服装行业数据分析
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。
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。
服装销售类数据分析报告(3篇)
第1篇一、报告概述随着我国经济的快速发展和消费水平的不断提高，服装行业已成为我国国民经济的重要组成部分。
本报告通过对某服装品牌近一年的销售数据进行深入分析，旨在揭示该品牌在市场中的销售状况、消费者偏好、销售趋势等，为品牌营销策略提供数据支持。
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某服装品牌近一年的销售数据，包括销售金额、销售数量、消费者年龄、性别、地域分布、购买频率等。
2. 数据处理（1）数据清洗：对原始数据进行筛选，去除异常值和缺失值。
（2）数据转换：将原始数据转换为便于分析的格式，如年龄分段、地域分类等。
（3）数据可视化：运用图表展示数据，直观地反映销售状况。
三、销售数据分析1. 销售额分析（1）整体销售额：某品牌近一年的销售额为XX万元，同比增长XX%。
（2）月度销售额：分析各月份销售额，发现3月、8月、12月销售额较高，可能受节假日、换季等因素影响。
（3）季度销售额：分析各季度销售额，发现第二季度销售额最高，可能受春季换季、促销活动等因素影响。
2. 销售数量分析（1）整体销售数量：某品牌近一年的销售数量为XX万件，同比增长XX%。
（2）月度销售数量：分析各月份销售数量，发现3月、8月、12月销售数量较高，与销售额分析结果一致。
（3）季度销售数量：分析各季度销售数量，发现第二季度销售数量最高，与销售额分析结果一致。
3. 消费者分析（1）年龄分布：消费者年龄主要集中在20-40岁，占比XX%，说明该品牌主要针对年轻消费者。
（2）性别比例：男女消费者比例约为XX%，女性消费者占比略高。
（3）地域分布：消费者地域分布广泛，主要集中在XX、XX、XX等地区，说明该品牌在以上地区具有较高的市场占有率。
4. 购买频率分析（1）购买频率分布：消费者购买频率主要集中在每月1-3次，占比XX%。
（2）忠诚度分析：分析消费者购买频率与销售额的关系，发现购买频率较高的消费者，其销售额也较高，说明消费者忠诚度与销售额呈正相关。
服装行业数据分析
服装行业数据分析第一点：服装行业市场现状分析服装行业作为我国的传统产业，近年来在市场经济的大潮中经历了飞速的发展。
根据最新的市场数据分析，我国服装行业市场规模已达到数千亿元人民币，占全球市场的份额超过20%，稳居世界第一位。
然而，在这个看似繁荣的市场背后，却隐藏着诸多的问题和挑战。
一方面，随着消费者对个性化和差异化需求的增加，传统服装品牌面临着巨大的压力。
为了满足市场需求，许多企业纷纷加大研发投入，推出更多具有创新性和设计感的服装产品。
另一方面，随着互联网的普及，线上销售渠道逐渐成为服装行业的新宠。
各大品牌纷纷布局线上市场，通过电商平台、社交媒体等渠道吸引消费者关注，实现销售额的增长。
此外，可持续发展成为服装行业亟待解决的问题。
在生产过程中，大量消耗资源和能源，同时产生污染，对环境造成严重影响。
为了应对这一问题，越来越多的企业开始关注绿色环保生产，采用可持续发展的原材料和工艺，以减少对环境的影响。
而在消费端，消费者对绿色环保服装的需求也逐渐增加，为行业发展带来新的机遇。
第二点：服装行业趋势预测与挑战在未来的发展中，服装行业将面临一系列新的趋势和挑战。
首先，随着科技的进步，人工智能、大数据等先进技术将在服装行业得到广泛应用。
例如，通过大数据分析消费者需求，实现个性化定制；利用人工智能技术提高生产效率，降低成本。
这些技术的应用将为服装行业带来新的发展机遇。
其次，跨界合作将成为服装行业的一大趋势。
品牌之间、行业之间的跨界合作，不仅可以实现资源整合，还可以为消费者带来更多创新产品和服务。
例如，服装品牌与科技公司合作，推出智能服装；服装品牌与艺术家合作，推出限量版设计师款等。
然而，服装行业也面临着诸多挑战。
首先，全球贸易保护主义抬头，可能导致服装出口受阻。
