服装店铺销售业绩数据分
服装销售业绩总结

服装销售业绩总结引言本文旨在对服装销售业绩进行总结和分析,以了解销售状况、找出问题和改善方法,进而提升销售业绩和盈利能力。
通过对销售数据的分析和对市场趋势的观察,我们能够更好地掌握市场需求,优化销售策略和营销活动。
销售数据分析月度销售额变化根据近一年的销售数据统计,每月销售额的变化如下:月份销售额(万元)一月30二月35三月42四月38五月45六月50七月48八月52九月55十月58十一月60十二月65从表格中可以看出,公司的销售额整体呈稳步上升趋势。
特别是从四月到十月,销售额增长比较明显,而在年末更是达到了最高点。
不同产品类别销售占比为了更好地了解销售产品的组合情况,下表统计了不同产品类别的销售占比:产品类别销售占比上衣40%裤子25%鞋子20%配饰10%其他5%从表格中可以看出,销售额最高的产品类别是上衣,占比为40%。
其次是裤子、鞋子和配饰,分别占比25%、20%和10%。
不同销售渠道销售占比为了进一步了解销售情况,下表统计了不同销售渠道的销售占比:销售渠道销售占比线上销售60%实体店销售35%分销渠道5%从表格中可以看出,线上销售是销售额最大的渠道,占比达到了60%。
实体店销售和分销渠道分别占比35%和5%。
问题分析根据以上的销售数据分析,我们可以得出以下几点问题:1.销售额在年末达到了最高点,但在年初和年中出现了相对较低的值。
2.销售额最高的产品类别是上衣,占比为40%,其他产品类别的销售占比较低。
3.线上销售渠道的销售额最大,而实体店销售和分销渠道的销售额相对较低。
改进建议1.针对销售额年初和年中相对较低的问题,我们需要加强市场营销活动,并结合不同季节的特点制定相应的促销策略,以提高销售额的稳定性。
2.虽然上衣的销售额最大,但其他产品类别的销售占比较低,我们可以考虑加大对其他产品类别的推广力度,通过品牌特色和产品优势的宣传来提高其销售量。
3.考虑到线上销售渠道的销售额最大,我们应该进一步加强线上销售渠道的管理和优化,例如改进网站用户体验、提供更多的购物优惠等。
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商业中扮演着至关重要的角色,尤其对于服装店来说,通过对销售数据的分析可以帮助店主了解市场需求、优化库存管理、制定销售策略等。
本文将介绍一种常用的服装店数据分析公式,以帮助店主更好地理解和运用数据分析。
二、公式介绍1. 销售额(Sales)销售额是衡量服装店业绩的重要指标,可以通过以下公式计算:销售额 = 单价 ×销售数量2. 客单价(Average Order Value,AOV)客单价是指平均每个顾客在一次购物中消费的金额,可以通过以下公式计算:客单价 = 销售额 / 订单数量3. 销售增长率(Sales Growth Rate)销售增长率可以帮助店主了解店铺销售业绩的增长趋势,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%4. 库存周转率(Inventory Turnover Rate)库存周转率是衡量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 / 平均库存金额5. 客户留存率(Customer Retention Rate)客户留存率是指店铺能够保留的顾客数量占总顾客数量的比例,可以通过以下公式计算:客户留存率 = (当前顾客数量 - 新增顾客数量)/ 上期顾客数量 × 100%6. 客户转化率(Customer Conversion Rate)客户转化率是指访客中实际购买的顾客数量占总访客数量的比例,可以通过以下公式计算:客户转化率 = 销售订单数量 / 访客数量 × 100%7. 利润率(Profit Margin)利润率是指销售额中利润所占的比例,可以通过以下公式计算:利润率 = (销售额 - 成本)/ 销售额 × 100%三、数据分析案例以一家服装店为例,根据上述公式,我们可以进行如下数据分析:1. 销售额假设该服装店某月的单价为100元,销售数量为500件,则该月的销售额为100元/件 × 500件 = 50000元。
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。
服装店铺数据标准

