服装零售业货品数据分析
随着信息时代的到来，无论是服装的生产商还是中间商，抑或零售商，都将面临越来越多的数据及数据处理工作。在三者博弈关系越来越趋向于后两者的情况下，服装零售业数据分析就成为追求利益最大化的有力支撑。
然而，仅有对数据的收集而无数据的细化处理，其结果只是白白耗费人力和资金，对企业的决策丝毫没有帮助。因此，数据自身的价值要在数据收集的基础上，经过整理和分析才能显现出来。尽管目前，国内的服装经营管理者对终端数据有了一定的认识，但与国外同行相比，差距甚远。国内业界对数据的认识和分析只停留在面上，无并没有真正意义上去理解数据的作用，发挥数据本身的价值，在实际经营过程中仍暴露出来的问题就是：数据分析的严重缺失。
国内服装零售终端数据分析的现状
就目前国内服装零售终端的数据分析状况看，绝大部分零售商或代理商只局限在对年、月、周、日销售额和毛利润进行简单统计，而对数据的细微变化则关注甚少，以及如对产品自身及消费者的相关数据和消费者相关的数据的分析则极为不足，对颇具销售能力的产品和未触动产品的数据缺乏有效的分析和利用，具体表现为：重视现实销售数据，忽视潜在销售数据
从目前情况看，销售量和销售额是服装零售终端数据的主要构成。不论从传统零售模式中日、周、月报表，还是现代零售网络pos 系统连接的数据分析系统看，对本日、周销售额和货品销售量的统计和简单分析便是国内服装零售终端数据分析的主流模式。这种数据分析工作只关注表面上的销售情况，即关注哪些款式销售情况好，以便及时补货和跟进生产，却极少对销售数据信息进行深度挖掘，思考是因为哪些原因使其能够畅销，是因为款式、色彩、面料、价格，还是其他。
现实的服装销售过程中，许多货品会被多位顾客试穿，但却没有实施购买行为，具体原因很多：服装不合身;面料、色彩不好导致搭配性不强;质量、价格问题等等。这些数据的收集和分析是目前国内服装零售终端的一大缺失。在很大意义上，这一块数据的分析比现实销售数据更重要，它能帮助生产商积极改进产品货品短处(短处可改个更为专业的词)，转滞为俏，实现现实销售，从而维护品牌利益和形象。
重视畅销货品分析，轻视普通款和滞销款的分析
任何一个服装卖场都不能回避货品的三级状态：畅销、普通和滞销。如何管理货品、改善货品结构是提升卖场业绩的一大课题。做好这个课题前提是：对三级货品的认真分析和研究，并有针对性地制定营销策略。
然而，服装经营者往往偏重对畅销货品的分析和跟进，对普通款和滞销款较少关注，具体表现为：代理商或零售商根据现实销售记录不断向厂家追补畅销货品，厂家根据反馈和追单努力加大生产。但最后厂家会由于各种原因无法实现买方的要求，或者追加生产的货品到柜太晚，影响销售业绩和双方关系。而现实中，货品的三级状态在不同地区不同地段，不同零售店都会有不同的表现。例如，一件颜色亮丽时尚的服装，在昆明地区属于滞销品，但是在时尚城市上海，就成了爆款，这样，昆明专卖店的滞销款没有及时分析和处理，成为烦心的库存，而上海专卖店又严重缺货。而且，对于销售业绩一般或根本销售不动的货品，很多服装经营者缺乏信心和耐心去关注和分析，这实际上是一个很大的误区。往往其实业绩不良的货品更需要分析，这样有助于开拓经营思路。
重视对顾客基本资料的获取，轻忽顾客数据的分析和利用
服装消费市场的日渐成熟使服装经营者越来越重视其顾客关系的管理，突出的表现之一就是经营者千方百计获取其顾客尤其是老顾客的基本资料，包括姓名、年龄、家庭住址、联系方式、职业、收入状况等。目前，除了一些较好的服装品牌，国内服装零售终端大都缺少信息化设备的支撑，为给数据的进一步获得增加了难度。因此而且，零售终端的顾客数据分析和利用也十分有限，基本只停留在依靠这些基本资料以电话、dm方式联系顾客，告知简单的活动信息、新商品上柜信息。
事实上，顾客数据能够提供更多的信息，包括例如顾客上次消费的金额和消费的货品情况，若能对这个信息加以把握和利用，就可以为顾客下一次的购买提供参考和帮助，更容易实现货品的合理销售。此外，对客户收入、职业的了解更便于拓展市场。
对竞争对手的相关数据分析不力