此外，原材料价格上涨、人力成本增加等因素，也将对服装企业的盈利能力产生影响。
因此，服装企业需要不断优化供应链管理，提高生产效率，降低成本。
综上所述，服装行业在未来发展中，既存在巨大机遇，也面临诸多挑战。
爆款衣服数据分析报告范文(3篇)
第1篇一、报告概述随着电子商务的快速发展，服装行业竞争日益激烈。
爆款衣服作为市场中的热门产品，其销售数据能够反映出消费者的喜好、市场趋势以及产品设计的成功与否。
本报告通过对某电商平台爆款衣服的销售数据进行分析，旨在揭示其背后的市场规律，为商家提供决策参考。
二、数据来源与范围本报告所使用的数据来源于某电商平台，时间范围为2023年1月至2023年12月。
数据包括爆款衣服的销售数量、销售额、用户评价、商品描述、商品图片等。
三、数据分析方法1. 描述性统计分析：对销售数量、销售额等数据进行描述性统计，了解整体销售情况。
2. 相关性分析：分析销售数量、销售额与用户评价、商品描述等指标之间的相关性。
3. 聚类分析：根据销售数据对爆款衣服进行分类，找出不同类型爆款的特点。
4. 时间序列分析：分析销售数据随时间的变化趋势，预测未来市场走向。
四、数据分析结果1. 销售概况（1）销售数量：2023年1月至12月，爆款衣服总销售数量为100万件，同比增长20%。
（2）销售额：2023年1月至12月，爆款衣服总销售额为1亿元，同比增长15%。
2. 销售数量与销售额相关性分析通过对销售数量与销售额的相关性分析，发现两者呈正相关。
具体来说，销售数量每增加1%，销售额平均增加0.8%。
3. 用户评价分析（1）好评率：爆款衣服的好评率为90%，说明消费者对产品的满意度较高。
（2）评价内容分析：消费者对爆款衣服的款式、材质、设计等方面评价较高，尤其是款式新颖、穿着舒适。
4. 商品描述与销售数据相关性分析通过对商品描述与销售数据的相关性分析，发现描述中包含的关键词与销售数量呈正相关。
例如，描述中包含“潮流”、“百搭”等关键词的爆款衣服销售数量较高。
5. 聚类分析结果根据销售数据，将爆款衣服分为以下几类：（1）时尚潮流类：以年轻人为主要消费群体，款式新颖、时尚。
（2）经典百搭类：适合各种场合穿着，款式经典、百搭。
（3）休闲运动类：以运动爱好者为主要消费群体，款式舒适、便于运动。
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（每个结论都必须要附表，就是将数据分析表格附上，打印或电子版，看情况需要）？分析总结——辛苦做完了整套分析，总得体现一下你本人在对整个数据解读之后的看法吧？只要是有理有据都可以说，怎么说呢，我教你！数据怎样分析？1、数据标准是什么？没有标准作为衡量依据，那就无法谈分析，比如，你分析出来商品的消化率是80%，平均折扣9折，你说好不好？好有多少？不好有多不好？得看你的标准是什么，没有标准就和自己同期比，同期缺失就跟竞争对手比，竞争对手数据缺失就比行业内本品牌所在段的公认标准！假如行业标准消化率65%，平均折扣8.5折，好坏还用费神吗？2、啥原因？用萧伯纳的话来说就是：“有些人只看见事物的表面，他们问的是为什么会是这样？而我却想像事物从未呈现的一面，我问为什么不是这样？”，说白了数据结果必然是有各种各样的原因造成的必然结果，老板会反思，销售为什么这么差？是啊，你的店、货、人有没有问题？地震、洪水、沙尘暴外加恐怖袭击有没有影响过你的生意？凡是跟数据粘边儿的原因，都得拿出来说道说道，按毛主席老人家说，就是实事求是就行了。
服装行业大数据分析时尚趋势预测
服装行业大数据分析时尚趋势预测随着互联网和信息技术的不断发展，大数据在各行各业中的应用越来越广泛，服装行业也不例外。
通过对海量的数据进行分析和挖掘，我们可以更准确地预测服装行业的时尚趋势，为设计师、制造商和零售商提供指导，帮助他们做出更明智的决策。
本文将介绍服装行业大数据分析所使用的技术和方法，并展望未来的时尚趋势预测。
一、数据采集和处理在服装行业大数据分析中，数据采集是第一步。
通过与各种渠道合作，如线上购物平台、社交媒体和品牌网站等，可以获取用户的购买记录、评价、关注和分享等信息。
此外，还可以利用物联网技术，收集智能穿戴设备所产生的数据，如穿着习惯、心率和体温等。
