店铺销售数据分析报告
销售数据分析报告总结(3篇)
第1篇一、报告概述本报告旨在通过对公司近期销售数据的全面分析，总结销售现状，找出存在的问题，并提出相应的改进措施，为公司未来的销售策略提供数据支持。
报告内容涵盖销售趋势、产品表现、区域分布、客户分析等多个方面，以下为详细内容。
二、销售趋势分析1. 销售总额分析根据统计数据显示，本季度公司销售额为XX万元，同比增长XX%，环比增长XX%。
其中，线上销售额为XX万元，同比增长XX%，环比增长XX%；线下销售额为XX万元，同比增长XX%，环比增长XX%。
总体来看，公司销售额呈现出稳步增长的趋势。
2. 销售周期分析通过对销售数据的分析，我们发现公司销售周期大致可分为三个阶段：需求阶段、谈判阶段和成交阶段。
需求阶段平均时长为XX天，谈判阶段平均时长为XX天，成交阶段平均时长为XX天。
与去年同期相比，需求阶段和谈判阶段的时长均有所缩短，成交阶段的时长略有增加。
三、产品表现分析1. 产品类别分析从产品类别来看，本季度公司主要销售产品分为A、B、C三类。
其中，A类产品销售额占比最高，达到XX%，其次是B类产品，占比XX%，C类产品占比XX%。
由此可见，A类产品为公司的主要利润来源。
2. 产品销量分析本季度A类产品销量为XX件，同比增长XX%，环比增长XX%；B类产品销量为XX 件，同比增长XX%，环比增长XX%；C类产品销量为XX件，同比增长XX%，环比增长XX%。
从销量来看，A类产品在市场中的竞争力较强，而B类和C类产品则有待进一步推广。
四、区域分布分析1. 区域销售占比分析本季度公司销售额在全国范围内呈现地域分布不均的现象。
其中，东部地区销售额占比最高，达到XX%，中部地区占比XX%，西部地区占比XX%，东北地区占比XX%。
这说明公司产品在东部地区市场表现较好，而在其他地区市场还有较大的拓展空间。
2. 区域销售增长分析与去年同期相比，本季度东部地区销售额同比增长XX%，中部地区同比增长XX%，西部地区同比增长XX%，东北地区同比增长XX%。
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。
销售部门数据分析报告(3篇)
第1篇一、报告概述随着市场竞争的日益激烈，数据分析在企业管理中的重要性日益凸显。
本报告针对我司销售部门的数据进行分析，旨在通过深入挖掘数据背后的规律，为销售策略的优化提供有力支持。
本报告将从销售业绩、客户分析、产品分析、渠道分析等方面展开，为销售部门提供决策依据。
二、销售业绩分析1. 销售总额分析（1）总体情况从2021年1月至2022年12月，我司销售总额为XX亿元，同比增长XX%。
其中，第一季度销售额最高，达到XX亿元，第四季度销售额最低，为XX亿元。
（2）同比分析与去年同期相比，销售总额增长XX%，其中，同比增长率最高的产品类别为XX，同比增长XX%；同比下降率最高的产品类别为XX，同比下降XX%。
2. 销售区域分析（1）总体情况我司销售区域主要集中在XX、XX、XX三个地区，其中XX地区销售额最高，达到XX亿元，XX地区销售额最低，为XX亿元。
（2）同比分析与去年同期相比，XX地区销售额增长XX%，XX地区销售额增长XX%，XX地区销售额下降XX%。
三、客户分析1. 客户构成分析（1）客户类型我司客户主要分为个人客户和企业客户。
其中，个人客户占比XX%，企业客户占比XX%。
（2）客户行业分布我司客户主要集中在XX、XX、XX等行业，其中XX行业客户占比最高，达到XX%。
2. 客户满意度分析通过调查问卷、客户访谈等方式，对我司客户满意度进行评估。
结果显示，客户满意度总体达到XX%，其中，XX产品满意度最高，达到XX%；XX产品满意度最低，为XX%。
四、产品分析1. 产品类别分析（1）总体情况我司产品主要分为XX、XX、XX三个类别，其中XX类别销售额最高，达到XX亿元，XX类别销售额最低，为XX亿元。
（2）同比分析与去年同期相比，XX类别销售额增长XX%，XX类别销售额增长XX%，XX类别销售额下降XX%。
2. 产品生命周期分析通过对产品销售数据的分析，得出以下结论：（1）XX产品处于成长期，销售额持续增长，市场前景广阔。
销售数据分析方法报告(3篇)
第1篇一、引言随着大数据时代的到来，数据分析已成为企业决策的重要依据。
销售数据分析是企业了解市场动态、优化销售策略、提升业绩的关键手段。
本报告旨在探讨销售数据分析的方法，为企业提供有效的销售决策支持。
二、销售数据分析的重要性1. 市场趋势洞察：通过销售数据分析，企业可以了解市场趋势，预测未来销售走向，为企业制定长期战略提供依据。
2. 客户需求分析：分析客户购买行为，了解客户需求，有助于企业调整产品结构，提高客户满意度。
3. 销售策略优化：通过数据分析，企业可以发现销售过程中的问题，优化销售策略，提高销售效率。
4. 业绩评估与激励：销售数据分析有助于评估销售团队和个人的业绩，为激励机制提供依据。
三、销售数据分析方法1. 描述性统计分析描述性统计分析是对销售数据进行初步了解的方法，主要包括以下内容：- 销售总量分析：分析某一时间段内的销售总量，了解销售的整体情况。
- 销售额分析：分析不同产品、不同区域、不同渠道的销售额，找出销售亮点和问题。
- 销售趋势分析：分析销售数据的趋势，预测未来销售走势。
2. 交叉分析交叉分析是将两个或多个变量进行组合，分析它们之间的关系。
例如，分析不同产品类别在不同区域的销售情况，找出销售热点和冷点。
3. 回归分析回归分析是研究变量之间关系的统计方法。
通过回归分析，可以找出影响销售的关键因素，为企业制定销售策略提供依据。
4. 时间序列分析时间序列分析是对随时间变化的数据进行分析，找出数据的变化规律。
