店铺销售数据分析

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店铺两周销售数据对比分析思路

店铺两周销售数据对比分析思路

店铺两周销售数据对比分析思路
作为一个店铺运营人员,数据分析是我们的基本能力,很多运营每天都会看数据。

不知道大家有没有遇到这种情况,可能某天主管突然告诉你,2个小时后要开个会,让你做一下两周店铺情况分析,提出一些改进方案,有可能你一时不知道如何入手。

今天就跟大家讲讲,做店铺分析报表的一个思路。

目的:首先我们要明白店铺环比分析的目的,主要是通过环比,看看哪些地方做得好,哪些地方不足需要改进,进而提出改进意见,执行再检验。

一、从哪几方面入手?
1.店铺本周与上周环比
2.本周与同行对比
这周与同行对比,差距是拉近了还是拉大了?同行这周做了什么?有没有可以借鉴的地方?
二、报表注意事项
1.不要堆砌数据,通过罗列必要的数据,写出自己的观点或解决方案。

2.表格中,重点部分应该标记突出。

3.图文并茂,并不是做的花里胡哨就好,解决问题为第一目标。

服装店铺销售数据分析

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。

店铺数据分析

店铺数据分析

店铺数据分析在当今竞争激烈的商业环境中,店铺数据分析已经成为了商家们制定决策、优化运营和提升业绩的关键工具。

无论是线上店铺还是线下实体店,通过对各种数据的收集、整理和分析,都能够发现潜在的机会和问题,从而采取有针对性的措施来提高经营效益。

首先,让我们来了解一下店铺数据的主要来源。

对于线上店铺,常见的数据包括网站流量数据(如访问量、页面浏览量、停留时间等)、用户行为数据(如点击路径、购物车操作、订单信息等)、客户评价数据以及营销活动数据(如广告投放效果、促销活动的参与度等)。

线下实体店的数据则可能涵盖销售数据(包括商品种类、销售额、销售量等)、库存数据、顾客流量数据(如进店人数、停留时长)以及员工绩效数据等。

有了这些数据,我们可以进行多方面的分析。

销售数据分析是其中的核心部分。

通过对不同时间段、不同商品品类的销售额和销售量的对比,我们能够清晰地了解哪些商品是畅销品,哪些是滞销品。

比如,如果某个商品在特定季节或促销活动期间销售额大幅增长,那么我们就可以考虑在未来的类似时期加大对该商品的推广和库存准备。

相反,如果某些商品长期销售不佳,可能需要重新评估其市场需求、调整价格或者干脆淘汰。

库存数据分析也至关重要。

过高的库存会占用大量资金,增加仓储成本,而库存不足则可能导致错失销售机会。

通过分析库存周转率、库存水平与销售趋势的匹配度等指标,我们可以精准地控制库存,确保既不会缺货也不会积压过多库存。

例如,当发现某种商品的库存周转率较低时,就需要采取措施加快销售,如降价促销或者与其他商品进行组合销售。

顾客数据分析能够帮助我们更好地了解顾客的需求和行为特征。

通过分析顾客的购买历史、浏览偏好、消费频率和金额等数据,我们可以将顾客进行细分,针对不同的客户群体制定个性化的营销策略和服务方案。

比如,对于高价值的忠实顾客,我们可以提供专属的优惠和增值服务,以增强他们的忠诚度;对于新顾客,我们可以通过有吸引力的首次购买优惠来吸引他们尝试我们的产品或服务。

包子店铺数据分析报告(3篇)

包子店铺数据分析报告(3篇)

第1篇一、报告概述本报告旨在通过对包子店铺的运营数据进行深入分析,评估店铺的运营状况,找出存在的问题,并提出相应的改进建议。

报告数据来源于2023年1月至12月期间,对某包子店铺的销售额、客流量、顾客满意度、产品结构等方面的数据分析。

二、店铺基本情况1. 店铺位置:位于市区繁华地段,周边居民区密集,人流量大。

2. 店铺规模:60平方米,设有10个座位,高峰时段可容纳约30人就餐。

3. 经营时间:每日上午7:00至晚上21:00。

三、数据分析1. 销售额分析(1)月销售额趋势图通过分析2023年1月至12月的月销售额数据,可以看出销售额呈现波动上升趋势。

具体趋势如下:- 1月:销售额为5000元,同比增长20%;- 2月:销售额为6000元,同比增长20%;- 3月:销售额为7000元,同比增长17%;- ...- 12月:销售额为12000元,同比增长30%。

(2)日销售额趋势图通过对每日销售额的数据分析,可以发现以下规律:- 上午7:00至9:00为早餐高峰期,销售额较高;- 11:00至13:00为午餐高峰期,销售额较高;- 17:00至19:00为晚餐高峰期,销售额较高。

2. 客流量分析(1)日客流量趋势图通过对每日客流量的数据分析,可以发现以下规律:- 上午7:00至9:00为早餐高峰期,客流量较高;- 11:00至13:00为午餐高峰期,客流量较高;- 17:00至19:00为晚餐高峰期,客流量较高。

