店铺销售数据分析

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店铺数据分析

店铺数据分析

店铺数据分析一、引言店铺数据分析是指通过对店铺的各项数据进行采集、整理和分析,以获取有关店铺运营状况、销售情况、顾客行为等方面的信息,从而为店铺的决策制定和业务优化提供依据。

本文将环绕店铺数据分析展开,包括数据采集、数据整理、数据分析和数据应用等方面的内容。

二、数据采集1. 销售数据采集通过店铺的销售系统或者POS系统,采集每天的销售数据,包括销售额、销售数量、销售渠道、销售时间等信息。

可以通过销售系统的报表功能导出数据,或者通过API接口实时获取数据。

2. 顾客数据采集通过店铺的会员系统或者顾客信息登记表,采集顾客的基本信息,如姓名、性别、年龄、联系方式等。

此外,还可以通过顾客调研或者问卷调查等方式,采集顾客的购买偏好、消费习惯、满意度等信息。

3. 网络数据采集通过店铺的网站、社交媒体等渠道,采集用户的访问量、点击量、转化率等数据。

可以使用网站分析工具如Google Analytics等进行数据采集和分析。

三、数据整理1. 数据清洗对采集到的数据进行清洗,去除重复数据、缺失数据和异常数据。

同时,进行数据格式转换和统一,确保数据的一致性和准确性。

2. 数据归类将不同类型的数据进行分类归档,如销售数据、顾客数据、网络数据等。

可以使用电子表格软件如Excel进行数据归类和整理。

3. 数据关联将不同数据之间的关联进行处理,如将销售数据与顾客数据关联,分析不同顾客的购买行为和消费习惯。

四、数据分析1. 销售分析通过销售数据分析,可以了解店铺的销售趋势、销售额变化、销售渠道效果等。

可以使用统计分析软件如SPSS、Excel等进行销售数据的可视化和趋势分析。

2. 顾客分析通过顾客数据分析,可以了解店铺的顾客构成、顾客偏好、顾客忠诚度等。

可以使用数据挖掘技术如聚类分析、关联规则挖掘等进行顾客数据的挖掘和分析。

3. 网络分析通过网络数据分析,可以了解店铺的网站流量、用户行为、转化率等。

可以使用网络分析工具如Google Analytics进行网站数据的可视化和用户行为分析。

内衣店销量数据分析报告(3篇)

内衣店销量数据分析报告(3篇)

第1篇一、报告概述随着人们生活水平的提高和健康意识的增强,内衣行业近年来呈现出快速增长的趋势。

为了更好地了解我司内衣店的销量情况,分析市场动态,制定有效的营销策略,本报告通过对内衣店近一年的销量数据进行分析,旨在为内衣店运营提供数据支持。

二、数据来源及分析方法1. 数据来源本报告所采用的数据来源于内衣店的销售系统、顾客反馈、市场调研等渠道,数据时间范围为2021年1月至2021年12月。

2. 分析方法本报告采用描述性统计分析、交叉分析、趋势分析等方法对内衣店销量数据进行分析。

三、数据分析1. 销售总额分析(1)销售总额趋势分析从图表1可以看出,我司内衣店近一年的销售总额呈现上升趋势,尤其在2021年7月至9月期间,销售额增长明显。

(2)月度销售总额分析从图表2可以看出,我司内衣店在2021年3月、4月、5月销售额较低,可能是由于春节假期及疫情防控政策影响。

6月以后,销售额逐渐回升,并在7月、8月、9月达到峰值。

2. 销售品类分析(1)品类销售占比分析从图表3可以看出,我司内衣店主要销售内衣、家居服、泳装等品类,其中内衣销售额占比最高,其次是家居服和泳装。

(2)品类销售趋势分析从图表4可以看出,内衣销售额在2021年呈现波动上升趋势,家居服和泳装销售额相对稳定。

3. 客户群体分析(1)年龄分布分析从图表5可以看出,我司内衣店的主要消费群体集中在20-39岁,其中25-34岁年龄段占比最高,为40%。

(2)性别分布分析从图表6可以看出,我司内衣店的主要消费群体为女性,占比达到80%。

4. 购买渠道分析(1)线上购买占比分析从图表7可以看出,我司内衣店线上购买渠道销售额占比逐年上升,尤其在2021年,线上销售额占比达到50%。

(2)线下购买占比分析从图表8可以看出,我司内衣店线下购买渠道销售额占比逐年下降,尤其在2021年,线下销售额占比仅为30%。

四、问题与建议1. 问题(1)销售旺季销售额波动较大,需关注市场动态,调整库存及营销策略。

杂货店的数据分析报告(3篇)