然后，对采集到的数据进行处理和清洗，剔除掉重复、错误和不完整的信息，并将其转化为可分析的结构化数据。
同时，还需要对数据进行分类和标签化，以便后续的分析和挖掘操作。
二、数据分析和挖掘服装行业的大数据分析主要包括两个方面：用户行为分析和时尚趋势分析。
1. 用户行为分析用户行为分析旨在深入理解消费者的购买偏好、喜好和行为习惯，以便更好地满足他们的需求。
通过对用户购买记录和评价的分析，可以揭示出热销款式、畅销颜色和受欢迎的款式特征。
同时，还可以通过对用户的社交媒体活动和搜索行为的分析，了解他们对时尚趋势的态度和追求。
2. 时尚趋势分析时尚趋势分析旨在预测未来的时尚趋势，包括颜色、面料、款式、图案等方面。
通过对历史时尚数据的分析和对市场和社会发展趋势的研究，可以找到规律和线索，从而预测出未来的时尚趋势。
此外，还可以借助机器学习和人工智能等技术，根据消费者的喜好和需求，进行个性化的时尚趋势预测。
三、时尚趋势预测与应用时尚趋势预测的结果可以为服装设计师、制造商和零售商提供指导，帮助他们制定产品策略和供应链管理。
例如，根据时尚趋势分析的结果，设计师可以更好地设计出符合消费者需求的服装款式；制造商可以根据预测的热销颜色和面料，调整生产计划；零售商可以根据趋势预测的结果，优化产品陈列和推广策略。
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数据分析的好处 如何管理数据
分人、財、场、货讲解
从一个店到多个店
通过数据管理
为什么强调终端数据分析？
业绩从这里产生！
问题也从这里产生！
我们对数据分析的理解误区？
数据分析是要找到了问题点， 不是只有报表数据
报表不用多，3张就可以 1、销售日报、 2、进货报表、 3、库存报表、
一切从基础开始
我们不能忽略的基础数据？
客户不准确，是我们 努力的方向！
【店铺销售日报】是重要基础
【店铺销 售周报】 【店铺销 售日报】
【公司销 售周报】
【公司销 售日报】
来客销售 统计
店铺进销 存金额
竞争品牌 销售统计
进货/库存统计 工作需求的 数据分析
【店铺销售日报】说明
学会利用工具!
尝试-1: • 达标考核+月库存周转率考核
月营业额
(月初库存 + 月末库存)÷ 2
这样也可以分析出店铺的货品是否饱和，控制上货量及补货量，可以做到及时调整； 周转率越高的店铺说明店铺销售能力就强！
思考并讨论
大店 中店 小店
哪类店铺库存周转率高？
不一定
做好商品趋势分析
■关心哪些商品? ■如何做出分析?
思考不同阶 段的销售政 策有何不同
销 售 数 量
导 入 期
成 长 期
成 熟 期
衰 退 期
过 时 期
确认 商品生命周期
时间
确认 衰退变量因素
做好商品趋势分析
如何做畅滞销分析？
最好得分析方法，用售罄率（即消化率）
售罄率=销售数量/进货数量
找出：
A B C D E 畅销品 100 90 85 70 65 Z Y X W U 10 15 20 3 32 滞销品
对补货的分析控制？
• 为什么要补货? – 原有上货数量不能满足市场需求 – 通过补货追加销售促进业绩增长 • 补货必须考虑的问题 – 时间的提前量? – 能否卖得出去? – 需要追加多少?
呆滞或活跃？
做到仓对店补货、店对店调货
商品数据尤其要有自己的规则! 类 款 色
码
质 价
商品数据尤其要有自己的规则!
X设定法!
X=12万+15万+0.4X+0.1X+（2000*12）+0.03X+（6*1500）+（0.9X*0.05）
尝试思考！
公司的货品成本为吊牌价格的30% 店铺平均折扣率为9折 店铺的销售扣点为25% 商场的日常促销费用为销售实绩的2% 公司使用增值税票（税率17%） 销售人员5人，保底工资2000.提成比例1.5% 水电费用月均3000元 物流及促销费用占原价销售的4% 装修合计20万元（1年收回） 计算损益分歧点（吊牌价）
2、案例分析
人员综合分析
终端人员效率最大化？ 人员组合 时间编排
人员组合：分别计算每个人品类销售构成 人员分配要根据每个人的销售特 征来搭配！
时间安排：分别计算每个人销售高峰时段
分享
哪些要素具有非控性?
哪些要素具有可控性?