商场犹如战场，知己知彼方能百战百胜。在终端卖场，许多服装经营者一味地将目光放在自己身上，而忽视了竞争对手在同一市场上的行动。事实上，竞争对手在终端卖场上的作为在一定程度上都会影响到本公司的利益。但目前，许多服装经营者很难做好对竞争对手相关数据的分析，主要原因是在与于数据的获得有一定难度，其次也是由于对数据分析的内容和方法不够了解不够。
了解竞争对手的有力途径往往可以主要是，通过了解对方的日、周、月销售额，具体的促销活动，员工的奖励政策，货品的陈列方式，顾客数据的分析和利用等。通过合法渠道收集竞争对手终端卖场的相关数据并汇总，然后由公司的专业人员进行整理和初步分析，再及时提交给公司管理人员，由他们进行相应的对策，便于扬长避短。
忽视服装卖场顾客流动情况的数据分析：
记录和分析卖场顾客流动情况是目前服装零售终端的一块近似空白点。卖场顾客流动数据是指卖场每日的顾客流动数量、主要流动情况，流动顾客的特征，也包括卖场周围的顾客流动数据。根据这些
数据的收集，可以分析出不同日子、不同天气、不同时间段顾客的流动走向，从而有助于卖场对商品陈列展示的调整。一方面，根据每日流动量的不同，流动人口的特征不同，进行分析和总结，便于调整陈列方式，另外一方面，针对不同的消费群体特征调整陈列方式。(例如，通常情况下，周一至周五下午逛商场的顾客比较个性化，周末的顾客比较大众化。)，因此，在陈列的方式上可以做如下调整：周一至周五下午，重点陈列休闲、个性化较浓的服装;而周五傍晚至周日则以大众化服装陈列为主，这样可以做到在不同时间段内，有效吸引客源，提升卖场业绩。
服装零售终端数据分析的重要性
零售终端数据分析是服装经营和市场拓展的基础。随着科技的发展，依赖基于数据分析技术发展起来的信息系统日臻完善，并会逐渐为服装终端卖场所运用。两者相辅相成的关系更彰显了服装零售终端数据分析的重要性。
有助于服装卖场业绩的提升
通过更仔细、更具体及更深层次的数据分析，有利于改善卖场的商品经营结构和服装的陈列展示，有效地吸引顾客，降低终端卖场的库存，增加卖场销售额。
为生产商提供必要的信息，优化生产管理
通过零售终端的数据分析，可以挖掘出许多可以为生产商所用的信息，主要是货品被广泛接受和不被接受的具体原因，以及如何跟进生产，改善生产结构，保证货品的有效供应等。
加强零售商或加盟商对服装卖场的经营与管理
零售商或代理商通过自己的直觉和感知来经营服装零售业务的时代已经过去了。随着信息时代的到来和零售竞争的日趋白热化，零售商或代理商要经营好服装品牌，必须进行建立在充分的数据收集和分析的基础之上。服装零售终端数据的分析有助于其认清市场形势，制定相应的策略，加强卖场的经营管理。
更好地满足顾客的需求，维护顾客利益
通过零售终端数据的分析，可以更好地发现目标顾客群体的实际需求，帮助服装生产商、中间商和零售商更清晰地认识到自己的经营行为与顾客实际需求之间的差距，并积极跟进，维护顾客的利益。
提升服装品牌形象，帮助企业实现长远利益
终端卖场是品牌直面消费者的场所，因此，终端卖场的数据分析有利于更好地挖掘消费者的行为特征和心理需求，同时，建立在数据分析基础上的策略跟进有利于品牌在消费者心目中良好形象的确立。消费者通过最直接的购物体验，感(更多精彩文章来自“秘书不求人”)
受品牌价值，这个过程容易刺激消费并扩大品牌良好形象的传播，从而帮助企业实现长远利益。
关于服装零售终端数据分析存在问题的几点建议对策
从上文可知，我国服装零售终端数据分析的状况不符合服装企业进一步发展的需要。通过笔者这几年来对服装零售市场的关注，结合国外服装零售终端数据分析的优势，提出自己的几点建议如下对策，以供参考：
加强导购员对服装货品数据和顾客数据的记录和整理
终端导购员对销售数据的收集和整理已成为其日常工作内容之一，但其对卖场货品数据不够熟悉，尤其是在卖场尚无配备电脑的情况下，更需要加强导购员的这一项工作。这样有助于其在销售过程中迅速为顾客提供准确信息，不会把大量时间耗费在仓库里寻找货品。
