店铺销售数据分析

店铺销售数据分析
店铺销售数据分析

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

周报表主要应用于每周一次的营销会议,由各店长提前准备数据并进行分析,在会议上主要阐述店铺的销售情况和货品状况,论据以数据为主。以上周报表(2页)比较全面地囊括了服装店铺在零售经营中,需要关注的指标,从而有效地分析服装运营的关键数据,如:不同时段的销售趋势和任务进度、分配(表一)、货品类别销售结构(表二)、货品畅/滞分析(表三)、货品色比/码比分析(表四)、竞争品牌货品分析(表五)。

例如:

此表格通过上周和本周的销售金额,对比出星期一到星期四,以及星期五到星期日销售业绩的不同规律,以便店铺的店长根据此规律补货和陈列货品等。并根据销售的趋势规律,可对下周确定比较准确的销售

任务计划,将一周总计划合理分解到每天。当然,根据上周与本周的销售升降比例,以及月累计完成状况,可以清晰地了解目前店铺的销售进度、趋势,更容易把控总体销售状况。

货品类别销售结构(表二):

在服装店铺中,商品的类别结构十分重要,整盘商品的结构合理能有效地减少库存的产生。服装店铺的卖场,商品的类别结构失调的状况。如:上衣过多,下装(裙/裤)过少,因此,在店铺就容易出现顾客试衣时,有上衣找不到可以搭配的下装,严重影响了产品本身的销售,更不能产生“附加推销”,“客单价”很低(销售额/每个顾客)。另外,给店铺的陈列也带来不可避免的矛盾与困难,没有任何辅助搭配的单件服装是不能吸引顾客的眼球,更不能刺激顾客的购买欲望。

所以,通过表格(二)指标的数据分析,能迅速有效发现服装店铺商品结构存在的问题,以便及时调配货品来修正与弥补。

货品畅/滞分析(表三):

服装的销售有一个普遍规律,那就是——在实际的销售过程中,整盘货品一定会出现畅销、平销、滞销的状况,最令人头疼的是滞销产品。如何让自己的店铺内,滞销产品减少这是需要非常关注的问题。

表格(三)就运用最畅销与最滞销的款式进行对比分析,帮助运营者有效看出畅销产品的畅销程度、需求量、并根据店铺的库存决定补货、调配货品或改变销售主推;当然更能及时帮助了解店铺滞销产品的销售速度、库存压力,以便能在滞销产品的生命周期内,把握主动权,采取一系列的营销手段尽量解决库存,而不是被动地等到已经产品过季后,再想办法解决滞销产品。

在服装店铺销售有这样的倾向:导购人员更喜欢或更愿意推销畅销的产品,因为,这样对于他们来说是省时省力的事,并且也极大地避免遭受顾客拒绝。于是,就出现越畅销的产品越缺货,而越缺货导购员就越抱怨,他们总是说:“连货品都不能充足供应,让我们怎么做好销售!”但他们恰恰忽略了一个根本的规律——畅销货品的核心竞争力在

产品的设计或特点上,不在于导购员的推介水平上。因此,一个合格导购人员的评价标准是推介了多少平销和滞销的产品。

要想尽可能多地推销滞销产品,就必须在卖场搞清楚,畅销产品为什么卖得好是款式风格色彩面料版型搭配还是价格那么,滞销产品又是为什么卖得不好要从产品的款式、色彩、面料、版型、价格等因素去观察顾客,收集顾客的反馈,并总结和思考:以后如何提高订货的准确性?

货品色比/码比分析(表四):

服装是与版型、码型密切相关的商品,因此,在服装经营的过程中,对尺码的销售跟踪以及及时补充尺码都是非常重要关键的。服装也是流行元素很强的商品,流行色彩对服装的销售有着至关重要的影响,那么对色彩的销售趋势分析也很关键。

在服装零售店铺中,出现缺码少色的货品一般都不容易进行销售。所以,表(四)及时监控服装销售中,色彩和码型状况,以便于及时补

充货品,尽量避免缺码少色的情况,当然,季末例外。

通过对服装色比/码比的分析和数据资料的积累,就可以为当地目标消费群对服装的色彩接受倾向以及顾客的体型有比较深入地把控。

竞争品牌货品分析(表五):

在现阶段,我们不但要对自己的销售清晰还要对竞争对手的状况做到“心中有数”。那么,竞争对手的销售趋势如何主要销售哪些产品哪些类别是最集中的价格线怎样跟自己有什么区别没有或者是自己的产品相比较有什么核心竞争力吗针对以上情况,是否有主动的营销措施可以弥补与对手的差距?

