服装企业运营的数据分析
服装财务分析报告分析(3篇)
第1篇一、前言随着我国经济的快速发展，服装行业作为传统的支柱产业，在国民经济中占据着重要地位。
本报告旨在通过对某服装企业的财务数据进行分析，全面评估其经营状况、盈利能力、偿债能力、营运能力等方面的表现，为企业的经营管理提供有益的参考。
二、企业概况某服装企业成立于1990年，主要从事男女装、童装的设计、生产和销售。
经过多年的发展，企业已在全国各地建立了完善的销售网络，产品远销海外市场。
截至2022年，企业员工总数为1500人，年销售额达到10亿元。
三、财务数据分析1. 盈利能力分析（1）营业收入分析从表1可以看出，该企业近五年的营业收入呈现逐年增长的趋势，其中2022年营业收入达到10亿元，同比增长10%。
这表明企业在市场竞争中具有较强的竞争力，市场份额逐年扩大。
（2）净利润分析表2显示，该企业近五年的净利润也呈现逐年增长的趋势，2022年净利润达到5000万元，同比增长15%。
这说明企业在提升产品附加值、降低成本、优化管理等方面取得了一定的成效。
（3）毛利率分析表3显示，该企业近五年的毛利率相对稳定，保持在30%左右。
这表明企业在产品定价、成本控制等方面具有一定的优势。
2. 偿债能力分析（1）流动比率分析表4显示，该企业近五年的流动比率均大于2，说明企业短期偿债能力较强。
（2）速动比率分析表5显示，该企业近五年的速动比率也均大于1，说明企业短期偿债能力良好。
（3）资产负债率分析表6显示，该企业近五年的资产负债率相对稳定，保持在50%左右。
这表明企业负债水平适中，财务风险可控。
3. 营运能力分析（1）存货周转率分析表7显示，该企业近五年的存货周转率逐年提高，说明企业在存货管理方面取得了一定的成效。
（2）应收账款周转率分析表8显示，该企业近五年的应收账款周转率相对稳定，说明企业在应收账款管理方面较为严格。
（3）总资产周转率分析表9显示，该企业近五年的总资产周转率逐年提高，说明企业在资产利用效率方面有所提升。
如何做服装零售数据分析(一)
如何做服装零售数据分析（一）引言概述：服装零售数据分析是指通过对服装零售业务中产生的数据进行深入分析和挖掘，以帮助企业了解市场需求、优化销售策略、提高销售额和盈利能力。
本文将从五个大点出发，介绍如何做服装零售数据分析。
正文内容：一、收集和整理数据1. 定义数据的范围和目标：明确需要收集的数据类型，如销售数据、库存数据、顾客数据等，并确定分析的目标。
2. 收集数据来源：建立数据收集渠道，如POS系统、电子商务平台、调查问卷等，确保数据完整可靠。
3. 数据清洗和整理：对收集到的数据进行清洗、去重和规范化，以减少错误和噪声的影响。
二、分析销售趋势1. 时段分析：按照时间维度进行销售趋势分析，了解不同时间段的销售情况，发现销售高峰和低谷。
2. 类别分析：将销售数据按照不同的服装类别进行分析，了解各类别的销售表现，发现销售热点和潜在机会。
3. 地域分析：根据销售数据的地域信息，进行地域销售分析，了解不同地区的销售特点，制定有针对性的销售策略。
三、顾客行为分析1. 新老顾客分析：对顾客进行分类，分析新客户和老客户的购买习惯和购买力，制定相应的顾客维护策略。
2. 客单价分析：计算每位顾客的平均购买金额，了解客单价分布和变化情况，进一步优化产品定价和促销策略。
3. 购买路径分析：通过分析顾客购买路径，了解顾客的购物习惯和偏好，优化商品陈列和销售排布。
四、库存管理分析1. 库存周转率分析：计算库存周转率，了解库存流动速度是否合理，优化库存管理策略。
2. 季节性分析：对不同季节的库存需求进行预测和调整，以减少因季节性因素导致的库存积压和滞销。
3. 供应链分析：分析供应链的效率和稳定性，优化供应链管理，减少库存过多或缺货的问题。
五、竞争对手分析1. 市场份额分析：了解竞争对手在市场上的地位和竞争力，制定相应的策略应对。
2. 产品对比分析：对比分析自身产品和竞争对手产品的特点和销售情况，找出产品的差异化优势。
3. 促销策略分析：了解竞争对手的促销策略和效果，优化自身促销策略，增加市场占有率。
服装数据分析报告范文(3篇)
第1篇一、报告概述随着电子商务的飞速发展，服装行业成为了我国最具活力的产业之一。
消费者对服装的需求日益多样化，市场竞争也愈发激烈。
为了更好地把握市场动态，提升企业竞争力，本报告通过对服装行业的数据分析，对市场趋势、消费者行为、产品销售等方面进行深入探讨。
