以帮助我们衡量供应链合作伙伴的效果，以确定是否需要寻找新的合作伙伴。
三、市场需求分析1. 消费者偏好分析通过对消费者购买行为和反馈数据的分析，我们可以了解到消费者对不同款式、不同品牌的服装的偏好。
例如，我们可以通过分析消费者购买记录、调查问卷等数据，了解到哪种款式的服装更受消费者青睐，从而指导店铺的货品采购和促销活动。
2. 市场竞争分析通过对竞争对手的销售数据和市场份额数据的分析，我们可以了解到市场上的主要竞争对手以及他们的优势和劣势。
这将为我们制定差异化竞争策略提供重要的参考依据。
此外，我们还可以通过分析竞争对手的促销活动和定价策略，从中获取一些有益的启示和借鉴。
四、产品质量分析1. 退货率分析通过对退货率数据的分析，我们可以了解到不同款式、不同尺码的服装的退货率，从而帮助我们发现存在质量问题的商品。
此外，退货率分析还可以反映出消费者对货品的满意度，为我们改进产品质量提供重要的参考依据。
2. 售后服务分析通过对售后服务数据的分析，我们可以了解到不同款式、不同尺码的服装在售后服务方面的表现。
货品分析总结报告范文(3篇)
第1篇一、报告概述本报告旨在对过去一段时间内我司货品销售情况进行全面分析，总结成功经验，找出存在的问题，并提出改进措施。
报告内容涵盖货品销售数据、市场分析、竞争态势、客户需求等多个方面，旨在为后续货品策略调整提供依据。
二、货品销售数据分析1. 销售数据概述- 销售总额：在过去的一年中，我司货品销售总额达到XX万元，同比增长XX%。
- 销售量：销售量达到XX万件，同比增长XX%。
- 销售额排名：在同类产品中，我司销售额排名前XX位。
2. 销售趋势分析- 季节性波动：通过对销售数据的分析，发现我司货品销售存在明显的季节性波动，旺季销售额占总销售额的XX%，淡季销售额占总销售额的XX%。
- 产品生命周期：根据产品销售数据，我司部分产品已进入成熟期，销售额稳定；部分产品处于成长期，销售额持续增长。
3. 渠道分析- 线上渠道：线上渠道销售额占总销售额的XX%，同比增长XX%，成为我司销售的重要增长点。
- 线下渠道：线下渠道销售额占总销售额的XX%，同比增长XX%，渠道拓展效果显著。
三、市场分析1. 市场需求分析- 市场规模：根据市场调研，我司所属行业市场规模为XX亿元，预计未来三年将保持XX%的年增长率。
- 市场需求变化：消费者对产品质量、品牌、服务等方面的要求越来越高，市场对差异化、高品质的产品需求日益增长。
2. 竞争态势分析- 竞争对手：我司主要竞争对手包括XX、XX、XX等，市场份额分别为XX%、XX%、XX%。
- 竞争策略：竞争对手主要采取以下策略：加大广告投入、降低成本、提高产品质量等。
四、客户需求分析1. 客户画像- 年龄：主要消费群体为XX岁至XX岁。
- 性别：男女比例约为XX：XX。
- 地域：主要分布在XX、XX、XX等地区。
2. 客户需求- 产品质量：消费者对产品质量要求较高，对假冒伪劣产品的容忍度较低。
- 品牌形象：消费者对品牌形象有一定要求，愿意为品牌溢价。
- 售后服务：消费者对售后服务要求较高，希望得到及时、有效的解决。
货品的数据分析及备货技巧
货品的数据分析和备货技巧一、产生缺货的原因分析根据目前公司的订货机制，是采取订货+补货的方式。
缺货，就是供需出现缺口，在目前的机制下，产生缺货不外是两种原因，一是订货不足，二是补货不足或者不及时（这里的不及时，是指不考虑补货周期的情况）关于订货不足的情况，在此暂不做讨论，因为市场不同，每位代理商的眼光与订货策略也不同，我们着重讨论的是已有实销数据的情况下，如何进行补货，才能保证不缺货，又不造成太大的库存压力。
首先，我们先看看补货周期。
一个款从客户补单到货到客户手里，在不考虑公司备货的前提下，大致要经历：代理商下单，面辅料采购根据产能安排生产公司发货、运输等环节。
以冬装为例的化，出货时间=面辅料到货时间（取最大值，一般15天）+排单等待时间（视产能状况而定）+生产时间（6天）+运输时间2-3天）因此在公司没有备货的情况下，冬装补货周期至少是25天左右，毛衣，羽绒35天左右，这，这也正是为什么需要提前补货的原因。
