[管理心得] 影响服装店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。$ j; }5 g! p, L0 j; i& M
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。" _- D$ O- o; a. I' y& d
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。8 `6 C2 K: h% O3 Q& h
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。1 m" ?1 ~6 A; n* t
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。
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2、销售生命周期分析。" T& c1 a& y0 E8 w1 n" n" w' Y) w
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。) M4 \( Q5 R& u6 f0 c# E1 ]5 ?) ^$ _( ?
三、多店之间的货品销售数据分析--销售/库存对比分析。; ^, @3 w# ^" W5 p$ V' W2 P
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。6 I. U: x. W) h
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。3 o# i) D2 |. S; |# o- J4 g
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。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。& e1 d$ e! S8 B/ \& P2 s* `0 k
五、员工个人销售能力分析。
1、个人销售业绩分析。" h2 H4 j' h: |
2、客单价分析。
六、竞争品牌和周边店铺数据分析。6 h; q0 W$ W( s. a# V
现今的服装生意已不是关起门来把自己的品牌和店铺做好就可以的，而是有着非常激励的竞争的一门生意，谁能取得竞争的优势，谁就能抢得市场份额。所谓知己知彼，百战不殆，只有准确了解竞争品牌和周边店铺的销售信息，才能针对性的制定对策，以赢得市场竞争优势。* h. X5 }$ _, E6 H) r9 }
1、如何获得对手销售信息。2 A: Z' g6 R2 q3 _; |! {
1）搞好与周边店铺的关系，与其进行销售信息共享。竞争不等于战争，并不表示与竞争品牌和周边店铺搞对立。相反，我们应该与他们保持好的关系，并与之进行销售数据和信息的共享，而达到共赢的目的。 T3 s, i V y3 x1 s# n
2）制定顾客调查表，进行信息归类和分析。如我们是做休闲装品牌的，可以把调查表的项目分为您最喜欢的休闲装品牌（当地有的品牌）、喜欢这些品牌的原因、最喜欢这些品牌的哪些商品类别、您购买休闲装时最重视的因素有哪些、拥有哪些品牌的贵宾卡、一年购买服装的金额为（分休闲装和其他服装）等等，也可根据自己想要得到的数据设置相应的项目。
3）以顾客形式对竞争品牌和周边店铺进行暗访调查。: P/ }$ w7 F `; o; J! n! O6 M
2、对手的销售商品类别分析。
竞争对手和周边店铺的商品类别销售数据对我们的销售非常有参考价值。比如我们是做休闲类服饰品牌，商品类别非常广泛，而隔壁有一个定位与我们完全相符的专业牛仔品牌专卖店，这时我们的牛仔销售数量肯定会受到冲击，那么此时我们在订货管理中就要避开与之相近的牛仔款式，而挑选与之有一定差异的牛仔款式，并在牛仔的订货量上减少。又比如我们的同类竞争品牌，其衬衫销售较好，而我们则是针织T恤更为强势，这样我们在订货管理中则把重点放到T恤上，同时研究该品牌的衬衫的特点，在我们的衬衫订货当中作以区别……当然，这里所说的订货管理的订货量减少只是在订货数量，而不是在款式数量，如果减少了款式数量就会让整盘货的陈列和搭配不合理，从而影响整体店铺陈列形象。充分发挥自身品牌优势，而避开对手的强势，才能在激烈的市场竞争中处于更强的地位。9 T; D4 M1 d( t/ F# ]! I6 q
3、对手的促销调查与分析。
竞争对手和周边店铺的促销对我们的销售有着非常大的影响，这一点在现今的百货商场销售上显得尤为突出。曾经有两个隔壁的定位相仿的百货商场，在去年的圣诞节促销战中，A商场制定了“满400减160，满800减320”的活动，B商场得到这一情报以后马上制定对策：“满400减160，满600减180，满800减320”。这两个看似相同的促销活动，却让B 商场在此次活动打出了一场大胜战，因为虽然其活动力度完全相同，但由于此时商场内的服装大部分吊牌价格均在600-700之间，这让B商场的活动更有优势。这不得不说明是因为对竞争对手促销方案的调查而起到的作用。
所以，我们不能只天天呆在店铺里面，要多走出去，多观察一下当地的整体市场，多了解一下对手的数据和情报，并将所收集到的对手数据进行记录归档。在我们所收集和整理出的数据和信息中，切忌不宜把自己的优势与对手的弱势进行比较和参考，这样只会让自己在该方面偶尔出现不佳时为自己辩解。对对手的信息和数据的分析要持之以恒，往往越是难以
