服装销售数据测算公式

服装销售数据测算公式
服装销售数据测算公式

服装销售数据测算公式

1.售罄率=(一个周期内)销售件数/进货件数 :

畅销的产品是不需促销的,只有滞销的产品才需要促销。滞销产品可通过售罄率来确定。一般而言,服装的销售生命周期为3个月,鞋子为5个月。如果在三个月内,不是因为季节、天气等原因,衣服的售罄率低于60%,则大致可判断此产品的销售是有问题的,当然也不必等到三个月后才可以确定,一般而言,三个月内,第一个月尺码、配色齐全,售罄率会为40~50%,第二个月约为20~25%,第三个月因为断码等原因,售罄率只会有5~10%。当第一个月的售罄率大大低于 40%时,且无其他原因时,就有必要特别关注,加强陈列或进行推广了。2.存货周转率=(一个周期内)销售货品成本/存货成本

库存天数=365天÷商品周转率

侧重于反映企业存货销售的速度,它对于研判特定企业流动资金的运用及流转状况很有帮助。其经济含义是反映企业存货在一年之内周转的次数。从理论上说,存货周转次数越高,企业的流动资产管理水平及产品销售情况也就越好。

3.库销比=(一个周期内)本期进货量/期末库存

是一个检测库存量是否合理的指标,如月库销比,年平均库销比等,计算方法:月库销比,月平均库存量/月销售额年平均库销比, 年平均库存量/年销售额,比率高说明库存量过大,销售不畅,过低则可能是生产跟不上.

4.存销比=(一个周期内)库存/周期内日均销量

存销比的设置是否科学合理,一是决定了订单供货是否能够真正实现向订单生产延伸;二是企业是否能够真正做到适应市场、尊重市场,响应订单;三是在管理时库存企业能否真正做到满足市场、不积压、不断档。

5.销售增长率=(一周期内)销售金额或数量/(上一周期)销售金额或数量-1

类似:环比增长率=(报告期-基期)/基期×100%

6.动销率=动销品项数/库存品项数*100%

动销品项:为本月实现销售的所有商品(去除不计毛利商品)数量

库存金额:为月度每天总库有库存的所有商品销售金额的平均值(吊牌零售额)

7.销售毛利率=实现毛利额/实现销售额*100%。

8.老顾客贡献率=

如果公司一年有100万毛利,假设只有两个客户A和B. A客户创造80万,B客户创造20万, A公司的客户贡献率为80%,B公司的客户贡献率为20%。

9.品类支持率=某品类销售数或金额÷全品类销售数或金额×100%

10.客单价=总销售金额÷总销售件数

11.坪效=销售额÷经营面积

12.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及周转率,其数值愈大,表示毛利率高且周转又快

影响服装店销售业绩之销售数据分析

[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

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。

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:

服装营销数据的报表分析

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第七章第七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。第一节第一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:了解服装市场的空间大小,1)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。了解消费者的服装消费的品牌倾向,与之相关的2)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。了解消费者购买服装时的选购因素,与之相关的3)问题是消费者购买休闲服时最重视的三个选购因素。了解消费者的购买习惯,与之相关的问题包括:4)购买地点、持有贵宾卡的情况。个人资料包括:年龄、性别、收入,用于部分调5)查问题的相关分析。问卷标识包括:年份、地区、问卷编号,用于年6)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。

服装进销存销售数据分析

[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

服装营销数据报表分析

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

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

服装行业的数据分析

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

服装销售数据分析与管理

服装销售数据 20/80法则 任何时候,20%左右的款会产生80%的销售业绩! 80%的款式只产生20%的销售业绩! 也就是说只有20%左右的款会是畅销款。 所以,终端销售如何管理好货品,找出其中20%的款,并让其产生80%的销售,是终端货品管理的重点。 253法则 很多时候,都会矛盾?! 款式太多,不知该重点推介销售哪些款才好?款式太少又不能满足客户需求,多了又照顾不过来,造成销售没有重心! 不知道该在什么时候,实行什么样的定价策略组合?要不要打不 打折呢? 打几折呢? 在什么时候打折呢?。 要做促销,可以拿多少款呢?什么时候做好? 特价活动应该拿哪些款?要不要做特价?特价做到什么价格才合适? 做个简单的试算,假如总额为10000万的服装,20%正常销售,50%促销,30%特卖: 假设总额 10000