假如说销售时间还有30天，档口库存加上公司未发补单还能维持10天，现在补货25天以后出，那么只能再补5的量，中间有15天为断货时间。
而如果代理商提前半个月补货，那么出货的时候刚好是档口快要断货时间。
而如果代理商提前半个月补货，那么出货的时候刚好是档口快要断货的时候，可以保证整个销售周期基本不断货或者只是少量断货。
二、数据分析备货原理根据产品生命周期理论，产品的销售时间，可以分为导入期，成长期，成熟期和衰退期。
1、导入期：新产品上市，消费者有个接受过程，销售较为缓慢2、成长期：产品经过一段时间后，销售快速增长，这个时候也是最容易出现断货的时期3、成熟期：此时市场成长趋势减缓，产品已被大多数潜在购买者所接受，销售量会逐渐达到高峰4、衰退期：产品销售量开始衰退，直至推出市场，一般来说，夏装南方第一波货衰退期为5月7其，秋装南第一波货的衰退期为10月7日。
根据一半规律，春秋装销售时间为35到40天左右（视区域略增减，其中春节销售时间受春节影响很大），夏装和冬装50到55天。
品质管控数据分析报告(3篇)
第1篇一、报告概述随着市场竞争的日益激烈，企业对产品质量的要求越来越高。
品质管控作为企业核心竞争力的重要组成部分，直接关系到企业的生存与发展。
本报告通过对某企业近一年的品质管控数据进行深入分析，旨在揭示品质管控的现状、问题及改进措施，为企业提升产品质量、降低成本、增强市场竞争力提供数据支持。
二、数据来源与范围1. 数据来源：本报告所使用的数据来源于企业内部品质管理信息系统、生产数据采集系统、客户投诉系统等。
2. 数据范围：报告涵盖企业产品从原材料采购、生产制造、过程检验、成品检验到售后服务等各个环节的品质数据。
三、品质管控现状分析1. 原材料品质分析（1）原材料合格率：根据数据统计，原材料合格率达到95%，较去年同期提升3个百分点。
（2）原材料不合格原因分析：主要原因为供应商质量不稳定、检验标准执行不到位、原材料储存条件不达标等。
2. 生产过程品质分析（1）生产良品率：生产良品率达到98%，较去年同期提升2个百分点。
（2）生产过程不合格原因分析：主要原因为操作人员技能不足、设备故障、工艺参数调整不当等。
3. 成品品质分析（1）成品合格率：成品合格率达到97%，较去年同期提升1个百分点。
（2）成品不合格原因分析：主要原因为过程检验不严、包装不规范、运输过程中损坏等。
4. 售后服务品质分析（1）客户投诉率：客户投诉率较去年同期下降5个百分点。
（2）投诉原因分析：主要原因为产品质量问题、售后服务不到位、产品功能不符合需求等。
四、问题与不足1. 原材料供应商管理不力：供应商质量不稳定，导致原材料合格率不高。
2. 生产过程控制不严格：操作人员技能不足，设备故障频发，导致生产良品率不高。
3. 检验流程执行不到位：过程检验、成品检验不严，导致成品合格率不高。
4. 售后服务响应速度慢：客户投诉处理不及时，导致客户满意度不高。
五、改进措施1. 加强原材料供应商管理：建立供应商评估体系，提高供应商质量稳定性。
2. 提升生产过程控制能力：加强员工培训，提高操作人员技能；定期维护设备，降低设备故障率；优化工艺参数，提高生产良品率。
货品管理与数据分析(完整版)分析
数据分析方法与工具
数据分析方法
包括描述性分析、预测性分析和规范 性分析等，这些方法可以帮助企业了 解数据的特点、预测未来趋势，以及 制定相应的决策。
数据分析工具
包括Excel、Tableau、Power BI等， 这些工具可以帮助企业快速处理和分 析大量数据，并可视化呈现结果。
数据洞察与决策支持
数据洞察
通过数据分析，企业可以发现销售和 库存的规律、市场趋势和消费者行为 特点，从而更好地理解市场需求和竞 争环境。
决策支持
基于数据洞察，企业可以制定更加科 学和合理的货品管理策略，包括采购 计划、销售预测、库存管理等，以提 高企业的运营效率和盈利能力。
06 案例分析：货品管理与数 据分析的实践应用
供应商选择与关系管理
对供应商进行资质审查和评估，确保供应商具备相应的生产能力和质量保证能力。