调研到的数据就对我们越有价值。及时的了解对手销售数据和销售特点，可以有效提升品牌和店铺在当地的竞争优势。
在实际的店铺管理运作中，我们可以把每个数据分析项目制成统一的表格，并按照每月时间制定一个数据分析计划表，将以上各个数据分析的项目罗列出来，按照所制定的计划时间进行分析和总结，并指导接下来的工作计划和工作实施，使后面的工作思路和方向更加明确。+ g: P) v- }% c# P1 ~
服装卖场货品分析 HUA system office room 【HUA16H-TTMS2A-HUAS8Q8-HUAH1688】
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： ①分类方式一：外套、内衣、上装、下装； ②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。那么，按照测算公式计算得到的结果为4。这个结果说明，在未来的销售中，若仍然按照上一周的销售的趋势，该款式服装的存活还可以支持4个星期左右的实际销售。 依据这个公式，服装店铺可以将所有的货品每个星期都进行计算，然后可以将计算结果进行排序。通过这样的排序，店铺可以清楚地看到每一种货品的销售预计情况。按照预计销售时间的长短，店铺的货品可以分为如下的类型： 慢销货品/滞销货品，对于这类货品而言，需要经过相当长的时间店铺才能消化掉现有库存数量； 销售正常的货品，即计算排序结果位于中间值的货品； 热销货品，即排名前列的那些快速消耗库存量的货品。 3.货品数据分析结果对订货、补货的指导
服装店铺所有数据分析 一、畅滞销款分析 畅滞销款分析就是单店货品销售数据分析中最简单、最直观、也就是最重要得数据因素之一。畅销款即在一定时间内销量较大得款式，而滞销款则相反，就是指在一定时间内销量较小得款式.款式得畅滞销程度主要跟各款式得可支配库存数(即原订货加上可以补上得货品数量得总与）有关,比如某款销售非常好,但当初订货非常少，也无法补得到货，这样在很短得时间内就销售完了,其总销售数量并不大，那么也不能算就是畅销款,因为该款对店铺得利润贡献率不大。在畅滞销款得分析上,从时间上一般按每周、每月、每季;从款式上一般按整体款式与各类别款式来分。 举措 畅滞销款式得分析首先可以提高订货得审美观与对所操作品牌风格定位得更准确把握，多次得畅滞销款分析对订货时对各款式得审美判断能力会大有帮助；畅滞销款式得分析对各款式得补货判断会有较大帮助，在对相同类别得款式得销售进行对比后，再结合库存，可以判断出需要补货得量,以快速补货,可以减少因缺货而带来得损失,并能提高单款得利润贡献率;畅滞销款分析还可以查验陈列、导购推介得程度，如某款订货数量较多，销售却较少得情况下，则首先应检查该款得陈列就是否在重点位置、导购就是否重点去推介该款;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、减少库存带来得损失。 二、单款销售生命周期分析?单款销售生命周期就是指单款销售得总时间跨度以及该时间段得销售状况(一般就是指正价销售期).单款销售周期分析一般就是拿一些重点得款式（订货量与库存量较多得款式）来做分析，以判断出就是否缺货或产生库存压力，从而及时做出对策。单款得销售周期主要被季节与气候、款式自身销售特点、店铺内相近产品之间得竞争等三个因素所影响。单款得销售周期除了专业得销售软件以外，还可通过Exceｌ软件，先选定该款得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瞧出其销售走势，从而判断其销售生命周期。 单款销售出现严重下滑主要原因 一就是近期天气气温不适合该款销售； 二就是销售生命周期已到，就是一种正常得下滑; 三就是新上了一个与之相类似得款式，并且可能在陈列时更突出一点,由于消费者得视觉疲劳而更青睐于新到得款式。 应对措施?如果该款库存量较大,我们就应该做出相应对策。如果就是第一种原因，我们不用急，等到最适合天气气温时重点陈列，但应考虑一下自己得上货时间把握就是不就是存在一些问题;如果就是第二种原因,我们应该即时促销,以 提高该款得竞争力与该款得库存风险；如果就是第三种情况，则应考虑把与之竞争得新款撤掉或陈列在较一般得位置,并检讨自己得上货时间把握。相反,如果根
服装店数据分析公式
店铺销售数据核算公式与意义 时间进度=以过去天数/当月总天数 以时间进度为参考，当月总任务完成率与当月个人总任务完成率是否跟上时间进度，发现目前店铺销售是否健康 件单价=总销售额/总销售数量 了解店铺销售货品的主要价格区域，件单价如低于店铺平均单价，则反映店铺主销为低价格区域货品，高于店铺平均单价，则反映店铺主销为高价格区域货品，订货会可以参考此数据订货。 客单价=总销售额/总开单数 可以看出店铺的销售技巧的水准 连带率=总销售数量/总开单数 可以看出个人或者整体店铺的陈列，服装搭配技术，以及附加推销能力 品类销售占有率=品类销售数量/总销售数量（尺码，颜色，季节，上下比，系列） 以年季月周为统计标准，了解当前店铺的主力消费品类，来帮助店铺现阶段橱窗模特正挂的主要陈列以及主推产品。以及现阶段店铺主要的补货方向。 产销率=销售金额/（总库存金额+销售金额）
