服装进销存销售数据分析方法
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。
服装店铺销售数据分析
服装店铺销售数据分析近年来，服装行业市场规模快速增长，竞争激烈。
为了在市场上占据一席之地并实现持续的盈利，服装店铺需要对销售数据进行深入分析，以获取准确的市场信息和消费者需求趋势。
本文将对服装店铺销售数据进行分析，并提出相应的解决方案。
首先，我们需要对销售数据进行整理和处理。
销售数据主要包括销售额、销售量、销售时间、销售地点等信息。
通过对销售额和销售量进行对比分析，可以了解产品的销售状况和销售趋势，对于制定销售计划和预测销售额具有重要的参考价值。
同时，通过对销售时间和地点的分析，可以了解不同时间段和地点的销售情况，从而确定销售策略和营销活动的方向。
其次，我们可以对销售数据进行分类分析。
根据不同的产品分类和销售渠道，可以将销售数据分为不同的类别，以便更精确地了解不同产品的销售情况和市场竞争力。
同时，可以对不同的销售渠道进行分析，了解不同渠道的销售状况，从而根据渠道的特点和市场需求进行调整和优化。
另外，在销售数据分析的过程中，可以对销售额和销售量进行趋势分析。
通过对销售额和销售量的历史数据进行分析，可以发现销售的周期性、季节性等规律，根据不同的销售趋势，可制定相应的销售策略，比如在销售旺季增加库存，提前进行促销活动，以提高销售额和销售量。
此外，还可以通过销售数据分析，对产品的市场竞争力进行评估。
通过对同类产品的市场份额、销售增长率等指标进行分析，可以了解产品在市场上的地位以及与竞争对手的差距。
根据分析结果，可以制定相应的市场营销策略，以提高产品的市场竞争力。
最后，还可以通过销售数据分析，了解消费者的购买习惯和需求趋势。
通过对消费者购买时段、购买渠道、购买金额等信息进行分析，可以了解不同消费者群体的购买习惯和偏好，从而制定针对性的产品开发和营销策略，提高产品的市场适应性和竞争力。
综上所述，服装店铺需要对销售数据进行深入分析，以了解产品的销售状况和市场需求趋势，从而制定相应的销售策略和市场营销活动。
通过对销售数据的整理、分类、趋势分析以及市场竞争力的评估和消费者需求趋势的了解，可以提高服装店铺的销售额和市场占有率，实现持续的盈利。
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。
服装店铺所有数据分析(一)
服装店铺所有数据分析（一）引言概述：服装店铺作为一个实体店面，拥有大量的数据需要分析和管理。
本文将围绕服装店铺的所有数据展开详细分析，探讨其在业务决策和经营管理中的重要性和应用。
正文：一、销售数据分析1.1 销售额分析：根据不同时间周期（日、月、季度、年）的销售额进行比较和趋势分析，了解店铺的销售情况。
1.2 销售渠道分析：分析不同销售渠道（线上、线下、合作伙伴）的销售情况和贡献度，确定合适的渠道组合。
1.3 销售地域分析：根据销售数据的地域分布，了解不同地区的消费偏好和需求，调整产品线和市场定位。
1.4 销售人员绩效分析：通过销售数据对比和个人业绩评估，激励销售人员并调整销售团队结构。
二、库存数据分析2.1 库存周转率分析：根据库存量和销售数据计算库存周转率，优化库存管理，避免过高或过低的库存水平。
2.2 季节性库存需求分析：根据历史销售数据研究产品的季节性需求特点，调整采购计划和库存策略。
2.3 退货率分析：通过退货率数据分析，评估商品质量和供应链管理，并优化退货流程。
2.4 滞销商品分析：识别滞销商品并进行降价或清仓处理，优化库存结构和资金使用效率。
三、顾客数据分析3.1 顾客购买行为分析：通过购买数据分析，了解顾客的购买习惯、商品偏好和购买频次，制定个性化的销售策略。
3.2 顾客留存率分析：根据顾客活跃度和回购率，评估顾客忠诚度和店铺的留存策略效果，并进行相应调整。
3.3 顾客满意度分析：通过顾客反馈和评价数据，评估服务质量和商品质量，并作为改进的依据。
3.4 顾客分群分析：基于顾客属性和消费行为，将顾客进行分群，定制个性化的市场营销策略。
四、竞争对手数据分析4.1 价格竞争力分析：分析竞争对手的定价策略和价格走势，调整自身的价格策略和促销活动。
4.2 产品竞争力分析：对比竞争对手的产品特点和市场表现，调整产品设计和产品线策略。
4.3 市场份额分析：根据市场份额数据，评估自身在市场中的竞争地位和发展潜力。
服装店数据分析公式
