服装店铺运营-数据分析
- 格式:docx
- 大小:27.91 KB
- 文档页数:3
服装店数据分析公式一、引言数据分析在现代商业中扮演着至关重要的角色,尤其对于服装店来说,通过对销售数据的分析可以帮助店主了解市场需求、优化库存管理、制定销售策略等。
本文将介绍一种常用的服装店数据分析公式,以帮助店主更好地理解和运用数据分析。
二、公式介绍1. 销售额(Sales)销售额是衡量服装店业绩的重要指标,可以通过以下公式计算:销售额 = 单价 ×销售数量2. 客单价(Average Order Value,AOV)客单价是指平均每个顾客在一次购物中消费的金额,可以通过以下公式计算:客单价 = 销售额 / 订单数量3. 销售增长率(Sales Growth Rate)销售增长率可以帮助店主了解店铺销售业绩的增长趋势,可以通过以下公式计算:销售增长率 = (当前销售额 - 上期销售额)/ 上期销售额 × 100%4. 库存周转率(Inventory Turnover Rate)库存周转率是衡量库存管理效率的指标,可以通过以下公式计算:库存周转率 = 销售额 / 平均库存金额5. 客户留存率(Customer Retention Rate)客户留存率是指店铺能够保留的顾客数量占总顾客数量的比例,可以通过以下公式计算:客户留存率 = (当前顾客数量 - 新增顾客数量)/ 上期顾客数量 × 100%6. 客户转化率(Customer Conversion Rate)客户转化率是指访客中实际购买的顾客数量占总访客数量的比例,可以通过以下公式计算:客户转化率 = 销售订单数量 / 访客数量 × 100%7. 利润率(Profit Margin)利润率是指销售额中利润所占的比例,可以通过以下公式计算:利润率 = (销售额 - 成本)/ 销售额 × 100%三、数据分析案例以一家服装店为例,根据上述公式,我们可以进行如下数据分析:1. 销售额假设该服装店某月的单价为100元,销售数量为500件,则该月的销售额为100元/件 × 500件 = 50000元。
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市场需求、销售趋势和库存管理等方面的情况。
本文将介绍服装店数据分析的相关公式及其应用,以匡助店主或者经理更好地管理和运营服装店。
二、销售数据分析公式1. 销售额(Sales)= 销售单价(Price) ×销售数量(Quantity)销售额是衡量服装店销售业绩的重要指标,通过计算销售单价和销售数量的乘积可以得到销售额。
2. 销售增长率(Sales Growth Rate)= (本期销售额 - 上期销售额)/ 上期销售额 × 100%销售增长率可以衡量服装店销售业绩的增长速度,通过比较本期销售额与上期销售额的差异,可以计算出销售增长率。
3. 客单价(Average Transaction Value)= 销售额 / 顾客数量客单价是指每一个顾客平均消费的金额,通过将销售额除以顾客数量可以得到客单价。
4. 客流量(Customer Traffic)= 销售数量 / 客单价客流量是指一定时间内进入服装店的顾客数量,通过将销售数量除以客单价可以得到客流量。
5. 销售占比(Sales Contribution)= 某款服装销售额 / 总销售额 × 100%销售占比可以衡量某款服装在总销售额中的贡献程度,通过计算某款服装销售额占总销售额的比例可以得到销售占比。
三、库存管理数据分析公式1. 库存周转率(Inventory Turnover)= 销售额 / 平均库存金额库存周转率可以衡量服装店库存的流动速度,通过将销售额除以平均库存金额可以得到库存周转率。
2. 平均库存金额(Average Inventory Value)= (期初库存金额 + 期末库存金额)/ 2平均库存金额是指某一时期内的库存金额的平均值,通过将期初库存金额和期末库存金额相加再除以2可以得到平均库存金额。
3. 周转天数(Inventory Turnover Days)= 365 / 库存周转率周转天数是指库存从进货到售出所需要的平均天数,通过将365除以库存周转率可以得到周转天数。
服装店数据分析公式一、引言数据分析在现代企业管理中扮演着重要的角色。
对于服装店而言,数据分析可以匡助管理者了解市场需求、优化库存管理、改进销售策略等。
本文将介绍服装店数据分析的相关公式,匡助管理者更好地利用数据进行决策和优化。