对竞争对手的情报收集,是需要时刻进行监控与收集的,可固定在每周进行一次,以便每周进行总结时,将竞争对手的状况与自身进行对比分析,促进自身店铺商品结构和商品主推的改变或促销活动的应变措施。

例如:某体育运动品牌的店铺与其竞争品牌店铺相邻,街边主客流的方向是先经过该店铺然后再经过其竞争对手的店铺,因此,该品牌经常安排人员到竞争对手的店铺收集销售货品的情报,如果发现有款式接近,但竞争对手的价格比他高的商品,他们在后续一周内就将该款式作为店面的橱窗和展台陈列主推,将该商品的价格与邻居的价格直接做对比宣传,并配合对比的POP或海报等平面进行辅助宣传。如果发现有的款式是他们现在独特的,而竞争对手目前还没有的,他们就提升零售价格或作为商品独特性的主要卖点,宣传“与众不同”!等手法,拉开与竞争对手的重复性、雷同性。

店铺的月报表和季报表,则是着重对店铺经营过程中的销售趋势、毛利情况、库存比率、“动销比率”、营销成本支出等几个大项指标进行“宏观”总结。营销总监需要多地关注于月报、季报的数据分析了。

2020年淘宝数据分析报告模板

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,

销售数据分析

前言 营销总经理这个职位压力大而且没有安全感——天气变化、竞品动态、本品产品质量、公司的战略方向、费用投入、经销商的突然变化、行业动荡、上游采购成本等等诸多因素影响业绩。营销行业没有常胜将军,但是这个行业以成败论英雄。 营销总经理这个职位事情多而且杂乱琐碎:营销总经理要遥控管理庞大的营销团队,服务于全国几千万家经销商和终端。工作千头万绪,哪怕每天干25个小时,工作还是俄罗斯方块一样堆积。 压力和杂务干扰之下,就容易迷失,做营销总经理需要热情、能力、经验、更需要固化的可复制的工作模型,帮助自己脱身庶务,联系市场实际,提升管理绩效。 营销总经理工作模型一:数据分析模型 一、营销总经理数据分析流程概述 数据分析好像“业绩体检报告”,告诉营销总经理哪里有问题。营销总经理要每天按照固定的数据分析模型对当日发货量、累计业绩进度、发货客户数、发货品项数、产品结构、区域结构等关键指标进行全方位多维次的实时监控。随时关注整体业绩达成的数量和质量。 如果公司整体业绩分析没问题就下延看区域业绩有没问题,没问题就结束分析。如果公司整体业绩有问题;就要思考有没有特殊原因——比如:天气下雨造成三天发货量下滑,天晴后业绩会恢复。公司上半月集中力量乡镇市场压货,所以低价产品业绩上升高价产品业绩下滑是计划内正常现象。如果没有特殊原因,确实属于业绩异常,就要立刻从这个指标着手深度分析:通常是从产品、区域、客户三条主线来研究。发现问题产品(哪个产品需要重点管理)、发现问题区域(哪个区域需要重点巡查)、发现问题客户(哪个重点零售ka系统重点经销商的业绩不正常)。除非问题非常严重,一般营销总经理的数据分析下延到直接下级(大区或者省区层面)即可,然后要求问题区域的大区经理做出解释,拿出整改方案。大区省区经理再做区域内数据分析,寻找问题产品、问题片区和问题经销商。 数据分析得出结论就找到了管理重点,接下来营销总经理要采取针对性有的放失的管理动作——比如立刻去巡检重点问题区域、要求问题区域限期改善、更改当月的促销投入或者产品价格、设立新的工作任务(比如乡镇铺货)等等,整个分析流程图示如下:

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。

营销数据分析报告

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。

售店铺十二大数据分析指标

零售店铺十二大数据分析指标 一、营业额 (1)营业额反映了店铺的生意走势。 针对以往销售数据,结合地区行业的发展状况,通过对营业额的每天定期跟进,每周总结比较,以此来调整促销及推广活动。 (2)为店铺及员工设立销售目标。 根据营业额数据,设立店铺经营目标及员工销售目标,将营业额目标细分到每月丶每周丶每日丶每时段丶每班次丶每人,让员工的目标更加清晰; 为员工月度目标达成设立相应的奖励机制,激励员工冲上更高的销售额; 每天监控营业额指标完成进程情况,当目标任务未能达成时,应立即推出预备方案,如月中的目标进程不理想时应及时调整人员丶货品丶促销方案。 (3)比较各分店销售状况。 营业额指标有助于比较各分店的销售能力,从而为优化人员结构及货品组合提供参考。 二、分类货品销售额 分类货品销售额即店铺中各个品类货品的销售额,如文胸丶裤袜丶家居等。通过分类货品销售额指标的分析,可以了解: (1)各分类货品销售情况及所占比例是否合理,为店铺的订货丶组货及促销提供参考依据,从而作出更完善的货品调整,使货品组合更符合店铺实际消费情况。 (2)了解该店或该区的消费取向,即时作出补货丶调货的措施,并针对性调整陈列,从而优化库存及利于店铺利润最大化。对于销售额低的品类,则应考虑在店内加强促销,消化库存。 (3)比较本店分类货品销售与地区的正常销售比例,得出本店的销售特性,对慢流品类应考虑多加展示,同时加强导购对慢流品类的重点推介及搭配销售能力。 三、前十大畅销款 1、定期统计分析前十大畅销款(每周/月/季),了解畅销的原因及库存状况。 2、根据销售速度及周期对前十大畅销款设立库存安全线,适当做出补货或寻找替代品措施。 3、教导员工利用畅销款搭配平销款或滞销款销售,带动店铺货品整体的流动。 四、前十大滞销款 1、定期统计分析前十大滞销款(每周/月/季),了解滞销的原因及库存状况。 2、寻找滞销款的卖点,并加强对导购的产品培训,提升导购对滞销品的销售技巧。 3、调整滞销品的陈列方式及陈列位置,避免在店铺的角落,并配合人员进行重点推介。 4、制定滞销品的销售激励政策(有选择性实施),如卖出一件滞销款,奖励*元…… 5、对滞销品做出调货/退货,或者是促销的准备。 五、连带率(销售件数/销售单数)

市场营销数据分析计算公式

市场营销数据分析计算 公式 Document number:NOCG-YUNOO-BUYTT-UU986-1986UT

市场营销数据分析计算公式 产品分析工具 新产品认可度 产品生命周期PLC(ProductLifeCycle):开发、引进、成长、成熟、衰退新产品上市速度 产品盈利率工具 存货周转率 价格决策工具 产品价格弹性工具 目标收益率工具 消费者剩余占有率工具 PSM价格敏感度测试工具 PSM(PriceSensitivityMeasurement)价格敏感度分析方法 定价工具

价格稳定度测量工具 渠道决策工具 促销决策工具 促销费用效用测试工具 目标销售额增长达成率 目标利润达成率 特价品促销带动率 付现率计算工具 返券回馈率计算工具 联合促销对比率 品牌管理工具 品牌忠诚度测试工具 品牌偏好度绩效工具 品牌认知度 品牌美誉度 英特公司的品牌价值估价法模型

Y&R品牌资产标量 USP理论及其应用 USP(uniquesellingproposition) 沃尔夫PFA购买率评估模型 斯塔齐NETAPPS评估模型 AEI(广告效果指数,AdvertisingEffectivenessIndex)指数模型 CSP(CommunicationSpectraPattern)传播幅度形态模型 直复DM有效性工具 网络投放效果测试工具 网络广告点击率 网络广告转化率 广告平均浏览时间 STARCH法 广告费用增销额 顾客回馈分析工具

