陈列数据分析表
服装卖场货品分析
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。
店铺数据分析表格
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。
零售店铺十四大数据分析指标
零售店铺十四大数据分析指标一、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，综合各地各店实际顾客消费状况，通过对营业额的每天定期跟进，每周总结比较，以此来调整货品结构、商品陈列、促销推广活动。
二、区域货品销售额区域货品销售额即店铺中各个品类货品的销售额，通过各品类货品销售额的分析可以了解：1、各品类货品销售情况及所占比例是否合理，为店铺的订货、补货及促销活动提供参考依据，从而做出更完善的货品结构调整，使货品组合更符合店铺顾客需求消费情况；也就是我们所说的以销定采；2、了解该店或该区的消费结构，即时做出补货、调换货的措施，并做出针对性陈列调整，从而优化库存结构，对于销售额低的品类，则应该考虑在店内采取适当措施（如促销、主推）加强消化库存；3、比较本店各类货品销售与公司正常销售比例，得出本店销售特性，对比公司销售占比低的品类是否考虑增加陈列展示及主推动作，如是本店特性的话，可考虑直接进行不经营该品类；三、前十大畅销款1、定期统计分析前十大畅销款，了解畅销原因（卖点提炼）及库存；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的措施；3、利用畅销款搭配一般款或滞销款进行区域陈列，达到带动销售目的。
四、前十大滞销款1、定期统计分析前十大滞销款，了解滞销原因及库存；2、寻找滞销款卖点；3、调整滞销款的陈列方式及位置；4、制定滞销品的销售刺激政策；5、滞销款关注正常是以周销、10天销、15天销为零或1件以下进行数据筛选；6、对滞销品调货/退货，或准备促销。
五、连带率（销售件数/销售单数）1、连带率的高低是了解店铺人员货品搭配销售能力的重要依据；2、连带率低于1.3，则应立即提升销售能力；3、连带率低时，应调整关联产品的陈列位置，如把可搭配的产品陈列在相近位置，在销售时起到便利搭配的作用，提升关联销售，同时检查促销策略，鼓励顾客多买；六、坪效（每天每平米销售额）1、例如，店铺月坪效=月销售额/营业面积/天数，此指标能分析店铺面积的生产力，深入了解店铺销售的真实情况；2、坪效可以为铺货提供参考，及定期监控确认店内库存是否足够，坪效的分析意义也意味着增加有效营业面积则可增加营业额；3、坪效低的原因通常有，销售技能低，陈列不当，品类缺乏，搭配不当等；4、坪效低应思考：橱窗是否大部分陈列了低价位产品、导购是否倾向于卖便宜货、黄金陈列位置的货品销售反应是否不佳、店长是否制定了每周的主推货品、区域品类货品整体价格带是否偏低；七、人效（每天每人的销售额）1、店铺月坪效=月销售额/店铺人员数/天数，此指标能分析店铺导购员的销售能力；2、人效可以为店铺定编提供参考；人效的高低还要结合销售额进行分析；当销售额同比不变情况，人效的提升，说明定编可进行调整；当人员不变情况下，人效的提升，说明导购技能的提升，带动整体业绩的提升；3、人效低的原因通常有，定编不合理、导购技能底下、人员排班不合理等；八、客单价（销售额/销售单数）1、客单价的高低反映了店铺顾客消费承受能力的情况，多组织适合消费者承受的价格带产品，有助于提升营业额；2、比较店铺中货品与客人承受能力是否相符，将高于平均单价的产品在卖场做特殊陈列；3、用低于平均单价的产品吸引实际型顾客，丰