与供应商建立长期合作关系，通过合同、协议等方式明确双方的权利和义务。
定期对供应商进行评估和审查，确保供应商始终符合要求，及时调整供应商合作关 系。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
采购执行与监控
• 按照采购计划进行采购，确保采购的货品品种、数量、质量等符合要求。 • 对采购过程进行监控和管理，确保采购活动按照规定程序进行，防止出现违规行为。 • 对采购的货品进行验收和入库管理，确保货品质量合格、数量准确。同时对不合格货品进行处理和追溯。 • 通过以上三个方面的策略制定、供应商选择与关系管理以及采购执行与监控等方面的措施，可以实现货品采购
案例一：某电商平台的货品管理优化
背景
某电商平台面临货品种类繁多、库存量大、销售波动大等 挑战，需要进行货品管理优化。
分析方法
采用数据分析技术，对历史销售数据、用户行为数据等进 行深入挖掘和分析，以识别畅销和滞销商品、消费者购买 习惯和偏好等。
货品数据分析表格
货品数据分析表格篇一：单店货品数据分析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。
服装零售业货品分析数据分析
服装零售业货品分析数据分析一、引言服装零售业是一个充满竞争的行业，了解消费者需求以及货品分析对于提高销售业绩至关重要。
数据分析在服装零售业中起着重要的作用，通过深入分析销售数据和货品数据，可以帮助企业优化供应链管理，准确预测需求，提供决策依据，提高销售效益。
二、销售数据分析1. 销售额分析通过对销售额数据进行分析，我们可以了解到不同货品之间的销售情况以及不同时间段的销售趋势。
例如，通过分析销售额最高的货品，我们可以了解到消费者的偏好和热门产品；而通过分析销售额下降的货品，我们可以及时对库存进行调整，避免滞销。
2. 客单价分析客单价是指每个顾客平均购买的商品金额，通过对客单价数据进行分析，我们可以了解到消费者的购买能力和消费习惯。
例如，客单价较高的时段可能是消费者购买高价位商品的较多时间，我们可以针对这一时段进行促销活动，提高销售额。
3. 售后率分析售后率反映了顾客对产品质量的满意程度。
通过分析售后率数据，我们可以了解到产品质量是否合格，以及是否需要改进。
售后率较高的货品可能需要进一步质检，或者进行售后服务的改进，以提高顾客满意度和品牌形象。
三、货品数据分析1. 库存分析通过对库存数据进行分析，我们可以了解到库存商品的存货周期、周转率以及滞销情况。
库存周转率反映了企业的经营效率，过高的库存可能会导致资金占用过多，而过低的库存则可能导致无法满足顾客需求。
我们可以通过库存数据来优化供应链管理，避免库存过多或过低的情况。
2. SKU分析SKU是指库存单位，通过对SKU数据进行分析，我们可以了解到不同货品在销售中的表现。
例如，对于某些SKU，我们可以发现销售额较高但是利润率较低，这可能是因为该货品的成本较高或竞争激烈，需要进一步考虑是否继续销售。
通过对SKU数据的分析，可以帮助企业决策是否需要进行货品调整。
3. 季节销售分析服装行业的销售受季节性影响较大，通过对季节销售数据的分析，我们可以了解到不同季节的销售情况和趋势。
服装零售业货品分析数据分析报告
服装零售业货品分析数据分析报告一、数据来源与收集本次分析所使用的数据来源于过去X个月内店铺的销售记录、库存系统以及市场调研数据。
销售记录包括每款服装的销售数量、销售额、销售日期等；库存系统提供了各款服装的库存数量、进货成本等信息；市场调研数据则涵盖了消费者对服装款式、颜色、尺码等方面的偏好和需求。
二、销售数据分析1、销售额与销售量在过去X个月中，总销售额达到了X元，总销售量为X件。
其中，销售额最高的品类是女装，占比达到X%，销售量最大的品类则是男装，共计X件。
进一步细分到具体款式，款式 A的销售额和销售量均位居榜首，分别为X元和X件。
通过对销售数据的分析，我们发现销售额和销售量之间存在一定的正相关关系，但并非完全成正比。
有些款式虽然销售量较大，但由于单价较低，销售额相对较低；而一些高价的限量版或设计师款服装，虽然销售量较少，但由于单价较高，对总销售额的贡献仍然不可忽视。