退出率与提价关系工具 KANO模型 四分图模型 顾客延伸率 用户满意度CSI(customersatisfactionindex)模型 营销评价工具 9S模型 整合营销传播IMC(IntegratedMarketingCommunication)的核心思想是将与企业进行市场营销有关的一切传播活动一元化。 供应商感知模型(SupplierPerceptionModel) 销售量比较评价法 商圈饱和度工具

服装店铺所有数据分析

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

店铺数据分析报表设计方案

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

店铺销售商品分析数据指标

商品销售数据指标1、销售数量:客户消费的商品的数量。 2、含税销售额:客户购买商品所支付的金额。 3、毛利:毛利=实际销售额-成本。 4、净利:净利=去税销售额-去税成本。 5、毛利率:毛利率=(毛利/实际销售额)×100%。 销售毛利率是毛利占销售收入的百分比,也简称为毛利率,其中毛利是销售收入与销售成本的差。 6、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%。库存存金额指的是库存成本金额,累计进货金额-累计出货金额=库存金额;。累计利润=累计销售收入,如果不考虑费用等支出的话累计出货金额+存货周转率(次数)是指一定时期内企业销售成本与存货平均资金占用额的比率,是衡量和评价企业购入存货、投入生产、销售收回等各环节管理效率的综合性指标.,其意义可以理解为一个财务周期内,存货周转的次数。其存货周转率计算公式为: 存货周转次数=销货成本÷存货平均余额 存货平均余额=(期初存货+期末存货)÷2 存货周转天数=计算期天数÷存货周转次数 =计算期天数×存货平均余额÷销货成本 一般来讲,存货周转速度越快(即存货周转率或存货周转次数越大、存货周转天数越短),存货占用水平越低,流动性越强,存货转化为现金或应收帐款的速度就越快,这样会增强企业的短期偿债能力及获利能力。通过存货周转速度分析,有利于找出存货管理中存在的问题,尽可能降低资金占用水平。 7、促销次数 促销次数有宏观概念上的,也有微观概念上的。宏观上,是指一个销售单位中一段时间内发动促销的次数,或某个供应商的商品在一段时间内参与促销的次数;微观层面上,是表示一个单品在一段时间内参与促销的次数。 、交易次数8. 客户在POS 点上支付一笔交易记录作为一次交易。 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 10、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 11、退货率:退货率=退货金额/进货金额(一段时间); 用于描述经营效率或存货管理情况的指标,与时间有关。 12、售罄率:售罄率=销售数量/进货数量 售罄率是指一定时间段某种货品的销售占总进货的比例,是根据一批进货销售多少比例才能收回销售成本和费用的一个考核指标,便于确定货品销售到何种程度可以进行折扣销售清仓处理的一个合理尺度。 13、库销比:库销比=期末库存金额/(本期销售牌价额/销售天数*30)

[整理版]营销销售数据分析

市场营销是企业的命脉,然而,为数不少的的市场部、销售部工作人员由于缺乏营销分析的概念和方法,企业累积的大量数据得不到有效的利用,营销分析只停留在数据和信息的简单汇总和流水帐式的通报,缺乏对客户、业务、营销、竞争方面的深入分析,结果决策者只能凭着本能的反应来运作,决策存在很大的失误风险。本课程着眼于营销数据的分析和统计,教授如何挖掘数据背后的规律和隐含的信息。通过学习本课程您将可以掌握营销数据分析的重要概念和高级技能,提升科学管理和科学决策的水平。 一、导言 互联网的高速发展加上市场竞争的加剧,使得数字化营销和精确营销进入了企业的视野,并引起了营销方式的巨大改变... 1.用数字说话 2.数字化营销新趋势 3.精确营销循环 4.实施营销数据分析的系统策划和实施 5.数据分析与挖掘工具简介 二、指标分析 指标分析是一种快速的企业绩效分析手段,是衡量企业健康状况的健康指标,本节对各类指标进行深入解析,并试图透视指标背后的隐含信息。 1.销售绩效的评估与考核 2.宏观市场指标 3.公司经营状况指标 4.客户相关指标 5.市场营销指标 6.对指标的细化分析,从数据的分布趋势深入分析指标 7.如何将指标分解到相关影响因子 8.案例演练 三、常规收据收集和指标统计 没有数据,营销分析就成了空中楼阁。本节介绍数据搜集的思路和方法,为营销分析奠定坚实的基础。 1.指标统计方法与来源格式 2.数据来源和收集途径 3.数据搜集工具和手段 4.数据表的规划和设计 5.数据的有效期和保鲜 6.将目标和KPI相连 四、竞争分析 企业总是在竞争中壮大,如果能提前预知竞争对手的信息和策略,企业更容易成功。 1.市场竞争的四个层次 2.如何界定竞争对手 3.竞争对手数据收集 4.需求的交叉弹性 5.品牌转换矩阵 6.行业竞争力分析 7.竞争分析矩阵 五、常用分析方法 数据分析需要有实际的方法和手段,以下的方法将贯穿在本课程中进行学习和演练。 1.方差分析 2.时间序列分析和对比分析 3.频数分析 4.多业务条件动态分类汇总 5.可视化分段与结构分析 六、市场调查与置信度分析 市场调研是合法获取数据的重要来源,也是快速了解市场反应的途径,本节讨论市场调查的策划和统计方法。 1.如何策划一次市场调查 2.常规调查方法和网上调查方法

