线上线下
16212, 54%
13715, 46%
线上线下金额占比
导语：主要分析本月毛利率、毛利额情况，与去年同期对比情况,以下为大家介绍淘宝数据分析报告模板文章，欢迎大家阅读参考!淘宝数据分析，实际是电商数据分析，归结到底还是零售数据分析，给你一些分析的思路，权当做抛砖引玉。 总体来说可以分为商品分析、客户分析、地区分析、时间分析四大维度（参考数据雷达的分析思路）。在这里我重点说商品分析。 1、销售状况分析：主要分析本月销售情况、本月销售指标完成情况、与去年（或上月）同期对比情况。通过这组数据的分析可以知道同比销售趋势、实际销售与计划的差距。 2、销售毛利分析：主要分析本月毛利率、毛利额情况，与去年同期对比情况。通过这组数据的分析可以知道同比毛利状况，以及是否在商品毛利方面存在不足。 3、营运可控费用分析：主要是本月各项费用明细分析、与去年同期对比情况，有无节约控制成本费用。这里的各项费用是指：员工成本、能耗、物料及办公用品费用、维修费用、存货损耗、日常营运费用（包括电话费、交通费、垃圾费等），通过这组数据的分析可以清楚的知道门店营运可控费用的列支，是否有同比异常的费用发生、有无可以节约的费用空间。 4、橱窗效率：主要是本月橱窗效率情况、与去年同期对比。“日均橱窗效率”是指“日均每个橱窗平均销售额”，即：日均橱窗商品销售金额/橱窗个数。 5、人均劳效（人效）：主要是本月人均劳效情况、与去年同期对比。“本月人均劳效”计算方法：本月销售金额/本月总营业人数。 6、盘点损耗率分析：主要是门店盘点结果简要分析，通过分析及时发现商品进、销、存各个环节存在的问题。该指标指标仅对大店或销量日均100以上店铺适用。 7、库存分析：主要是本月平均商品库存、库存结构、库龄情况、周转天数，与去年同期对比分析。通过该组数据的分析可以看出库存是否出现异常，
营销数据分析报告 Document number：NOCG-YUNOO-BUYTT-UU986-1986UT
2017—2018学年第一学期期末考试 《营销数据分析》实践考核 娇源直销店数据分析报告 项目名称：娇源直销店数据分析报告 专业：电子商务 学号： 姓名：刘娇 任课教师：黄艳 2017年12月30日 考核项目及要求 项目：娇源直销店数据分析报告 1．考核要点 (1) 掌握营销数据的收集方法； (2) 掌握常用的数据分析方法； (3) 掌握根据实际数据对网店（网站）进行营销数据分析的能力与方法； (4) 掌握对同类网店（网站）及所在行业进行对比分析的能力与方法。2．作品要求
学生根据自己选择的真实网店（网站）进行详细分析，收集数据并整理数据，对网店（网站）各个方面进行具体数据分析，并撰写完整的数据分析报告。 目录
1.运营基本概况 我的店铺换过两次产品，第一次我在阿里巴巴上选择的产品是笔记本，一直没有销量，于是就更换了产品，现在选用的是深圳市娇源生活用品有限公司，它是一家从事保健用品、化妆品、日用百货、电子产品的公司，拥有自己的品牌以及网站，而且价格是全网统一，我申请成为了分销商。 现在我淘宝店铺名称为娇源直销店，主营产品为美容美体仪器以及保健用品，现在店铺内有22个产品，现在所处行业层级是第一层级，店铺的地址 2.主体分析 流量分析 从图2-1-1可以看到近30天店铺流量，与前一个月相比，访客数下降了%,商品的访客数下降了%，跳失率下降了%，转化率上升了%。从图中数据可以反映出，店铺流量主要受PC端的影响，下降幅度较大，而且后期也没有上升的趋势，初步判断可能是PC端的某个引流渠道有异常。