同时，对于顾客数据的纪录也是每个导购员应该积极进行的，但记录过程中不能局限于对顾客年龄、家庭住址和联系电话的纪录，更应该对其身高、学历、穿着情况、本品牌消费情况进行纪录。这种做法能够帮助提高顾客再次购买的成功率。对于服装零售终端通常缺失的未实现销售的数据，导购员要积极做记录，并加以整理。
要不断加强导购员对服装货品数据和顾客数据重视的正确理解，使其能够充分理解认识这些数据对提升公司业绩和其自身收益的重
要性。在有了这样的认识基础上，导购员的积极性会得到较充分地发挥，在不妨碍正常销售的情况下，主动自觉地记录和整理好这两块数据，努力提升卖场业绩。
实行店长负责制，负责服装零售终端数据的汇总和分析
提倡服装零售终端实行店长负责制，使其能在零售场所内与其他竞争品牌和顾客打交道的有利条件下，收集更多的数据，并汇总导购员的数据记录，进行初步分析，。分析内容主要包括以下几方面：卖场现有商品的库存情况、销售趋势和补货要求;
竞争品牌的产品价格、促销活动等信息，将本品牌与竞争品牌的优劣势进行对比分析，并进行总结;
顾客对本品牌的要求和建议，顾客对竞争品牌的评价;
顾客的个人信息和消费情况、顾客在卖场的主要流向;。
通过培训提高对服装零售终端的数据分析与管理能力
目前，国内绝大部分服装经营者对终端数据分析是心有余而力不足。主要原因在于，数据分析是一项琐碎而细致的工作，需要有较高的学历层次和较强学习能力的人才。而且，数据本身是商业机密，数据分析涉及到公司的战略制定，而且，国内对这一专业领域的人才培
养不足，都为服装经营者进行数据分析设置了障碍，也是导致目前零售终端数据分析停留在较落后水平上的主要原因。
因此，服装经营者要提高对零售终端数据分析和管理的能力，首先要从人才引进和培养入手，实力较强的公司可以设置特定的部门，专门负责数据的收集、整理、分析和决策预制定，有利于管理层的最后决策。数据分析主要为前期的产品开发、后期的市场推广奠定扎实的基础，减少运作过程中的盲目性。
创建信息共享平台，实现信息化管理
生产商、中间商与零售商之间信息的相对独立，以及分散的零售网点之间缺乏共有的信息交换平台，容易形成一个个信息孤岛。信息孤岛之间数据的交换是数据分析的基础，数据分析不能只局限于单一零售终端，这样无法真正发挥数据分析的作用和价值。因此，服装终端数据分析的第一个步骤就是要搭建一个共享信息平台，信息平台的成员可以视具体情况定。信息共享平台可以进行跨地域、跨时间、跨组织的协同工作，保证零售终端管理信息流、工作流的畅通，这样就有利于生产商、中间商与零售商之间的交流和沟通，保证信息的及时反馈和数据来源的充分性，增强数据分析的可靠性，使经营者能够共赢。
此外，服装零售终端通过使用条码扫描，既能实现销售终端销售数据及时全面的采集，也能掌握销售终端的库存情况。服装经营者要
结合市场形势，开发终端实时监控仪器，在销售终端记录卖场顾客的流动情况、每日流动量、不同的天气和不同日子的流动量，减少卖场工作人员的劳动强度。
通过现代信息化手段，加强数据的收集、整理和分析，这是服装零售终端提高竞争力的必然途径。
服装行业变化快、竞争激烈的特性决定了其经营者必须依靠更扎实的数据分析能力和完善的信息技术手段，才能更及时、更理性、更正确地做出决策。
[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
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。
零售业如何进行数据分析与策略调整 许多企业的生产活动都会产生大量的数据，而对这些数据的深层次挖掘所产生的数据分析报告，对企业的运营及策略调整至关重要。本文对数据的产生、归类、分析方法与关联的策略调整进行了有益的探讨。 在零售业中，连锁公司竞争的实质是管理的竞争。其管理的一个核心目标就是有目的、高效率的收集、处理、使用各种信息。而信息是建立在数据的基础上的，也就是说，对管理的对象进行量化处理。数据是对生产的直接记录，而信息则是在数据的基础上人为的反馈及判断，企业策略决策的依据。 对某一个行为的分析需要某一群数据组合，对另一个行为的分析又需要另一群数据组合，每一个不同行为分析所需要的数据组合都是不一样的。为了方便抽取数据，我们要对所有的数据进行分类。通常，我们把一些能直接反映商业行为表象的数据，如进货、销售、库存等数据作为直接数据; 把一些能影响商业行为的数据，如客流量、商品项数、费用成本等作为间接数据。我们不仅要分析进销存这些直接数据，更重要的是要分析间接数据，因为间接数据是改变直接数据质量的基础。 直接数据的分析