清晰了解目前货品的销售速度，以当季度的时间进度来判断产销率是否健康 毛利=总销售-货品成本 毛利率=毛利/总销售 了解目前货品销售的盈亏情况，知道店铺的销售折扣情况 周转率=库存/销售数量（以年月周为统计单位） 了解目前货品还有多长时间可以消耗完，可以关注到自己库存情况是否合理 区贡献值=区销售金额/总销售额（以周为统计单位） 了解店铺A类陈列区的贡献值是否合理，正常情况下店铺的A类陈列区贡献值都在50%以上 个人贡献值=个人总销售/店铺总销售（以年月周为统计单位） 平均贡献值=店铺总销售人数/店铺总销售 了解店铺各店员的销售情况，个人贡献值长期低于平均贡献值则需要重点关注 VIP贡献率=VIP销售金额（数量）/总销售金额（数量） 以周月季年为统计单位，了解本店铺VIP开发与维护水准，本地人口为主要消费地区，老顾客贡献率在60%以上才算健康
概念 销售分析又称销售数据分析主要用于衡量和评估经理人员所制定的计划销售目标与实际销售之间的关系，它可以采用销售差异分析和微观销售分析两种方法。 ⑴ 销售差异分析。主要用于分析各个不同的因素对销售绩效的不同作用。 ⑵ 微观销售分析。主要分析决定未能达到销售额的特定产品、地区等。 销售分析法的不足是没有反应企业相对于竞争者的状况，它没有能够剔除掉一般的环境因素对企业经营状况的影响。 单店货品销售数据分析 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。畅销款即在一定时间内销量较大的款式，而滞销款则相反，是指在一定时间内销量较小的款式。款式的畅滞销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，那么也不能算是畅销款，因为该款对店铺的利润贡献率不大。在畅滞销款的分析上，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。 举措 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更准确把握，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，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。 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
运营数据分析指标文档 一.流量分析 1.1概览 ①时间范围选择功能：以数据记录时间为筛选条件显示本页下数据，默认首个时间范围框为当前日期前30天，第二个时间范围框为当前日期前一日。点击每一个选择区域弹出日历，用户可选择年份、月份和日期，日历内日期默认选择为当前日期前一日，最终结果以两个选择区域内选择的时间的时间差为筛选标准，不分前后。有按照昨天、最近7天和最近30天的快速筛选按钮，点击对应按钮以对应时间进行数据筛选。选择范围最长为365天。选择范围最长为365天。 ②时间统计方式选择：可选择按小时和按单日来作为统计的维度，如选择小时则可显示每天12:00到13:00（或其他时间段内）网站浏览量（或访客数）的数据统计。 ③数据统计区域(表格)：首行显示全网站昨日的浏览量、独立访客数、新独立访客数、ip、跳出率和平均访问时长，第二行对应显示全网站从统计之日起至昨日的上述平均数值。 ④折线图：可选指标为pv、uv、pv/uv、vv、平均访问时长,默认选中uv,指标支持单选。横坐标为时间轴，与1.1和1.2中的时间范畴相关；纵坐标为各项指标对应的数据。鼠标移至折线图上时会浮窗显示鼠标所处位置垂直线所对应的日期或时间段，以及选中指标的具体数值,默认选中uv。 ⑤在新页面查看完整数据：点击该按钮跳转至“概览信息详情页。” 1.1.1概览信息详情页 ①时间范围选择功能：以数据记录时间为筛选条件显示本页下数据，默认首个时间范围框为当前日期前30天，第二个时间范围框为当前日期前一日。点击每一个选择区域弹出日历，用户可选择年份、月份和日期，日历内日期默认选择为当前日期前一日，最终结果以两个选择区域内选择的时间的时间差为筛选标准，不分前后。有按照昨天、最近7
[管理心得] 影响服装店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。$ j; }5 g! p, L0 j; i& M 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。" _- D$ O- o; a. I' y& d 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。8 `6 C2 K: h% O3 Q& h 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。1 m" ?1 ~6 A; n* t 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
游戏数据分析维度、方法 1通过网上，收集关于游戏数据分析方面的资料。对各资料进行整理，并提出对游戏行业有价值的专题分析内容。欢迎拍砖！ 2数据分析的维度、方法 2.1常规数据分析（设定指标，定期监测） 2.1.1常规数据分析维度 2.1.1.1宏观方面 对宏观指标进行监控（小时、天、周、月、季度、年等），发现异常（人数掉线、新增用户增长异常、ARPU升高等）,给公司提供客观的数据来衡量和判断游戏的运营情况 2.1.1.1.1用户数量 注册用户 在线人数（最高在线人数；日、周、月活跃人数；活跃用户平均在线时间、平均在线人数） 2.1.1.1.2 ARPU 每个（平均在线人数、付费用户、活跃用户）每月贡献人民币