从表中可看出: 1、加盟商综合毛利率为14%,厂家综合毛利率为13%;

2、销售时,可以通过一定的结构式定价组合,来实现有效销售; 3、只要抓住20%的的重点款,其他,每销售多一件,就会产生多一份利润; 4、产生任何库存都会削弱利润水平; 现把以上试算,进行结构变换: 从以上二表试算可以看出: 1、20%的款式,是产生价值的主要货品;如何卖好20%部分,获取最大的利益为目的。 2、50%的款式是促销的重点,通过走量来扩大营收水平是目的; 3、30%的款式是特价,是抛库存的主要方式,降低库存损失是目的; 4、每一部分,销售目的不一样,依据ABC法则,采用不同的销售与管理措施; A类:20%重点款,从陈列、销售推介、每日销售表现、每周表现到补货等,采取重点关注, B类:50%促销款,是节假日销售主角,是重点款组合销售的主角,需定期、不定期推出不同形式的促销方案; C类:30%特价款,是换季销售的主角,以清理库存,盘活资金积压为目的; 如何进行分类? 1、需要数据的支持; 2、有终端货品管理系统支持; 3、需要有信息沟通渠道路; 有哪些数据? 重要数据: 每日销售总金额 每日销售总数量(销售频率) 每日库存量(单款、总量) 库存与销售的比例(库销比)

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 坪效=销售总额/经营面积

服装货品分析思路

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。

最新服装店铺所有数据分析资料

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。

服装进销存销售数据分析

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、减少库存带来的损失。 2、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。如果该款在某时间段内的陈列等其他因素未作改变,5-9日是该款的销售高峰期,而前后几天都是非常大的反差,这样我们就应该对照近期

服装销售数据测算公式

服装销售数据测算公式 1.售罄率=(一个周期内)销售件数/进货件数 : 畅销的产品是不需促销的,只有滞销的产品才需要促销。滞销产品可通过售罄率来确定。一般而言,服装的销售生命周期为3个月,鞋子为5个月。如果在三个月内,不是因为季节、天气等原因,衣服的售罄率低于60%,则大致可判断此产品的销售是有问题的,当然也不必等到三个月后才可以确定,一般而言,三个月内,第一个月尺码、配色齐全,售罄率会为40~50%,第二个月约为20~25%,第三个月因为断码等原因,售罄率只会有5~10%。当第一个月的售罄率大大低于 40%时,且无其他原因时,就有必要特别关注,加强陈列或进行推广了。2.存货周转率=(一个周期内)销售货品成本/存货成本 库存天数=365天÷商品周转率 侧重于反映企业存货销售的速度,它对于研判特定企业流动资金的运用及流转状况很有帮助。其经济含义是反映企业存货在一年之内周转的次数。从理论上说,存货周转次数越高,企业的流动资产管理水平及产品销售情况也就越好。 3.库销比=(一个周期内)本期进货量/期末库存 是一个检测库存量是否合理的指标,如月库销比,年平均库销比等,计算方法:月库销比,月平均库存量/月销售额年平均库销比, 年平均库存量/年销售额,比率高说明库存量过大,销售不畅,过低则可能是生产跟不上. 4.存销比=(一个周期内)库存/周期内日均销量 存销比的设置是否科学合理,一是决定了订单供货是否能够真正实现向订单生产延伸;二是企业是否能够真正做到适应市场、尊重市场,响应订单;三是在管理时库存企业能否真正做到满足市场、不积压、不断档。 5.销售增长率=(一周期内)销售金额或数量/(上一周期)销售金额或数量-1 类似:环比增长率=(报告期-基期)/基期×100% 6.动销率=动销品项数/库存品项数*100% 动销品项:为本月实现销售的所有商品(去除不计毛利商品)数量 库存金额:为月度每天总库有库存的所有商品销售金额的平均值(吊牌零售额) 7.销售毛利率=实现毛利额/实现销售额*100%。 8.老顾客贡献率= 如果公司一年有100万毛利,假设只有两个客户A和B. A客户创造80万,B客户创造20万, A公司的客户贡献率为80%,B公司的客户贡献率为20%。 9.品类支持率=某品类销售数或金额÷全品类销售数或金额×100% 10.客单价=总销售金额÷总销售件数 11.坪效=销售额÷经营面积 12.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及周转率,其数值愈大,表示毛利率高且周转又快