从整体上看，访客数的下降，以及对商品浏览量的下降主要是因为推广的力度大大下降了，跳失率的下降以及转化率的上升可能是因为双十二的促销活动，加入了双十二的促销活动以及对店铺产品搞得活动，再者就是加入了淘宝客的推广，吸引了访客浏览下单。PC端的淘宝免费下单转化率偏低，主要是淘宝搜索的下单转化率低，这直接证明了淘宝搜索的转化率影响到了全店的转化率，而且PC端淘宝免费流量占比最大，也直接反映出淘宝免费这个流量渠道的转化率严重影响到全店的转化率。 图2-1-1 流量概况 通过对店铺流量途径的分析，可以总结访客进入店铺的主要路径有以下几个： 针对上述对流量的分析以及流量入口分析，我们可以将流量来源进行细分然后分别针对不同的流量来源做出不同的管理计划。
导言：很多朋友一直在问数据化运营到底是什么？为什么那么火热，大家最近也发现突然涌现很多挂着数据分析标题的文章，其实数据化运营并不是指某个点，更不是指一堆数据表格。数据化运营之所以越来越重要，是因为数据是由消费者所产生的，我们通过数据多角度分析才能够更好的理解平台规则，消费者行为，市场变化，竞争对手运营手法寻找运营规则，通过数据才能够得到问题的反馈，比如搜索流量是否增长，直通车ROI是否提升，退款率，商品库存结构等等通过数据反馈优化才能够做好全局精准运营，实现运营效益最大化。 ------------------------------------------------------------------ 接下来给大家分享两个数据化运营运用简例： 一、《一名优秀运营人员完整的店铺数据分析报告》 一、业绩层面 1.跟去年对比增长情况 2.行业大盘增长率情况 【数据源：生意参谋/生意经】 二、店铺核心数据指标（转化率，DSR、客单价，无线/PC，加购收藏情况等） 参考文章：《生意参谋对搜索排名的惊天秘密，竟然没人知道？》 【数据源：生意参谋】 三、店铺流量结构（做趋势图） 1.整体流量分布结构 2.免费/付费比例 3.付费流量的投入情况 【数据源：生意参谋/付费营销后台】 四、产品结构层面
1.销售层级（销售梯队）是否健康 2.产品开发成功率 3.新品上架十五天，运作效果分布图（流量/销量） 4.产品品类开发结构/销售结构 【数据源：生意参谋】 五.活动分析 1.全年活动次数/活动盈亏情况分布（以时间为轴） 2.活动折扣力度及活动流量产出贡献值（力度多大单流量产出最大？） 3.活动报名失败率及失败原因分析总结 【数据源：生意参谋/活动展示页数据】 六、客服分析 1.客服询单转化率（按月做趋势图） 2.客服催付成功率 3.响应速度 【数据源：赤兔名品】 七、退款率情况及退款问题分析 【数据源：ERP】 八、产品中差评问题总结，找出问题共性做出调整 九、库存状况分析 1.去年年底跟今年年底的库存变化（库存总量和库销比） 2.库存分布结构（品类结构/四季产品分布结构）
店铺数据分析报表设计方案 目的与必要性： 1.本表格目的是能够及时、准确反应各个店铺，以一周为时间段，产品销 售与市场反应、竞争对手经营情况。 2.通过本方案的一系列报表，可以建立标准化的信息传递平台，加强店铺 与总部各相关部门的信息交流，有利于信息共享，团结合作，提高各部门各环节的配合紧密度，提高整个公司的工作效率。 3.通过本表格可以减轻营运督导的工作压力，加强对店铺销售的管控能 力，简化管理步骤，教会督导运用便捷、高效的工作方法。 4.本表格提供的信息为一线资料，可靠鲜活性强，便于总部各个相关部门 掌握我店铺经营的实际情况，加强对我产品与我销售策略的即使把握。 5.通过本方案的一系列报表，可以从店铺一线人员的角度了解产品与市场 的实际情况，以及收取店铺与顾客提供的建议。 6.特别有利于为采购部提供及时、准确的一手产品市场反馈信息，利于优 化现有的产品结构，也有利于下一步新货品的组织。 7.通过本方案的一系列报表，可以引导店铺管理人员对自己的工作进行有 条理的计划管理。 8.通过本方案的一系列报表，有助于培养店铺管理人员的分析能力、思考 能力等综合能力的提升，从而有利于店铺管理人员的成长。 具体表格见如下内容 一、本周主要投诉产品排名表