二、销售数据分析公式1. 销售额(Total Sales)的计算公式:销售额 = 销售单价 ×销售数量2. 平均销售额(Average Sales)的计算公式:平均销售额 = 销售额总和 / 销售次数3. 销售增长率(Sales Growth Rate)的计算公式:销售增长率 = (本期销售额 - 上期销售额)/ 上期销售额 × 100%4. 客单价(Average Transaction Value)的计算公式:客单价 = 销售额 / 顾客数量5. 客流量转化率(Conversion Rate)的计算公式:客流量转化率 = 成交顾客数量 / 总顾客数量 × 100%三、库存数据分析公式1. 库存周转率(Inventory Turnover)的计算公式:库存周转率 = 销售额 / 平均库存额2. 平均库存额(Average Inventory)的计算公式:平均库存额 = (期初库存额 + 期末库存额)/ 23. 日均销售额(Average Daily Sales)的计算公式:日均销售额 = 销售额总和 / 销售天数4. 月销售额(Monthly Sales)的计算公式:月销售额 = 日均销售额 ×月天数四、市场数据分析公式1. 市场份额(Market Share)的计算公式:市场份额 = 公司销售额 / 行业销售额 × 100%2. 市场增长率(Market Growth Rate)的计算公式:市场增长率 = (本期行业销售额 - 上期行业销售额)/ 上期行业销售额 × 100%3. 顾客满意度(Customer Satisfaction)的计算公式:顾客满意度 = 满意顾客数量 / 总顾客数量 × 100%五、销售预测公式1. 趋势线预测(Trend Line Forecasting)的计算公式:趋势线预测 = a + b × X其中,a为截距,b为斜率,X为自变量(例如时间)2. 挪移平均预测(Moving Average Forecasting)的计算公式:挪移平均预测 = (上期预测值总和 + 最新观测值)/ 预测期数六、其他数据分析公式1. 利润率(Profit Margin)的计算公式:利润率 = (销售额 - 成本)/ 销售额 × 100%2. 平均折扣率(Average Discount Rate)的计算公式:平均折扣率 = (标价总额 - 实际销售额)/ 标价总额 × 100%3. 客户生命周期价值(Customer Lifetime Value)的计算公式:客户生命周期价值 = 平均客单价 ×平均购买频率 ×平均客户关系长度七、总结以上介绍了服装店数据分析中常用的公式,涵盖了销售数据分析、库存数据分析、市场数据分析、销售预测以及其他数据分析的公式。
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。
第1篇一、报告概述本报告旨在通过对服装店的销售数据、顾客行为、库存管理等关键指标进行分析,为店铺运营提供数据支持,帮助管理层了解市场趋势,优化经营策略,提升店铺业绩。
二、数据来源与处理1. 数据来源:本报告所使用的数据来源于服装店的销售系统、顾客管理系统、库存管理系统以及市场调研数据。
2. 数据处理:数据经过清洗、整理和统计分析,以确保数据的准确性和可靠性。
三、数据分析内容(一)销售数据分析1. 销售总额分析- 年度销售总额:通过对比过去三年的年度销售总额,可以看出店铺的销售额是否呈增长趋势。
- 月度销售总额:分析月度销售总额的变化,了解季节性波动、节假日效应等因素对销售的影响。
2. 产品类别销售分析- 畅销品分析:识别店铺的畅销品,分析其销售占比,为库存管理提供参考。
- 滞销品分析:找出滞销品,分析其销售原因,采取措施进行促销或调整库存。
3. 销售渠道分析- 线上销售分析:分析线上销售占比,了解线上渠道的潜力,优化线上营销策略。
- 线下销售分析:分析线下销售占比,了解线下店铺的经营状况,优化店铺布局和服务。
(二)顾客行为分析1. 顾客年龄分布分析- 分析不同年龄段顾客的消费偏好,为产品设计和营销活动提供依据。
2. 顾客性别分布分析- 分析男女顾客的消费差异,优化产品结构和营销策略。
3. 顾客消费频率分析- 分析顾客的消费频率,了解顾客忠诚度,为会员营销提供数据支持。
(三)库存管理分析1. 库存周转率分析- 分析库存周转率,了解库存管理水平,优化库存结构。
2. 缺货率分析- 分析缺货率,了解热门产品的库存状况,及时补货。
3. 库存成本分析- 分析库存成本,了解库存管理的经济效益,优化库存策略。
四、数据分析结果(一)销售数据分析结果1. 年度销售总额呈增长趋势:过去三年,店铺的年度销售总额逐年增长,说明店铺的经营状况良好。
2. 畅销品占比高:畅销品在销售总额中占比超过60%,说明店铺的产品定位准确。
服装企业运营的数据分析数据分析在服装企业运营中扮演着至关重要的角色。
通过对大量数据的采集、整理和分析,企业能够更好地了解市场需求、优化供应链管理、提高销售效率、优化产品组合以及预测未来趋势。
本文将详细介绍服装企业运营中的数据分析方法和应用。
