服装零售业货品分析数据分析报告

.. .. ... . . 服装零售业货品数据分析 随着信息时代的到来，无论是服装的生产商还是中间商，抑或零售商，都将面临越来越多的数据及数据处理工作。在三者博弈关系越来越趋向于后两者的情况下，服装零售业数据分析就成为追求利益最大化的有力支撑。

然而，仅有对数据的收集而无数据的细化处理，其结果只是白白耗费人力和资金，对企业的决策丝毫没有帮助。因此，数据自身的价值要在数据收集的基础上，经过整理和分析才能显现出来。尽管目前，国的服装经营管理者对终端数据有了一定的认识，但与国外同行相比，差距甚远。国业界对数据的认识和分析只停留在面上，无并没有真正意义上去理解数据的作用，发挥数据本身的价值，在实际经营过程中仍暴露出来的问题就是：数据分析的严重缺失。

国服装零售终端数据分析的现状 就目前国服装零售终端的数据分析状况看，绝大部分零售商或代理商只局限在对年、月、周、日销售额和毛利润进行简单统计，而对数据的细微变化则关注甚少，以及如对产品自身及消费者的相关数据和消费者相关的数据的分析则极为不足，对颇具销售能力的产品和未触动产品的数据缺乏有效的分析和利用，具体表现为：

重视现实销售数据，忽视潜在销售数据 .. .. ... . . 从目前情况看，销售量和销售额是服装零售终端数据的主要构成。不论从传统零售模式中日、周、月报表，还是现代零售网络pos系统连接的数据分析系统看，对本日、周销售额和货品销售量的统计和简单分析便是国服装零售终端数据分析的主流模式。这种数据分析工作只关注表面上的销售情况，即关注哪些款式销售情况好，以便及时补货和跟进生产，却极少对销售数据信息进行深度挖掘，思考是因为哪些原因使其能够畅销，是因为款式、色彩、面料、价格，还是其他。

现实的服装销售过程中，许多货品会被多位顾客试穿，但却没有实施购买行为，具体原因很多：服装不合身;面料、色彩不好导致搭配性不强;质量、价格问题等等。这些数据的收集和分析是目前国服装零售终端的一大缺失。在很大意义上，这一块数据的分析比现实销售数据更重要，它能帮助生产商积极改进产品货品短处(短处可改个更为专业的词)，转滞为俏，实现现实销售，从而维护品牌利益和形象。

重视畅销货品分析，轻视普通款和滞销款的分析 任何一个服装卖场都不能回避货品的三级状态：畅销、普通和滞销。如何管理货品、改善货品结构是提升卖场业绩的一大课题。做好这个课题前提是：对三级货品的认真分析和研究，并有针对性地制定营销策略。 .. .. ... . . 然而，服装经营者往往偏重对畅销货品的分析和跟进，对普通款和滞销款较少关注，具体表现为：代理商或零售商根据现实销售记录不断向厂家追补畅销货品，厂家根据反馈和追单努力加大生产。但最后厂家会由于各种原因无法实现买方的要求，或者追加生产的货品到柜太晚，影响销售业绩和双方关系。而现实中，货品的三级状态在不同地区不同地段，不同零售店都会有不同的表现。例如，一件颜色亮丽时尚的服装，在地区属于滞销品，但是在时尚城市，就成了爆款，这样，专卖店的滞销款没有及时分析和处理，成为烦心的库存，而专卖店又严重缺货。而且，对于销售业绩一般或根本销售不动的货品，很多服装经营者缺乏信心和耐心去关注和分析，这实际上是一个很大的误区。往往其实业绩不良的货品更需要分析，这样有助于开拓经营思路。

重视对顾客基本资料的获取，轻忽顾客数据的分析和利用 服装消费市场的日渐成熟使服装经营者越来越重视其顾客关系的管理，突出的表现之一就是经营者千方百计获取其顾客尤其是老顾客的基本资料，包括、年龄、家庭住址、联系方式、职业、收入状况等。目前，除了一些较好的服装品牌，国服装零售终端大都缺少信息化设备的支撑，为给数据的进一步获得增加了难度。因此而且，零售终端的顾客数据分析和利用也十分有限，基本只停留在依靠这些基本资料以、dm方式联系顾客，告知简单的活动信息、新商品上柜信息。 .. .. ... . . 事实上，顾客数据能够提供更多的信息，包括例如顾客上次消费的金额和消费的货品情况，若能对这个信息加以把握和利用，就可以为顾客下一次的购买提供参考和帮助，更容易实现货品的合理销售。此外，对客户收入、职业的了解更便于拓展市场。

对竞争对手的相关数据分析不力 商场犹如战场，知己知彼方能百战百胜。在终端卖场，许多服装经营者一味地将目光放在自己身上，而忽视了竞争对手在同一市场上的行动。事实上，竞争对手在终端卖场上的作为在一定程度上都会影响到本公司的利益。但目前，许多服装经营者很难做好对竞争对手相关数据的分析，主要原因是在与于数据的获得有一定难度，其次也是由于对数据分析的容和方法不够了解不够。

了解竞争对手的有力途径往往可以主要是，通过了解对方的日、周、月销售额，具体的促销活动，员工的奖励政策，货品的列方式，顾客数据的分析和利用等。通过合法渠道收集竞争对手终端卖场的相关数据并汇总，然后由公司的专业人员进行整理和初步分析，再及时提交给公司管理人员，由他们进行相应的对策，便于扬长避短。