1.本表目的是通过对顾客投诉严重的前5名货品进行分析，及时与供应商 沟通，要求退换货或其他优惠补偿，并进行有效的货品结构调整。 2.分析投诉排名与投诉具体状况，可及时货品质量，及时调整货品结构、 价格或采取其他客户服务的应对措施。 3.分析滞销款的主要原因与销售人员、顾客的建议，可以吸取教训，及时 采取应对措施挽回恶劣影响，避免下次采购失误，并利于采购下一步组织货品。 4.本表格由店长或店长助理填写。 二、本周滞销产品排名表
店铺销售数据分析 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（通类规报表） 在这销售日报表中，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？
销售数据分析报告 分析报告是一种比较常用的文体。分析报告的标题一般有两种形式：一是公文式，另一种是新闻报道式。下面是收集整理的销售数据分析报告，希望对您有所帮助! 一、备案情况概述 11月份武汉市商品房销售备案套数为12945套，销售备案面积为145.66万㎡，成交均价3847元/㎡，总成交金额56.0354亿元。本月日均备案套数431套，日均备案面积4.86万㎡。 与上月相比，本月销售备案套数增长幅度很大，涨幅达到122%!比今年销售状况最好的5月也多出18.7%。综合多方面因素分析，主要有以下两个方面的原因：一方面是自今年国家对房地产行业实施了空前严格的宏观调控以来，市场供求双方都对房地产市场保持观望态度。经过几个月的市场反应，被短暂压抑的市场需求开始释放，由此导致了销售量的剧增;另一方面，也是受国家调控影响，导致往年惯常的“金九银十”局面风光不再，而是出现向十一月转移的趋势，这也促进了本月销售量的增长。此外，在十月末有数个楼盘集中开盘，其销售合同备案的延迟到十一月，这也在一定程度上也促进了本月商品房销售备案量的增长。 房地产新政实施后的几个月内，除8月份处于市场销售淡季最低谷之外，其他几个月的销售量都稳定在相对较低的水平，即使往年市场反应良好的“金九银十”的这两个月的销售量也并没有与其他月份拉开差距。
单就本月销售套数激增这一指标来看，说明市场上仍然存在旺 盛的需求。但也并不能就此说明楼市今后走势，究竟是强劲反弹还是昙花一现，需要今后的市场反应来印证。 虽然商品房销售备案套数前几个月基本保持平稳，但商品房成 交备案价格却一直呈现微幅上涨趋势，本月成交价格涨幅不足1%。 成交价格的持续微幅上涨从另一方面也反映出本地市场的健康和旺 盛的需求。 二、销售备案数据分析 1.各区域备案数据 本月销售备案套数最多的区域为江岸区。该区在十一月并没有 新项目推出，销售基本都是靠以前的项目的销售的拉动，这显示出该区域众多的供应体量和市场需求。武昌区本月销售备案套数位居第二，近几个月该区域推出新盘较多，且市场反应尚可，此外还有市场反映较好的项目合同延迟到本月备案的因素在内。由于江汉区本月推出新盘相对较多，且多集中在月末，因此虽然本月销售备案套数并不多，但在下月的销售备案情况中将会有体现。 2.各建筑类型备案数据 从销售备案套数方面来说，小高层和高层建筑类型的销售情况 要好于其他建筑类型。特别是高层建筑类型，连续几个月的销售数据以及月度新盘状况都表明高层建筑已经成为现在房地产市场上销售 和供应的主流。随着高层建筑的不断增多，多层和小高层比重将越来