服装店数据分析公式一、引言数据分析是现代企业决策的重要工具之一，对于服装店来说，通过对销售数据的分析可以帮助企业了解市场需求、优化产品组合、提高销售效率和利润。
本文将介绍服装店数据分析中常用的公式和指标，以帮助企业进行数据驱动的决策。
二、数据采集和整理在进行数据分析之前，首先需要对数据进行采集和整理。
常见的数据来源包括销售记录、库存记录、顾客信息等。
通过将这些数据整理成结构化的表格形式，可以方便后续的分析工作。
三、常用公式和指标1. 销售额（Sales）销售额是衡量企业销售业绩的重要指标，可以通过以下公式计算：销售额 = 销售单价 ×销售数量2. 平均销售额（Average Sales）平均销售额是衡量每笔交易平均销售金额的指标，可以通过以下公式计算：平均销售额 = 销售额总和 / 销售笔数3. 客单价（Average Order Value）客单价是衡量每位顾客平均消费金额的指标，可以通过以下公式计算：客单价 = 销售额总和 / 顾客数量4. 销售增长率（Sales Growth Rate）销售增长率可以帮助企业了解销售业绩的增长情况，可以通过以下公式计算：销售增长率 = （当前销售额 - 上期销售额）/ 上期销售额 × 100%5. 库存周转率（Inventory Turnover）库存周转率是衡量企业库存管理效率的指标，可以通过以下公式计算：库存周转率 = 销售额 / 平均库存额6. 客户留存率（Customer Retention Rate）客户留存率可以帮助企业了解顾客忠诚度和回购率，可以通过以下公式计算：客户留存率 = （本期顾客数量 - 新增顾客数量）/ 上期顾客数量 × 100%7. 顾客生命周期价值（Customer Lifetime Value）顾客生命周期价值是衡量每位顾客在其生命周期内对企业贡献的价值，可以通过以下公式计算：顾客生命周期价值 = 平均客单价 ×平均购买频率 ×顾客平均生命周期四、数据分析应用通过对以上公式和指标的计算，可以进行以下数据分析应用：1. 销售趋势分析：通过计算销售增长率，了解销售额的变化趋势，判断销售业绩的好坏。
服装销售数据分析(一)
服装销售数据分析（一）引言概述：服装销售数据分析是一项重要的任务，可以帮助企业了解市场趋势、顾客需求和销售效益。
通过分析销售数据，企业可以制定有效的营销策略，提高销售额和市场竞争力。
本文将从市场规模、顾客画像、热销款式、销售渠道、销售地区等五个大点来进行分析和讨论。
正文：1. 市场规模- 统计过去几年的服装市场销售额，分析销售额的增长趋势。
- 对不同市场细分进行销售数据比较，找出市场份额占比较高的细分市场。
- 分析不同季节对销售额的影响，确定产品季节性需求。
2. 顾客画像- 通过购买记录和客户调研，了解目标顾客的年龄、性别、职业等基本信息。
- 分析不同顾客群体的购买偏好和消费能力，细分目标顾客群体。
- 根据顾客画像进行产品定位和市场定位，满足目标顾客的需求。
3. 热销款式- 分析销售数据，找出热销款式和畅销产品，了解顾客购买偏好。
- 对热销款式进行细分，如男装、女装、童装等，分析各个分类的销售情况。
- 结合时尚趋势和流行元素，预测未来热销款式，为产品设计和采购提供参考。
4. 销售渠道- 了解和分析不同销售渠道的销售额和销售比例，确定主要渠道。
- 分析线上和线下销售渠道的增长趋势，制定线上线下销售平衡策略。
- 研究销售渠道的转化率和客单价等指标，优化销售流程和渠道选择。
5. 销售地区- 利用销售数据，分析不同地区的销售情况，找出销售额高和增长潜力大的地区。
- 考虑地区因素，如气候、文化和消费习惯等，制定地区销售策略和产品调整方案。
- 监测竞争对手在各个销售地区的表现，寻找市场空白和发展机会。
总结：通过服装销售数据分析，企业可以深入了解市场、顾客和产品，并基于数据制定相关策略来提升销售额和市场竞争力。
这些分析包括市场规模、顾客画像、热销款式、销售渠道和销售地区等五个大点，每个大点下面还有多个小点详细阐述。
不断进行数据分析和调整，企业可以更好地把握市场趋势，提高销售效益，实现可持续发展。
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。
服装店数据分析公式
服装店数据分析公式一、引言数据分析在现代企业中扮演着至关重要的角色，它可以帮助企业了解市场趋势、消费者需求以及业务运营情况。
对于服装店而言，数据分析可以帮助店主更好地了解销售情况、库存管理、顾客偏好等信息，从而制定合理的经营策略。