二、数据来源本报告数据来源于国家统计局、中国服装协会、各大电商平台、行业报告等公开渠道，以及企业内部销售数据、市场调研数据等。
三、市场分析1. 市场规模根据国家统计局数据显示，我国服装市场规模逐年扩大，2019年市场规模达到1.5万亿元。
预计未来几年，市场规模将继续保持稳定增长。
2. 市场结构从产品类别来看，服装市场以休闲装、正装、运动装为主，占比分别为40%、30%、20%。
从销售渠道来看，线上渠道占比逐年上升，2019年线上渠道销售额达到5000亿元，占比超过30%。
3. 市场趋势（1）消费者需求多样化：消费者对服装的需求不再局限于基本功能，更加注重个性化和时尚感。
（2）品质消费意识增强：消费者对服装品质的要求越来越高，对品牌、面料、工艺等方面的关注度增加。
（3）线上线下融合趋势明显：线上线下渠道逐渐融合，消费者购物体验更加便捷。
四、消费者行为分析1. 消费者画像根据数据分析，我国服装消费者主要集中在以下几类人群：（1）年龄：20-35岁，占比60%。
（2）性别：女性消费者占比更高，约为65%。
（3）收入水平：中等收入群体占比最大，约为50%。
2. 消费习惯（1）购物渠道：线上渠道占比逐年上升，消费者更倾向于在电商平台购物。
（2）购买决策：消费者在购买服装时，主要考虑品牌、价格、款式、面料等因素。
（3）购物频率：消费者每月购买服装的频率约为3-5次。
五、产品销售分析1. 产品类别销售情况从产品类别来看，休闲装、正装、运动装的销售占比分别为40%、30%、20%。
其中，休闲装市场增长最快，正装市场趋于稳定。
2. 产品价格区间消费者购买服装的价格区间主要集中在100-500元，占比约为60%。
服装店数据分析公式
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。
服装店数据分析报告(3篇)
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。
服装进销存销售数据分析方法
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。
服装企业运营的数据分析
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。
某女装店铺数据分析报告(3篇)
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%。
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服装企业运营的数据分析数字与服装企业的运营有何密切关联呢？服装的商品管理是否需要数字的分析与支持呢？最令人头疼的服装库存可否用数字控制？其实，目前越来越多的服装企业已经开始敏锐地发现，在企业的商品运营管理中，数字的运用分析起着非常重要的作用。
通过对运营中数字的分析以及其规律的掌握，可以有效地规范服装企业的运营管理、及时掌控零售终端店铺、提升销售的针对性和有效性、以及产品正常生命周期内降低库存积压。
中国很多服装企业花费了几十万甚至上百万的费用，建立数据信息系统，希望通过此信息系统掌控终端的销售，以便更有效、更具针对性地提供商品，合理控制服装库存。
但服装企业运用信息体系进行数据分析的现实状况却不容乐观，事实上，绝大部分服装企业在信息体系的建立上是具备“硬件”形式，而没有真正将采集到的数据转化成信息，然后提炼成问题反馈，最后形成及时处理的决策。
因此，这样的建设无疑是“形同虚设”，化了冤枉钱！而没能有效反馈销售过程的问题，及时控制库存和管理商品。
例如，笔者曾经辅导了深圳一家知名的服装企业，这家企业的老总有比较超前的经营眼光，在2002年便花费巨额的费用，引进建立了ERM数据采集与信息应用体系。
但实际运用了一年半后，仍然没有有效地运转起来，反而耗费了无数的人力成本，最后，老总只能将问题的根源归结在这套软件系统。
还有一种现象，经常在服装企业或服装经销商中出现。
在季末清理库存产品的时候，我们经常会发现库存产品中，有很多产品是当时特别畅销的款式。
究其原因，一套好的信息系统还需要一个好的、有效、合理的系统分析方法来进行，才能达到最终企业所需要的效果。
这就好比：给你一台电脑，教会你如何使用，但没有就是没有给你怎样练习打字的方法，因此，你仍然不会打文章。