(2)顾客构成分析通过对顾客的年龄、性别、职业等方面的分析,可以发现以下情况:- 顾客年龄主要集中在20-40岁之间,占比约为60%;- 顾客性别比例较为均衡,男女比例约为1:1;- 顾客职业以上班族、学生和自由职业者为主,占比约为80%。

3. 顾客满意度分析通过对顾客满意度调查问卷的分析,可以发现以下情况:- 顾客对包子口味、价格、服务质量等方面的满意度较高,平均满意度为4.5分(满分5分);- 顾客对店铺环境、卫生等方面的满意度较高,平均满意度为4.3分;- 顾客对店铺服务态度的满意度较高,平均满意度为4.7分。

店长经营数据分析

店长经营数据分析

店长经营数据分析一、引言经营一家店铺需要依靠数据分析来匡助店长做出决策和优化经营策略。

本文将对店长经营数据进行分析,包括销售数据、客户数据和库存数据等,以匡助店长了解店铺的经营状况并制定相应的经营策略。

二、销售数据分析1. 销售额分析根据过去一年的销售数据,我们发现每月销售额呈现明显的季节性变化,其中7月和12月的销售额最高,分别达到了XX万元和XX万元。

这可能与暑假和圣诞节购物季的到来有关。

此外,我们还发现每周的销售额在周末较高,可能是因为周末人们有更多的时间购物。

2. 销售渠道分析我们的店铺销售渠道主要包括实体店和在线平台。

根据数据分析,实体店的销售额占总销售额的XX%,在线平台的销售额占总销售额的XX%。

这表明实体店仍然是我们的主要销售渠道,但在线平台的销售额也在逐渐增长。

因此,我们应该继续加强实体店的运营,同时积极拓展在线平台的销售。

3. 产品销售分析对产品销售进行分析可以匡助我们了解哪些产品是热销的,哪些产品需要优化。

根据数据分析,产品A是我们最畅销的产品,占总销售额的XX%。

而产品B和产品C的销售额相对较低,可能需要进一步优化它们的推广和营销策略。

三、客户数据分析1. 客户购买行为分析通过分析客户购买行为,我们可以了解客户的偏好和购买习惯,以便更好地满足客户需求。

根据数据分析,大部份客户选择在周末购买,且他们更倾向于购买价格较低的产品。

此外,我们还发现有一部份忠诚客户,他们在过去一年中多次购买我们的产品,占总客户数的XX%。

这些忠诚客户是我们的重要资源,我们应该加强与他们的互动和关系维护。

2. 客户满意度分析客户满意度对于店铺的长期发展至关重要。

通过分析客户满意度调查数据,我们发现大部份客户对我们的产品和服务表示满意,满意度达到了XX%。

然而,也有一部份客户对我们的产品和服务不满意,主要原因是产品质量和售后服务。

因此,我们应该加强产品质量控制,同时提升售后服务质量,以提高客户满意度。

店铺数据分析

店铺数据分析

店铺数据分析 标题:店铺数据分析 引言概述: 随着电子商务的快速发展,越来越多的企业开始意识到数据分析的重要性。店铺数据分析是一种通过对店铺销售数据和用户行为数据进行深入分析,以匡助企业优化经营策略和提升销售业绩的方法。本文将从店铺数据分析的重要性、数据分析工具、数据分析指标、数据可视化和数据保护五个方面进行详细介绍。

一、店铺数据分析的重要性 1.1 提升销售业绩:通过数据分析,企业可以了解客户的购买行为和偏好,制定针对性的营销策略,从而提升销售业绩。

1.2 优化商品管理:通过分析商品的销售情况和库存状况,企业可以及时调整商品的采购和上架策略,避免滞销和断货现象。

1.3 提高用户体验:通过数据分析,企业可以了解用户在店铺中的行为轨迹和购买路径,优化店铺布局和用户体验,提升用户满意度。

二、数据分析工具 2.1 Google Analytics:是一款免费的网站分析工具,可以匡助企业了解网站访问量、用户行为、转化率等数据。

2.2 Tableau:是一款数据可视化工具,可以将数据以图表的形式展示,匡助用户更直观地理解数据。

2.3 Python/R:是一种常用的数据分析编程语言,可以通过编写代码对数据进行深入分析和挖掘。 三、数据分析指标 3.1 访问量:指店铺或者网站的访问次数,可以匡助企业了解店铺的知名度和流量来源。

3.2 转化率:指用户完成购买行为的比例,是衡量营销效果的重要指标。 3.3 客单价:指每位顾客平均消费金额,可以匡助企业了解用户的消费习惯和购买能力。

四、数据可视化 4.1 折线图:可以用来展示销售趋势和用户行为变化,匡助企业及时调整经营策略。

4.2 柱状图:可以用来比较不同商品的销售情况和用户偏好,匡助企业优化商品管理。

4.3 饼图:可以用来展示不同来源的访问量占比和销售额占比,匡助企业了解市场份额和竞争情况。

五、数据保护 5.1 数据安全:企业应加强数据的保护措施,避免数据泄露和被恶意利用。 5.2 合规性:企业在进行数据分析时应遵守相关法律法规,确保数据分析的合法性和合规性。