对直接数据进行分析，在现阶段的零售业已经非常普遍了，从中很容易找出数据分析的结果进而调整策略。下面我们来看几个表格和案例: 1．销售额及各分类商品销售比例 ● 案例1: 某商场2004年可口可乐销售记录（见表1) 从这个表格可以看出在6、7、8月份可乐的销售呈大幅度上升的趋势，分析原因我们知道是因为夏季到来的缘故，根据这个直接数据模型我们对门店的指导策略是: 增大备货量，调整店面陈列，做好敏感商品的价格策略。 ● 案例2: 销售日报表（见表2)
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
客户关系管理课程设计(论文) 题目客户关系管理在中小企业中的重要性分析 学院（部）商务策划学院 专业电子商务 学生姓名徐宁 学号2011043126年级2011级 指导教师詹川职称博士 2014年4月22日
数据挖掘如何提高零售业销售额 1引言: 总部位于美国阿肯色州的世界著名商业零售连锁企业沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统。为了能够准确了解顾客在其门店的购买习惯，沃尔玛利对其顾客的购物行为进行购物篮分析，想知道顾客经常一起购买的商品有哪些。沃尔玛数据仓库里集中了其各门店的详细原始交易数据。在这些原始交易数据的基础上，沃尔玛利用NCR数据挖掘工具对这些数据进行分析和挖掘。一个意外的发现是："跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒！" 这是数据挖掘技术对历史数据进行分析的结果，反映数据内在的规律。那么这个结果符合现实情况吗？是否是一个有用的知识？是否有利用价值？于是，沃尔玛派出市场调查人员和分析师对这一数据挖掘结果进行调查分析。经过大量实际调查和分析，揭示了一个隐藏在"尿布与啤酒"背后的美国人的一种行为模式：在美国，一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布，而他们中有30%～40%的人同时也为自己买一些啤酒。产生这一现象的原因是：美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布，而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。 既然尿布与啤酒一起被购买的机会很多，于是沃尔玛就在其一个个门店将尿布与啤酒并排摆放在一起，结果是尿布与啤酒的销售量双双增长. 2 零售业概述 零售商业企业是指向批发商业企业或生产企业购进商品，再将商品直接出售给最终消费者的商业企业。其特征是： 1) 销售对象是直接消费者，而不是那些进行转卖或生产加工的使用者； 2) 零售商业企业的交易次数颇繁，平均每次交易额较小； 3) 零售商业企业是商品流通的最终环节，零售企业的交易活动一旦成功、便意味着商品脱离了流通领域而进入消费领域，从而实现了商品价值和使用价值； 4) 就商品而言，除了专业的特卖店，一般零售商所包含的商品品种巨大，零售商采取的商品销售方式很多，如经销、代销、联销等。 3 数据挖掘技术 数据挖掘（Data Mining）是一个萃取（Extracting）和展现（Presenting）新知识的流程。通过分析具体数据，发现确定有效的、新颖的、有潜在使用价值的、以往不为人知的、最终可理解的信息，为企业良好运营和决策部门做出重要决策提供帮助。 数据挖掘涉及的学科领域和方法很多。根据挖掘任务分可分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等等；根据挖掘方法可分为:机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。