运营成本（服务器、带宽、客户服务、推广成本） 产品毛收益 时间卡模式的固定ARPU 增值模式的动态ARPU 时间卡+增值模式的动态ARPU 付费率 2.1.1.1.3 推广力度 推广成本（宣传成本、人力成本、时间成本） 推广效果（各个路径的转化率：看广告人数—目标用户看广告人数—目标用户记住人数—目标用户感兴趣人数—目标用户尝试人数） 2.1.1.1.4 流失率 前期流失率 自然流失率 游戏流失率重要节点分布（初始化页、选线+创建角色、1级、5级、6级、7级、累计） 一般流失率（日、周、月） 2.1.1.1.5 用户自然增长率
2.1.1.1.6病毒性 发送邀请人数、发送率 接受邀请人数、比例接受率 K-Factor=感染率*转化率 2.1.1.2微观方面 对微观指标进行监控（小时、天、周、月、季度、年等），发现异常（道具销量异常等），并指导开发团队修正游戏版本，为新版本和新功能提供决策依据。 2.1.1.2.1 MMORPG游戏: 职业等级分布 任务统计（每个任务参加、完成和取消次数或人数） 经济系统统计 { 总剩余金钱、背包存放金钱总量、仓库存放金钱总量、邮件存放金钱总量经济产出：任务产出金钱、玩家卖给NPC物品获得金钱、打工获得金钱 经济消耗：（任务消耗、NPC购买消耗、道具合成消耗、道具加工消耗、道具打孔消耗、道具镶嵌消耗、装备升级消耗、装备炼化消耗、兑换家族声望消耗、家族升级消耗、修理装备消耗） }
服装店数据分析公式-标准化文件发布号：（9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII
店铺销售数据核算公式与意义 时间进度=以过去天数/当月总天数 以时间进度为参考，当月总任务完成率与当月个人总任务完成率是否跟上时间进度，发现目前店铺销售是否健康 件单价=总销售额/总销售数量 了解店铺销售货品的主要价格区域，件单价如低于店铺平均单价，则反映店铺主销为低价格区域货品，高于店铺平均单价，则反映店铺主销为高价格区域货品，订货会可以参考此数据订货。 客单价=总销售额/总开单数 可以看出店铺的销售技巧的水准 连带率=总销售数量/总开单数 可以看出个人或者整体店铺的陈列，服装搭配技术，以及附加推销能力 品类销售占有率=品类销售数量/总销售数量（尺码，颜色，季节，上下比，系列） 以年季月周为统计标准，了解当前店铺的主力消费品类，来帮助店铺现阶段橱窗模特正挂的主要陈列以及主推产品。以及现阶段店铺主要的补货方向。 产销率=销售金额/（总库存金额+销售金额）
清晰了解目前货品的销售速度，以当季度的时间进度来判断产销率是否健康 毛利=总销售-货品成本 毛利率=毛利/总销售 了解目前货品销售的盈亏情况，知道店铺的销售折扣情况 周转率=库存/销售数量（以年月周为统计单位） 了解目前货品还有多长时间可以消耗完，可以关注到自己库存情况是否合理 区贡献值=区销售金额/总销售额（以周为统计单位） 了解店铺A类陈列区的贡献值是否合理，正常情况下店铺的A类陈列区贡献值都在50%以上 个人贡献值=个人总销售/店铺总销售（以年月周为统计单位） 平均贡献值=店铺总销售人数/店铺总销售 了解店铺各店员的销售情况，个人贡献值长期低于平均贡献值则需要重点关注 VIP贡献率=VIP销售金额（数量）/总销售金额（数量） 以周月季年为统计单位，了解本店铺VIP开发与维护水准，本地人口为主要消费地区，老顾客贡献率在60%以上才算健康
服装零售店铺数据分析常规应用数据分析的工具，为表格——日报、周报、月报、季报，最常见的是日报表、周报表。 例如：某服装店铺的销售日报表（通类规范报表） 在这张销售日报表中，完整地将服装店铺当日销售的款式、色彩、码型、价格，以及总量的进、销、存记录下来。 服装销售/管理人员，拿到这张表格后，首先应关注该店铺今日的进、销、存总量是否符合正常状态？库存的货量偏多还是偏少？然后关注今日销售的金额是上升还是下降？与同期数据对比并结合天气状况是否正常？如果不正常（无论是销售减少/销售增加）分析具体原因？今日销售的件数是多少？结合销售金额，分析其销售的平均单价，属于低/高/中等价位线？分析原因？再分析具体销售的明细，如：畅销的款式、畅销的颜色、集中销售的码型以及对应的店铺库存，根据销售趋势和未来天气的预测，确定畅销款的补货情况，并最好与店长进行电话沟通顾客消费的情况。以便做到对该店铺的销售状况清晰明了，并有效补充货源，进一步提升店铺的销售。 例如：某服装店铺，（经营面积80平米）夏季产品平均价位在500-800元，时尚风格定位。8月25日：销售6080元，销售件数46件，当日进货
350件，店铺现库存1200件；其中销售排名第1的是：M601890，白色，225元/件，销售5件。 从当日销售的平均价位线来看，6080/46=132元，而本身的定位是500-800元，可见该店铺在进行大规模的促销打折活动。促销活动期间，货品的充足很关键，在80平米的店铺库存1200件，那么1200/80=15件，即每平方米的货品量15件，此数量应该是十分充足的。 在促销活动中，服装销售应该是款少量大。从畅销款的销售来看，在1200件货品中，最畅销的仅销售5件。就需要分析为什么各款式销售量不大，并且各款式销售比较平均？需要进一步详细分析该店铺各款式对应的数量，铺货的结构是否合理？ 从畅销前10名，可看出销售比较集中的价位线是什么？再对应该店铺现有货品的价位线进行分析，如果销售比较集中的价位占总体货品的比例60%以上，基本是吻合市场的销售需求的。 对应畅销款式的色号、码型，再查店铺的库存数量，是否缺码断货？按照现销售速度，预测该库存能维持几天的销售？ 对应平销的产品，尽量让畅销产品带动平销产品，即：选择能与畅销产品组成系列化或能搭配的平销产品。