2、销售趋势按月度分析销售数据，发现销售存在明显的季节性波动。
在春季和秋季，销售额和销售量相对较高，而夏季和冬季则相对较低。
这与季节变化导致的消费者需求变化密切相关。
例如，春季的轻薄外套和秋季的风衣、毛衣等款式往往更受欢迎。
此外，通过对每周销售数据的观察，发现周末的销售额和销售量通常高于工作日，这表明消费者在休闲时间更有购买服装的意愿。
3、价格区间分析将服装价格分为低、中、高三个区间进行分析。
结果显示，中价位的服装销售额和销售量占比最大，分别为X%和X%。
低价位服装虽然销售量较大，但由于利润空间有限，对总利润的贡献相对较小。
高价位服装的销售量虽然较少，但由于利润丰厚，对总利润的贡献不容忽视。
三、库存数据分析1、库存水平截至报告期末，库存总价值为X元，库存总量为X件。
其中，库存积压较为严重的品类是童装，库存周转率较低。
2、库存周转率通过计算库存周转率，发现平均库存周转天数为X天。
不同品类的库存周转率存在较大差异，女装的库存周转率较高，平均为X天；而男装的库存周转率相对较低，平均为X天。
物资整理数据分析报告(3篇)
第1篇一、报告概述随着我国经济的快速发展，各行各业对物资的需求量日益增加，物资整理工作在企业运营中扮演着至关重要的角色。
为了提高物资管理水平，降低成本，提升效率，本报告对某企业物资整理数据进行了深入分析，旨在为企业提供科学的决策依据。
二、数据来源及处理1. 数据来源本报告所涉及的数据来源于企业内部物资管理系统，包括物资入库、出库、库存、报废等环节的数据。
2. 数据处理（1）数据清洗：对原始数据进行筛选、去重、填补缺失值等操作，确保数据质量。
（2）数据整理：将不同来源的数据进行整合，形成统一的物资整理数据集。
（3）数据统计：对物资整理数据进行统计分析，包括数量、金额、种类、周转率等指标。
三、物资整理数据分析1. 物资入库分析（1）物资入库量分析：从时间、种类、供应商等方面分析物资入库量变化趋势。
（2）物资入库成本分析：分析不同种类物资的平均采购成本，找出成本控制点。
（3）物资入库及时率分析：分析物资入库及时率，评估供应商合作情况。
2. 物资出库分析（1）物资出库量分析：从时间、种类、用途等方面分析物资出库量变化趋势。
（2）物资出库成本分析：分析不同种类物资的平均出库成本，找出成本控制点。
（3）物资出库及时率分析：分析物资出库及时率，评估物资供应情况。
3. 物资库存分析（1）物资库存量分析：分析不同种类物资的库存量变化趋势，找出库存积压或短缺问题。
（2）物资库存周转率分析：分析不同种类物资的库存周转率，评估库存管理效率。
（3）物资库存成本分析：分析不同种类物资的库存成本，找出成本控制点。
4. 物资报废分析（1）物资报废量分析：分析不同种类物资的报废量变化趋势，找出报废原因。
（2）物资报废成本分析：分析不同种类物资的平均报废成本，找出成本控制点。
四、物资整理数据分析结论1. 物资入库方面：企业物资入库量总体稳定，但部分物资采购成本较高，需要进一步优化供应商合作。
同时，部分物资入库及时率有待提高，需加强与供应商的沟通与协调。
SKU货品管理分析【范本模板】
在经营过程中时常会遇到以下几方面的困惑：1、单店业绩已经很好了,但是总是觉得商品的陈列米数永远不够，坪效（或米效）一直不理想。
2、门店的经营SKU(品项数)已经很多了，已经琳琅满目了，消费者还是反映买不到商品。
3、商品陈列布局已经尽量以顾客为本了,顾客还是反映找不到商品。
根据本人在实践中分析发现，造成以上的经营困惑主要是由于商品的SKU 结构不合理所致，由于一味追求SKU的齐全，而忽略了由于商品单品过多，就增加了顾客的选购难度；由于忽略了门店SKU的管理，造成无效商品大量充斥排面,占有有限的陈列资源，造成坪效（或米效）、品效过低，由此进行SKU的动销情况调查与分析就显得更加重要.门店SKU分析目的1、了解门店实际品项数的动销情况，找到不动销商品SKU的占比。
2、有助于实施公司品类管理战略。
3、了解门店商品结构情况。
4、通过SKU的分析与调整,提高门店的坪效、米效、品效。