服装店铺数据标准
服装店铺的数据标准主要包括以下几个方面:
1.销售额:即一定时期内,店铺通过销售所获得的总金额,反映了店铺的盈利能力。
2.销售量:一定时期内,店铺销售的商品数量,反映了市场需求和店铺的运营效率。
3.客单价:平均每个顾客的消费金额,反映了顾客的购买力和店铺的商品定价策略。
4.毛利率:店铺的毛利润占销售总额的百分比,反映了店铺的盈利能力。
5.人效:即人均销售额,通过计算每个人的销售贡献来衡量店铺的销售效率。
6.库存周转率:反映了店铺的库存管理能力,库存周转率越高,表明库存管理越有效。
7.连带率:即顾客每购买一件商品所购买的商品数量,反映了商品的搭配和陈列情况。
8.复购率:一定时期内,顾客再次购买商品的次数和比例,反映了商品的品质和服务质量。
9.退换率:一定时期内,顾客退换商品的比例,反映了商品的质量和售后服务情况。
10.增长率:与上期相比销售额的增长百分比,反映了市场需求的变动趋势和店铺的发展潜
力。
以上数据标准可以通过相关软件和系统进行收集、分析和报告,帮助店铺管理人员了解店铺的运营状况和市场趋势,从而制定相应的营销策略和管理措施,提升店铺的业绩和竞争力。
供参考。
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商业运营中起着重要的作用。
对于服装店来说,通过数据分析可以匡助店主了解销售情况、顾客偏好以及市场趋势,从而优化经营策略、提高销售效益。
本文将介绍一些常用的服装店数据分析公式,以匡助服装店主更好地利用数据进行经营决策。
二、销售数据分析公式1. 总销售额(Total Sales):总销售额是衡量一个服装店销售业绩的重要指标。
计算公式如下:总销售额 = 销售数量 ×单价2. 平均销售额(Average Sales):平均销售额可以匡助店主了解每一个销售单的平均价值。
计算公式如下:平均销售额 = 总销售额 ÷销售笔数3. 销售增长率(Sales Growth Rate):销售增长率可以匡助店主了解销售业绩的增长情况。
计算公式如下:销售增长率 = (本期销售额 - 上期销售额) ÷上期销售额 × 100%4. 客单价(Average Order Value):客单价可以匡助店主了解每一个顾客平均消费金额。
计算公式如下:客单价 = 总销售额 ÷顾客数量5. 销售占比(Sales Contribution):销售占比可以匡助店主了解不同产品或者类别在销售额中的占比情况,从而进行产品组合和库存管理。
计算公式如下:销售占比 = 某产品销售额 ÷总销售额 × 100%三、顾客数据分析公式1. 新顾客比例(New Customer Ratio):新顾客比例可以匡助店主了解新顾客在总顾客中的占比情况。
计算公式如下:新顾客比例 = 新顾客数量 ÷总顾客数量 × 100%2. 顾客留存率(Customer Retention Rate):顾客留存率可以匡助店主了解顾客忠诚度和回头率。
计算公式如下:顾客留存率 = (本期顾客数量 - 新顾客数量) ÷上期顾客数量 × 100%3. 顾客转化率(Customer Conversion Rate):顾客转化率可以匡助店主了解顾客从浏览到购买的转化情况。
服装店铺销售业绩的评价指标明细表

4.库销比
{(期初库存吊牌额+期末库存吊牌额)÷2}÷本期销售吊牌额
将存货和销售能力进行对比,反映库存量是否合理
评价货品的销售能力和存货量的匹配程度
库销比过大的货品,成为滞销货的危险性偏高,如果此时库存的数量也偏大,且上市天数较大,就需要提前对货品进行处理
服装店铺销售业绩的评价指标明细表
销售指标
作用和目的
跟进措施
1.总销售额
了解生意走势
为员工订立目标
比较各分店的销售情况
每天定期跟进
每周总结、调整促销及推广活动
激励员工、鼓励员工冲上更高业绩
比较各分店情况
评估店铺主管、员工及货品的组合
2.分类销售额
了解各类货品的组合与销售情况,从而在订货、组货及促销时做出判断
检讨促销政策,鼓励多买
8.客单价
销售额/交易次数
寻找消费者承受能力的范围
比较货品与客人购买能力是否相符
以平均单价作为货品价位的参考数,作为定价的参考依据
增加以平均单价为主的产品数量
将高于平均单价的产品特殊陈列
以低于平均单价的产品吸引实用型客户
9.平均单价
销售额/销售件数
寻找顾客的消费能力
检讨员工的销售技巧
实地指导员工提高产品知识与销售技巧
重新根据员工最擅长销售的产品安排销售区域
每班次均安排销售能力强的员工
7.连带率
销售件数、
交易次数
了解货品搭配销售情况
掌握客人的消费心理
了解员工附加推销技巧的搭配和技巧
低于1.3时为过低,应立即提升员工的附加推销能力
检查陈列是否与货品搭配相符
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
影响店铺销售业绩之销售数据分析在服装店铺的经营管理过程中,会产生大量的与服装营销有关的数据信息,这些数据信息是服装店铺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。
随着资讯科技的发展,服装企业对营销数据的归集、整理、分析能力将不断增强。
某些经营理念好的品牌已经对所有终端店铺安装了专业的服装销售软件并进行联网,在公司营销中心还配备了专业的数据分析员进行及时的数据分析并做出对策。
Excel软件也有着强大的数据分析功能。
相反,更多的品牌公司及加盟商连最基本的销售数据(如日报表、月报表等)都没有,甚至上月销售多少都不知道,有些是有数据却仅仅作为摆设,并没有去作以分析和应用。
加强营销数据的采集与管理,并进行合理、正确、有效的实时性分析,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、店铺销售数据分析的作用。
1、有助于正确、快速的做出市场决策。
服装生意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。
通过对服装销售数据的分析,可及时反映销售计划完成的情况,有助于营业人员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企业系统正常运作的标志。
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,如货品丢失等。
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。
二、单店货品销售数据分析。
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。
如果该款在此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、多店之间的货品销售数据分析--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货品销售数据分析管理(如下表所示)。
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。
在例表中,其中款式X有三个重要问题,第一是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?第二个问题是,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。
第三个问题是,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?而款式Y则有两个问题。
第一个是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;第二个是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。
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。