2017阿里巴巴年度零售情况分析
“2017年已划上句号，2018崭新的一年已经开始！根据数据统计显示：2017年阿里中国零售平台GMV规模达46350亿，同比增长30%。其中，天猫跟淘宝网分别达到21090亿及25260亿，同比分别增长43.9%及20%！ 数据来源：云观咨询、中商产业研究院整理 受益于中国电子商务的高速发展，阿里巴巴中国零售平台近几年在自身基数已经非常大的情况下GMV还保持着相当不错的增长！并且能在2016年以21%的增幅处于最低谷的时期，还能够快速调整过来并在2017年交出近30%的增长成绩，GMV突破4.5万亿，实在不易！ 同期中国社会消费品零售总额2016年约33.23万亿，2017年预估约36.65万亿增长约10.3%，阿里中国零售平台GMV增长领跑社零近3倍，占比社零约12.6%！预测阿里巴巴将在2019年底完成1万亿美元的目标
数据来源：云观咨询、中商产业研究院整理 在2012年1月阿里将原来的淘宝商城正式更名为现天猫的时候，这将注定是中国电子商务尤其是B2C发展历程当中重要的一件大事！同时天猫也迎来了高速发展的黄金时期，五年时间，由2000亿到2万亿规模翻了近10倍！ 在2016年短暂的增长低谷后，2017年加紧大力完善菜鸟网络，发力天猫超市等，补足了以往短板的物流板块，从而2017年消费电子及快速消费品等品类得以爆发增长，再加上新零售模式软硬件的进一步完善，线上线下系统等对接的进一步成熟，唤醒了服饰等传统龙头品类的第二春，多方面发力从而拉动了2017年整体44%的增长！ 天猫自身体量首次突破2万亿大关，并且占比阿里中国零售平台整体份额由2012年的22.6%升至2017年的45.5%，如不出意外2018年天猫就将占据半壁江山！
销售数据分析报告范文 分析就是为了发现问题,并为解决问题提供决策依据的,发现产品问题也是你的价值所在,相信你的老板请你来,不是光让你来唱赞歌的,他要的也不是一个粉饰太平的工具,发现产品问题,在产品缺陷和问题造成重大失误前解决它就是你的分析的价值所在了;如下是小编给大家整理的销售数据分析报告范文,希望对大家有所作用。 销售数据分析报告范文 受销售公司的重托,我代表销售公司向本次职代会报告2006年上半年的销售工作报告情况及下半年的工作计划安排,请予以审议。同时诚挚地请各位代表以高度的责任感,对销售工作报告给以支持、帮助、指导和批评。 一、XX年上半年销售工作报告回顾 XX年是销售公司注册独立法人的第一年,也是全面贯彻实施矩阵式销售的第二年,总部领导及各分厂领导乃至集团全体职工都对销售工作给以了极大的支持和关注,政策调整及后勤保障都在向销售工作倾斜。上半年的工作,我们概括地说,“喜忧参半,压力与信心同在”,喜的是我们顶住了5月份原材料、外协外购件价格持续上涨,市场无序竞争所带来的压力;产品销售及货款回收比去年同期明显大幅度增长,至6月21日,共完成销售手扶拖拉机93727台,同比增长16.74%,柴油机104159台,同比增长24.84% ,压路机336台,同比增长-13.81%,肥料26500吨,同比增长 140.01% ,装载 机262台,挖掘机7 台,电动自行车1046辆,旋耕机3237台,同比增长141.03%,收割机2073台同比增长23.17%,共完成销售回款3.64亿元,同比增长84.77% ;同时处理多年积压不良资产1784.22万元。市场逐步规范,销售人员素质及销售管理水平显着提高;忧的是时间已近过半,产品销售、货款回收比年初我们的目标要求差