服装店铺报表与数据分析 店铺报表与数字分析 第一章零售卖场的数字信息概念错误!未定义书签。 零售卖场内部报表.错误!未定义书签。 1?内部报表的意义错误!未定义书签。 2.内部报表的特点错误!未定义书签。 3?内部报表的目标错误!未定义书签。 4.内部报表的设计原则错误！未定义 书签。 终端数据的分类与采集错误!未定义书签。 仁数据的分类与控制错误！未定义书签。 2?信息化在零售店中的功能错误! 未定义书签。 3.连锁卖场必备分析报表错误！未定
义书签。 3?毛利率与毛利额错误!未定义 书签 第二章经营中的数字分析 (7) 卖场经营中的关键数字报表 (8) 二、卖场基本利润组成因素的产生 ................................... 1 3 1?销售额 (14) 2?客户退货以及津贴 (14) 3.净销售额 (16) 4.单店销售额比率（单店贡献率） ................................... 1 7 5.商品成本 (18) 6 ?营业费用 (22) 店铺盈亏报表 ...... 错误!未定义书签。 1.什么是卖场盈亏报表错误！未定义 书签。 2?总毛利润与净利润错误！未定义书签。 2.骨骼式盈亏报表（简约式）错误!未 定义书签。 3.最终盈亏报表错误!未定义书签。
提升卖场利润的方法错误！未定义书 卖场其他经营数字计算公式错误!未定义书签。 1.收益率分析指标错误!未定义书 签。 2.人员流动率分析指标错误！未定义 书签。 3.生产率分析指标错误!未定义书 签。 4?业绩成长达成率及成长率分析指标 错误!未定义书签。 第二章店铺目标额是如何制定的？错误! 未定义书签。 年度目标是如何计算的？ (25) 1.卖场指标管理 (25) 2......................................................... 天 真预测法 (28) 3.平米平效法错误!未定义书签。 4.根据客流量制定年度目标错误! 未 定义书签。 5.根据盈亏平衡点制定年度目标 .................. 错误!未定义书签。
数据仓库与OLAP实践 清华大学出版社
第3章多维数据分析基础与方法 v3.1 多维数据分析基础 v3.2 多维数据分析方法 v3.3 维度表与事实表的连接v3.4 多维数据的存储方式 v3.5 小结
3.1 多维数据分析基础 v多维数据分析是以数据库或数据仓库为基础的，其最终数据来源与OLTP一样均来自底层的数据库系统，但两者面对的用户不同，数据的特点与处理也不同。 v多维数据分析与OLTP是两类不同的应用，OLTP面对的是操作人员和低层管理人员，多维数据分析面对的是决策人员和高层管理人员。 v OLTP是对基本数据的查询和增删改操作，它以数据库为基础，而多维数据分析更适合以数据仓库为基础的数据分析处理。
1. 多维数据集（Cube） v多维数据集由于其多维的特性通常被形象地称作立方体（Cube）， v多维数据集是一个数据集合，通常从数据仓库的子集构造，并组织和汇总成一个由一组维度和度量值定义的多维结构。 v SQL Server 2000中一个多维数据集最多可包含128个维度和1024个度量值。
2. 度量值（Measure） v度量值是决策者所关心的具有实际意义的数值。v例如，销售量、库存量、银行贷款金额等。 v度量值所在的表称为事实数据表，事实数据表中存放的事实数据通常包含大量的数据行。 v事实数据表的主要特点是包含数值数据（事实），而这些数值数据可以统计汇总以提供有关单位运 作历史的信息。 v度量值是所分析的多维数据集的核心，它是最终用户浏览多维数据集时重点查看的数值数据。
3. 维度（Dimension） v维度（也简称为维）是人们观察数据的角度。v例如，企业常常关心产品销售数据随时间的变化情况，这是从时间的角度来观察产品的销售，因此时间就是一个维（时间维）。 v例如，银行会给不同经济性质的企业贷款，比如国有、集体等，若通过企业性质的角度来分析贷款数据，那么经济性质也就成为了一个维度。 v包含维度信息的表是维度表，维度表包含描述事实数据表中的事实记录的特性。
网上服装店管理系统需求分析报告1.引言 本需求分析报告是对于服装管理系统的商品管理部分做了大概的描述，先整体综述产品相关信息，再从功能的和非功能的方面介绍产品，给出了有关产品的相关模型。具体内容读者可以通过目录加以了解。 1.1编写目的： 随着计算机的普及，人们对计算机的认识及需求有了明显的增加，计算机对于大量信息的管理的优势更是显而意见的，得益于商品行业的日益壮大，服装销售行业规模也日渐庞大，商品的类型及数量以及相关的数据量也随之日益繁杂，越来越难以人工化加以实现，这就给服装行业的库存及销售管理提出了挑战，急需开发一种可以满足此行业需要，使繁琐数据变得简单、易操作、可视化。对于完善的系统来说不仅如此：友好的界面、较强的可操作性、易于学习、良好的稳定性、健壮性、可移植性等都是我们要考虑的因素。 在此背景下，服装管理系统应运而生，本软件主要实现服装管理系统的商品管理部分，包括：用户管理，商品管理，仓库管理，系统维护等几个模块。 对于个体经营者来说，有了这个服装销售管理系统，店主的工作任务可能会是半工倍。该管理系统软件目前已有比较完善的管理和使