一、市场需求分析1. 顾客画像分析:通过采集和分析顾客的基本信息、购买行为、兴趣爱好等数据,可以了解到顾客的特点和需求,进而制定更加精准的市场营销策略。
2. 市场细分分析:将市场细分为不同的群体,并对不同群体的需求进行分析,有助于企业制定差异化的产品和营销策略,提高市场占有率。
3. 竞争对手分析:通过对竞争对手的销售数据、市场份额、产品组合等进行分析,可以了解竞争对手的优势和劣势,从而制定有效的竞争策略。
二、供应链管理分析1. 供应商绩效分析:通过对供应商的交货时间、产品质量、售后服务等指标进行分析,可以评估供应商的绩效,从而优化供应链管理,降低成本。
2. 库存管理分析:通过对库存周转率、库存成本等指标进行分析,可以合理安排库存,避免过多或者过少的库存,提高资金利用效率。
3. 物流运输分析:通过对物流运输时间、成本、效率等指标进行分析,可以优化物流运输方案,降低物流成本,提高物流效率。
三、销售效率分析1. 销售渠道分析:通过对不同销售渠道的销售额、利润率等指标进行分析,可以评估销售渠道的效果,优化销售渠道的布局和管理。
2. 销售人员绩效分析:通过对销售人员的销售额、销售数量、销售毛利等指标进行分析,可以评估销售人员的绩效,制定激励政策,提高销售效率。
3. 促销活动分析:通过对促销活动的销售额、利润率等指标进行分析,可以评估促销活动的效果,优化促销策略,提高销售效果。
四、产品组合优化分析1. 产品销售分析:通过对不同产品的销售额、销售数量、销售渠道等指标进行分析,可以了解产品的销售情况,优化产品组合,提高销售额和利润率。
2. 新品开辟分析:通过对新品的市场需求、竞争对手情况等进行分析,可以评估新品的潜在市场和竞争力,指导新品开辟工作。
第1篇一、报告概述随着消费市场的不断升级,女装行业作为时尚产业的重要组成部分,其市场竞争日益激烈。
为了更好地了解市场动态,提高店铺运营效率,本报告将对某女装店铺进行数据分析,旨在为店铺管理者提供有针对性的经营策略。
二、数据来源本报告所涉及的数据来源于以下渠道:1. 店铺销售系统:记录了店铺的销售数据,包括销售额、销售数量、客户数量等;2. 店铺库存系统:记录了店铺的库存数据,包括库存数量、库存成本等;3. 店铺会员系统:记录了店铺会员的消费数据,包括消费金额、消费频率等;4. 店铺营销活动数据:记录了店铺各类营销活动的效果,包括活动参与人数、活动销售额等;5. 行业报告及公开数据:参考了女装行业的相关报告及公开数据,以了解行业发展趋势。
三、数据分析内容1. 销售数据分析(1)销售趋势分析通过对店铺近一年的销售数据进行趋势分析,可以发现以下特点:图表1:某女装店铺近一年销售额趋势图从图表1可以看出,店铺销售额呈现出波动上升的趋势,尤其在第三季度达到峰值。
这可能与夏季服饰热销有关。
(2)销售结构分析通过对店铺各类服装的销售数据进行结构分析,可以发现以下特点:图表2:某女装店铺销售结构图从图表2可以看出,连衣裙和上衣的销售占比最高,分别为40%和35%。
这说明店铺的畅销产品主要集中在连衣裙和上衣类别。
(3)销售区域分析通过对店铺不同区域的销售数据进行对比分析,可以发现以下特点:图表3:某女装店铺销售区域对比图从图表3可以看出,店铺销售额最高的区域为市中心,其次是商业街和住宅区。
这说明店铺的选址策略较为合理。
2. 库存数据分析(1)库存周转率分析通过对店铺库存周转率进行分析,可以发现以下特点:图表4:某女装店铺库存周转率图从图表4可以看出,店铺库存周转率呈现出波动下降的趋势。
这可能与销售淡季有关,需要加强库存管理。
(2)库存结构分析通过对店铺库存结构进行分析,可以发现以下特点:图表5:某女装店铺库存结构图从图表5可以看出,连衣裙和上衣的库存占比最高,分别为45%和35%。
服装店数据分析公式随着时尚行业的迅速发展,服装店的经营不仅仅是依靠猜测和直觉,越来越多的服装店开始采用数据分析来指导经营决策。
在服装零售环境中,数据分析公式可以帮助店主了解顾客需求、库存管理以及销售趋势等关键信息,从而提高运营效率和利润。
本文将介绍一些常见的服装店数据分析公式,帮助店主优化经营。
1. 客户流量分析公式(a) 客户流量 = 平均每天进店人数(b) 日客流量 = 单日进店人数(c) 月客流量 = 每月进店人数总和这些公式帮助店主了解客户流量的趋势和高峰期,从而合理安排员工工作时间和库存管理。
通过数据分析,店主可以根据客流情况决定是否需要增加促销活动或拓展销售渠道。
2. 客单价分析公式(a) 客单价 = 总销售额 / 客户总数客单价是指每位顾客平均消费的金额。
通过计算客单价,店主可以了解到顾客的购买能力和消费习惯。
如果客单价较低,可以考虑推出更高价位的产品或增加销售额,提高利润。
3. 库存周转率分析公式(a) 库存周转率 = 销售额 / 平均库存额库存周转率是评估商品销售速度和库存管理效率的关键指标。