机器学习方法包括：归纳学习方法(决策树、规则归纳等)、基于范例学习、遗传算法等；统计方法包括：回归分析(多元回归、自回归等)、判别分析(贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等)、聚类分析(系统聚类、动态聚类等)、探索性分析(主元分析法、相关分析法等)等；神经网络方法包括：前向神经网络(BP算法等)、自组织神经网络(自组织特征映射、竞争学习等)等；数据库方法主要包括多维数据分析（OLAP）。 数据挖掘在很多行业都可以有较好的应用。如：零售业、银行金融、制造、保险、公共设施、政府、
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
【零售相关行业】销售数据分析模型 2015-10-27 刘杰数据海洋 销售数据分析的重要性已无需赘言，只有通过对销售数据的准确分析我们才有可能真正找准数据变动（增长或下滑）的根本原因，营销专家刘杰称之为“动因”。找准了“动因”也就发现了真正的问题所在，解决问题、发现新的生意机会点才成为可能！那么实际的销售过程中，我们如何才能有效做好数据分析，寻找到真正的“动因”呢？接下来笔者结合一个实际案例阐述一下数据分析的主要维度及如何才能真正找准“动因”。 案例：某糖果企业Y公司南京市场8月份销售业绩较去年同期下滑了100万。 维度一：分析是那个品类的数据发生了变动？ 在做销售数据分析的时候，第一个分析的维度就是要看数据变动是来自于哪几个大的品类。回到案例，面对Y公司南京市场8月份销售业绩较同期下滑了100万的数据变动情况，我们首先要确定的是下滑的100万是来自于哪个品类或哪几个品类，每个品类各自的下滑占比是多少，在此基础上进一步分析得出下滑的品类中是哪个规格的产品出现了下滑，从而真正找到造成业绩下滑的“罪魁祸首”。经过维度一的分析我们发现，8月份南京市场销售业绩下滑的100万主要是来自于水果糖和巧克力的下滑，其中水果糖下滑了60万，占比60%，巧克力下滑了40万，占比40%，进一步分析得出，水果糖的下滑主要是来自于128g袋装的下滑，巧克力的下滑主要是来自于散装巧克力的下滑。 维度二：分析是哪个区域发生了变动？ 销售数据分析的第二个维度是要看引起数据变动的销售区域在哪里？是整体销售区域都出现了下滑，还是局部区域市场出现了下滑？回到案例，南京市场下辖南京城区及江宁、六合、溧水、浦口四个县级市场。按此维度分析后，我们得出结论，南京市场销售额下滑100万主要是来自于城区市场和六合县城，其中散装巧克力的下滑主要是来自于南京城区市场，而128g袋装水果糖的下滑主要是来自于六合县城市场。 维度三：分析是哪个渠道发生了变动？ 销售数据分析的第三个维度是要看引起数据变动的主要渠道在哪里？换句话说，是哪个渠道或哪几个渠道出现了销售业绩的变动？每个渠道数据变动的比例各是多少？按此维度分析后，我们进一步得出结论，南京市场8月份销售额下滑的100万主要是来自于两个渠道，一个是城区的喜铺渠道，另一个是六合县城的批发市场渠道，其中散装巧克力下滑的渠道主要来自于城区的喜铺渠道，128g水果糖下滑的渠道主要来自于六合县城的批发市场渠道。 经过以上三个维度的分析后，我们就可以确定销售数据变动的基本情况，从而为进一步找准“动因”提供了更加细致、准确的依据！回到案例，面对8月份销售额下滑100万的现状，经过分析后得出的结论是南京市场下滑的100万主要来自于南京城区喜铺渠道散装巧克力和六合批发市场128g袋装水果糖的下滑，其中散装巧克力下滑了40万，占比40%，128g 水果糖下滑了60万，占比60%。 整个数据分析维度的模型图如下：
[原创] 服装进销存销售数据分析 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。 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。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