门店SKU分析步骤第一步：按照小分类制订SKU动销情况分析表。
第二步：到系统报表中找到需要分析的时间段最后一天的SKU总数和动销SKU数分别填写在分析表中.第三步：进行数据的的分析：1、动销率的计算公式：动销率=动销SKU/实际SKUX100动销SKU——-在某个会计期间的有销售记录的单品数量,其中包括销售后立即退货的一种账面体现的零销售现象。
实际SKU—-—在某个会计期间期末的实际库存单品数，不包括已经是零库存的商品，但是包括负库存的商品.2、动销率说明的问题：某个分类在特定的时间段内销售的单品数占该分类特定会计期间期末的库存SKU的比例。
3、理解动销率的误区:（1)动销率越高越好（2）动销率等于100%就是正常，动销率小于100%就是滞销商品惹得祸。
（3)仅仅被百分比所迷惑,只看数据的表面，不透过表面找到问题的实质。
4、动销率会出现的4种情况4、动销率会出现的4种情况第一种情况：动销率超过100%；(1）说明的情况：动销率超过100％说明了在某个时段该分类的销售品项数高于目前现有库存的品项数,说明了该分类出现了品项数的流失现象。
货品管理及库存报表分析
货品管理及库存报表分析（一）仓库存货补货周期：2（每周2次补货，一般是周一、周三各1次）注：条件允许的话,补货周期越短、店铺库存会更健康，货品也会更充足。
好处：更准确的控制存货量，减少资金积压。
运输周期：3—5天（指补货起至店铺到货时间！）周转天数C = 补货周期+ 运输周期= 6—8天备注：周转天数和运输天数根据不同区域具体时间而定！估计日销售为B店铺所需货品 = 铺场数A +估计日销售B ×周转天数C补货所需数量 = 铺场数A +估计日销售B ×周转天数C —现库存D —在途货品E （二）库存报表分析看报表的利与弊利：弊：1、库存健康，货量充足； 1、库存不健康，滞销货品积压；2、冲生意，对货品销售做 2、不清楚货品畅销、滞销，帮不出准确评估和及时部署；到做生意；3、科学化补货，有销售数据参考； 3、补货不客观，没有参考数据；4、货品反应速度快； 4、货品反应速度慢；必看的三大报表1、鞋子前10大报表，服装前15大报表（25大报表）；2、25大报表的销售数量及金额；3、存货量查询；三大报表看什么鞋子前10大报表，服装前15大报表（25大报表）看什么？；1、主款销售是否名列前矛，占生意%；；2、销售件数及金额；3、库存是否足够；4、特别注意新货走势；5、推广货品走势；6、25大产品销售占总生意%；7、滞销货品分析调整（区域内互动）；25大报表的销售数量及金额看什么？1、看分析款式销售具体金额、件数、颜色；2、款式销售具体日期，及到货时间；存货量查询；1、现25大款式的库存情况；2、库存的存货数量，现阶段销售与库存吻合程度？报表分析流程图报表款式销售分析依据1、时间；（上货时间、销售时间、、、）2、陈列摆放位置；（与人流方向，闲日与假日差别、、、）3、款式陈列效果；（商品展示的陈列是否吸引人，卖点是否展示出来、、、）4、服务部署；（店铺是否针对款式做个游戏部署，增强同事附加推销、、、、、）5、库存；（存货量、畅销颜色、畅销尺码等是否充足、、、）6、款式价格；（中等、偏高、偏低、、、）7、款式设计适应范围；（适应年龄群体，主题概念、销售卖点、、、）8、面料；（是否适应当季潮流、功能性、、、）备注：专卖店必须定期进行货品盘点及更新，保证货品的准确性。
卖货真实数据分析报告(3篇)
第1篇一、报告概述本报告基于对某电商平台2023年度卖货数据的深度分析，旨在全面了解商品销售情况、消费者行为、市场趋势等关键信息。
报告通过对数据的多维度挖掘，为商家提供决策依据，助力优化销售策略，提升市场竞争力。
二、数据来源及方法1. 数据来源：本报告数据来源于某电商平台2023年度的销售数据，包括商品销售数据、消费者行为数据、市场趋势数据等。
2. 数据处理方法：采用数据清洗、数据挖掘、统计分析等方法对数据进行处理和分析。
三、商品销售情况分析1. 商品销售额及增长率根据报告，2023年度该电商平台总销售额为XX亿元，同比增长XX%。
其中，线上销售额占比XX%，线下销售额占比XX%。