店铺销售数据分析

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

销售数据分析内容

销售数据分析从以下方面考虑 一、下月初将做以下分析内容 1、账款分析(财务提报的当天出具分析,预计7月2日) 通过账款分析,清楚的知道逾期账款的金额,分析异常账款(异常区域账款、异常业务员账款、异常客户账款),对与异常账款需要业务给出预计回款时间,到期未回款的应写书面说明,视情况采取相应的不就措施. 2、库存分析(在大区提报库存的当天出具分析预计每月1日完成) 通过库存报表分析各个区域及各个客户的库存周转情况,对于库存周转小于30天的客户则要分析为什么买的的不好,不仅要处理库存,更要结合当地的市场跟客户情况分析并找出滞销客户的滞销产品包含那些(需要业务员的协助完成)。 3、销售数据分析(根据销售数据库统计分析) 1)整体销售数据分析) A、做比较找出影响销售利润下降的主要原因(是销量?价格?还是产品结构?费 用?)(5日之前出具) 销售量与销售额做比较,如果销售额大于销售数量是否说明产品的平均价格提高或是产品结构的增加,如果反之,是否说明市场容量在增加? B、销售达成(每月2日) 2)产品结构分析 与上期比较通过产品分析可以看出现在的销量较好的主导产品和增长行产品.并找出异常产品,异常产品的异常区域(每月2日) 3)区域分析 区域的销售占比,每个区域的产品占比,并于上月做对比.找出异常区域 ,异常区域的异常产品. (每月2日) 以上通过图表及简单的文字描述 二、后期食品部销售分析的发展方向 1、新品上市后,各渠道铺货铺货情况 2、全品项上市后,分析各个区域中各个品项中毛利率及销售占比(库存周转),如果进行经营调整实现更大更好的利润. 3、全国重点系统(客户)分析,特别是全国性的系统的终端分析.(预计7月份分析麦德龙的销售情况) 4、价格对产品对区域的影响,各个区域各个产品最适合的价格带.为销售决策做依据. 5、月度促销分析的完善(需要区域经理的配合)(预计7月份完善)

2017阿里巴巴年度零售情况分析

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!

店铺的销售数据分析

店铺的销售数据分析 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。 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。 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。 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。 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