本文将介绍一些常用的服装店数据分析公式，帮助店主更好地分析和利用数据。
二、销售相关公式1. 总销售额（Total Sales）= 单品售价（Price）×销售数量（Quantity）这个公式用于计算某个单品的总销售额。
通过对所有单品的总销售额进行分析，可以了解店铺的整体销售情况。
2. 平均销售额（Average Sales）= 总销售额（Total Sales）/ 销售天数（Days）这个公式用于计算每天的平均销售额，通过比较不同时间段的平均销售额，可以了解销售的季节性和趋势性。
3. 销售增长率（Sales Growth Rate）= （本期销售额 - 上期销售额）/ 上期销售额 × 100%这个公式用于计算销售额的增长率，可以帮助店主了解销售额的增长情况，判断业务的发展趋势。
4. 客单价（Average Order Value）= 总销售额（Total Sales）/ 总订单数（Total Orders）这个公式用于计算每个订单的平均销售额，通过比较不同顾客群体的客单价，可以了解不同顾客群体的购买力和消费习惯。
三、库存管理相关公式1. 库存周转率（Inventory Turnover）= 销售额（Sales）/ 平均库存（Average Inventory）这个公式用于计算库存的周转率，可以帮助店主了解库存的流动情况，判断库存管理的效果。
2. 平均库存（Average Inventory）= （期初库存 + 期末库存）/ 2这个公式用于计算库存的平均值，通过比较不同时间段的平均库存，可以了解库存的变化趋势。
3. 缺货率（Out-of-Stock Rate）= 缺货天数（Out-of-Stock Days）/ 总天数（Total Days） × 100%这个公式用于计算店铺的缺货率，可以帮助店主了解缺货情况，及时采取补货措施，提高顾客满意度。
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服装进销存销售数据分析方法QQ空间新浪微博腾讯微博人人网更多9服装进销存销售数据分析方法e商服装版是专门针对于连锁服装、鞋帽等行业而专门开发的连锁销售管理系统，适合于各类连锁服装店、鞋帽店、加盟店、品牌专卖店。
系统功能包括：采购、批发、零售、库存管理、成本管理、财务管理、VIP 客户管理等功能。
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。
e商服装版针对这些方面做了完善的支持，各类分析报表能够满足对于这些分析的需要。
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的天气气温和该款式特点。
一般来讲，单款销售出现严重下滑主要有以下三个原因：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。
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列在较一般的位置，并检讨自己的上货时间把握。
相反，如果根据销售走势判断出还有一定的销售潜力，则完全可以分析出该款大概还可以销售多少件，这样再结合自己的库存量，进行合适的数量快速补货，以减少缺货损失。
3、营业时间分析。
一般一个地区的店铺开业和打烊时间都是差不多的，但中间的班次安排就可能有所区别。
这就要求我们对每个时间段对进店人数、试穿人数、成交票数和金额等进行分析，从而得出哪些时间段的进店率、进店试穿率和试穿成交率更高，再根据这一结果对员工班次进行调整。
比如上午这些因素数据较低而下班前一小时这些因素数据较高，则可考虑改变全天营业时间；比如某一时间段这些因素数据非常集中，则可考虑将最多的员工、精力、促销等集中在这一时间段……通过准确的数据分析来合理调整工作时间和工作安排，能有效促进员工工作激情和销售增长。
三、多店之间的服装销售数据分析报表–销售/库存对比分析。
对于品牌公司、省级代理商或开单一品牌多家店铺的加盟商而言，店铺之间的销售对比与货品调配能有效提升总仓的物流管理能力以及各店销售水平和解决库存能力。
我们可以通过某一时间段内所选定的店铺之间的销售/库存对比分析表格来做多店之间的服装销售数据分析报表。
对于销售/库存对比表，一般店铺的选择是在同一区域内；在款式选择上一般是上货时间差不多。