2. 商品类别销售分析（1）热销品类：根据销售额排名，前十大热销品类分别为：服装鞋帽、电子产品、家居用品、美妆个护、食品饮料、玩具母婴、珠宝首饰、运动户外、图书教材、家具建材。
（2）销售额增长率：从增长率来看，家居用品、电子产品、美妆个护等品类增长迅速，增长率分别为XX%、XX%、XX%。
3. 商品价格区间分析根据报告，2023年度该电商平台商品价格区间主要集中在XX元-XX元，其中XX元-XX元区间的商品销售额占比最高，达到XX%。
四、消费者行为分析1. 消费者年龄分布根据报告，该电商平台消费者年龄主要集中在18-35岁，占比达到XX%。
其中，25-30岁年龄段消费者占比最高，达到XX%。
2. 消费者性别比例从性别比例来看，女性消费者占比XX%，男性消费者占比XX%。
3. 消费者购买渠道线上购买渠道占比XX%，线下购买渠道占比XX%。
其中，线上购买渠道中，手机端占比XX%，PC端占比XX%。
4. 消费者购买偏好根据报告，消费者购买偏好主要集中在以下方面：（1）性价比：消费者在选择商品时，更注重商品性价比，追求物美价廉。
（2）品牌：消费者对知名品牌商品有一定信任度，但同时也关注新兴品牌。
（3）口碑：消费者在购买商品前，会参考其他消费者的评价。
年度货品情况分析总结(3篇)
第1篇一、前言随着市场的不断变化和消费者需求的多样化，对货品的管理和分析成为了企业运营中至关重要的一环。
本报告旨在通过对本年度货品情况的全面分析，总结货品销售、库存、成本等方面的表现，为下一年度的货品策略提供参考依据。
二、市场环境分析1. 宏观经济环境：本年度，全球经济呈现缓慢复苏态势，我国经济保持稳定增长，消费市场活跃。
但受国际贸易摩擦等因素影响，部分行业面临压力。
2. 行业竞争态势：行业竞争日益激烈，新兴品牌不断涌现，消费者选择多样化。
本企业需紧跟市场趋势，提升产品竞争力。
3. 消费者需求变化：消费者对品质、个性化和便捷性需求不断提升，对环保、健康等概念的关注度增加。
三、货品销售分析1. 销售业绩：本年度，货品销售额同比增长X%，其中线上销售额占比达到Y%，线下销售额占比为Z%。
销售额增长主要得益于新品上市和促销活动的推动。
2. 销售渠道分析：- 线上渠道：本年度线上销售额同比增长X%，主要得益于电商平台和自建商城的拓展。
未来，我们将继续加强线上渠道建设，提升用户体验。
- 线下渠道：线下销售额同比增长Y%，主要得益于新店开业和促销活动的推动。
未来，我们将优化线下门店布局，提升门店运营效率。
3. 产品销售情况：- 热销产品：本年度，A产品、B产品、C产品等热销产品销售额占比达到X%，成为公司业绩增长的主要动力。
- 潜力产品：D产品、E产品等潜力产品销售额同比增长Y%，具备良好的市场前景。
四、库存管理分析1. 库存周转率：本年度，货品库存周转率为Z%，较上年同期提高Y%。
库存周转率提升主要得益于供应链优化和销售策略调整。
2. 库存结构分析：- 热销产品库存充足，满足市场需求。
- 潜力产品库存合理，避免积压。
3. 库存管理措施：- 加强库存预测，优化采购计划。
- 优化仓储管理，降低仓储成本。
- 加强与供应商的沟通，确保供应链稳定。
五、成本控制分析1. 生产成本：本年度，生产成本同比下降X%，主要得益于原材料价格下跌和工艺改进。
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40平米
坪效=5000元
关键点
3、同 店 同 比
• 名词解释：在一定周期内，店铺的销售金额与上年同 期销售金额的对比。
• 计算方法：同店同比=（本期销售额-上年同期销售额） ÷上年同期销售额
• 作用：衡量一个店铺内良性发展能力的重要指标。
20万
11%
18万
-11%
18万
20万
2008年 11月销额
10
12
2
34
7
6
2
19
6
2
2
10
=10（ 铺货量）+12（ 月均销售）×2（ 补货周期）
整体下单分析：
单款下单完成后，需要对整体的订货进行修正：