高库存周转率意味着商品热销,库存得到充分利用,可以及时进货和更新款式。
低库存周转率可能表示库存滞销,需要调整销售策略或降低进货量。
4. 客户满意度分析公式(a) 客户满意度 = (满意顾客数 / 总顾客数)× 100%了解顾客满意度对服装店的经营至关重要。
高的客户满意度可以增加客户忠诚度和口碑传播,带来更多重复购买和新顾客。
通过分析客户满意度,店主可以对产品质量、服务水平和销售策略进行调整。
5. 销售增长率分析公式(a) 销售增长率 = (本期销售额 - 上期销售额) / 上期销售额×100%销售增长率是了解销售趋势和业绩增长的指标。
通过分析销售增长率,店主可以判断销售情况是否良好,进一步制定销售目标和推动业务发展。
这些是常见的服装店数据分析公式,可以帮助店主了解顾客需求、优化库存管理以及制定销售策略。
服装店铺所有数据分析背景介绍:在当今快速发展的电子商务环境中,服装店铺不仅需要提供优质的产品和服务,还需要善于利用数据进行分析,以优化业务决策和提高业绩。
本文将对服装店铺的所有数据进行分析,并探讨如何利用这些数据来改进运营和增加销售。
数据收集:首先,为了进行全面的数据分析,服装店铺需要收集各种类型的数据。
这些数据可以包括销售数据、顾客数据、库存数据、营销数据等。
销售数据包括每个产品的销售额、销售量和销售地区等信息。
顾客数据包括每位顾客的购买记录、喜好和消费习惯等信息。
库存数据包括每个产品的库存量、库存成本和供应商信息等。
营销数据包括广告投入、促销活动和市场反馈等信息。
数据分析:一旦数据收集完成,就可以进行数据分析了。
数据分析可以帮助我们洞察潜在的业务机会和问题,并制定相应的业务策略。
通过分析销售数据,可以了解哪些产品是最畅销的,哪些是最不受欢迎的。
可以根据销售数据来调整产品组合和库存管理,确保热销产品有足够的库存,而滞销产品可以及时处理。
此外,还可以通过销售数据来确定销售季节性的变化,制定相应的促销和折扣策略。
2. 顾客数据分析:通过分析顾客数据,可以了解顾客的购买偏好、消费能力和忠诚度等。
可以通过定期发送问卷调查或通过推出会员计划等方式来收集顾客数据。
通过分析顾客数据,可以更好地了解目标顾客群体,并针对其需求制定针对性的销售策略。
3. 库存数据分析:通过分析库存数据,可以了解哪些产品库存较高,哪些库存较低。
可以根据库存数据来制定库存管理策略,确保及时补充库存或处理过剩库存。
此外,还可以通过分析库存数据来减少仓储成本,优化供应链管理,并与供应商进行更好的合作。
通过分析营销数据,可以了解广告推广的效果如何,促销活动是否成功吸引了顾客等。
可以通过分析市场反馈数据来确定哪种广告和促销活动最受欢迎,并相应地调整市场营销策略。
数据管理和隐私保护:在进行数据分析的过程中,服装店铺需要注重数据管理和隐私保护。
服装店数据分析公式一、引言数据分析是现代企业决策的重要工具之一,对于服装店来说,通过对销售数据的分析可以匡助企业了解市场需求、优化产品组合、提高销售效率和利润。
本文将介绍服装店数据分析中常用的公式和指标,以匡助企业进行数据驱动的决策。
二、数据采集和整理在进行数据分析之前,首先需要对数据进行采集和整理。
常见的数据来源包括销售记录、库存记录、顾客信息等。
通过将这些数据整理成结构化的表格形式,可以方便后续的分析工作。
三、常用公式和指标1. 销售额(Sales)销售额是衡量企业销售业绩的重要指标,可以通过以下公式计算:销售额 = 销售单价 ×销售数量2. 平均销售额(Average Sales)平均销售额是衡量每笔交易平均销售金额的指标,可以通过以下公式计算:平均销售额 = 销售额总和 / 销售笔数3. 客单价(Average Order Value)客单价是衡量每位顾客平均消费金额的指标,可以通过以下公式计算:客单价 = 销售额总和 / 顾客数量4. 销售增长率(Sales Growth Rate)销售增长率可以匡助企业了解销售业绩的增长情况,可以通过以下公式计算:销售增长率 = (当前销售额 - 上期销售额)/ 上期销售额 × 100%5. 库存周转率(Inventory Turnover)库存周转率是衡量企业库存管理效率的指标,可以通过以下公式计算:库存周转率 = 销售额 / 平均库存额6. 客户留存率(Customer Retention Rate)客户留存率可以匡助企业了解顾客忠诚度和回购率,可以通过以下公式计算:客户留存率 = (本期顾客数量 - 新增顾客数量)/ 上期顾客数量 × 100%7. 顾客生命周期价值(Customer Lifetime Value)顾客生命周期价值是衡量每位顾客在其生命周期内对企业贡献的价值,可以通过以下公式计算:顾客生命周期价值 = 平均客单价 ×平均购买频率 ×顾客平均生命周期四、数据分析应用通过对以上公式和指标的计算,可以进行以下数据分析应用:1. 销售趋势分析:通过计算销售增长率,了解销售额的变化趋势,判断销售业绩的好坏。