杂货店的数据分析报告(3篇)

第1篇一、报告概述随着社会经济的发展和居民生活水平的提高,杂货店作为日常生活的必需品供应点,在市场上扮演着重要角色。

本报告旨在通过对某杂货店近一年的销售数据进行深入分析,揭示其经营状况、顾客偏好、销售趋势等,为店铺的运营管理和市场策略提供数据支持。

二、数据来源及处理1. 数据来源本报告所使用的数据来源于某杂货店近一年的销售记录,包括商品销售数据、顾客购买数据、促销活动数据等。

2. 数据处理在数据处理过程中,我们对原始数据进行清洗、整合和筛选,确保数据的准确性和可靠性。

具体处理步骤如下:(1)数据清洗:去除重复、缺失、异常等无效数据;(2)数据整合:将不同来源的数据进行合并,形成统一的数据库;(3)数据筛选:根据分析需求,筛选出有价值的数据进行分析。

三、数据分析1. 销售数据分析(1)销售额分析从销售额分析来看,本年度杂货店销售额呈稳步增长趋势。

具体数据如下:- 2021年销售额:100万元- 2022年销售额:120万元- 2023年销售额:150万元销售额的增长主要得益于以下几点:- 商品种类丰富,满足顾客多样化需求;- 促销活动频繁,提高顾客购买意愿;- 优质服务,提升顾客满意度。

(2)商品销售分析通过对商品销售数据的分析,我们可以发现以下趋势:- 热销商品:牛奶、方便面、矿泉水、鸡蛋等日常生活用品;- 潜在增长商品:新鲜水果、蔬菜、肉类等;- 滞销商品:部分保健品、化妆品等。

2. 顾客数据分析(1)顾客性别分析从顾客性别分布来看,女性顾客占比略高于男性顾客,说明杂货店在女性顾客群体中具有较高的吸引力。

(2)顾客年龄分析顾客年龄主要集中在20-50岁之间,其中30-40岁年龄段顾客占比最高,说明杂货店在年轻及中年家庭中具有较高的市场占有率。

(3)顾客消费水平分析从顾客消费水平来看,中高端消费群体占比逐渐增加,说明杂货店在满足顾客基本生活需求的同时,也在逐步提升消费水平。

3. 促销活动分析(1)促销活动效果通过分析促销活动数据,我们发现以下结论:- 促销活动能够有效提升销售额;- 促销活动期间,热销商品销售额增长明显;- 促销活动能够吸引新顾客,提高顾客忠诚度。