超市销售分析报表 商品周转率 1、什么是周转率 所谓周转率即是指商品从入库到售出所经过的时间和效率。衡量商品周转水平的最主要指标是：周转次数和周转天数 2、计算方法 周转次数指一年中，库存（配送中心和店铺）能够周转几次，计算公式为： 周转次数=销售额/平今年库存额 平均库存=（期初库存+期末库存）/2 周转天数表示库存周转一次所需的天数，计算公式为： 周转天数=365天/周转次数 3、商品周转率的不同表示法 由于使用周转率的各不相同，可按下列各种方法，来斟酌变更分子的销售额和分母的平均库存额。 ⑴用销售来计算，这种方法便于采用售价盘存法的单位。 ⑵用成本来计算，这种方法便于观察销售库存额及销售成本的比率。 ⑶用销售量来计算，这种方法用于订立有关商品的变动。 ⑷用销售金额来计算，这种方法便于周转资金的安排。 ⑸用利益和成本计算，这种方法以总销售额为分子，用手头平均库存额为分母，且用成本（原价）计算，使用此方法，商品周转率较大，这是由于销售额里面多包含了应得利润部分金额的缘故。 商品周转率的方法算式 1、商品周转率数量法：商品周转率=商品出库综合／平均库存数 2、商品周转率金额法： 商品周转率=全年纯销售额（销售价）／平均库存额（购进价） 商品周转率=总进价额／平均库存商品（购进价） 商品周转率=销售总额／改为销售价的平均库存额 3、商品周转周期（天） 商品周转周期=（平均库存额／纯销售额）×365 主管人员或负债具体工作人员可以根据这5个公式来计算不同种类、不同尺寸、不同色彩（颜色）、不同厂商或批发商的商品周转率，调查“销路较好”和“销路欠佳”的伤心，一次来改善商品管理并增加利润。 提高商品周转水平是一个系统工程，核心是两个内容。一个是有效的商品评价体系，如进行2／8分析或／ABC分析，进行商品的汰换，剔除滞销品；采用商品贡献率比较法（商品贡献率=销售占比×毛利率）衡量商品的重要程度；通过品类管理技术的应用来改善商品结构，加强库存管理等。另一个是提高供应链的速度，包括建立完善信息管理系统，提高效率；努力实现快速反馈，加快衔接速度；加强物流配送能力，提高周转效率。周转加快直接关系到资金的使用效率的提高，同事库存减少，费用降低。 ●交叉比率 交叉比率=毛利率×周转率 交叉比率通常以每季为计算周期，交叉及周转率，其比率低的优先淘汰商品，交叉比率数值
淘宝代运营数据分析指标一览表 【基础统计类】 1浏览量（PV）： 店铺各页面被查看的次数。用户多次打开或刷新同一个页面，该指标值累加。 2、访客数（UV）: 全店各页面的访问人数。所选时间段内，同一访客多次访问会进行去重计算。 3、收藏量： 用户访问店铺页面过程中，添加收藏的总次数（包括首页、分类页和宝贝页的收藏次数）。 4、浏览回头客： 指前6天内访问过店铺当日又来访问的用户数，所选时间段内会进行去重计算。 5、浏览回头率：浏览回头客占店铺总访客数的百分比。 6、平均访问深度：访问深度，是指用户一次连续访问的店铺页面数（即每次会话浏览的页 面数），平均访问深度即用户平均每次连续访问浏览的店铺页面数。【月报-店铺经营概况】中，该指标是所选月份日数据的平均值。 7、跳失率：表示顾客通过相应入口进入，只访问了一个页面就离开的访问次数占该入口总访问次数的比例。 8人均店内停留时间（秒）：所有访客的访问过程中，平均每次连续访问店铺的停留时间。 9、宝贝页浏览量：店铺宝贝页面被查看的次数，用户每打开或刷新一个宝贝页面，该指标就会增加。 10、宝贝页访客数：店铺宝贝页面的访问人数。所选时间段内，同一访客多次访问会进行去重计算。 11宝贝页收藏量：用户访问宝贝页面添加收藏的总次数。 