富顾客类型提升营业额；4、增加一平均价为主的产品数量和类别，将平均单价作为货品组织的参考价格；5、提升中高价位的产品销售，是提升客单价的重要方法；九、货品流失率1、货品流失率主要是指日常货品丢失情况及日常货品损耗折旧情况；2、日常货品丢失率高的话，说明门店防盗意识不足，同时导购在相关技能上也有待提高；3、日常货品损耗折旧高低，决定于管理人员日常维护，同时要善于发现，在适当时间及时进行处理，避免出现更大损耗折旧；十、存销比（库存件数/销售件数）1、存销比高则意味着库存总量或者结构不合理，资金效率低；2、存销比低则意味着库存不足；3、存销比反映总量问题，总量合理未必结构合理，月存销比维持在2-2.5之间是比较良好的；4、存销比细分包括：各品类货品存销比、新老货存销比、款式存销比等；十一、 VIP占比（VIP销售额/营业额）1、该指标反映的是店铺VIP的消费情况，从侧面说明店铺市场占有率和顾客忠诚度，考量店铺的综合服务能力和市场开发能力；2、一般情况下，VIP占比在45%-55%之间比较好，这时的利益时最大化的，市场拓展与顾客忠诚度相对正常，且业绩也会相对稳定。
陈列数据分析(二)2024
陈列数据分析（二）引言概述：本文将继续介绍陈列数据分析的相关内容，重点探讨数据采集与整理、数据分析方法、可视化分析、预测与优化、数据报告撰写等方面的知识。
通过对这些内容的学习与实践，可以帮助企业更好地分析陈列数据，优化陈列策略，提升销售业绩。
正文内容：一、数据采集与整理1. 确定数据采集的目标和范围2. 确定采集数据的方法和频率3. 数据结构标准化与清洗4. 数据质量评估与校正5. 数据存储与备份策略二、数据分析方法1. 描述性分析：对陈列数据的整体情况进行描述和统计2. 相关性分析：探索陈列数据之间的相关关系3. 回归分析：建立陈列数据和销售业绩之间的数学模型4. 分类与聚类分析：对陈列数据进行分类和分组5. 时间序列分析：研究陈列数据的时间变化规律三、可视化分析1. 选择合适的可视化工具和图表类型2. 设计易于理解和解读的可视化图形3. 利用交互式可视化功能进行数据探索4. 制作动态可视化图表，展示陈列数据的变化趋势5. 通过可视化分析发现潜在的业务机会和问题四、预测与优化1. 基于历史陈列数据进行销售趋势预测2. 应用优化算法确定最佳陈列策略3. 使用模拟和预测技术评估不同陈列方案的效果4. 针对特定目标制定优化建议5. 持续监测和调整陈列策略，优化业绩表现五、数据报告撰写1. 确定报告的读者和目的2. 结构化报告内容，清晰明确3. 使用易于理解的语言和图表解释分析结果4. 突出关键信息，提供决策支持5. 定期更新报告，跟踪销售业绩与陈列数据的变化总结：通过对陈列数据分析的学习，我们可以更好地理解和利用陈列数据，从而优化陈列策略，提升销售业绩。
数据采集与整理、数据分析方法、可视化分析、预测与优化以及数据报告撰写等环节都是陈列数据分析过程中的关键环节，需要综合运用各种工具和方法进行分析与解读，以实现对陈列数据的深度认识和价值挖掘。
陈列数据分析
陈列数据分析在当今竞争激烈的商业环境中，陈列对于吸引顾客、促进销售起着至关重要的作用。
而陈列数据分析则成为了优化陈列效果、提升商业绩效的有力工具。
陈列数据分析究竟是什么呢？简单来说，它是通过对陈列相关数据的收集、整理和分析，来获取有价值的信息，从而为决策提供依据。
这些数据可能包括商品的摆放位置、陈列面的大小、陈列道具的使用、顾客在陈列区域的停留时间和行为等。
那么，为什么陈列数据分析如此重要呢？首先，它能够帮助我们了解顾客的行为和偏好。