2017年1-12月全国网络零售额数据分析
据统计局最新数据显示，2017年1-12月份，全国网上零售额71751亿元，同比增长32.2%。其中，实物商品网上零售额54806亿元，增长28%。 2017年中国网络零售额及增长速度 数据来源：中商产业研究院整理 从增长速度来看，随着信息技术的进步和网络覆盖范围的扩大，尤其是国家对农村地区网络建设的支持力度不断加大，网络购物用户规模持续壮大，网络零售额增速远远超过社会商品零售总额的增速。2017年1-12月，网络零售额同比增长速度达到32.2%。
2017年中国网络零售额与社会消费品零售总额增速 数据来源：中商产业研究院整理 我国零售业线上与线下、批发与零售、城市与乡村流通市场共同发展的新格局形成。中国网络零售额占全社会消费品零售总额比重超过10%，2017年1-12月，实物商品网上零售额54806亿元，增长28%。 2017年网络零售额与社会消费品零售总额增速情况 数据来源：中商产业研究院整理
中商产业研究院简介 中商产业研究院是深圳中商情大数据股份有限公司下辖的研究机构，研究范围涵盖智能装备制造、新能源、新材料、新金融、新消费、大健康、“互联网+”等新兴领域。公司致力于为国内外企业、上市公司、投融资机构、会计师事务所、律师事务所等提供各类数据服务、研究报告及高价值的咨询服务。 中商行业研究服务内容 行业研究是中商开展一切咨询业务的基石，我们通过对特定行业长期跟踪监测，分析行业需求、供给、经营特性、盈利能力、产业链和商业模式等多方面的内容，整合行业、市场、企业、用户等多层面数据和信息资源，为客户提供深度的行业市场研究报告，全面客观的剖
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
服装零售业货品数据分析 随着信息时代的到来，无论是服装的生产商还是中间商，抑或零售商，都将面临越来越多的数据及数据处理工作。在三者博弈关系越来越趋向于后两者的情况下，服装零售业数据分析就成为追求利益最大化的有力支撑。 然而，仅有对数据的收集而无数据的细化处理，其结果只是白白耗费人力和资金，对企业的决策丝毫没有帮助。因此，数据自身的价值要在数据收集的基础上，经过整理和分析才能显现出来。尽管目前，国内的服装经营管理者对终端数据有了一定的认识，但与国外同行相比，差距甚远。国内业界对数据的认识和分析只停留在面上，无并没有真正意义上去理解数据的作用，发挥数据本身的价值，在实际经营过程中仍暴露出来的问题就是：数据分析的严重缺失。 国内服装零售终端数据分析的现状 就目前国内服装零售终端的数据分析状况看，绝大部分零售商或代理商只局限在对年、月、周、日销售额和毛利润进行简单统计，而对数据的细微变化则关注甚少，以及如对产品自身及消费者的相关数据和消费者相关的数据的分析则极为不足，对颇具销售能力的产品和未触动产品的数据缺乏有效的分析和利用，具体表现为：重视现实销售数据，忽视潜在销售数据
从目前情况看，销售量和销售额是服装零售终端数据的主要构成。不论从传统零售模式中日、周、月报表，还是现代零售网络pos 系统连接的数据分析系统看，对本日、周销售额和货品销售量的统计和简单分析便是国内服装零售终端数据分析的主流模式。这种数据分析工作只关注表面上的销售情况，即关注哪些款式销售情况好，以便及时补货和跟进生产，却极少对销售数据信息进行深度挖掘，思考是因为哪些原因使其能够畅销，是因为款式、色彩、面料、价格，还是其他。 现实的服装销售过程中，许多货品会被多位顾客试穿，但却没有实施购买行为，具体原因很多：服装不合身;面料、色彩不好导致搭配性不强;质量、价格问题等等。这些数据的收集和分析是目前国内服装零售终端的一大缺失。在很大意义上，这一块数据的分析比现实销售数据更重要，它能帮助生产商积极改进产品货品短处(短处可改个更为专业的词)，转滞为俏，实现现实销售，从而维护品牌利益和形象。 重视畅销货品分析，轻视普通款和滞销款的分析 任何一个服装卖场都不能回避货品的三级状态：畅销、普通和滞销。如何管理货品、改善货品结构是提升卖场业绩的一大课题。做好这个课题前提是：对三级货品的认真分析和研究，并有针对性地制定营销策略。