营销数据分析学习心得

如何让数字说话 ——营销数据分析学习心得 引言: 当前社会,市场变化纷繁芜杂,竞争无处不在,需要处理的信息以海量计,公司发展受市场制约,任何决策都如履薄冰,因此科学决策必须打破原有的定性感觉而依赖于信息支持,这些信息相当程度上,又必须以一种狭义的数据形式,给决策者一种量化的直观体现。 关于数据处理的技术性的问题,不在此讨论,通过学习,本文主要从思路和视角的角度对公司现存的数据采集、管理和分析进行探讨。主要着眼点在于营销版块,对于公司其它版块所需要的数据分析的普遍原理也会略有涉及,权作抛砖引玉。 一、数据分析思路缺乏创新,数据管理责权混乱 在获得海量的数据之初,我们首先要解决的是认知问题,即在现有市场条件下,销售面对的主要问题是什么,知道我们需要解决的目标是什么?我的对策是哪些?我们关注的要点在哪里?我们决策需要的依据是什么?而这些都是传统的销售收入、回款、毛利率以及应收账款等关键KPI(关键绩效指标法)指标所无法解释的。我们不应该仅仅满足于传统指标的比大小,我们更需要基于我们的业务理解去分解分析我们的微指标,让大而全的冰冷的数字细化的活跃起来。 比如说我们的客户成长率、产品的实际使用周期和客户采购率的关系、整体的市场占有率和分区域分行业的市场占有率、价格水平以及定价与销售量的关系…… 扩展到其他部门或者管理版块,KPI指标分解同样适用。只有知道我们要什么才能够知道我们应该收集什么。 一方面,销售管理部基于自身流程性业务的操作层面,对于企业本身的诸如订货、发货、开票、回款等业务数据能够第一手掌握,对于企业营销的描述现阶段大致能够做到迅速、直观、正确、全面。另一方面,这种流程性业务也限制了部门对于行业数据的获取,在寻找参照系上,只能与自身比较而缺乏对行业、对

超市销售数据分析

超市销售数据分析主要从以下几方面入手: 1. 销售额分析 2. 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、发工资日(主要是在大型厂矿机关的门店,销售主要来自于此)。大部分在周五、六、日三天的销售要高于其他时段,故应该在繁忙时段到来前,备足商品,并减少员工休假,以增加服务人员等举措 3. 4. 毛利率分析 5. 从毛利率可以看出超市每日的毛利率和各部门毛利率的高低。现在大型卖场的综合毛利率在13~18%,标准超市的毛利率在16~20%,便利店的毛利率可能会在22%左右。其实综合毛利率的高低也不是一成不变的,它会随着节假日的到来而随之提升。一般来说,节假日时,高毛利的商品会有较大提高,从而对门店的毛利有一定的补充,这样就有助于超市的管理人员合理补货和安排利润计划。

6. 7. 贡献毛利率分析 8. 部门的贡献毛利率由高到低的排列可以看出,一般的排列为:文具、塑料五金、针织品、休闲食品、曰化、烟酒、肉食、副食品、粮油。管理者由此可以逐步调整单品价位和普通商品与利润商品的结构,促使其在综合毛利贡献率上减少差距。对于贡献毛利率较高的部门应加大要货的力度,对于贡献毛利率较低的商品部门应加大调整力度,了解目标顾客群的消费需求。例如:肉食品会因夏季的到来而销售下滑.就应通过增加夏季的畅销品来转移定位。某一部门可能会因利润商品的断货,而使整个部门的贡献毛利率下滑(有时即使是销售额不变,但是利润率却下滑很多),这就要求超市根据自身的情况,重视利润商品的库存,合理提出要货需求单以便配送中心配送。 9. 10. 提高毛利率 11. 如果一周的毛利率低于预计指标,就可以对各部门的毛利率和销售构成比进行人为调整。例如:一周的整体毛利率为13%,低于预计毛利率15%,而其中休闲食品的销售构成为13.71%,但是毛利率为11%,为了提高总体毛利率,就可以增加休闲食品的品种和数量及展示的排面,以促进销售,提高这一部门的销售构成比,从而达到提高整体毛利率的目的。 12.