影响店铺销售业绩的销售数据分析

影响店铺销售业绩的销售数据分析

影响店铺销售业绩的销售数据分析随着电商平台和线下实体店的不断增加,店铺销售越来越依赖数据分析。

店铺销售业绩的销售数据分析是一种搜集、分析、评估店铺销售业绩数据的技术和工具。

使用销售数据分析,不仅能让店铺管理员了解他们的销售业绩表现,还能发现历史趋势,分析产品表现和顾客行为,以及预测未来销售趋势。

1. 数据搜集销售数据分析的第一步是搜集店铺销售数据。

搜集的数据应该包含许多数据点,如店铺交易数量、交易金额、独立访客量、网站流量、转化率等。

这些数据可以从销售系统、店铺后台、谷歌分析等渠道获取。

2. 数据可视化对于店铺管理员来说,不可能花费大量时间分析海量的数据。

因此,数据的可视化和呈现非常重要。

表格、图形、可交互式报告的使用,符合人眼视觉的认知方式,同时也便于管理员理解数据。

例如,柱状图和折线图可以清晰的展示交易、销量和利润的关系,同时管理员可以详尽地了解特定日期和时间范围内的总览和表现。

3. 历史趋势通过分析过去几个月或一年的数据,管理员可以了解店铺销售的总览。

历史趋势分析可以帮助店铺管理员判断过去的趋势,其中包括销售金额的增长或下降、客户数量变化百分比和客单价变化情况。

管理员可以通过了解历史趋势来制定销售策略、商品调整和价格调整。

4. 顾客行为顾客行为分析可以了解不同顾客群体的购买行为和购买力,比如SPU点击量、热门SKU购买量、下单产品的数量等等。

这些信息可以帮助管理员制定合适的产品推广策略以及调整商品上架和订价的策略。

5. 市场竞争了解市场竞争情况可以让店铺管理员对比自己的销售业绩和竞争力。

通过竞争对手的销售数据、促销活动、广告投放等信息,可以了解竞争对手的通路渠道、平台差异等,进而掌握市场现状,有利于制定推广策略和卖品调整。

6. 平台指标销售业绩不仅仅取决于店铺自身,商家在外部平台上的表现同样会影响到销售业绩,例如玩客云、京东、淘宝、拼多多等。

了解平台的主要指标,如热销榜单、搜索量、关注量、粉丝量、评价等等,可以让店铺管理员对平台表现有更加清晰的了解,有利于制定平台营销和推广策略。

店铺销售分析报告

店铺销售分析报告

店铺销售分析报告
一、背景概述
随着经济的发展,商业市场的竞争越来越激烈,如何提高店铺
的销售额,成为了每个商家追求的目标。

为了更好地了解销售情况,本店依托于销售数据,进行了一次针对店铺销售情况的分析
研究。

二、销售情况分析
1.销售额概览
根据数据显示,本店在过去三个月的销售额总体呈增长趋势。

上个月销售额较前两个月有所提升,但增长速度相对较慢。

2.产品销售情况
排名前三的产品依次为“泰国进口香米”、“鸭脖”、“特色饮品”。

其中,“泰国进口香米”一直是销量最高的产品,而鸭脖销售额在
近期有了大幅提升。

同时,一些新上架的特色饮品也成为了吸引
顾客的亮点。

3.销售额变化趋势
从数据中我们可以看出,周末是销售额高峰期,销售额与人流
量呈现明显正相关。

但另一方面,也应该注意到周一到周四的销
售额较为平稳,而周五销售额稍有下降。

三、经营建议
针对上述分析结果,本店提出以下几点经营建议:
1. 持续扩大“泰国进口香米”等畅销产品的供应量,以更好地满
足客户需求。

2. 加强财务管理,合理调配经营资金,从而扩大产品库存规模。

3. 优化产品布局,尝试推出一些新的爆款特色饮品,吸引更多
的消费者。

4. 合理制定进货计划,提高产品的采购效率,减少资金浪费。

四、总结
此次分析研究,本店着眼于数据,对店铺销售情况进行了全方位、多角度的分析。

对我们下一步的经营管理提出了更为深入、具体的建议,以提高销售额,推动企业的发展。

服装店数据分析报告(3篇)

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。

某女装店铺数据分析报告(3篇)

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%。

店铺数据分析报告框架包括(3篇)

店铺数据分析报告框架包括(3篇)