用功能。管理系统软件是为了满足店主方便对进货与出货的方便，同时方便商品的各种管理与操作。 1.2读者对象 本软件需求规格说明的读者包括:用户、需求缝隙人员、软件设计人员、软件测试人员和文档编写人员。 1.3产品的范围 制作本软件的目的是，借助网络向消费者提供产品和信息服务，实现产品和服务项消费者防线的转移。把软件与企业目标或业务策略相联系。 2综合描述 2.1产品的背景 人类进入21世纪，电子商务伴随着IT的成熟，逐渐发展壮大，成为网络经济核心。电子商务的发展过程中，人们意识到在线购物的无地域界限、安全、方便快捷及其价格优势，在线购物的队伍逐渐扩大，不多增长的强大需求正成为电子商务的发展动力。基础环境的成熟与需求欲望的增长将推动电子商务的不断发展。随着互联网在中国的进一步普及应用，网上购物逐渐成为人们的网上行为之一！根据中国互联网络信息中心(CNNIC)2012年01月17日在京发布《第29次中国互联网络发展状况统计报告》。《报告》显示，截至去年底，中国网民规模达到5.13亿，2011年新增网民5580万人。互联网普及率较2010年提升4个百分点，达到38.3%。中国社科院信息化研究中心秘书长、《互联网周刊》主编姜奇平认为，我们正处在一个数字
服装店铺运营-数据分析 一、充分发挥畅销款的潜力，突出主推。 1、为什么要主推看报表“ 05系列直营系统销售款号排名与畅销款分析” 一一“30%左右的畅销款创造了 70%的营业额。”一 —也就是说，店铺 70%勺利润来自于畅销款。 | 这给我们什么启示？一一充分发挥畅销款的潜力，畅销款主推做得好，也就抓住了销售的主体！从销售的角度分析主推不明确一一卖什么缺什么，缺什么补什么一一总在补货、总在缺货主推明确一一推什么卖什么，卖什么有什么一一比较集中地、有规律地进货从库存的角度分析主推不明确所有款式平均对待大量备货、大量库存、大量缺码主推明确突岀重 点有详有略畅销货品充足、平销款备货减少、绝对库存减少。 二、a/主推从订货开始，畅销款预测、订足量，并记下您看好的理由，以便销售时突岀卖点。b/主推的重点在于店铺陈列与导购推荐（举例），订货者需通过培训将主推信息传达给导购。 c/及时关注市场反应，一旦发现畅销趋势，及时补货，不要等到缺色断码了才补货；销售周期长的畅销款始终不要断货，这是利润的主要来源。' d/如果发现主推款实际销售不如预期，及时分析原因，采取补救措施或进行促销，尽量减少绝对库存（举例）。 从人员管理的角度一位成功的管理者需要把自己练成优秀的培训师一一培训员工、激励员工、树立员工对公司、对产品的信心销售好的店铺：客户、导购眼里的产品优点多，信心足进货多、退货少销售差的店铺：客户、导购眼里的产品缺点多，抱 分析：买与卖是两回事。不同的顾客在买，同样的导购在卖，你觉得是老款，顾客不一定这么看，一个城市有多少人啊？ 即使有人这么说，那又占多 >**率呢？数字分析（城市人口一一女性人口一一潜在目标顾客人数）重要的是你如何看待这个问题，因为你可以引导！是大众品牌，不是个性化品牌。请问督导：面对顾客的疑问，导购还有哪些经典回答？ 4、怎么检验店铺主推 a、从陈列看主推（前提：了解同区域畅销款排名与本店库存排行。）以某店铺陈列照片为例：一看陈列了哪些主推款，二看还有哪些畅销的主推款没有展示岀来，三看展示的方式与搭配是否突岀产品优点，四看款类是否均衡（避免成为连衣裙专卖店）。 b、从销售报表看主推。以某店铺销售报表为例： 一看主推款的销售比率， 二看销售了那些主推款， 三看还有那些主推款没有销售， 四看销售的款类是否均衡。 小结：真正成熟的品牌基本不翻单，实行全订货。 二、充分利用数据分析，做好商品管理。要想促进销售，商品重要吗？一一重要！ 要想控制库存，商品管理重要吗？一一很重要！要想管好商品，数据分析重要吗？一一非常重要! 可是在实践中，我们的加盟商还有很多在凭着感觉订货、管货。 《调查问卷》中的“销售分析与总结”有些客户根本无法统计，因为平时没有健全帐务。
店铺销售数据核算公式与意义 时间进度=以过去天数/当月总天数 以时间进度为参考，当月总任务完成率与当月个人总任务完成率是否跟上时间进度，发现目前店铺销售是否健康 件单价=总销售额/总销售数量 了解店铺销售货品的主要价格区域，件单价如低于店铺平均单价，则反映店铺主销为低价格区域货品，高于店铺平均单价，则反映店铺主销为高价格区域货品，订货会可以参考此数据订货。 客单价=总销售额/总开单数 可以看出店铺的销售技巧的水准 连带率=总销售数量/总开单数 可以看出个人或者整体店铺的陈列，服装搭配技术，以及附加推销能力 品类销售占有率=品类销售数量/总销售数量（尺码，颜色，季节，上下比，系列） 以年季月周为统计标准，了解当前店铺的主力消费品类，来帮助店铺现阶段橱窗模特正挂的主要陈列以及主推产品。以及现阶段店铺主要的补货方向。 产销率=销售金额/（总库存金额+销售金额） 清晰了解目前货品的销售速度，以当季度的时间进度
来判断产销率是否健康 毛利=总销售-货品成本 毛利率=毛利/总销售 了解目前货品销售的盈亏情况，知道店铺的销售折扣情况 周转率=库存/销售数量（以年月周为统计单位） 了解目前货品还有多长时间可以消耗完，可以关注到自己库存情况是否合理 区贡献值=区销售金额/总销售额（以周为统计单位）了解店铺A类陈列区的贡献值是否合理，正常情况下店铺的A类陈列区贡献值都在50%以上 个人贡献值=个人总销售/店铺总销售（以年月周为统计单位） 平均贡献值=店铺总销售人数/店铺总销售 了解店铺各店员的销售情况，个人贡献值长期低于平均贡献值则需要重点关注 VIP贡献率=VIP销售金额（数量）/总销售金额（数量） 以周月季年为统计单位，了解本店铺VIP开发与维护水准，本地人口为主要消费地区，老顾客贡献率在60%以上才算健康 坪效=销售总额/经营面积