忽视服装卖场顾客流动情况的数据分析： 记录和分析卖场顾客流动情况是目前服装零售终端的一块近似空白点。卖场顾客流动数据是指卖场每日的顾客流动数量、主要流动情况，流动顾客的特征，也包括卖场周围的顾客流动数据。根据这些.. .. ... . . 数据的收集，可以分析出不同日子、不同天气、不同时间段顾客的流动走向，从而有助于卖场对商品列展示的调整。一方面，根据每日流动量的不同，流动人口的特征不同，进行分析和总结，便于调整列方式，另外一方面，针对不同的消费群体特征调整列方式。(例如，通常情况下，周一至周五下午逛商场的顾客比较个性化，周末的顾客比较大众化。)，因此，在列的方式上可以做如下调整：周一至周五下午，重点列休闲、个性化较浓的服装;而周五傍晚至周日则以大众化服装列为主，这样可以做到在不同时间段，有效吸引客源，提升卖场业绩。

服装零售终端数据分析的重要性 零售终端数据分析是服装经营和市场拓展的基础。随着科技的发展，依赖基于数据分析技术发展起来的信息系统日臻完善，并会逐渐为服装终端卖场所运用。两者相辅相成的关系更彰显了服装零售终端数据分析的重要性。

有助于服装卖场业绩的提升 通过更仔细、更具体及更深层次的数据分析，有利于改善卖场的商品经营结构和服装的列展示，有效地吸引顾客，降低终端卖场的库存，增加卖场销售额。

为生产商提供必要的信息，优化生产管理 .. .. ... . . 通过零售终端的数据分析，可以挖掘出许多可以为生产商所用的信息，主要是货品被广泛接受和不被接受的具体原因，以及如何跟进生产，改善生产结构，保证货品的有效供应等。

加强零售商或加盟商对服装卖场的经营与管理 零售商或代理商通过自己的直觉和感知来经营服装零售业务的时代已经过去了。随着信息时代的到来和零售竞争的日趋白热化，零售商或代理商要经营好服装品牌，必须进行建立在充分的数据收集和分析的基础之上。服装零售终端数据的分析有助于其认清市场形势，制定相应的策略，加强卖场的经营管理。

更好地满足顾客的需求，维护顾客利益 通过零售终端数据的分析，可以更好地发现目标顾客群体的实际需求，帮助服装生产商、中间商和零售商更清晰地认识到自己的经营行为与顾客实际需求之间的差距，并积极跟进，维护顾客的利益。

提升服装品牌形象，帮助企业实现长远利益 终端卖场是品牌直面消费者的场所，因此，终端卖场的数据分析有利于更好地挖掘消费者的行为特征和心理需求，同时，建立在数据分析基础上的策略跟进有利于品牌在消费者心目中良好形象的确立。消费者通过最直接的购物体验，感(更多精彩文章来自“秘书不求.. .. ... . . 人”)受品牌价值，这个过程容易刺激消费并扩大品牌良好形象的传播，从而帮助企业实现长远利益。

关于服装零售终端数据分析存在问题的几点建议对策 从上文可知，我国服装零售终端数据分析的状况不符合服装企业进一步发展的需要。通过笔者这几年来对服装零售市场的关注，结合国外服装零售终端数据分析的优势，提出自己的几点建议如下对策，以供参考：

加强导购员对服装货品数据和顾客数据的记录和整理 终端导购员对销售数据的收集和整理已成为其日常工作容之一，但其对卖场货品数据不够熟悉，尤其是在卖场尚无配备电脑的情况下，更需要加强导购员的这一项工作。这样有助于其在销售过程中迅速为顾客提供准确信息，不会把大量时间耗费在仓库里寻找货品。

同时，对于顾客数据的纪录也是每个导购员应该积极进行的，但记录过程中不能局限于对顾客年龄、家庭住址和联系的纪录，更应该对其身高、学历、穿着情况、本品牌消费情况进行纪录。这种做法能够帮助提高顾客再次购买的成功率。对于服装零售终端通常缺失的未实现销售的数据，导购员要积极做记录，并加以整理。

要不断加强导购员对服装货品数据和顾客数据重视的正确理解，使其能够充分理解认识这些数据对提升公司业绩和其自身收益的重.. .. ... . . 要性。在有了这样的认识基础上，导购员的积极性会得到较充分地发挥，在不妨碍正常销售的情况下，主动自觉地记录和整理好这两块数据，努力提升卖场业绩。

实行店长负责制，负责服装零售终端数据的汇总和分析 提倡服装零售终端实行店长负责制，使其能在零售场所与其他竞争品牌和顾客打交道的有利条件下，收集更多的数据，并汇总导购员的数据记录，进行初步分析，。分析容主要包括以下几方面：

卖场现有商品的库存情况、销售趋势和补货要求; 竞争品牌的产品价格、促销活动等信息，将本品牌与竞争品牌的优劣势进行对比分析，并进行总结;

顾客对本品牌的要求和建议，顾客对竞争品牌的评价; 顾客的个人信息和消费情况、顾客在卖场的主要流向;。 通过培训提高对服装零售终端的数据分析与管理能力 目前，国绝大部分服装经营者对终端数据分析是心有余而力不足。主要原因在于，数据分析是一项琐碎而细致的工作，需要有较高的学历层次和较强学习能力的人才。而且，数据本身是商业，数据分析涉及到公司的战略制定，而且，国对这一专业领域的人才培养不足，