第1篇一、报告概述1. 报告目的本报告旨在通过对店铺运营数据的深入分析,全面了解店铺的运营状况,发现问题,提出改进建议,为店铺的后续运营决策提供数据支持。

2. 报告范围本报告涉及店铺的销售数据、客户数据、商品数据、运营数据等多个方面。

3. 报告时间范围报告时间范围为XXXX年X月至XXXX年X月。

二、店铺概况1. 店铺基本信息- 店铺名称:- 店铺类型:- 店铺成立时间:- 店铺所在地:2. 店铺定位- 目标客户群体:- 产品定位:- 品牌形象:三、销售数据分析1. 销售数据概览- 总销售额:- 同比增长率:- 环比增长率:- 主要销售商品类别:2. 销售趋势分析- 季节性分析:- 周期性分析:- 节假日分析:3. 销售渠道分析- 线上渠道销售占比:- 线下渠道销售占比:- 各渠道销售额及增长率:4. 客户购买行为分析- 客户地域分布:- 客户年龄分布:- 客户消费频次:- 客户消费金额分布:四、商品数据分析1. 商品销售排行- 热销商品排行:- 冷门商品排行:- 销售额占比:2. 商品类别分析- 各类别销售额及增长率:- 各类别销售占比:3. 商品库存分析- 库存周转率:- 库存积压率:- 库存周转天数:五、运营数据分析1. 店铺流量分析- 日均流量:- 流量来源:- 流量转化率:2. 转化率分析- 留言转化率:- 订单转化率:- 客单价:3. 客户满意度分析- 客户评价:- 退换货率:- 重复购买率:六、问题与挑战1. 销售增长放缓- 原因分析:- 解决方案:2. 客户流失率上升- 原因分析:- 解决方案:3. 商品同质化严重- 原因分析:- 解决方案:七、改进建议1. 提升产品竞争力- 产品创新:- 质量控制:- 供应链优化:2. 加强客户关系管理- 客户分级:- 客户忠诚度提升:- 客户满意度调查:3. 优化运营策略- 线上线下融合:- 营销活动策划:- 数据驱动决策:八、总结本报告通过对店铺运营数据的全面分析,揭示了店铺当前存在的问题和挑战,并提出了相应的改进建议。

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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。

对应完全滞销的产品,分析在促销活动中没有销售的真正原因,再分析其他店铺是否有对此类产品的需求,若有,则调配货品;若没有,则要再使用价格杠杆进行调节。

若最终是产品本身的原因,在价格调节没有作用,而产品的生命周期已经度过,只能作为“死库存”来处理。

日报表是对服装销售进度“微观”的了解与监控,周报表则是对服装销售的时段监控。

由于周报表记录了一周(7天)的销售状态,从累计的销售趋势、补货情况、库存状态,能分析出该店铺的销售脉络,从而有针对性地调节货品。

例如:某服装店铺的销售周报表
周报表主要应用于每周一次的营销会议,由各店长提前准备数据并进行分析,在会议上主要阐述店铺的销售情况和货品状况,论据以数据
为主。

以上周报表(2页)比较全面地囊括了服装店铺在零售经营中,需要关注的指标,从而有效地分析服装运营的关键数据,如:不同时段的销售趋势和任务进度、分配(表一)、货品类别销售结构(表二)、货品畅/滞分析(表三)、货品色比/码比分析(表四)、竞争品牌货品分析(表五)。

例如:
此表格通过上周和本周的销售金额,对比出星期一到星期四,以及星期五到星期日销售业绩的不同规律,以便店铺的店长根据此规律补货和陈列货品等。

并根据销售的趋势规律,可对下周确定比较准确的销售任务计划,将一周总计划合理分解到每天。

当然,根据上周与本周的销售升降比例,以及月累计完成状况,可以清晰地了解目前店铺的销售进度、趋势,更容易把控总体销售状况。

货品类别销售结构(表二):
在服装店铺中,商品的类别结构十分重要,整盘商品的结构合理能有效地减少库存的产生。

服装店铺的卖场,商品的类别结构失调的状况。

如:上衣过多,下装(裙/裤)过少,因此,在店铺就容易出现顾客试衣时,有上衣找不到可以搭配的下装,严重影响了产品本身的销售,更不能产生“附加推销”,“客单价”很低(销售额/每个顾客)。