浅谈SEM数据分析的意义、维度和结果首先要明确，为什么要做SEM数据分析？SEM数据分析的最大意义在于总结过去，预判未来，改善投放。通过一系列的改善，使账户的投放运作走上良性循环。或许很多人认为，一个好的数据分析能把一个巨亏的烂账户变为巨盈的好账户，但是营销达人弘鸽科技认为，这虽然存在理论可能，但操作性极低。 拿气象学的数据分析来举例，凭借丰富的经验和高科技的仪器，人类已经拥有了预测未来天气变化的能力。但是人类仅仅是分析预测，不能彻底改变未来的天气变化。因为该下雨时还是得下雨，该干旱的还是干旱。我们只是通过数据分析和预测，在下雨前准备好伞，在干旱前储存好足够的水罢了。 SEM的数据分析也是如此，我们只是通过数据分析在行业低谷到来前避免潜在的无效投放，在行业高峰来临之际，做好充足准备。如此进退有度，SEM效果自然也就提升了。 SEM数据分析的维度怎么理解呢？几乎所有SEM推广账户后台都能为用户提供数据统计和下载服务。面对琳琅满目的数据记录，不少SEMER看花了眼——我们该看哪些数据？之所以产生这方面的困扰，是因为一些SEMER缺乏对数据维度筛选的能力。我们需要根据自己投放SEM的目的来筛选需要的维度去看数据，这样不但不会让人头晕，更能提高我们数据分析的效率。 目前SEM的投放目的基本可分为效果投放和品牌宣传两类。其中，效果转化是指以咨询量、订单量等为目的的投放。从结果倒推回去看会发现——要有咨询和订单需要网民访问我们的网站，而让网民访问我们的网站则需要网站有展现，并且
有足够的出价确保其必要的排名，这样才能保证一定的点击量。所以，效果投放的账户往往需要关注点击量、展现量、点击率、消费、平均排名等相关维度的数据。另外，还要根据咨询收益、订单收益计算投入产出。更细化的数据，还可以关注到每一个页面的转化率等。 品牌宣传更注重网站品牌的曝光率。这就需要我们更关注网站的展现量，以及不同关键词和搜索词的具体展现和点击等。如果想进一步了解网民对品牌的认知度，还可以观察每个访客的访问深度，以及各个页面的停留时长等。 此外，要想真正做好SEM数据分析，SEMER还需要根据各自的情况，关注推广账户外的数据。通过其他终端各维度的数据反馈和整合，做好SEM的数据分析。 最后是SEM数据分析的结果。很显然，正如前文中所说，SEM数据分析要能改善投放效果。最终的结果其实可以包含更多。比如，SEM的数据分析可以为SEO 提供帮助。众所周知，SEO的操作是要通过较长的时间来体现效果的。因此，选词、站内布局都必须慎重。因为若一开始就错了，那么后面无论是终止，还是修改，都会造成时间、人力等成本的浪费。可谓“一步走错，全盘皆输”。而SEM的投放只要审核通过后便开始进入数据收集和反馈阶段。通过SEM投放，我们很快就能知道关键词的搜索量如何，转化如何，还有没有其他的相关关键词等。凭借SEM投放得到的数据，加以分析和筛选，再交由SEOER去操作，能更明确操作方向，更能节省不少摸索的时间。
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： ①分类方式一：外套、内衣、上装、下装； ②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
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。那么，按照测算公式计算得到的结果为4。这个结果说明，在未来的销售中，若仍然按照上一周的销售的趋势，该款式服装的存活还可以支持4个星期左右的实际销售。
依据这个公式，服装店铺可以将所有的货品每个星期都进行计算，然后可以将计算结果进行排序。通过这样的排序，店铺可以清楚地看到每一种货品的销售预计情况。按照预计销售时间的长短，店铺的货品可以分为如下的类型： ?慢销货品/滞销货品，对于这类货品而言，需要经过相当长的时间店铺才能消化掉现有库存数量； ?销售正常的货品，即计算排序结果位于中间值的货品； ?热销货品，即排名前列的那些快速消耗库存量的货品。 3.货品数据分析结果对订货、补货的指导 运用以上的数据分析结果，服装店铺就可以对现有货品的销售情况进行比较准确的判断。依据判断地结果，对不同销售情况的货品可以有的放矢地制订出相应的销售策略和计划方案。
发现很多朋友不会处理数据，这个过程叫做数据清洗，中间可能涉及到编程，分析人员是应该学点编程的，后面抽时间给大家介绍一下，今天不讲这个。那今天讲什么呢？ 今天要讲数据分析的五大思维方式。 首先，我们要知道，什么叫数据分析。其实从数据到信息的这个过程，就是数据分析。数据本身并没有什么价值，有价值的是我们从数据中提取出来的信息。 然而，我们还要搞清楚数据分析的目的是什么？ 目的是解决我们现实中的某个问题或者满足现实中的某个需求。 那么，在这个从数据到信息的过程中，肯定是有一些固定的思路，或者称之为思维方式。下面零一给你一一介绍。（本文用到的指标和维度是同一个意思） 第一大思维【对照】 【对照】俗称对比，单独看一个数据是不会有感觉的，必需跟另一个数据做对比才会有感觉。比如下面的图a和图b。 图a毫无感觉 图b经过跟昨天的成交量对比，就会发现，今天跟昨天实则差了一大截。
