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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:分类方式一:外套、内衣、上装、下装;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。
服装卖场货品分析分析在服装卖场中，货品分析是一项非常重要的工作，它可以帮助商家了解市场需求，制定正确的采购策略，提高销售效益。
下面是一份详细的货品分析报告，旨在为商家提供有价值的信息。
1.市场需求分析-消费者群体：通过调查市场，我们可以发现当前的服装消费主力军主要是年轻人群体，他们对时尚和品质有较高的要求。
-消费趋势：随着生活水平的提高，人们对服装的需求更加多样化。
时尚、舒适、环保和功能性成为消费的关键词。
-热门款式：一些款式一直受到年轻人的追捧，比如牛仔裤、T恤、连衣裙等。
此外，运动休闲装备也非常火爆，如运动鞋、运动裤等。
2.产品销售分析-畅销产品：通过销售数据可以发现，一些款式和品牌的产品销售量一直保持较高水平。
这些产品通常具有时尚设计、高品质和合理的价格，能够满足消费者的需求。
-低销售产品：同时，也有一些产品的销售量相对较低。
这可能是因为设计过于保守，品质不佳或者价格过高。
商家可以考虑适当调整这些产品的设计或者价格，以提高销售量。
3.价格分析-品牌溢价：根据市场调研，一些品牌的产品价格较高，但消费者仍然愿意购买。
这一方面是因为这些品牌在市场上拥有良好的声誉和知名度，另一方面是因为消费者愿意为品质和时尚买单。
-价格敏感性：另一方面，一些消费者对价格非常敏感，更倾向于购买价格相对较低的产品。
因此，商家在采购时需要根据目标消费群体的价格敏感度进行合理的定价。
4.季节性销售分析-季节性款式：根据销售数据，可以发现一些款式在特定季节销售量很大，比如冬季销售棉服，夏季销售泳装等。
商家可以根据这些季节特点来规划采购和促销活动，提高销售。
5.竞争对手分析-品牌竞争力：了解竞争对手的产品线和价格可以帮助商家更好地制定销售策略。
商家可以通过调查比较，找出自身的竞争优势，进一步提升品牌竞争力。
-目标消费者：了解竞争对手的目标消费者群体可以帮助商家确定自身的目标消费者群体，并根据不同的群体制定不同的商品推广策略。
服装行业五力模型分析报告服装行业是一个充满竞争的行业，经过多年的发展，已经形成了一些大型的服装企业，它们占据了市场的主导地位。
本文将通过分析服装行业的五力模型，来了解该行业的竞争状况和企业的竞争优势。
1.供应商的谈判力量：服装行业的供应商包括面料供应商和生产设备供应商。
面料供应商的谈判力量较弱，主要是因为面料供应商数量众多，产品相对标准化，容易替代，所以供应商没有太多的谈判筹码。
而生产设备供应商数量较少，技术壁垒较高，所以他们具有一定的谈判力。
2.顾客的谈判力量：服装行业的顾客是最终消费者，他们有很强的谈判力。
一方面，消费者对服装的需求比较大，在市场上有很多选择的空间，所以他们可以通过价格、品质、款式等方面来选择合适的服装。
另一方面，消费者对服装品牌的忠诚度不高，容易受到大环境的影响，所以他们对不同品牌之间的竞争表现出较强的谈判力。
3.潜在的新进入者：服装行业的市场规模较大，但进入门槛也很高。
服装行业需要大量的资金用于生产设备、品牌推广等方面，同时需要对市场趋势、时尚潮流等有敏锐的洞察力。
因此，新进入者要进入这个行业，需要具备较强的资金实力和市场开拓能力。
此外，现有的大型服装企业在品牌知名度和销售网络方面具有一定的优势，这对新进入者来说也是一个制约因素。
4.替代品的威胁：服装行业的替代品主要是其他服装品牌以及二手市场。
在服装行业，有很多不同的品牌可供选择，所以消费者可以很容易地在不同品牌之间进行替代。
此外，由于时尚潮流变化较快，服装的使用寿命相对较短，所以二手市场也对新品的销售造成了一定的威胁。
5.竞争者之间的竞争力量：服装行业的竞争非常激烈，竞争者之间主要通过价格、品质、品牌影响力等方面来竞争。
大型服装企业通常具有较强的品牌影响力和销售网络，可以通过规模优势来降低成本，提高竞争力。
小型服装企业则通过设计创新、差异化定位等来寻找市场细分，提高竞争能力。
综上所述，服装行业的供应商和顾客的谈判力较弱，潜在新进入者受到一定的限制，替代品的威胁和竞争者之间的竞争力量较大。
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。
服装进销存销售数据分析方法绪论在现如今的时代，随着电子商务的快速发展，服装行业也面临着激烈的竞争。
为了在市场中保持竞争力，服装企业需要深入了解消费者的需求并准确预测市场趋势。
而数据分析方法则成为了企业决策者们的重要工具。
本文将探讨一些服装企业可以使用的进销存销售数据分析方法。
一、数据收集与整理首先，为了进行数据分析，企业需要收集和整理相关的进销存销售数据。
这些数据可以包括但不限于：销售额、销售数量、进货额、进货数量、库存量等等。
企业可以通过销售系统、进货系统和库存系统等来获取这些数据。
在收集到数据后，企业需要对数据进行整理和清洗。
这意味着消除数据中的错误、缺失和重复值。
同时，还需要对数据进行格式化和标准化，以便进行后续的分析工作。
二、数据可视化数据可视化是一种将数据以图表、图形等形式展示的方法。
通过数据可视化，企业可以更直观地了解数据之间的关系和趋势。
同时，数据可视化还可以帮助企业将复杂的数据信息传达给非技术人员。