2017年（上）中国网络零售市场数据分析
中国电子商务研究中心发布了《2017年（上）中国网络零售市场数据监测报告》。根据报告，2017年上半年我国网络零售交易额达到3.1万亿元，同比增长了34.8%,预计2017年网络零售交易额将达到7.6亿元。而相反的是，天猫在中国B2C网络零售市场中的占比再次转头向下，市场份额接近2013年年底水平，逼近50%的红线。 数据来源：中国电子商务中心中商产业研究院整理 据报告显示，2017年上半年中国网购用户规模达到了5.16亿元，较2016上半年的4.8亿元，同比增长了7.5%。预计2017年中国网络购物用户规模将达到5.4亿元，将同比增长8%。
数据来源：中国电子商务中心中商产业研究院整理 去年始，阿里就一直在积极布局线下新零售领域，加速物流体系建设，从盒马鲜生到天猫小店，动作不断，与此同时天猫线上份额却开始下降。 据数据显示，2017上半年中国B2C网络零售市场（包括开放平台式与自营销售式，不含品牌电商），天猫排名第一，占50.2%份额，但较2016年上半年下降了3%；京东名列第二，占据24.5%份额，同比上升了0.3%；唯品会位于第三，占6.5%份额，同比上升了2.7%；苏宁易购排名第四，占5.4%的市场份额，同比上升了2.1%；国美在线位列第五，占4.1%的份额，同比上升了2.5%。其他平台包括1号店、亚马逊中国、当当、聚美优品等B2C平台占据整个市场的9.3%份额。
数据来源：中国电子商务中心中商产业研究院整理 中商产业研究院简介 中商产业研究院是深圳中商情大数据股份有限公司下辖的研究机构，研究范围涵盖智能装备制造、新能源、新材料、新金融、新消费、大健康、“互联网+”等新兴领域。公司致力于为国内外企业、上市公司、投融资机构、会计师事务所、律师事务所等提供各类数据服务、研究报告及高价值的咨询服务。 中商行业研究服务内容 行业研究是中商开展一切咨询业务的基石，我们通过对特定行业长期跟踪监测，分析行业需求、供给、经营特性、盈利能力、产业链和商业模式等多方面的内容，整合行业、市场、企业、用户等多层面数据和信息资源，为客户提供深度的行业市场研究报告，全面客观的剖析当前行业发展的总体市场容量、竞争格局、进出口情况和市场需求特征等，对行业重点企
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。
服装商品数据分析思路 一、商品分析的定义 商品分析是根据进货数据、销售数据和库存数据，以分析结构为主线的分析思路。通过对对应的商品分析指标来指导公司商品结构的调整，加强所营商品的市场竞争能力及合理配置。 ——通俗的一句话就是：按各项指标做出分析后，进行商品的调整。让商品更适应市场，更好卖，以达到商品的最大售磬率。 二、对销售数据进行分析后我们可以做什么 （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 （六）提前追单补货 （七）提前进行促销（调价处理） 三、商品分析三要素 （一）销售数据维度 1、商品销售：销售售分析的最细维度之一，大部分的指标都依附商品来做明细的记录，同时很多维度 也是通过商品进行交叉分析。 2、客户：客户是销售对象，包括会员。客户所在地和区域有关联。 3、区域：区域是省、市、区、地理位置、商圈。 4、时间：时间是进行数据分析非常重要的维度，包括有公历、农历、周度、月度、季度、年度。（二）数据分析方法 1、直接数据的分析：能直接提取的数据，经过简单的加减乘除后就能有结果的分析。例，进、销、存 =售磬率、产销比、销存比等 2、间接数据的组合分析：需要两项以上的分析结果合并组合后才可以得出的结果。例，店铺销存对比 总销存。 （三）销售数据之指标 1、销售数量——客户消费的商品的数量。 2、销售额——客户购买商品所支付的金额。 3、周转率——周转率和统计的时间段有关。周转率=（销售吊牌额/库存金额）×100%。 