这是最基本的思路，也是最重要的思路。在现实中的应用非常广，比如选款测款丶监控店铺数据等，这些过程就是在做【对照】，分析人员拿到数据后，如果数据是独立的，无法进行对比的话，就无法判断，等于无法从数据中读取有用的信息。 第二大思维【拆分】 分析这个词从字面上来理解，就是拆分和解析。因此可见，拆分在数据分析中的重要性。在派代上面也随处可见“拆分”一词，很多作者都会用这样的口吻：经过拆分后，我们就清晰了……。不过，我相信有很多朋友并没有弄清楚，拆分是怎么用的。 我们回到第一个思维【对比】上面来，当某个维度可以对比的时候，我们选择对比。再对比后发现问题需要找出原因的时候？或者根本就没有得对比。这个时候，【拆分】就闪亮登场了。 大家看下面一个场景。 运营小美，经过对比店铺的数据，发现今天的销售额只有昨天的50%，这个时候，我们再怎么对比销售额这个维度，已经没有意义了。这时需要对销售额这个维度做分解，拆分指标。 销售额=成交用户数*客单价，成交用户数又等于访客数*转化率。 详见图c和图d 图c是一个指标公式的拆解
如何利用销售数据分析提升服装店销售业绩 【销售数据进行分析的意义】 为什么要对销售数据进行分析? 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 六、提前进行促销（调价） 重要销售数据 一、每日销售总金额 二、每日销售总数量（销售频率） 三、每日库存量（单款、总量） 四、库存与销售的比例（库销比） 五、单款销售期（单款总量\销售频率） 六、销售尺码比例（单款、总量） 七、款式类别比例（上衣、裤、裙、套装）
八、款式大类比例（婚庆、礼服、生活装\男装） 九、季节款销售周期 十、7、15、30天分析 辅助数据 一、特价产品库存量 二、追单入库周期（平均、单款） 三、运输周期 四、气候、温度 五、商场活动、促销活动内容、时间 六、畅销款面料库存量 商场销售80-20原理 一、20%多的款式产生80%左右的销售； 二、近80%的款式只产生20%左右的销售； 三、重点关注20%左右的款式货品； 四、专卖店加10%的比例 新款铺货分析
一、首单裁剪量、裁剪码比； 二、入库进度、日期； 三、主推款与试销款(形象款)； 四、气候与铺货顺序； 五、补货距离与时间； 六、商场销量和挂杆量； 补货分析 1、日销售报表（款、码、色）； 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）；
基础维度： UV: 独立访客，每台独立上网的电脑视为一位访客 PV/VV 访问页面/视频的浏览量或者点击 IP 独立ip数 人均PV 选择时间内，每个访客访问网站数=PV/UV IP质量根据人均PV的数值来评价某个来源，某个关键字，摸个访客的质量和价值。人均PV越高，IP质量就越好，该网站访客的忠诚度就越好 在线人数5分钟内在先访问的人数 访问深度在一次完整的站点访问过程中访客所浏览的页面数 停留时间所有访客访问过程中访问持续时间的平均值 最近访客最近一段时间内（5min），访问网站的独立访客 当前访问活跃程度当前访问网站访客的多少 回访人数某个cookie的再次访问记为一个回访客，它的数目即为回访人数 回访率回访访客占所有访客的比例，主要用于判断网站访问者对网站的忠诚度 新增访问某个cookie的首次访问记为一个新访客 回访次数某个cookie除第一次访问之后，又访问的次数 停留时间某个访客访问网站的时间长短 首次进入页面地址访客访问网站的第一个页面 最后访问页面地址访客访问网站的最后一个页面 访问路径每个访问者进入网站开始的访问一直到离开网站，整个过程中先后浏览的页面称为访问路径 访问频度网站访问者每日访问的频度，用于展示网站内容对访问者的吸引度 访问入口每次访问中，用户进入的第一个页面，此页面可以显示网站对外或者搜索引擎的一些链接入口 访问出口每次访问过程中，用户结束访问的最后页面 点击次数用户点击页面上链接的次数 到达PV 是指通过某个关键字到达网站的访客所带来的访问量 UV% 选择实际那范围内，某个类别UV占总UV的比例，UV%=UV/总UV PV% 选择时间范围内，某个类别的PV占总PV的比例 历史网站自开通维度统计系统之日起至今的各项数据量的总和 访问者维度： 流量来源分析 流量效率分析（产生的商业价值，用户动作） 站内数据分析（用户的着陆页和离开页） 用户特征（用户职业，年龄等） 网站分析指标：内容指标，商业指标 内容指标： 1，网站转化率：Take Rate =进行了相应动作的访问者/总访问量；衡量网站内容对网站访问者的吸引程度及网站的宣传效果 2，回访者比率Repeat Visitor Share =回访者数/独立访问者数；内容对访问者吸引程度和网站的实用性 3，积极访问者Heavy User Share=访问超过N页的用户/总访问数；衡量有多少访问者对网站的内容高度的兴趣（N:11-15,电子商务类：7-10） 4，忠实访问者指数Comnitted Visitor Index = 大于N分钟的访问页数/大于N分钟的访问者；每个长时间访问者的平均访问页数 5，忠实访问者比率Comnitted Visitor Share = 访问时间在N分钟以上的用户/总用户数；意义和3相同（N:20分钟左右） 6，忠实访问者Comnitted Visitor Volume = 大于N分钟访问页数/总访问页数 7，访问者参与指数Visitor Engagenent Index =总访问数/独立访问数 8，回弹率（所有页面）Reject Rate/Bounce Rate =单页面访问数/总访问数 9，回弹率（首页）Reject Rate / Bounce Rate =仅仅访问首页的访问数/所有从首