12、入店页面：单个用户每次浏览您的店铺时查看的第一个页面为入店页面。出店页面：单个用户每次浏览您店铺时所查看的最后一个页面为出店页面。 13、入店人次：指从该页面进入店铺的人次。 14、出店人次：指从该页面离开店铺的人次。 15、进店时间：用户打开该页面的时间点，如果用户刷新页面，也会记录下来。 16、停留时间：用户打开本店最后一个页面的时间点减去打开本店第一个页面的时间点（只访问一页的顾客停留时间暂无法获取，这种情况不统计在内，显示为“一”。 17、到达页浏览量：到达店铺的入口页面的浏览量。 18、平均访问时间：打开该宝贝页面到打开下一个宝贝页面的平均时间间隔。（用户访问该宝贝页后，未点击该页其他链接的情况不统计在内，显示为“一” 19、全店宝贝查看总人次：指全部宝贝的查看人次之和。 20、搜索次数：在店内搜索关键词或价格区间的次数。
店铺销售数据分析1 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。 对应完全滞销的产品，分析在促销活动中没有销售的真正原因，再分析其他店铺是否有对此类产品的需求，若有，则调配货品；若没有，则要再使用价格杠杆进行调节。若最终是产品本身的原因，在价格调节没有作用，而产品的生命周期已经度过，只能作为“死库存”来处理。 日报表是对服装销售进度“微观”的了解与监控，周报表则是对服装销售的时段监控。由于周报表记录了一周（7天）的销售状态，从累计的销售趋势、补货情况、库存状态，能分析出该店铺的销售脉络，从而有针对性地调节货品。 例如：某服装店铺的销售周报表
超市销售分析报表商品周转率 1、什么是周转率 所谓周转率即是指商品从入库到售出所经过的时间和效率。衡量商品周转水平的最主要指标是：周转次数和周转天数 2、计算方法 周转次数指一年中，库存（配送中心和店铺）能够周转几次，计算公式为： 周转次数=销售额/平今年库存额 平均库存=（期初库存+期末库存）/2 周转天数表示库存周转一次所需的天数，计算公式为： 周转天数=365天/周转次数 3、商品周转率的不同表示法 由于使用周转率的各不相同，可按下列各种方法，来斟酌变更分子的销售额和分母的平均库存额。 ⑴用销售来计算，这种方法便于采用售价盘存法的单位。 ⑵用成本来计算，这种方法便于观察销售库存额及销售成本的比率。 ⑶用销售量来计算，这种方法用于订立有关商品的变动。 ⑷用销售金额来计算，这种方法便于周转资金的安排。 ⑸用利益和成本计算，这种方法以总销售额为分子，用手头平均库存额为分母，且用成本（原价）计算，使用此方法，商品周转率较大，这是由于销售额里面多包含了应得利润部分金额的缘故。 商品周转率的方法算式 1、商品周转率数量法：商品周转率=商品出库综合／平均库存数 2、商品周转率金额法： 商品周转率=全年纯销售额（销售价）／平均库存额（购进价） 商品周转率=总进价额／平均库存商品（购进价） 商品周转率=销售总额／改为销售价的平均库存额 3、商品周转周期（天） 商品周转周期=（平均库存额／纯销售额）×365 主管人员或负债具体工作人员可以根据这5个公式来计算不同种类、不同尺寸、不同色彩（颜色）、不同厂商或批发商的商品周转率，调查“销路较好”和“销路欠佳”的伤心，一次来改善商品管理并增加利润。 提高商品周转水平是一个系统工程，核心是两个内容。一个是有效的商品评价体系，如进行2／8分析或／ABC 分析，进行商品的汰换，剔除滞销品；采用商品贡献率比较法（商品贡献率=销售占比×毛利率）衡量商品的重要程度；通过品类管理技术的应用来改善商品结构，加强库存管理等。另一个是提高供应链的速度，包括建立完善信息管理系统，提高效率；努力实现快速反馈，加快衔接速度；加强物流配送能力，提高周转效率。