第1篇一、报告概述随着消费市场的不断发展和消费者需求的多样化,服装行业作为传统零售行业的重要组成部分,面临着巨大的竞争压力。
为了更好地把握市场趋势,提升销售业绩,本报告将对某服装专卖店的销售数据进行分析,旨在揭示销售规律、消费者偏好以及潜在的市场机会。
二、数据来源及方法1. 数据来源:本报告所使用的数据来源于某服装专卖店的销售系统,包括销售数据、库存数据、顾客数据等。
2. 分析方法:- 描述性统计分析:对销售数据、库存数据、顾客数据进行统计描述,如平均值、中位数、标准差等。
- 交叉分析:分析不同时间段、不同产品类别、不同顾客群体之间的销售关系。
- 趋势分析:通过时间序列分析,预测未来销售趋势。
- 相关性分析:分析不同变量之间的相关关系,如销售额与顾客满意度之间的关系。
三、销售数据分析1. 销售总量分析:- 总体趋势:过去一年内,服装专卖店的销售额呈现稳步增长的趋势,同比增长率为15%。
- 季度波动:第一季度销售额最高,第三季度销售额最低,这与季节性因素有关。
2. 产品类别销售分析:- 畅销品类:休闲装、商务装销售额占比最高,分别为40%和30%。
- 滞销品类:运动装、户外装销售额占比最低,分别为10%和5%。
- 原因分析:休闲装、商务装因其适用范围广、款式多样而受到消费者青睐;运动装、户外装由于款式更新较快,且消费者需求相对固定,销售增长缓慢。
3. 顾客群体分析:- 顾客年龄分布:25-35岁年龄段的顾客占比最高,达到60%。
- 顾客性别分布:女性顾客占比略高于男性顾客,分别为55%和45%。
- 顾客消费能力:中等消费能力的顾客占比最高,达到70%。
四、库存数据分析1. 库存周转率:过去一年内,服装专卖店的库存周转率为2.5次,处于行业平均水平。
2. 库存结构分析:- 畅销品类库存:休闲装、商务装库存充足,周转率较高。
- 滞销品类库存:运动装、户外装库存积压,周转率较低。
- 原因分析:畅销品类库存充足,以满足消费者需求;滞销品类库存积压,需加大促销力度或调整产品结构。
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。
服装店数据分析公式在如今竞争激烈的服装零售市场中,了解并正确分析数据是成功的关键。
服装店数据分析公式可以帮助店主们深入理解他们的业务,并制定出更明智的决策。
本文将介绍一些常见的服装店数据分析公式,以帮助店主们更好地管理他们的业务。
1. 客单价(Average Order Value,AOV):客单价可以帮助店主了解每个订单的平均价值。
计算公式为:总销售额/总订单数。
通过监控客单价,店主们可以了解客户的消费水平,并制定相应的营销策略,例如提供折扣券或限时优惠,以提高客单价。
2. 篮均价(Basket Size):篮均价可以帮助店主了解顾客每次购物的平均数量。
计算公式为:销售件数/总订单数。
监控篮均价可以帮助店主判断顾客购物习惯,例如是否更倾向于购买一次性大量商品,或者更喜欢多次购买少量商品。
根据这些信息,店主可以优化商品陈列和促销策略。
3. 复购率(Repurchase Rate):复购率可以帮助店主了解顾客的忠诚度和回头率。
计算公式为:有复购行为的顾客数/总顾客数。
高复购率意味着顾客对店铺和商品非常满意,店主可以通过推出会员计划或积分系统等方式,促进顾客的再次购买。
4. 客户生命周期价值(Customer Lifetime Value,CLTV):CLTV可以帮助店主评估每位顾客在其购物生命周期内对店铺的贡献价值。
计算公式为:平均交易金额×平均购买频次×平均客户关系长度。
通过确定顾客的CLTV,店主可以将资源集中在最有价值的客户上,并制定相应的客户保持和忠诚度策略。
5. 库存周转率(Inventory Turnover):库存周转率可以帮助店主评估库存的有效利用程度。
计算公式为:销售额/平均库存数。
高库存周转率意味着库存得到有效控制,减少滞销和过期商品的风险,并提高现金流。
店主可以通过优化采购和库存管理来提高库存周转率。
6. 营销成本占比(Marketing Cost Ratio):营销成本占比可以帮助店主评估营销活动的成本效益。
第1篇一、报告概述随着我国经济的快速发展和消费者消费水平的不断提高,时装行业逐渐成为热门市场。
为了更好地把握市场动态,提高店铺运营效率,本报告通过对某时装店近一年的销售数据进行分析,旨在为店铺管理层提供决策依据。
二、数据来源本报告所使用的数据来源于某时装店近一年的销售记录,包括销售金额、销售数量、顾客性别、年龄、消费频率等。