企业销售数据的分类汇总分析方法

实验二企业销售数据的分类汇总分析 实验2-1“北风”贸易公司客户特征分析 实验目的 ?理解数据分类汇总在企业中的作用与意义; ?掌握数据透视表工具的基本分类汇总功能; ?掌握建立分类汇总数据排行榜、生成时间序列、绘制pareto曲线图、计 算各地区客户分布、统计各地区客户的平均销售额和大宗销售时间序列的方法和步骤。 实验环境 ?microsoft office access2003; ?microsoft office query2003; ?microsoft office excel2003。 实验内容:“北风贸易”公司客户经理希望能获得有关客户特征的分类汇总数据,以便根据客户的特点,预测未来的销售情况、制订有关销售的策略。 客户经理希望能够利用数据透视表完成以下的汇总工作: 1.按照销售额汇总客户各年度销售排行榜,按照从大到小的方式排列,并且列出 各客户在各类别上的销售额。 实验步骤: (1).首先创建数据源:启动Microsoft Query程序,执行”文件/新建”命令,按下图 所示设置好数据源名字和相关定义,即完成了数据源的创建.

(2).打开EXCEL,执行“数据/导入处部数据/新建数据库查询”命令,在Microsoft Query中数据的整理。 (导入的数据源数据)

(按销售额从大到小汇总客户各年度销售排行榜) (3)列各客户在各类别上的销售额:从Microsoft Query中导入数据,再进行分类汇总,以下为所操作的过程图。 (导入的相关数据)

(各客户在各类别上的销售额) 对以上图的一些说明:图中共有93个客户,产品类别共有是一直到BY列。

服装销售数据分析与管理

服装销售数据 ●20/80法则 任何时候,20%左右的款会产生80%的销售业绩! 80%的款式只产生20%的销售业绩! 也就是说只有20%左右的款会是畅销款。 所以,终端销售如何管理好货品,找出其中20%的款,并让其产生80%的销售,是终端货品管理的重点。 ●253法则 很多时候,都会矛盾?! ?款式太多,不知该重点推介销售哪些款才好?款式太少又不能满足客户需求,多了又照顾不过来,造成销售没有重心! ?不知道该在什么时候,实行什么样的定价策略组合?要不要打不打折呢? 打几折呢?在什么时候打折呢?。 ?要做促销,可以拿多少款呢?什么时候做好? ?特价活动应该拿哪些款?要不要做特价?特价做到什么价格才合适? ?做个简单的试算,假如总额为10000万的服装,20%正常销售,50%促销,30% 特卖: ?

从表中可看出: 1、加盟商综合毛利率为14%,厂家综合毛利率为13%; 2、销售时,可以通过一定的结构式定价组合,来实现有效销售; 3、只要抓住20%的的重点款,其他,每销售多一件,就会产生多一份利润; 4、产生任何库存都会削弱利润水平; ?现把以上试算,进行结构变换: 从以上二表试算可以看出: 1、20%的款式,是产生价值的主要货品;如何卖好20%部分,获取最大的利益为目的。 2、50%的款式是促销的重点,通过走量来扩大营收水平是目的; 3、30%的款式是特价,是抛库存的主要方式,降低库存损失是目的; 4、每一部分,销售目的不一样,依据ABC法则,采用不同的销售与管理措施; A类:20%重点款,从陈列、销售推介、每日销售表现、每周表现到补货等,采取重点关注, B类:50%促销款,是节假日销售主角,是重点款组合销售的主角,需定期、不定期推出不同形式的促销方案; C类:30%特价款,是换季销售的主角,以清理库存,盘活资金积压为目的; ●如何进行分类? 1、需要数据的支持; 2、有终端货品管理系统支持; 3、需要有信息沟通渠道路; ●有哪些数据? ◆重要数据: ?每日销售总金额 ?每日销售总数量(销售频率) ?每日库存量(单款、总量) ?库存与销售的比例(库销比) ?单款销售期(单款总量\销售频率) ?销售尺码比例(单款、总量) ?款式类别比例(上衣、裤、裙、套装) ?款式大类比例(婚庆、礼服、生活装\男装) ?季节款销售周期 ?7、15、30天分析 ◆辅助数据 ?特价产品库存量 ?追单入库周期(平均、单款)