4、周转天数——周转天数=库存金额/销售吊牌额。周转天数越长，表示经营效率越低或存货管理越差； 周转天数越短，表示经营效率越高或存货管理。 5、退货率——退货率=退货金额/进货金额（一段时间），例：在一段时间内，客户的退货率。公司的退 货率 6、售罄率——售罄率=销售数量/进货数量。 7、库销比——库销比=期末库存金额/（本期销售牌价额/销售天数*30）。（只有在单款SKU 计算中可用 数量替代金额。整体的必须还是看金额） 8、连带率——连带率=销售件数/交易次数。（也叫连单率） 9、客单价——客户在一次交易中支付的金额总和称为客单价。客单价=销售额/交易次数。
零售业大数据分析应用案例 随着大数据时代的到来,数据分析已经成为了零售业非常重要的一环,也是精细化运营的基础.零售业数据分析包括: 财务分析 销售分析 商品分析 顾客分析 供应商分析 人员分析 本文将对这6个方面逐一解读. 1财务分析 1）分析企业的财务状况,了解企业资产的流动性、现金流量、负债水平及企业偿还长短期债务的能力,从而评价企业的财务状况和风险； 2）分析企业的资产管理水平,了解企业对资产的管理状况,资金周转情况； 3）分析企业的获利能力； 4）分析企业的发展趋势,预测企业的经营前景； 同时,系统还应该按照部门、人员、商品、供应商、时间等各个维度综合分析各项财务指标,如:成本、毛利、利润、库存、结算、盈亏平衡点、销售数量、销售金额、市场占有率等等. 2销售分析
主要分析各项销售指标,例如毛利、毛利率、坪效（坪效是台湾 经常拿来计算商场经营效益的指标,指的是每坪的面积可以产出多少 营业额(营业额÷专柜所占总坪数,以百货公司为例,店里不同的位置,所吸引的客户数也不同.一楼入口处,通常是最容易吸引目光的地方,在 这样的黄金地段一定要放置能赚取最大利润的专柜,所以你会发现百 货公司的一楼通常都是化妆品专柜）、交叉比、销进比、盈利能力、周转率、同比、环比等等； 而分析维度又可从管理架构、类别品牌、日期、时段等角度观察,这些分析维又采用多级钻取,从而获得相当透彻的分析思路； 同时根据海量数据产生预测信息、报警信息等分析数据； 还可根据各种销售指标产生新的透视表,例如最常见的abc分类表、商品敏感分类表、商品盈利分类表等. 这些复杂的指标在原来的数据库中是难以实现的,老总们虽然知 道他们非常有用,但由于无法得到,使得这些指标的地位也若有若无. 直到bi技术出现之后,这些指标才重新得到了管理者和分析者们的宠幸. 3商品分析 商品分析的主要数据来自销售数据和商品基础数据,从而产生以 分析结构为主线的分析思路.主要分析数据有商品的类别结构、品牌 结构、价格结构、毛利结构、结算方式结构、产地结构等,从而产生 商品广度、商品深度、商品淘汰率、商品引进率、商品置换率、重 点商品、畅销商品、滞销商品、季节商品等多种指标.通过对这些指 标的分析来指导企业商品结构的调整,加强所营商品的竞争能力和合 理配置. 4顾客分析 顾客分析主要是指对顾客群体的购买行为的分析.例如,如果将顾 客简单地分成富人和穷人,那么什么人是富人,什么人是穷人呢？实行 会员卡制的企业可以通过会员登记的月收入来区分,没有推行会员卡的,可通过小票每单金额来假设.比如大于100元的我们认为是富人,
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
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
服装店铺所有数据分析 一、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。 二、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。 单款销售出现严重下滑主要原因 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。 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