三、数据分析1. 销售数据分析(1)销售额分析根据销售记录,我们可以计算出以下数据:- 年销售额:1000万元- 月均销售额:83.33万元- 日均销售额:2.78万元从上述数据可以看出,该时装店近一年的销售额总体稳定,月均销售额较为稳定。
(2)销售数量分析- 年销售数量:10万件- 月均销售数量:8333件- 日均销售数量:278件销售数量与销售额呈现正相关关系,说明店铺在销售数量方面表现良好。
2. 顾客分析(1)顾客性别分析根据顾客性别分布,我们可以得出以下数据:- 男性顾客占比:40%- 女性顾客占比:60%从性别比例来看,女性顾客是该时装店的主要消费群体。
(2)顾客年龄分析根据顾客年龄分布,我们可以得出以下数据:- 18-25岁顾客占比:35%- 26-35岁顾客占比:45%- 36-45岁顾客占比:15%- 46岁以上顾客占比:5%从年龄分布来看,该时装店的主要消费群体集中在18-45岁之间,尤其是26-35岁年龄段。
(3)顾客消费频率分析根据顾客消费频率,我们可以得出以下数据:- 高频消费顾客(每月消费1次以上)占比:20%- 中频消费顾客(每月消费1次以下)占比:50%- 低频消费顾客(每年消费1次以下)占比:30%高频消费顾客占比相对较低,说明顾客的消费忠诚度有待提高。
3. 商品分析(1)热销商品分析根据销售数据,我们可以找出以下热销商品:- 商品A:销售额占比20%- 商品B:销售额占比18%- 商品C:销售额占比15%热销商品是该店铺销售业绩的重要支撑,店铺应继续保持热销商品的生产和销售。
服装店铺运营数据分析随着电商行业的快速发展,服装店铺的运营数据分析变得越来越重要。
通过对店铺运营数据进行分析,我们可以了解到店铺的整体运营状况、商品销售情况、顾客需求和行为等信息,为店铺经营者提供决策参考和改进运营策略的依据。
一、店铺整体运营状况分析:通过对整体运营状况的分析,我们可以了解到店铺的销售额、订单量、访客数量、转化率等关键指标。
这些指标能够反映出店铺的整体竞争力和市场表现。
比如,如果销售额没有达到预期,就需要分析是商品品质、价格、促销策略等方面存在问题,进而采取相应的措施进行调整。
二、商品销售情况分析:商品销售情况分析主要关注店铺中各个产品的销售情况。
通过分析销售额、销售数量、销售渠道、销售时段等指标,我们可以了解到哪些商品是热销产品,哪些商品销售不佳。
对于热销产品,我们可以进一步优化其推广和促销策略,提高销售量;对于销售不佳的商品,可以评估其质量、价格等因素,并决定是否继续销售。
三、顾客需求和行为分析:顾客需求和行为分析是关键的一环,它可以帮助店铺经营者了解顾客的偏好、需求和购买行为,从而更好地满足顾客的需求。
通过分析顾客的购买习惯、浏览行为、关注产品的属性等,我们可以了解到顾客的兴趣点和购买意向,进而针对性地优化产品推荐和营销活动。
四、营销效果分析:营销效果分析可以评估店铺的营销活动是否达到预期效果。
通过分析不同营销渠道的转化率、订单量的变化等指标,我们可以评估各渠道的效果,并根据分析结果进行相应的调整和优化。
此外,还可以通过分析顾客的反馈和评价等数据,评估营销活动在顾客心目中的影响力。
五、竞争对手分析:竞争对手分析可以帮助店铺经营者了解到相同行业内竞争对手的运营情况,从而寻找差距并优化自身的运营策略。
通过分析竞争对手的销售额、产品种类、促销活动等信息,我们可以了解到对手的优势和劣势,并相应地制定自身的竞争策略。
综上所述,通过对服装店铺的运营数据进行分析,我们可以全面了解店铺的整体运营状况、商品销售情况、顾客需求和行为等信息。
服装店数据分析公式引言概述:在当今的时尚行业中,数据分析在服装店的经营中起着重要的作用。
通过对服装店数据的分析,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。
本文将介绍一些常用的服装店数据分析公式,帮助店主更好地运营其业务。
一、销售数据分析1.1 销售额(Sales):销售额是衡量一个服装店销售业绩的重要指标。
计算销售额的公式为:销售额 = 单价 ×销量。
通过分析销售额,可以了解店铺的销售情况,判断销售水平的高低,并制定相应的销售策略。
1.2 平均客单价(Average Order Value,AOV):客单价是指每个顾客平均购买的商品金额。
计算客单价的公式为:客单价 = 销售额 ÷顾客数量。
通过分析客单价,可以了解顾客的购买能力和购买习惯,从而优化产品组合和价格策略。
1.3 销售增长率(Sales Growth Rate):销售增长率是指某一时期内销售额相对于前一时期的增长百分比。
计算销售增长率的公式为:销售增长率 = (当前销售额 - 前期销售额) ÷前期销售额 × 100%。
通过分析销售增长率,可以评估店铺的销售趋势,判断业务发展的方向。