另外,给店铺的陈列也带来不可避免的矛盾与困难,没有任何辅助搭配的单件服装是不能吸引顾客的眼球,更不能刺激顾客的购买欲望。

所以,通过表格(二)指标的数据分析,能迅速有效发现服装店铺商品结构存在的问题,以便及时调配货品来修正与弥补。

货品畅/滞分析(表三):
服装的销售有一个普遍规律,那就是——在实际的销售过程中,整盘货品一定会出现畅销、平销、滞销的状况,最令人头疼的是滞销产品。

如何让自己的店铺内,滞销产品减少?这是需要非常关注的问题。

表格(三)就运用最畅销与最滞销的款式进行对比分析,帮助运营者有效看出畅销产品的畅销程度、需求量、并根据店铺的库存决定补货、
调配货品或改变销售主推;当然更能及时帮助了解店铺滞销产品的销售速度、库存压力,以便能在滞销产品的生命周期内,把握主动权,采取一系列的营销手段尽量解决库存,而不是被动地等到已经产品过季后,再想办法解决滞销产品。

在服装店铺销售有这样的倾向:导购人员更喜欢或更愿意推销畅销的产品,因为,这样对于他们来说是省时省力的事,并且也极大地避免遭受顾客拒绝。

于是,就出现越畅销的产品越缺货,而越缺货导购员就越抱怨,他们总是说:“连货品都不能充足供应,让我们怎么做好销售?!”但他们恰恰忽略了一个根本的规律——畅销货品的核心竞争力在产品的设计或特点上,不在于导购员的推介水平上。

因此,一个合格导购人员的评价标准是推介了多少平销和滞销的产品。

要想尽可能多地推销滞销产品,就必须在卖场搞清楚,畅销产品为什么卖得好?是款式风格?色彩?面料?版型?搭配?还是价格?那么,滞销产品又是为什么卖得不好?要从产品的款式、色彩、面料、版型、价格等因素去观察顾客,收集顾客的反馈,并总结和思考:以后如何提高订货的准确性?
货品色比/码比分析(表四):
服装是与版型、码型密切相关的商品,因此,在服装经营的过程中,对尺码的销售跟踪以及及时补充尺码都是非常重要关键的。

服装也是流行元素很强的商品,流行色彩对服装的销售有着至关重要的影响,那么对色彩的销售趋势分析也很关键。

在服装零售店铺中,出现缺码少色的货品一般都不容易进行销售。

所以,表(四)及时监控服装销售中,色彩和码型状况,以便于及时补充货品,尽量避免缺码少色的情况,当然,季末例外。

通过对服装色比/码比的分析和数据资料的积累,就可以为当地目标消费群对服装的色彩接受倾向以及顾客的体型有比较深入地把控。

竞争品牌货品分析(表五):
在现阶段,我们不但要对自己的销售清晰还要对竞争对手的状况做到“心中有数”。

那么,竞争对手的销售趋势如何?主要销售哪些产品?哪些类别是最集中的?价格线怎样?跟自己有什么区别没有?或
者是自己的产品相比较有什么核心竞争力吗?针对以上情况,是否有主动的营销措施可以弥补与对手的差距?
对竞争对手的情报收集,是需要时刻进行监控与收集的,可固定在每周进行一次,以便每周进行总结时,将竞争对手的状况与自身进行对比分析,促进自身店铺商品结构和商品主推的改变或促销活动的应变措施。

例如:某体育运动品牌的店铺与其竞争品牌店铺相邻,街边主客流的方向是先经过该店铺然后再经过其竞争对手的店铺,因此,该品牌经常安排人员到竞争对手的店铺收集销售货品的情报,如果发现有款式接近,但竞争对手的价格比他高的商品,他们在后续一周内就将该款式作为店面的橱窗和展台陈列主推,将该商品的价格与邻居的价格直接做对比宣传,并配合对比的POP或海报等平面进行辅助宣传。

如果发现有的款式是他们现在独特的,而竞争对手目前还没有的,他们就提升零售价格或作为商品独特性的主要卖点,宣传“与众不同”!等手法,拉开与竞争对手的重复性、雷同性。

店铺的月报表和季报表,则是着重对店铺经营过程中的销售趋势、毛利情况、库存比率、“动销比率”、营销成本支出等几个大项指标进行“宏观”总结。

营销总监需要多地关注于月报、季报的数据分析了。

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