营销数据分析总复习题汇总(doc 22页)

营销数据分析总复习题汇总(doc 22 页) 部门: xxx 时间: xxx 整理范文,仅供参考,可下载自行编辑

营销数据分析总复习题 第一部分章节复习题 第一、二章 一、单项选择题 1.问卷设计中封闭式间题与开放式问题的区别是 A. 列出两个对立的答案,由被调查者选择一个 B. 列出多个备选答案,由被调查者选择一个 C. 列出多个备选答案,被调查者选择多个 D. 前者设立备选答案,后者不设备选答案 2.在给变量命名时,下面的提法正确的是: A.SPSS的变量名中不能有汉字 B.SPSS的变量名中可以有汉字,最多可以有8个汉字 C.SPSS的变量名中可以有汉字,最多可以有4个汉字 D.SPSS的变量名中可以有汉字,汉字个数没有限制 3.SPSS数据文件的扩展名是: A. .xls B..sas C..doc D..sav 4.对于用SPSS读取Excel的数据文件,下面的提法正确的是: A.SPSS不能读取Excel的数据文件 B.如果Excel的数据文件首行有变量名,那么SPSS只能读取数据而无法读取首行的变量名 C.如果Excel的数据文件首行有变量名,那么SPSS不仅可以读取数据,而且可以读取首行的变量名 D.以上说法都不对 5. 横向合并数据选择怎样的菜单 A. Merger File B. Add Cases C. Merge Variable D. Add V ariable 二、多选题 1. 下列名称哪些可以在SPSS中充当变量名。 A.性别 B.XINGZHENGSHIYED C.行政事业单位 D.NIANNIN E. A!358 F. J5678 G. N_35678 H. ALL 2. SPSS有哪些数据类型。 A. 数值型 B. 定序型 C. 定类型 D. 字符型 E. 定量型 F. 日期型 G. 标准型 H. 圆点型 三、简答题 1. 按数据的计量尺度可将数据分为哪三类,这三类数据类型在SPSS中如何定义其尺度。并分别举例说明。 2、下面是每周去图书馆学习的次数的编码方案: 1=每天去1次 2=每周去2次或2次以上 3=每周去3次或3次以上