二、库存数据分析2.1 库存周转率(Inventory Turnover):库存周转率是衡量一个服装店库存管理效率的指标。
计算库存周转率的公式为:库存周转率 = 销售额 ÷平均库存。
通过分析库存周转率,可以了解库存的周转速度,帮助店主合理控制库存数量,避免过多的滞销商品。
2.2 月销售天数(Days Sales of Inventory,DSI):月销售天数是指库存能够支撑店铺销售的天数。
计算月销售天数的公式为:月销售天数 = 平均库存 ÷(销售额 ÷ 30)。
通过分析月销售天数,可以帮助店主合理安排进货时间和数量,避免库存过多或过少的情况。
2.3 库存周转天数(Inventory Turnover Days):库存周转天数是指库存平均保留的天数。
服装店数据分析公式标题:服装店数据分析公式引言概述:在服装店经营过程中,数据分析是至关重要的一环。
通过对销售数据、库存数据、顾客数据等进行分析,可以帮助店主更好地了解市场需求、优化库存管理、提升销售效率。
本文将介绍一些常用的服装店数据分析公式,帮助店主更好地进行数据分析和决策。
一、销售额分析1.1 平均销售额计算公式平均销售额 = 总销售额 / 销售次数通过计算平均销售额,可以了解每笔交易的平均金额,有助于评估店铺的销售水平和顾客消费习惯。
1.2 销售增长率计算公式销售增长率 = (本期销售额 - 上期销售额) / 上期销售额 * 100%销售增长率可以帮助店主了解店铺销售的增长趋势,及时调整销售策略和促销活动。
1.3 客单价计算公式客单价 = 总销售额 / 销售次数客单价反映了每位顾客的平均消费金额,可以帮助店主了解顾客的消费水平和购买偏好。
二、库存管理分析2.1 周转率计算公式库存周转率 = 销售额 / 平均库存额库存周转率可以帮助店主了解库存的周转速度,及时调整进货量和库存结构,减少滞销和过期库存。
2.2 库存周转天数计算公式库存周转天数 = 365 / 库存周转率库存周转天数反映了库存商品从进货到售出所需的平均时间,可以帮助店主优化库存管理,减少资金占用。
2.3 库存盈亏分析公式库存盈亏额 = 期末库存额 - 期初库存额库存盈亏额可以帮助店主了解库存的盈亏情况,及时调整进货和销售策略,降低库存损失。
三、顾客数据分析3.1 顾客留存率计算公式顾客留存率 = (期末顾客数 - 新客数) / 期初顾客数 * 100%顾客留存率可以帮助店主了解店铺的客户忠诚度,及时调整客户关系管理策略,提升客户满意度。
3.2 顾客流失率计算公式顾客流失率 = 1 - 顾客留存率顾客流失率可以帮助店主了解店铺的客户流失情况,及时采取措施留住老客户,吸引新客户。
3.3 顾客平均消费次数计算公式顾客平均消费次数 = 总销售次数 / 期末顾客数顾客平均消费次数可以帮助店主了解顾客的购买频率,制定促销活动和客户回馈计划。
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。
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。
势必是不行的。
1、健全帐务登记制度了解用电脑通过数据处理系统做帐的客户与利用excel表格处理数据的客户量,建议用电脑,可以灵活进行计算、累加,进行款类比、色比、码比的分析。
目前单店客户以手工帐为主,所以以手工帐为例(均演示报表格式与填写示范):a/销售日报表一一记录每天的销售明细,包括款号、颜色、尺码、件数、金额。
b/进销存明细帐一一记录每款的进销存明细,要求有销售的颜色、尺码累计。
c/营业额流水帐--- 纪录每天的天气、销售数量、金额、平均折扣,并附总结。
d/交接班点数本一一记录店铺每天的库存变化及库存分布。
健全以上登记制度,订货时我们所需要的畅销款分析,颜色比、我们来算一下:目前 180多家店,平均每款 2色,即使每店只备一套码,按7件计,首单也要1200多件。
上市以后,如果畅销,这点数量远远不够,而翻单时间又很难把握,如果有现成面料,7――10天,如需重新订面料,少则半个月,多则一两个月,根本来不及;如果滞销,大量的客户退回,即使按60%来计,一个款失误库存就有750多件,一季160多款,30%勺失误率库存就 36000多件,36000多件滞销款库存,再加上季末换货,一季下来库存五六万件,对公司意味着什么?(将影响生存与发展)20%是一个可以促进销售、控制库存的比例。
举例来说:本级进货共 20万,当季末收仓时,如果能将库存控制在4万以内,则为合理库存。
在了解公司商品政策之前,我要提醒大家一点:也许看了您会有些不痛快。