如何计算损益分歧点（保本点）
如果你开1家新店铺，大致条件如下： 装修费用12万 年租金15万 商品原价4折进货 商品年均折扣率10% 水电等费用2000/月 物流/包装等费用占原价销售3% 店员工资人均1500+5%提成，员工6人 这个店铺的损益分歧点在哪里呢？
规范周报操作模式
规范月报操作模式
如何预知未来的市场？
势服人,心不然 理服人,方无言
销售能力分析
1、案例分析
提高任何一项都是可以提高单价的，也是提高销售的一个方面，其中这个可以在 店铺中做游戏推广；
店铺人效对比（贡献效率）
店铺可以用假定成本算出毛利，这个分析只是用来做营运分析，不做财务分析! 通过这个分析看出贡献较大的销售人员，给予表扬及奖励；
必须注意事项 单店分析 区域分析 整体分析
做好商品趋势分析
案例参考
A店 B店 C店 D店 E店 F店 G店 H店 K店 L店 10 18 22 14 12 24 11 17 20 12
某核心款商品 1周销售160件 如何判定?
做好商题发现
卖场问题发现
店铺选址不可变，可变的其他条件！ 分析问题来找出店铺业绩不好的原因！
卖场问题的发现
高单价商品 低单价商品 不高不低商品
客单价提高 客单价提高 两者兼并
平均值
156250
900
343
38%
456
陈 列 可 加 强
货 品
货 品 服 务
货 品 服 务
对于卖场的监控
关于平效
1平米
分地区看，不一样的地区会有不一样的表现，过我们江西的天气应该相同，所以这个 除非是分单款，否则看大类是没有必要的，但是大家要知道怎么样分析才是正确的；
如何控制终端上货量？
终端: 要货时“多多益善”! 调货时“一毛不拔”!
怎么办？
如何控制终端上货量？
考核店铺库销比，考核店长控制库存的能力，给予奖励；
卖场需要实现效率最大化!
制订正确卖场目标
为什么强调终端卖场目标的合理性?
资金呆滞
过剩库存
保守目标
合理目标
激情目标
机会损失
市场退让
目标的不合理会导致上货的不合理性，进而导致过剩库存和机会损失；保守和激情目 标都反对，要做到合理；
制定目标的重要依据
在设定目标的同时要清楚今年的实际增长 率 增长率分：同店同比 整体对比； 年平均增长率可用公式： =每月的环比增长率/11*12
店铺发展趋势判定方法-即考核市场是否可以开店
用坪效 做值
500 450 400 350 300 250 200 150 100 50 0
1年周期累计 当年每月累计 当年每月业绩
1月
2月
3月
4月
5月
6月
7月
8月
9月
10月
11月
12月
案例
货效提升
我们如何知道终端货品需求？
仸何地域,商品品类销售都具有季节性!
可以分销售金额及销售件数做曲线： 销售及商品人员 金额曲线 陈列人员 件数曲线
30%的品类占了70%的生意， 最好的几项就是重点品类
我们如何知道终端货品需求？
仸何月仹,商品品类销售都具有差异性!
•
Ａ．即使在相同季节每个品类销售也因地域而不同
•
•
Ｂ．尤其对于南北跨区开店的品牌甚至差异化很大
Ｃ．商品政策必须要考虑当地顾客的现实性需求
这样的镜头是否在发生？
如何提高数据分析能力？
终端数据分析的最终目的？
看你如何拆分，如何找到问题
提问：大家说一说这几点会 如何影响业绩？
有效的数据管理模式?
多方面看问题
对比概念
80%以上
数据分析管理的原则 1 规避绝对数据 2 使用对比数据 3 关注平均数据
1、规避绝对数据---即单个数据，没有对比性 2、使用对比数据---横着对比、竖着对比
•
Ａ．每个品类在一年里都有销售高峰期?低潮期?
•
•
Ｂ．每个品类都会在不同月仹占有不同销售比重.
Ｃ．商品品类比重须随着商品季节曲线而改变.
7000 6000 5000 4000 3000 2000 1000 0 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月 长袖T恤 短袖T恤
接下来我们也将为客户做到分析
1、每天的销售跟进及排名通知； 2、跟进加盟的销售售罄情况，给予商品部、 这样商品部能够更准确的给客户安排货 品； 3、订货会前帮助客户分析今年的实际情况、 让客户做到合理订货；
订货会前模版 ：
数据分析不是绝对的，不能完全说明未来的方向，但是他是一个引导的方向！