通过分析顾客在陈列区域的行走路线、停留时间以及对不同商品的关注程度，我们可以发现顾客的兴趣点和购买习惯。
例如，如果数据显示某个特定位置的商品总是被顾客忽略，那么我们就需要思考是不是这个位置不够显眼，或者该商品的陈列方式不够吸引人。
其次，陈列数据分析有助于优化商品组合。
根据销售数据和顾客反馈，我们可以确定哪些商品是热门的，哪些是滞销的。
然后，通过调整陈列，将热门商品放在更显眼的位置，增加其陈列面，同时减少滞销商品的展示，从而提高销售效率。
再者，它能够评估陈列效果。
我们可以设定一些指标，如销售额的增长、顾客流量的增加、顾客购买转化率的提升等，通过对比分析不同陈列方案的数据，判断哪种方案更有效，为后续的陈列调整提供参考。
要进行有效的陈列数据分析，首先需要明确数据的来源。
常见的数据来源包括销售系统中的交易数据、店铺内的监控摄像头记录、顾客调查和员工的观察记录等。
这些数据来源各有特点，销售数据能够直接反映商品的销售情况，但无法了解顾客的行为细节；监控摄像头可以记录顾客的行为轨迹，但需要进行复杂的处理和分析；顾客调查能够获取顾客的主观感受和意见，但可能存在偏差；员工的观察则具有一定的主观性和局限性。
在收集到数据后，接下来就是数据的整理和分析。
这是一个关键的步骤，需要运用合适的方法和工具。
例如，我们可以使用数据透视表对销售数据进行汇总和分类，以了解不同商品类别、品牌、价格段的销售情况；利用热力图分析顾客在店铺内的停留热点区域；通过聚类分析将顾客分为不同的群体，以便针对性地进行陈列调整。
超市盘点分析表格
超市盘点分析表格
背景
最近对超市的盘点结果进行了详细分析，通过对各项数据的比较和对比，可以帮助超市管理者更好地了解库存情况，制定更有效的进货和销售策略。
盘点结果概述
以下是对超市各部分商品的盘点结果：
食品部分
商品种类当前库存量上次盘点库存量差额
面粉150袋130袋+20
大米200袋190袋+10
鸡蛋500枚480枚+20
饮料部分
商品种类当前库存量上次盘点库存量差额
可乐300瓶320瓶-20
矿泉水150瓶150瓶0
日用品部分
商品种类当前库存量上次盘点库存量差额
洗衣液100瓶110瓶-10
洗发水80瓶85瓶-5
分析和建议
根据上表数据，可以看出食品部分库存基本上保持增长趋势，而饮料和日用品部分有所下降。
建议加大对饮料和日用品的进货力度，以确保供应充足；同时可以适量减少食品类的进货，以避免库存积压。
结论
通过这次盘点分析，超市管理者可以更好地把握各类商品的库存情况，有针对性地制定进货和销售计划，从而提高超市的经营效益。
以上为超市盘点结果及分析，希望对超市管理有所帮助。
超市销售分析报表
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。
店铺实验数据分析报告(3篇)
第1篇一、实验背景随着市场竞争的日益激烈，店铺运营的精细化程度越来越高。
为了提高店铺的销售业绩和顾客满意度，我们于2023年在某一线商圈开展了一次为期三个月的店铺实验。
本次实验旨在通过数据分析，验证不同营销策略、店铺布局和顾客服务措施对店铺业绩的影响。
二、实验设计1. 实验对象：本次实验选取了我司旗下的一家店铺作为实验对象，该店铺位于一线商圈，主要经营服饰类商品。
2. 实验时间：2023年1月至3月。
3. 实验分组：- 对照组：保持原有店铺布局、商品陈列、营销策略和服务措施不变。
- 实验组：对店铺进行以下调整：- 调整店铺布局，增加试衣间数量，优化商品陈列。
- 优化营销策略，推出限时折扣、满减活动等。
- 加强顾客服务，提升顾客体验。
4. 数据收集：- 销售数据：包括销售额、销售数量、客单价等。