以往大家更多地从客户自身角度看待问题,而公司的商品政策不仅考虑客户因素、还考虑公司整体发展与协调,会实行优胜劣汰,比如A类客户销售好,进货多、退货少;C类客户生意差,抱怨多,进货少、退货多,您优先谁呢?这是市场规则,只有不断地引进优质新客户、培养潜质客户,让公司的A类客户比例不断增加,公司才有可能持续发展!正是因为明白了这个道理,当年我们做代理时,每代理一个品牌,就努力做公司的优质客户,争取更多支持。
说到支持,公司最大的支持是一一优质货品的支持,因为客户最大的利润来自于销售,而销售最有力的保障是畅销货品的供应。
当别人没货时你有货,并且拥有更多新款、畅销款,您就能占有先机。
少数客户希望商场活动时公司能降低折扣供应货品,这种希望不太现实。
a/下单时主推款大量备货,尽早上市,发现畅销趋势尽早翻单;没有把握的新款少量下单(仅备订单与A类店),尽早上市,一旦畅销及时翻单b/发货时订单优先(货款未到除外),A类客户优先,退货少的客户优先,货款充足的客户优先。
c/订单客户配货要点:优先订单,然后推荐部分本季畅销翻单款、AA款(非订单款上市比订单客户晚 15―― 20天)。
d/新签客户配货要点:以本季畅销翻单款、AA款为主,结合配 20%— 30%勺特价款(因新款比订单客户发货晚,建议到展厅订货,订货同样优先)。
e/季内换货,20%调换。
总体来说,实行这样的商品政策,利用全国南北的时间差,让公司与客户库存的大部分都是经过实践检验的畅销款,大大减少试验性的新款库存,为的是共同抵御风险。
如果您钟爱新款,请充分利用订货会订足新款。
3、利用数据分析,探索适合自己的商品管理方法通过数据统计与分析,共同提高畅销款预测水平、销售主推水平、库存处理水平。
在总结经验与教训的过程中进步!“失败是最好的老师”,只有经历过才能更清晰地知道怎么做。
每位客户需要研究自己的数据,这个积累经验与教训的过程必须由自己来完成,谁也无法替代。
三、一地多店,形成品牌效应促销售怎样迅速打开市场?怎样尽快形成品牌效应?怎样提升整体销售?一一我们的经验是多开店、把店开好。
终端店铺最有说服力!大量开店、大量消费者接触一一广阔的二级市场前景无限,寻找新的经济增长点!针对店长A部分: 感谢老板给你今天的机会,无论工资多少,能有这个平台,我们都值得珍惜。
努力工作,为老板创造利润,更为自己积累才能!因为只有今天能为老板创造更多,将来才有可能为自己赢得更多!在店里,你能处理的事情越多,你离成功就越近。
两句话:“付岀不一定有回报(当方法不得当、结果不佳时),但一定有积累。
”“有梦就有翅膀,起飞总从低处开始。
”店长的工作主要有哪些?(销售、陈列、补货、退货、排班、卫生、做帐、上传下达 ......... )在这些工作中,你做得最多、花精力最多的是什么?(销售?做帐?陈列?......... )你是否常有以下困惑?店员不得力;自己负责的事太多、感觉很累;在店里做得最多、挨批评也最多.......... 这是必然的。
因为缺了店长最重要的一项。
演练:分ABC三组。
一天下午,某区域三家店铺同时接到公司通知:有100多件货品要求退货,须在当天下午 6点以前清理好并退回公司。
接到通知以后,各店开始行动,请看一一A店:店长小刘:“阿花,你去把这些款找出来,打好包退回公司。
我下班了,你们晚班负责搞定。
拜拜!"第二天,公司打来电话:“喂,小刘吗?昨天的退货通知你仔细看过了吗?为什么F206只退了黑色? F205 F208为什么没有退回来?”店长:“我已经安排阿花了,她们没有做好吗?”反过来问公司!B店:店长小李接到公司通知,看了看表,离下班还有半个多小时,就对搭班的同事说:“赶紧清理退货,快下班了。
”店长直接把事情做完了,也没有和下午班做任何交接就走了。
第二天上午公司没有准时收到货品,打电话到店铺询问怎么回事,上午班的同事接到电话,说:“什么退货?我不知道啊!店长不在。
”C店:店长小王接到公司通知后,先想想怎么做,谁做会更合适,做好了计划与安排,然后对上午班的同事说:“这批退货要求在下午六点以前退回公司,而上午班快要下班了。
这样吧,阿青,你以做销售为主,完成上午班的各项任务。
我和下午班一起清完退货再走。
”店长开始翻账本,清岀退货各款本店库存总数,登记。
下午两个店员过来接班,交接结束以后。
店长:“店里刚刚接到退货通知。
阿云,这次退货以你为主负责完成。
注意与账本上的库存数核对,以免遗漏;打包要牢固,达到公司发货时的包装标准。
”在做的过程中,店长发现这名店员包装衣服不够规范,及时指岀,并把标准的包装方法教会店员。
最终顺利完成工作任务,货品准时发回仓库,得到公司表扬。
事后,店长在例会上表扬了这名店员:“昨天的退货,阿云完成得很好,包装规范,清理整齐,退货及时。
我们店铺还得到了公司的表扬。
在这里对阿云提岀表扬,同时也感谢大家的配合,特别是阿青,本来可以下班了,也一直忙到退完货才走……”阿云得到了锻炼和表扬,其他同事也都跃跃欲试.很多店员都觉得在这个店里通过工作能学到很多东西,也很乐意接受任务。