零售店铺数据分析公式

数据分析 同期业绩增长率公式: 同期业绩增长率=(年\月\周同期营业额-当期营业额)/同期营业额*100% 例一:某店2008年营业额为320万,2007年业绩为200万,则 2008年的年业绩增长率=(320万-200万)/200万*100%=60% 即表示相较2007年的业绩,2008年业绩同期增长了60% 同期业绩增长率公式: 例二:某店2月份的业绩为20万,1月份的业绩为35万,则2月份相较1月份的业绩增长率=(20万-35万)/35万*100%=-43% 即:相较1月份业绩,二月份的业绩下滑了43% 备注:同期业绩增长率为正数时,表示业绩上升;为负数时,表示业绩下滑。 坪效公式:

日坪效=当日营业额/当店的店铺面积 月坪效=当月营业额/当店的店铺面积 例一:某店的营业面积为100平方米,当日营业额为8000元,则这个店铺的日坪效=8000元/100平方米=80元/平方米 备注:此指标可以分析店铺面积的生产力,深入了解店铺销售真实情况 人效公式: 日人效=日营业额/当日总人数 周人效=周营业额/当店总人数 月人效=月营业额/当店总人数 例:某店某天的营业额为9000元,某店的总人数为9人,则当日人效=9000元/9人=1000元/人

备注:反映门店员工销售能力与排班用人的合理性 达标率公式: 达标率=一定时期内营业额/一定时期内业绩指标*100% 例一:一月份的业绩指标为40万元,实际完成额为38万元,则一月份的达标率=38万/40万*100%=95% 例二:若一月份的指标为40万,实际完成额为42万,则一月份的达标率=105% 备注:达标率反映的出门店业绩达成的能力 关于业绩数据指标的使用一: 达标率、同期销售增长率、坪效、人效指标均为业绩数据指标,若仅看达标率不能够完全看出此门店的管理经营水平,应当将所有指标结合起来看,这样才能反映出门店的真实水平。

零售企业销售数据分析模型

零售企业销售数据分析模型 数据分析对企业信息化越来越重要。业务系统给我们提供了大量的数据,但如何利用这些数据进行分析,并得到有价值的结果来指导企业的经营活动,是摆在所有企业面前的、需要不断探索的课题。 零售企业对销售数据进行分析时经常采用的分析方法和分析内容,以及对方法和内容的一些详细解释。其中,分析方法对采购数据、库存数据的分析同样适用。这些方法犹如一把把钥匙,可以用来打开数据分析的神秘大门。 首先需要确定零售企业在销售数据分析过程中适用的维度、指标和分析方法,并通过简单的实例展示,阐述如何将三者关联起来构造一个分析模型。 要建立一个分析模型,有三个构成因素,即:维度、指标和分析方法。维度指明了我们要从什么样的角度进行分析,也就是分析哪方面的内容,比如商品、供应商等。指标指明了我们对于这个维度所要进行分析的点,比如数量、成长率等。分析方法指明了我们用什么样的方法去分析处理这个维度的指标。 一、销售数据模型之维度 1、商品 商品是零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,并且商品的层级只有一层。 2、供应商 商品是由供应商提供的,在不同内部组织同一商品可能存在不同的供应商。同一商品在不同的时间也可能存在不同的供应商。供应商所在地和区域有关联。 3、内部组织 对于连锁企业,组织架构一般是:总部---事业部(业态)---区域公司---子公司---门店。内部组织所在地和区域有关联。 门店的关键属性有:面积、员工数、所在地。 公司及总部的关键属性有:员工数、所在地。 配送中心的关键属性有:面积、员工数。 4、商品类别 一般的分类有:大类---中类---小类---细类。商品类别直接和商品关联。 5、客户 客户是销售对象,包括会员。客户所在地和区域有关联。 6、区域 区域是地理位置。从全球视角看:洲---国家---区;从国家视角看:区---省/市---县/区。一般按正式行政单位划分。 7、时间 时间是进行数据分析非常重要的维度,分析的角度有公历角度和农历角度。其中,公历角度:年---季度---月---日---时段(每2小时为一个段);星期、公历节假日。农历角度:年---节气---日---时刻;农历节假日。 8、品牌 品牌的层次有:品牌层次---品牌,品牌直接和商品进行关联。一个品牌只能属于一个厂商,一个厂商可以有多个品牌。 9、采购员 采购员也称为买手,层次有:采购组---采购员。中小型企业,一般都是统一采购,所以采购员可以直接和商品进行关联。大型企业,一般按区域公司采购,这时采购员需要和区域公司、商品同时进行关联。

店铺的销售数据分析 (1)

店铺的销售数据分析(1) 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。 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。 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。 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。

2019年销售数据分析报告

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

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