分析问题举例：A款：第一、如果所有的店铺销售都不错，为什么A店铺销售不太好？是因为A店铺当地确实不喜欢该款的风格，还是该款的陈列有问题，还是导购在该款的推介上有问题……是否需要将该店铺库存往其他店铺进行调拨？第二、如果该款的整体销售都不错，结合该款的销售生命周期，总部是否需要继续下单生产，需要下多少。
第三、就目前的总部库存而言，应该如何给B店铺和C店铺进行分配，是平均分配，还是先满足某一家店铺？B款：第一、如果A店铺和B店铺的销售库存存在较大的反差，应考虑将两店的该款货品进行调配，这样不但可以提高该款在A店的销售量，而且可以有效除低B款的库存；第二、如果C店铺销售一般，但库存也较少，其销售是因为本身订货量不足还是本身销售潜力所致，是否应考虑将总仓库存再给C店铺补点货。
当然，在实际的店铺之间的销售/库存对比分析工作中，还会出现更多的现象，只要针对不同的现象分析并做出相应对策，对店铺间的销售都会有较大的帮助的。
对比分析方便，E商服装管理系统提供了各类透视表进行分析，用户可以根据需要来进行组合分析。
四、老顾客贡献率分析。
行销学一个著名的法则叫做2080法则，在顾客管理理论中是指20%的顾客完成80%的销售额，而这其中的20%的顾客即我们的老顾客，特别是持我们品牌VIP卡的顾客。
所以对于老顾客的管理是店铺管理中最重要的项目之一。
由于某些品牌和店铺对VIP卡的办理条件制定不合理，或因顾客的其他特殊原因（如他人赠送购物、旅游购物等），常常造成部分发放的VIP卡为无效卡。
相反，一些顾客虽然经常光顾，却由于某种原因一直无法达到VIP办卡条件，这对店铺的VIP卡客户管理都带来了一定的麻烦，所以老顾客的贡献率分析就显得尤为重要了。
我们需要对老顾客（特别是持VIP卡的顾客）进行每次的消费登记和统计，并对特别重点的老顾客进行消费特点、消费频率和消费金额的分析。
这样首先我们可以制定出更合理的VIP卡办理条件，其次是对老顾客的管理工作就更加准确了。
比如有针对性的对老顾客进行短信祝福、新货及促销活动的通知、VIP专属特权、生日及节日礼物等工作，对老顾客的品牌忠诚度、介绍朋友、回头频率和再次的购买欲望等都会有较大的提升。
五、员工个人销售能力分析。
通过员工个人销售能力分析，可及时了解和掌握每个员工的工作能力和工作心态，以便对症下药，提高个人销售业绩。
1、个人销售业绩分析。
不论在计算提成的时候是按个人业绩还是按平均业绩的，都要对每位员工的销售业绩进行统计。
个人销售业绩分析包含两个方面，一个是每月个人销售业绩，另一个是分时间段个人销售业绩。
每月个人销售业绩主要有两个因素构成，一个是个人的销售能力和工作积极性，第二个是个人”抢生意”的能力。
通过每月的个人销售业绩分析，不仅可以看出个人的销售水平和工作积极性，还可以判断出团队协作意识、团结意识和店长的团队协调和管理水平。
分时间段的个人销售业绩一般是由店长及时性进行统计和比较的，如某些员工在一段时间内销售业绩出现异常，则可能是该员工的心态存在问题，比方说是否家中有事、失恋、对公司管理或上月工资不满、与同事发生矛盾等。
店长应即时去了解并帮助其解决，以改变其心态，从而提高该员工的个人销售业绩。
2、客单价分析。
客单价即平均单票销售额，是个人销售业绩和店铺整体销售业绩最重要的影响因素之一。
一般而言，提高单票的销售件数也就是提高客单价比提高销售票数要容易的多，而客单价的研究却往往被人们所忽视。
员工个人的客单价销售水平主要随着陈列、服装搭配技术和附加推销技术等因素所影响。
所以客单价的数据分析和单票销售多件的搭配特点可以判断出员工个人的附加推销能力以及其服装搭配习惯，乃至于可以分析出陈列水平以及订货的货品组合能力、色彩组合能力。
对于因导购个人能力而产生的客单价过低，可以通过一定时期的针对性奖励措施来解决，如单票销售满多少金额或达几件给予单票现金奖励，这对于店铺的整体销售业绩提升是有较大的意义的。
六、品牌的市场定位分析。
一个服装品牌如果没有找准自己的定位其招商难度就会大增，而且很多终端店铺即使地段、面积等方面在当地都非常一流，却总是业绩不好，或从事该品牌的投资回报比过低，这就是因为对市场定位的把握不够准确。
服装品牌的定位主要有三个方面构成。
一个是产品定位，主要包括产品的风格和价格等；由产品定位决定的是品牌的主流顾客群体定位，主要包括顾客群体的年龄、收入、职业、学历等；而顾客群体定位则决定了品牌的市场定位，主要包括城市定位、店铺地段地位和店铺面积定位等。
把握准确的市场定位对于招商策略和招商计划的制定和实施、改善店铺服务质量和服务标准、提高加盟商的投资回报比都是有着极其重要的作用的，而准确把握市场定位的唯一可靠依据就是通过数据的分析。