众多的信息软件企业，可以根据服装企业的运营状况的不同，设计信息管理流程，同时也提供使用这套软件的操作方法，但不提供当数据采集后，面对这一张一张的数据表格该如何分析？数据间有什么关联性？这些数据反映了什么问题？数据的分析可以看出服装销售的什么规律？等等，这一系列的问题分析。
而只有以上的分析得出客观的结果，才是服装企业建立信息系统的真正目的所在。
例如：在12月中旬的时候，当我们看见江苏省某店铺销售和库存报表记录的数据是：某款厚型棉服还有315件，销售速度是3件/天。
那么，根据该棉服的生命周期，在季末时，该店铺的库存是多少呢？分析计算：江苏省冬季棉服结束销售的时间段基本上在1月中旬，也就是说，该棉服的正常生命周期约25天，按照目前的销售速度，25天╳3件=75件，在25天的后续时间内，销售的实际速度会逐步减缓，必然会出现的库存约240件。
为了缓解库存，销售人员则要计算出，如果不积压库存，必须在正常生命周期内厚棉服的销售速度是12.6件/天，并且前10天的销售速度应在此基础上还要提升35%—40%。
当然销售人员要开始采取积极的营销措施，对该款式进行促销，以便减轻库存，减少利润的损失。
对已采集的数据进行系统化和专业分析，必须由具备丰富的服装实际销售经验和数据敏锐度以及严谨的逻辑思维分析能力的人员进行，并且要提前对相关分析人员进行系统和专业分析技巧的培训。
这样，才能让一套先进的信息系统真正发挥它的效用，有针对性地合理控制服装的库存，从而降低企业的成本、提升利润。
可见，有效控制服装库存，合理管理商品的流转，关键还在于对商品系列数据采集后的系统、专业分析。
那么，在服装店铺的经营中，数据分析主要应用在那些方面？应如何分析应用呢？一、服装铺货时的数据表格管理服装是具有很强的流行元素，存在生命周期短，生命周期内、外，商品价格差异大的特点。
库存是服装经营的关键，铺货的合理性更是控制服装库存的重要元素。
因此，必须通过严谨专业的数据分析，对铺货进行严格审核。
在此，提供部分铺货的数据表格管理方法，以飨读者。
分析说明：这张表格主要用于铺货时零售店铺的商品管理，针对企业直营店铺或总代理的直营店铺。
运用目的：是帮助铺货人员进行专业分析，使分配到零售店铺的商品，具备系列性、有序波段性、可搭配性、主次重点性，并且让零售店铺的店长对该季节商品的结构，主推，新品上市节奏等有充分的掌握，通过预测各款式服装的生命周期，有效控制销售的节奏和最大限度地降低库存。
“新品上市波段安排”表格，就针对服装企业经常出现的商品铺货混乱现象进行设计的。
通常，车间生产出什么款式就直接配发什么款式，无论该款的配套辅助款式是否已生产？或总代理等厂家发到什么货品就直接配发什么货品，也不分析这些货品是否顺应目前的销售需求？更不研究这些货品是否能与卖场现有货品的风格、色彩融合？因此，在零售店铺就经常出现有上衣没有可搭配的裤子或裙子；有外套没有附加推销的内搭；整体色彩系列混乱不堪；无风格系列；春季先上薄面料的款式、秋季先上厚面料款式等情况，严重影响实际销售，并无形耽误商品的生命周期，形成潜在的库存压力。
所以，铺货前商品部的管理人员就应该对每个零售直营店铺的货品上市波段进行分析，并逐一安排。
对上市波段的安排分析，必须结合当地零售店铺的销售特性、销售趋势、季节气候变化等。
特别是中国幅员辽阔，从东到西，从南到北，气温相差很大，城市的级别和消费状态以及流行时尚的程度也“大相径庭”。
例如：今年7月底的时间段，上海的大部分A类商场成熟的服装品牌就已经秋装上市10%—15%，而同一时间，在西南区域的重庆，服装零售市场仍处于一片夏季服装打折倾销的状态，几乎看不见秋装的影子。
可见，新品上市的波段要根据不同区域的气候和不同城市的级别和消费进行的。
铺货的管理人员进行铺货时，要有严谨的铺货数据依据，即去年同期的新品上市波段；同期销售趋势（销售的类别/款式风格/色比/码比）；同期库存状况；同期补货情况等还要对零售店铺的市场状况，消费群的需求特点要非常了解。
而目前，众多服装企业或总代理在这方面的工作还没有足够的重视，对新品上市安排几乎凭感觉或被动地由“生产车间”主宰。