例如，分析销售数据的时间序列，找出季节性变化、周期性变化等。
5. 聚类分析聚类分析是将相似的数据归为一类，找出数据之间的内在联系。
例如，将客户按照购买行为进行聚类，找出不同类型的客户群体。
6. 关联规则挖掘关联规则挖掘是从大量销售数据中找出关联规则的方法。
例如，分析哪些产品经常一起购买，为企业进行产品组合推荐提供依据。
四、销售数据分析工具1. Excel：Excel是一款功能强大的数据处理工具，适用于简单的销售数据分析。
销售行业数据分析报告(3篇)
第1篇一、报告概述随着大数据时代的到来，数据分析已经成为企业决策的重要依据。
本报告旨在通过对销售行业的数据分析，揭示市场趋势、消费者行为以及销售策略的有效性，为销售企业提供决策参考。
二、数据来源与处理1. 数据来源：- 销售数据：来自我国某大型电商平台，涵盖2019年至2023年的月度销售数据。
- 消费者行为数据：通过问卷调查、用户行为追踪等方式收集。
- 市场竞争数据：通过行业报告、市场调研等渠道获取。
2. 数据处理：- 数据清洗：去除异常值、重复数据等。
- 数据整合：将不同来源的数据进行整合，形成统一的数据集。
- 数据分析：运用统计分析、数据挖掘等方法，对数据进行深入挖掘。
三、市场趋势分析1. 市场规模与增长：- 2019年至2023年，我国销售市场规模持续增长，年复合增长率约为10%。
- 预计未来几年，市场规模仍将保持稳定增长。
2. 行业集中度：- 销售行业集中度较高，前十大企业占据市场份额的60%以上。
- 新兴企业崛起，市场份额逐渐扩大。
3. 线上与线下销售：- 线上销售占比逐年上升，已成为销售行业的主要渠道。
- 线下销售仍具有较大潜力，尤其在一二线城市。
四、消费者行为分析1. 消费偏好：- 消费者偏好多样化，不同年龄段、性别、地域等群体具有不同的消费偏好。
- 高端、个性化和健康类产品受到青睐。
2. 购买渠道：- 消费者购买渠道多元化，电商平台、实体店、社交媒体等渠道并存。
- 电商平台成为消费者购买的主要渠道。
3. 购买决策：- 消费者购买决策受品牌、价格、口碑等因素影响。
- 线上购物评价、社交媒体推荐等对消费者购买决策具有较大影响。
五、销售策略分析1. 产品策略：- 企业应关注消费者需求，推出符合市场趋势的产品。
- 注重产品差异化，提高产品竞争力。
2. 价格策略：- 合理定价，兼顾成本、竞争和消费者心理。
- 采用灵活的价格策略，应对市场变化。
3. 渠道策略：- 拓展线上线下销售渠道，实现渠道整合。
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)
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%。
销售数据分析报告的范文(3篇)
第1篇一、报告概述随着市场竞争的日益激烈，企业对销售数据的重视程度越来越高。
通过对销售数据的深入分析，企业可以更好地了解市场动态、客户需求，优化销售策略，提高销售业绩。
本报告旨在通过对某企业2019年销售数据的分析，为企业提供有针对性的销售策略建议。
二、数据来源与处理1. 数据来源本报告所涉及的销售数据来源于某企业2019年的销售管理系统，包括销售订单、客户信息、产品信息、价格、促销活动等。
2. 数据处理（1）数据清洗：对原始数据进行筛选、整理，去除无效、重复数据，确保数据准确性。
（2）数据整合：将销售订单、客户信息、产品信息、价格、促销活动等数据进行整合，形成统一的数据格式。
（3）数据分类：按照产品类别、销售区域、客户类型等进行分类，便于后续分析。
三、销售数据分析1. 销售业绩分析（1）总体销售业绩2019年，某企业实现销售额XX亿元，同比增长XX%。
其中，第一季度销售额为XX亿元，同比增长XX%；第二季度销售额为XX亿元，同比增长XX%；第三季度销售额为XX亿元，同比增长XX%；第四季度销售额为XX亿元，同比增长XX%。
（2）产品类别销售业绩从产品类别来看，A类产品销售额最高，达到XX亿元，占比XX%；B类产品销售额为XX亿元，占比XX%；C类产品销售额为XX亿元，占比XX%。
A类产品销售额占比明显高于其他类别，说明A类产品在市场上有较强的竞争力。
（3）销售区域分析从销售区域来看，华东地区销售额最高，达到XX亿元，占比XX%；华南地区销售额为XX亿元，占比XX%；华北地区销售额为XX亿元，占比XX%。
华东地区销售额占比最高，说明企业在该地区市场表现良好。
2. 客户分析（1）客户类型分析从客户类型来看，企业主要面向两类客户：终端客户和代理商。
终端客户销售额为XX亿元，占比XX%；代理商销售额为XX亿元，占比XX%。
终端客户销售额占比更高，说明企业以终端市场为主要销售渠道。
（2）客户忠诚度分析通过对客户购买频率、购买金额、售后服务满意度等指标的分析，发现客户忠诚度较高。
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店铺销售数据分析
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（通类规报表）
在这销售日报表中，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，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，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，他们在后续一周就将该款式作为店面的橱窗和展台列主推，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。