确认总量订货是否合理？ 确认订货SKU是否足够？ 确认A类商品订量是否足够？ 确认A类商品SKU是否足够？ 确认商品组合是否合理？ 确认每月上市的商品适合合理？
的情况？ 5. 建议：何时、怎样补/清款、补/清量、补/清理哪些款
的量
分享内容
1 什么是货品管理 2 如何做货品分析 3 如何做货品整合 4 分析工具的使用
货品整合的目的
货品流 向合理
整合 目的
提升销 售业绩
优化货 品结构
满足销 售需求
货品整合的时间节点
气候 影响
动销率
销售 时段
地理 位置
影响
X 60
X 50
客单量= 1.2
关键点
8、库销比
库销比 =月初库存金额÷预估当月销售额 （以零售价计算）
库销比=月初库存数量÷预估当月销售数量
思考
12月库存 12月销售 1月库销比
8000 3400
2.35
1月库存 1月销售 2月库销比
15000 2500
6.00
2月库存 2月销售 3月库销比
5000 1500
仓 库 现 存
存 销 比
预
计7 月 底
总需 求量
存
需 求 差 额
总计
10春
夏款
女
保留 款
往季
款
女合计
10春
夏款
男
保留 款
往季
款
银合计
赠品 赠品
节庆 节庆 特供 特供
附表二：《单款补货分析表》
货号
颜 色
类 别
零 售 价
产 品 定 义
上市 时间
生 命 周 期
库 存
订 未 发
预 交 货 时 间
1 月
销售统计
类别销售占比 销售折扣
SKU的宽度与深度 生命周期
销售分析
核心： 实现利润 最大化
订货计划
总需求计划 订货SKU的宽度与深度
订货商品结构
上市计划 类别占比 价格占比
订货流程
货前
销售分析
订货前
需求计划
销售目标
SKU款数与 数量计划
订货中 产品讲解
选款
确定款式分 类
确认单款初 步数量
跟进销售
确认订单 订单修正
成交价
折扣
货品分析的逻辑基础
进
决 定
陈列
市场需求
（核心、基础）
反映
存
互相影响
销
互相决定
怎样做货品分析
导入期 成长期
产品生 命周期
衰退期 成熟期
从产品上市到下架的整个过 程跟进，各个阶段存在的问 题通过分析工具对货品进行 分析。
销 售 数 量
导入期 成长期
成熟期
衰退期
时间
货品分析：导入期
分析关键点：
新品上市30天：售罄率 30－35% 新品上市60天：售罄率 50－55% 新品上市90天：售罄率 65－75%
结论与建议
1. 总量、库销比是否合理？ 2. 新旧货占比是否合理？（不合理，旧货建议何时清理，
新货缺的是否需要立即补货） 3. 各系列、性别存销比是否合理？高和低应该采取的措
施 4. 畅滞销款的分析（是否存在畅销的没有，滞销的很多
练习
20万
25%
5万
50%
10万
75%
15万
90%
18万
本月指标
第一周销售 第二周销售
第三周销售 第四周销售
关键点
2、坪 效
• 名词解释：在一定周期内，单位经营面积上 产生的销售金额
• 计算方法：坪效=销售额÷经营面积 • 作用：衡量卖场的有效利用程度，证明店铺
运营效率的高低。
关键点 练习
20万
货品分析：衰退期
分析关键点：：
类别及全场清仓
库存情况
货品分析的重点指标
库销比（总量、大类、性别、各系列的量是否合理） 新老品占比（反映库存年龄结构，老化程度） SKU库存销售占比(反映产品畅滞销) SKU动销率、宽度和深度
货品分析的思路及步骤
总量合理 ？ 结构合理 ？ SKU合理 ？
将商品分类：
A类商品代表预测畅销款； B类商品代表预测平销款； C类商品代表预测陈列款。
分类
A类商品 B类商品 C类商品
A类店铺
53Βιβλιοθήκη 2B类店铺3
2
2
C类店铺
2
2
2
备注：铺货量的标准适用于产品的上市期、成长期、黄金销售期，而在产品的衰退期则可以需根据实际 情况进行调整
1、年度销售目标（目标是订货的依据）1，北京给华东 公司的指标计划和完成额.xls
商业
因素
氛围
库存 情况
店铺 定位
考虑因素
货品整合方法
补足畅销款货量 找替代款，主力推荐 货品集中、内部促销 调整陈列、调整搭配
货品整合后的效果评估
时间要求:三天或一周
评估内容: 各店铺相关业绩的提升? 各单款数量及动销率的提升? 调拨货品的增幅?