在服装企业中，可以使用各种数据可视化工具来展示进销存销售数据，例如柱状图、折线图、饼图等。
这些图表可以显示销售额的变化趋势，不同产品销售额的占比，以及库存量的变化等等。
通过数据可视化，企业可以更好地了解自己的销售情况，发现潜在的问题和机会。
三、销售数据分析销售数据分析是企业根据销售数据进行深入研究，从中得出有关销售表现和市场趋势的结论的过程。
以下是几种常用的销售数据分析方法：1. 趋势分析：通过分析一段时间内的销售数据，企业可以发现销售趋势和周期性变化。
这有助于企业预测未来的销售情况，并相应地采取措施。
2. 品类销售分析：通过对不同品类产品的销售数据进行分析，企业可以了解不同品类产品的销售表现，以及其对整体销售额的贡献度。
这有助于企业优化产品组合和采取有针对性的销售策略。
3. 地域销售分析：通过对不同地域销售数据的分析，企业可以了解不同地区的销售情况，以及不同地区对总销售额的贡献度。
这有助于企业制定地区市场拓展计划和调整销售策略。
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.库存与销售分析货品分析：主要是分析库存与销售例如：库销比、畅滞平销、售罄率、周转率、中标率、断码率、毛利率、折扣率从如何控制好库存来看1、库存的问题形式(1）过剩库存，订货过量导致商品卖不出去;（2）欠货库存，订货订少了，出现商品供应不足的现象；（3）呆滞库存，由于款式、颜色、价格带等某一问题周转速度比较慢。
服装店数据分析必备EXCEL技能原始的表格，再熟悉不过的样式：
完成后的效果
制作步骤：
1、整理表格
把字体设置为微软雅黑，去掉表格默认灰线，行高增大。
2、添加辅助列
在辅助列中设置公式：
F7=1-E7
G7=E7
3、添加条形图
选取D列，条件格式- 数据条，字体设置为白色
4、制作饼图模板
选取E7:F7区域，插入饼图，然后设置
去掉标题和图例
图表区背景色设置为无，去掉边框
把图表设置为正方形
把图表区拉大至和填满图表区
设置图表的填充色，边线颜色、并把图表调至合适大小
选取图表，右键保存为模板
5、插入其他行图形
复制已做好的图表6份，然后分别拖动引用区域调整到本行。
再更改图表类型，从模板中选取上步保存的模板。
调整完成后，选取所有行的图表，对齐- 左对齐，竖向分布
6、再次调整表格
去掉表格线
用拖动的方法隐藏DEF列
标题下插入一空行
设置标题行填充色和字体颜色。
服装商品分析数据指标服装商品分析数据指标，是指通过对服装商品销售数据、用户行为数据等进行分析，提取关键指标来评估服装商品的市场表现、用户满意度等情况，以便制定相关策略和决策，提高销售业绩和用户体验。
以下是一些常用的服装商品分析数据指标：1.销售额：是指销售的总额，用于衡量商品的市场需求和销售业绩。
2.销售数量：是指销售出去的商品数量，用于了解商品的市场需求和销售潜力。
3.销售额比重：是指不同商品在总销售额中的占比，用于了解各个商品的市场份额和销售状况。
4.销售额增长率：是指销售额相比于前一个时期的增长百分比，用于评估商品的销售趋势和市场表现。
6.用户购买率：是指用户成功购买商品的比例，用于衡量商品吸引用户的能力和销售转化率。
7.用户流失率：是指用户在一段时间内不再购买商品的比例，用于了解商品的用户留存情况和吸引力。
8.用户复购率：是指用户再次购买商品的比例，用于评估商品的用户满意度和忠诚度。
9.用户评价分析：通过对用户对商品的评价内容和评分进行分析，了解用户对商品的满意度和改进点，以便提升商品品质和用户体验。
10.商品库存周转率：是指单位时间内，商品的销售数量与库存数量的比值，用于评估商品的供应链管理和库存成本控制。
11.促销活动效果评估：通过对促销活动期间的销售数据进行分析，了解促销活动对销售额、销售数量等的影响程度，以便优化促销策略和提高活动效果。
12.价格弹性：是指价格变化对销售量的影响程度，能判断商品的价格敏感度和市场竞争力。
以上是一些常用的服装商品分析数据指标，通过对这些指标的分析，可以帮助企业了解市场需求、优化商品策略、改进用户体验，最终提升销售业绩和市场竞争力。
在实际应用中，可以根据具体情况选择合适的指标进行分析，并结合其他维度数据进行综合评估。
服装商品销售结构图表占比分析Excel模
分类数量
上装2645下装1651通身664饰品70合计
5030
销量占比
分类数量
上装2292下装1447通身748饰品29.58合计
4516.58
销量占比
分类数量
上装70下装35通身25饰品10合计
140
销量占比
0.01万
65.11
※下装、通身装销量占比不高，但是业绩贡献值比较高。
但由于订货量上本就少于上装，因此在销量占比上不会有太明显提升，因此需抓住下装的成交率。
包小图A品牌
包小图B品牌贡献值比较高，可作为店铺关注的重点方向。
包小图B品牌
金额
62.00万1.50万1.60万76.00万62.00万35.36万1.12万
174.48
43.00万1.42万
210.42
包小图A品牌
金额
18夏季商品销售结构（11月
包小图品牌
金额
90.00万76.00万上装 53% 下装 33%
通身 13%
饰品 1%
上装 51%
下装 32%
通身 16% 饰品 1%
上装 50%
下装 25%
通身 18%
饰品 7%
业绩占比
业绩占比
业绩占比
（11月）
上装 43%
下装 36%
通身 20%
饰品 1%
上装 44%
下装 35%
通身 20%
饰品 1%
上装
95%
下装 2% 通身 3% 饰品 0%。