“店铺定位”分析，是帮助铺货人员在确定商品结构的时候考虑：该店铺商品主流价格线是否符合当地消费群的主要消费水平？商品的主推类别是否跟当地的气温相吻合？主推商品的风格系列和色彩是否跟该店铺的市场定位/商圈定位符合？商品的码型规律是否符合该店铺顾客的体型需求趋势？在作“店铺定位分析”时，商品部可统一建立每个直营零售店铺的《店铺商品日志》，该《日志》的记录指标涉及：当地的市场分析（市场人口总量/市场级别/相关人口比例结构/目标消费群的占比/支柱产业/人均收入与消费/竞争格局）；商圈分析（商业经营结构/客流量/居民结构/消费状况/竞争对手）；主要顾客群分析（年龄/职业/收入/体型/消费特性/服装偏好）；天气变化记录（前2年同期变化趋势）；历史销售/库存记录（去年同期销售趋势/销售进度/对应库存）。
这套资料充分为企业商品管理建立了一套有章可循、有据可查的数据系统，这是企业建立“铁打营盘”的必须要素。
“店铺铺货结构”表格，能够帮助铺货人员清晰对比出对该店铺所铺的商品结构的合理性，铺货量在店铺展示陈列的可行性和销售主流商品与辅助商品结合的有效性。
第1、2列能充分反映出该店铺整盘货品各类别款式与数量的比例结构，并且在最后的“合计”栏中，能反映出在该店铺的铺货数量与款式。
例如：某女装品牌对其一个直营店铺的铺货情况如下：以上商品组合结构存在问题吗？首先，从表格横向来看，“衬衫—6个款—铺24件”，明显这是犯了“平均铺货”的错误。
该品牌每款4个码，此铺货方式就是将每个款式平均各铺4个码，因此产生铺货量为24件。
在店铺的实际销售中，就必然会出现两个问题：1、衬衫的每个单款只要销售一件，势必就会出现该款式的缺码断货，严重影响该款式的销售。
2、在6个衬衫款式中，没有主推的重点，各款式都是平均铺货配发4件，极有可能出现6个款式呈“自然”状态销售，该款式容易产生很大的库存。
这样的现象，在很多服装企业或总代理的店铺都存在，商品管理人员会振振有辞地说：“我这是试探性铺货，在店铺只要销售好了，我马上补货就是了！”这种思维是存在严重错误的：众所周知，服装一旦缺码断货，其销售的速度会立刻降低。
即使直营店铺补货只需要1天的周期，由于没有尺码，影响该款式销售，连同影响可以附加推销的相关款式，还给顾客造成新品上市货品就不齐全的不良影象，并且增加了补货的成本。
笔者曾经辅导的某运动品牌服装的总代理，其专门购买了一辆在市区内为8家直营店铺送货的车，每天补货、每天送货、每天点货进货。
最后一算，用于送货的直接成本就高达8000元/月。
所以，在进行铺货计划时，商品管理人员应该如下考虑：根据衬衫上市的时间段和同时上货其他类别的款式来确定，衬衫应该配发的款式数量，如果衬衫上市的时间相对延后，并且其他类别的款式比较少，那么可以将衬衫的款式数量略加大；确定后，再从衬衫款式中，挑选出该店铺最适合销售的款式风格与色彩，定出其中的主推款式，并对主推款加大单款的铺货数量。
其次，对各类别的款式占比进行分析，可以评估出铺货的比例结构是否合理。
例如上表，服装的上下比例72%：28%，呈现明显的上下结构失调的状况，（一般正常比例：60%：40%），此时就要增加下装，即裤、裙类别的款式数量，如果此时下装的款式严重不足，那么就要加大单款的铺货量，以弥补下装的缺少。
第3—9列的指标，明确地向店长确定了本季节，整盘货品的主推/辅助的款式结构、色彩组合、主推款式的卖点、商品的主要价格线等关键指标的数据，以便店长根据此，确定店铺的陈列手法/商品展示/重点推介/营销手段等。
例如：通过此表格数据的分析，就可以清晰可看出品类间的主推数量、有无辅助搭配、I色彩融合程度、商品价格带适应性以及主推产品的“卖点”。
系统地帮助商品管理人员配发货品有序地结合进货总量测算与计划，并让服装店铺的店长和销售人员对整盘货品的结构、主要推介任务（不同波段）、商品推介的专业知识进行充分的掌握。
第10—11列的指标，对主推款式的生命周期预测，帮助铺货人员准确确定铺货量；要求对主推款的销售速度（件/周），则是结合总体进货情况，对店铺的店长提出销售要求，以便其明确在后续销售中的销售重点，主次分明，并清晰补货的需求。
例如：商品管理人员在确定了商品的类别、铺货款式、主推款式后，还需要进一步确定铺货的数量，在此，就需要对重点主推款式在店铺的销售趋势以及该款式的正常生命周期做预测，以便在销售的过程中就控制库存。
例如：某“毛衫”主推款预测有55天的生命周期，现在8家直营店铺总订货750件，该店铺是“毛衫”类别服装的畅销店铺，去年同期该店销售毛衫数量占总销售数量的25%。
那么，现在应该如何确定此款的销售速度？750件╳25%=187件（该店预计销售总数量）/55天=3.4件（预计平均每天的销售）╳7天=23件（预计每周的销售）。