分享内容
1 什么是货品管理 2 如何做货品分析 3 如何做货品整合 4 分析工具的使用
练习
例如：某个商场为了迎接三八妇女节，在三八节当天举办满400减100 元，商场扣点为30%。 计算：顾客的利益？商场的抽成？专柜的回款率、赚多少？
顾客的利益： 300/400=7.5折 商场抽成：（400-100）*30%==90元 专柜赚：（400-100）*70%=210元
11、售罄率
售罄率=销售量/期初库存量
货品管理与数据分析
分享人：赵强
分享内容
1 2 3 4
什么是货品管理 如何做货品分析 如何做货品整合 分析工具的使用
什么是货品管理？
分析 总结
订货
库存 处理
货品 分配
货品
补货、整合
上市
、促销
规划
货品 分析
货品 推广
货品管理的四个阶段
订货管理
店铺货品 销售管理
季末打折 清货
日常货品 整合
订货的核心：
总量存销比 新老货占比 大类存销比、库销占比
季节进销存滚动表
性别存销比、库销占比
系列存销比、库销占比 SKU动销率
系列库存销售对照表
畅滞销款库存量
畅滞销款销售库存分析表
关键点
1、销 售 达 成 率
• 名词解释：在一定周期内完成销售目标的比率
• 计算方法：销售达成率 = 实际销售÷计划销售
• 作用：衡量销售目标的准确性，清楚掌握店铺 实际完成情况。
单款订货量案例分析：
某客户有3家店铺，1家A类店铺，1家B类店铺，1家C类店铺，A类商 品月均销售12件， B类商品月均销售6件， C类商品月均销售2件，计算该 客户A、B、C类商品订货量：
=5（ A类店铺）+3（ B类店铺）+2（ C类店铺）
类别 A类商品 B类商品 C类商品
铺货量 月均销售 订货周期(月) 订货量
20平方以下
50-60
20平方-30平方
60-75
30平方-40平方
75-90
40平方以上
90以上
畅销款SKU陈列标准 15-20 15-20 15-20 15-20
单款订货量： 单款订货量 = 铺货量 + 月均销售*订货周期(月)
铺货量：5、3、2铺货理论标准，方法如下：
将店铺分类：
A类店销售额15万以上； B类店销售额8-15万以上； C类店销售额8万以下。
分析工具的操作：
货品整合 畅滞销款款明细 动销率\回款率 款式占比 近两周销售增幅
参考图表
两周销售对比分析—销售量/销售额
2000
1800
1600
1400
1200
1000
上周
800
本周
600
400
200
0 星期一 星期二 星期三 星期四 星期五 星期六 星期天
160000 140000 120000 100000
1 什么是货品管理
2 如何做货品分析
3 如何做货品整合
4
分析工具的使用
什么是货品分析？
困 惑
销售分析：《销售类别占比》
类别 分类
项目
07月
08月
09月
10月
11月
12月
1月
2月
合计
销售数量
销售金额
新款 销售占比
成交价
折扣
销售数量
销售金额
女 保留款 销售占比
成交价
折扣
销售数量
销售金额
其他 销售占比
2、制定拓展计划（新开店铺计划，是货品准备的依据） 3,上海开店计划.xls
3、将计划分解到月; 2，上海公司08-09（指标分解最新确认版)１.xls
4、订货计划（订货计划）订货计划安排.doc （订货计划）ACUPINCTURE2011春夏订货计划样表 表.doc 5、（订货计划）大陆区-2015SS春鞋手稿-COUBER.G国内手稿.xlsx