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。

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%。

店铺数据分析报告模板

店铺数据分析报告模板1. 背景介绍本店铺数据分析报告旨在对店铺业绩进行全面分析,帮助店铺管理者了解销售情况、客户行为和市场趋势,以便制定更有效的经营策略。

本报告通过对店铺的历史销售数据进行分析和解读,提供了一系列关键指标和可操作的建议,以帮助店铺实现业绩增长。

2. 数据概览2.1 销售总额根据销售数据的分析,店铺在过去一年的销售总额为XXX万元,相比上一年度增长了XX%。

销售总额是店铺业绩的重要指标,说明了店铺的销售能力。

2.2 客单价客单价是指平均每位顾客的消费金额。

经过计算,本店铺的客单价为XXX元,相比上一年度增长了X%。

客单价反映了店铺顾客消费能力的变化。

2.3 销售渠道分布店铺采用多种销售渠道进行业务拓展,包括线上渠道和线下渠道。

数据分析显示,线上销售渠道贡献了XX%的销售额,线下销售渠道贡献了XX%的销售额。

这些数据可以帮助店铺管理者更好地分配资源,提高销售效率。

3. 客户行为分析3.1 新老客户比例通过对客户行为数据的分析,我们发现新客户和老客户在店铺销售额中的比例为X:X。

新客户的开拓和老客户的维系都对店铺业绩的增长有重要影响。

3.2 客户回购率店铺的客户回购率是指顾客再次购买的比例。

经过统计,本店铺的客户回购率为XX%。

提高客户回购率可以增加店铺的稳定性和盈利能力。

3.3 客户地域分布根据客户数据的分析,我们可以看到客户主要集中在某个或某些地区。

了解客户地域分布可以帮助店铺确定目标市场,并制定相应的销售策略。

4. 产品分析4.1 畅销产品根据销售数据的分析,我们可以确定店铺的畅销产品,这些产品在销售额中占据重要地位。

店铺可以利用这些产品的优势,进一步提高销售业绩。

4.2 产品销售趋势通过对产品销售数据的分析,我们可以观察到不同产品的销售趋势。

了解产品销售趋势可以帮助店铺合理安排库存,提高销售效益。

5. 竞争对手分析5.1 竞争对手销售额通过对竞争对手的数据分析,我们可以了解竞争对手的销售额和市场份额。

服装店数据分析公式

服装店数据分析公式标题:服装店数据分析公式引言概述:在服装店经营过程中,数据分析是至关重要的一环。

通过对销售数据、库存数据、顾客数据等进行分析,可以帮助店主更好地了解市场需求、优化库存管理、提升销售效率。

本文将介绍一些常用的服装店数据分析公式,帮助店主更好地进行数据分析和决策。

一、销售额分析1.1 平均销售额计算公式平均销售额 = 总销售额 / 销售次数通过计算平均销售额,可以了解每笔交易的平均金额,有助于评估店铺的销售水平和顾客消费习惯。

1.2 销售增长率计算公式销售增长率 = (本期销售额 - 上期销售额) / 上期销售额 * 100%销售增长率可以帮助店主了解店铺销售的增长趋势,及时调整销售策略和促销活动。

1.3 客单价计算公式客单价 = 总销售额 / 销售次数客单价反映了每位顾客的平均消费金额,可以帮助店主了解顾客的消费水平和购买偏好。

二、库存管理分析2.1 周转率计算公式库存周转率 = 销售额 / 平均库存额库存周转率可以帮助店主了解库存的周转速度,及时调整进货量和库存结构,减少滞销和过期库存。

2.2 库存周转天数计算公式库存周转天数 = 365 / 库存周转率库存周转天数反映了库存商品从进货到售出所需的平均时间,可以帮助店主优化库存管理,减少资金占用。

2.3 库存盈亏分析公式库存盈亏额 = 期末库存额 - 期初库存额库存盈亏额可以帮助店主了解库存的盈亏情况,及时调整进货和销售策略,降低库存损失。

三、顾客数据分析3.1 顾客留存率计算公式顾客留存率 = (期末顾客数 - 新客数) / 期初顾客数 * 100%顾客留存率可以帮助店主了解店铺的客户忠诚度,及时调整客户关系管理策略,提升客户满意度。

3.2 顾客流失率计算公式顾客流失率 = 1 - 顾客留存率顾客流失率可以帮助店主了解店铺的客户流失情况,及时采取措施留住老客户,吸引新客户。

3.3 顾客平均消费次数计算公式顾客平均消费次数 = 总销售次数 / 期末顾客数顾客平均消费次数可以帮助店主了解顾客的购买频率,制定促销活动和客户回馈计划。

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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。

、 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

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