- 顾客满意度调查：通过问卷调查、顾客反馈等方式收集顾客对店铺的满意度。
三、数据分析1. 销售数据（1）销售额：- 对照组：1月销售额为100万元，2月销售额为120万元，3月销售额为150万元。
- 实验组：1月销售额为110万元，2月销售额为140万元，3月销售额为170万元。
从数据可以看出，实验组的销售额在三个月内均高于对照组，说明实验组的营销策略和服务措施对提高销售额有显著效果。
（2）销售数量：- 对照组：1月销售数量为1000件，2月销售数量为1200件，3月销售数量为1500件。
- 实验组：1月销售数量为1100件，2月销售数量为1400件，3月销售数量为1700件。
实验组的销售数量在三个月内均高于对照组，进一步验证了实验措施的有效性。
（3）客单价：- 对照组：1月客单价为1000元，2月客单价为1000元，3月客单价为1000元。
- 实验组：1月客单价为1100元，2月客单价为1100元，3月客单价为1100元。
实验组的客单价在三个月内均高于对照组，说明实验组的营销策略和服务措施对提高客单价也有一定作用。
货品数据分析表格
货品数据分析表格篇一：单店货品数据分析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。
如下图所示。
《店铺陈列前如何做数据分析》
《店铺陈列前如何做数据分析》面对服装市场竞争的白热化，服装产品品质的差异化在缩小，店铺服务也是齐头并进，对一个服装店铺来说要提高竞争力最直观要做的就是经常变化产品展示情况，及时合理的为服装创造展示的舞台，更好的向消费者展示的店铺产品的形象和卖点，做陈列不是盲目的，更不是为了好看，陈列是为了更好的塑造品牌形象，促进店铺销售业绩提升的，要提高店铺的竞争力和销售的目的性，如何合理的去做陈列，这就要求我们做好店铺的数据分析，及时了解和掌握店铺的滞销款、畅销款、跑量款等，及时且有力度的去展演我们的服装产品，让消费者更好的感受卖场氛围，更有效的提升店铺的销售业绩。
一般对于店铺来说，要在什么情况下做陈列。
主要有以下几种情况：1、新店的开业2、天气的突然变化3、替换断码的畅销货4、新货到铺5、季节的转换6、店铺的业绩下滑7、大型的促销或推广面对以上情况的时候我们要做陈列，需要结合我们日常店铺所做的销售日志、报表或者电脑系统的报表来做详细的数据分析，要考虑到最近店铺货品的进销存、货品的颜色、款式和卖点等属性，还有店铺的可陈列的最大和最小的sku容量，店铺的陈列道具等情况，都需要我们做系统的数据分析，通过数据分析才可以更好知道我们将陈列空间的规划和货品展示结合的是否合理完美，通过在陈列展示方面的修正，才可以使店铺展示空间得到最大化的利用，促进店铺销售额最大化。
对于店铺来说，如何利用这些我们平常做的日销售报表、月销售报表来做陈列，这是我们陈列前所要研究清楚的，我们在店铺陈列前要做的数据分析如下：1、新品上市的市场分析店铺所在对于一家新开店也要做数据上的调查：店铺消费人群的分析和新品上市市场分析。
店铺消费人群的分析其实在开店以前市场部就应该已经进行调查，那我们这里只是对人流，年龄段，男女比率，时间段，进店时间，购买的款式进行调查，当然是需要较长的时间了，调查完后就货品、陈列就更有目的性。
新品上市的市场分析，看下一张小表格：新品上市市场销售分析大类货号款式颜色搭配面料价格通过以上数据分析我们可以知道我们店铺顾客的消费客群，他们逛街的习惯和次数，这样可以研究出我们店铺陈列和橱窗陈列的更换周期，在货品陈列时候，可以更有目的性的展示货品，店铺的黄金区位和橱窗展示区都可以展示比较适合消费者胃口的货品陈列。