销售数据的7个重要分析指标

零售数据分析体系中的七个重要分析指数 为什么天天看着销售排行榜、库存数补货配货补来了畅销款却还是变成滞销货明明销量很大的产品向工厂追单后却成了积压产品……随着管理软件在服装企业中的普及企业获 取了大量数据。面对这些数据企业常常是只做了简单粗糙的数据统计但结果经常是事与愿违。 ERP系统具备的数据分析体系帮助用户更加合理的分配资源提升销售业绩降低库存风险。在服装行业的零售数据分析体系中的七个重要分析指数就像七种武器划破迷雾让你发 现深藏于数据中的秘密 武器一上市天数 服饰行业立足时尚前沿服饰产品的流行性、季节性要求我们时刻关注零售终端市场。 上市天数是我们评价产品销量的重要指标。试想两款销量相同的产品其上市天数相差一月 有余当我们对比销售数据的时候上市天数少的销售情况会更好在考虑补货时一定要参照上 市天数上市天数少的优先补货。 武器二库销比 库销比是反映存货合理性的重要指标将存货和销售能力进行对比。其计算公式为库销 比期初库存吊牌额期末库存吊牌额/2/本期销售吊牌额。应用库销比这个指标我们可以评 价货品的销售能力和存货数量的匹配程度库销比过大的货品成为滞销货的危险性偏高如果 此时库存数量也偏大且上市天数也较大就需要建议管理部门提前对货品进行处理。 武器三售磬率 售罄率是销售数量占总进货数的比例。这个指标在一定程度上反映了销售速度。当货 品销量偏低时利用售磬率再配合库销比指数我们就可以判断出是货品销量小是因为缺货还 是产品真的滞销。 武器四平均销售折扣 平均销售折扣反映的是货品销售的状态。利用这个指数可以很容易地判断出货品的销 售是在正价时段完成还是促销折扣期间实现的。而且通过这个指标各个零售终端店铺的销 售能力也可以一目了然。 武器五可维持天数 可维持天数反映的是当前库存数参照销售进度计算还可以销售多少天。针对服饰产品 的季节性、流行性采用最近两周的销量进行分析这是这个指标的关键所在通过这种分析方 式大大提高了分析结果的合理性。结合可维持天数我们可以计算出相对合理的货品补充量。武器六补货满足度 由于货品补货不足影响店铺销售会造成对店铺销售能力的低估。补货满足度就是对低 估部分的补充指标是管理层在综合分货时要综合考虑的重要因素。当我们评价店铺的销售 能力时应该将该店铺补货未满足的部分补充考虑。例如某款货品的销量下降了我们不能简 单认定是货品的销售能力在下降此时应该检查补货满足度如果是补货没有发到店铺影响了 销售就表明不是货品的销售能力有问题而是存货不能满足销售。 武器七利润率 利润率是向管理层反映货品的利润情况的重要指标。利用这个指标可以帮助决策者判 断那些货品是挣钱的那些是赔钱的。简单传统的销售排行加库存量分析方式已经不能应对现在的市场竞争只有通过科学的分析体系才能精确统计细化分析结果帮助管理者全面准确 的实现对企业的把握在市场竞争中立于不败之地。

市场营销数据分析方法

市场营销数据分析方法 市场营销分析对于察觉有关商业洞察力,提高收入和盈收能力,提升品牌认知度都是必不可少的,对于市场营销领域来说,现在是最好的时代。下面是小编整理的市场营销数据分析方法,欢迎查看,希望帮助到大家。 1、未被满足的需求分析 商业可以简单的理解为满足客户需求的全部。未被满足的需求分析指的是揭示你的产品、服务、客户满意度以及收入方面是否还有未被满足的需求。对于未被满足的需求分析,有效的工具包括产品评价,定性调查,小组讨论和访谈。你也可以使用类似于Google Trends这样的工具来帮助识别客户都在搜索什么。 提示:现在向你的客户提问是一个非常经济实惠而又快速的办法。例如创建一个论坛,在线小组讨论,亦或是邀请客户关注你的Facebook页面并加入到一个反馈小组里面。 2、市场规模分析 如果对自己的市场规模和潜力不够了解,我们很容易对商业决策的可行性妄下结论。市场规模分析指的是评估你的产品以及服务市场规模有多大,是否有足够的增长潜力。衡量指标包括产量、产值、频率。有效数据包括政府公布的数据,行业协会数据,竞争对手财务数据以及客户调查。

提示:仅因为某个市场大并不意味着它是有利可图的——特别地,如果大多数客户想要的某个产品或者服务市场上已经有了,那么他们不太可能会接受另一个产品或服务了。 3、需求预测 了解需求对于保持企业的竞争力是至关重要的。需求预测属于预测分析领域,旨在预估消费者可能会购买的产品数量或服务。不同于简单猜测,它是基于过去市场上的历史数据或当前数据作出的估计。此时,分析技术就显得非常有用了。 提示:用于需求预测的数据必须是干净并且准确的。如果不是这样的话,得到的结果将不准确,并且有可能导致你误入歧途。 4、市场趋势分析 每个企业都需要知道它自己的一个市场前进方向。市场趋势分析指的是确定市场是否在增长,停滞还是衰落,以及市场变化的快慢。了解市场的规模大小很重要,但了解的市场正趋势上涨还是下跌同样也很重要。为了监测市场动向,你可以做一些商业推演或情景分析以此判断市场未来的一个大概样子。客户调查或小组讨论有一定的帮助作用。 提示:始终警惕外部环境,如立法的修改,社会期望。 5、非客户分析 传统地,我们被告知我们需要了解我们的客户,以便于

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