周转加快直接关系到资金的使用效率的提高，同事库存减少，费用降低。 ●交叉比率 交叉比率=毛利率×周转率 交叉比率通常以每季为计算周期，交叉及周转率，其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数值愈大，表示毛利率高且周转又快。更直观的分析在一个周期内各SKU的毛利贡献评级。 超市销售数据分析五大方面 超市的周报即每周汇总，统计各个部门销售数据的报表，其中包括各部门的销售额、毛利、毛利率、日比、周比、同期比、销售占比、日平均销售额、通路费用、各项数据指标、达成率及行动计划，面对这样的一份报表，如何能在这些繁琐的数据中，合理的得出对门店日常经营管理的各项措施和办法是至关重要的，报表的分析主要从以下几方面入手。 一、销售额分析： 首先可以从每日的销售额在本周总销售额中所占的比率，看出一周中销售是好的时间段在哪几天，这样有助于安排门店员工的工作与休息，但是也须在分析报表的同时，注意一些特殊的日子，如节假日、突发性的集团购买、
目录 服装营销数据的报表分析 第一节服装市场调查数据报表分析 一、服装市场调查目的 二、服装市场调查问卷 三、服装市场调查问卷分析数据库 四、服装市场调查问卷分析的基本思路 五、服装市场调查分析报告 第二节服装销售数据综述分析 一、服装销售数据库结构 二、服装销售汇总报表分析 三、服装销售分类报表差异分析 来自资料搜索网() 海量资料下载
第第七七章章 服装营销数据的报表分析 数据分析是一个创造性的工作，没有完全统一的分析模式，需要数据分析人员能结合企 业营销数据的特点及分析需要，灵活选择各种数据分析方法，在营销数据中挖掘数据规律，指导营销实践。报表分析是利用SPSS 中的图表统计工具进行的服装营销数据初步分析，主要是利用SPSS 的图表功能，对服装营销中的原始数据进行频数分析、综述分析、交叉分析，并用图表将分析结果表达出来，供分析者使用。 第第一一节节 服装市场调查数据报表分析 服装市场调查主要是从目标消费者的角度来了解市场营销中的一些营销参数，如市场空 间的大小、消费品牌倾向、选购因素、促销因素、竞争情况、满意度评价等。在市场问卷调查中，由于问题的设计通常是封闭式问题，因此市场调查问卷的数据以分类数据为主。在进行数据分析时，了解各种营销参数的消费者分布情况是进行数据分析的主要方法，此外，为了进一步研究各种营销参数之间的关系，也会涉及到相关分析。下面将以一个服装市场调查案例，对调查数据进行报表分析。 一、服装市场调查目的 本案例的调查目的主要包括以下四个方面： 1）了解服装市场的空间大小，与之相关的问题包括：休闲服消费金额及购买次数，其他服装消费金额及购买次数。 2）了解消费者的服装消费的品牌倾向，与之相关的问题包括：最喜欢的三个休闲服品牌、6个休闲服品牌满意度打分。 3）了解消费者购买服装时的选购因素，与之相关的问题是消费者购买休闲服时最重视的三个选购因素。 4）了解消费者的购买习惯，与之相关的问题包括：购买地点、持有贵宾卡的情况。 5）个人资料包括：年龄、性别、收入，用于部分调查问题的相关分析。 6）问卷标识包括：年份、地区、问卷编号，用于年度、地区对比分析。 二、服装市场调查问卷 根据以上调查目的，设计的调查问卷见第一章表1-2所示。 三、服装市场调查问卷分析数据库 本案例提供的分析数据库的名称为“服装市场调查数据库sav ”，数据库中给出了两年的调查数据样本。调查问卷的变量编码见第一章表1-3所示。 四、服装市场调查问卷分析的基本思路 1、市场份额的分析 对该问题的分析涉及到问卷中的第4个问题，由于调查问卷给出的数据是分组数据，为了估计平均消费金额，需要使用数据重编码功能，将分组答案代码转化，生成新的、用消费金额表示的变量，这样才可使用分组汇总功能来计算不同地区的平均消费金额。在分组代码转化时，每组取中间值，两头取临界值。 为了描述方便，下面给出了该分析过程的Spss 语法（操作过程见前面有关章节，以下相同），如表7-1(a)所示。 生成的分析结果包括分年度、分地区的年均消费情况，如表7-1(b)所示。从该表可以得到休闲服、其他服装近两年来不同地区的平均消费额、消费次数，根据这些数据可进行市场份额分析、市场份额的地区对比分析、市场份额的两年来的变化对比分析。
销售数据分析报告（一） 一、备案情况概述 11月份武汉市商品房销售备案套数为12945套，销售备案面积为145.66万㎡，成交均价3847元/㎡，总成交金额56.0354亿元。本月日均备案套数431套，日均备案面积4.86万㎡。 与上月相比，本月销售备案套数增长幅度很大，涨幅达到122%！比今年销售状况最好的5月也多出18.7%。综合多方面因素分析，主要有以下两个方面的原因：一方面是自今年国家对房地产行业实施了空前严格的宏观调控以来，市场供求双方都对房地产市场保持观望态度。经过几个月的市场反应，被短暂压抑的市场需求开始释放，由此导致了销售量的剧增；另一方面，也是受国家调控影响，导致往年惯常的“金九银十”局面风光不再，而是出现向十一月转移的趋势，这也促进了本月销售量的增长。此外，在十月末有数个楼盘集中开盘，其销售合同备案的延迟到十一月，这也在一定程度上也促进了本月商品房销售备案量的增长。 房地产新政实施后的几个月内，除8月份处于市场销售淡季最低谷之外，其他几个月的销售量都稳定在相对较低的水平，即使往年市场反应良好的“金九银十”的这两个月的销售量也并没有与其他月份拉开差距。 单就本月销售套数激增这一指标来看，说明市场上仍然存在旺盛的需求。但也并不能就此说明楼市今后走势，究竟是强劲反弹还是昙花一现，需要今后的市场反应来印证。 虽然商品房销售备案套数前几个月基本保持平稳，但商品房成交备案价格却一直呈现微幅上涨趋势，本月成交价格涨幅不足1%。成交价格的持续微幅上涨从另一方面也反映出本地市场的健康和旺盛的需
求。 二、销售备案数据分析 1．各区域备案数据 本月销售备案套数最多的区域为江岸区。该区在十一月并没有新项目推出，销售基本都是靠以前的项目的销售的拉动，这显示出该区域众多的供应体量和市场需求。武昌区本月销售备案套数位居第二，近几个月该区域推出新盘较多，且市场反应尚可，此外还有市场反映较好的项目合同延迟到本月备案的因素在内。由于江汉区本月推出新盘相对较多，且多集中在月末，因此虽然本月销售备案套数并不多，但在下月的销售备案情况中将会有体现。 2．各建筑类型备案数据 从销售备案套数方面来说，小高层和高层建筑类型的销售情况要好于其他建筑类型。特别是高层建筑类型，连续几个月的销售数据以及月度新盘状况都表明高层建筑已经成为现在房地产市场上销售和供应的主流。随着高层建筑的不断增多，多层和小高层比重将越来越小。而随着国家全面否决别墅用地，别墅在市场上的出现也将会是越来越少。 3．不同面积段备案数据 从备案套数数据分析，本月120㎡以下的房型占总体销售量的61.7%，比上月有小量的下降，但依然占据主要地位。而随着房价的持续上涨，120㎡以上的房型总价偏高，相对而言销售存在难度，因此目前这部分房型主要存在于高端住宅和新政实施以前动工的住宅项目中，在新建的项目中也存在部分。随着国家政策的落实到位和地方细则的出台，120㎡以下所占比重将会继续增加。 4．不同户型备案数据