服装企业运营的数据分析
服装销售类数据分析报告(3篇)
第1篇一、报告概述随着我国经济的快速发展和消费水平的不断提高，服装行业已成为我国国民经济的重要组成部分。
本报告通过对某服装品牌近一年的销售数据进行深入分析，旨在揭示该品牌在市场中的销售状况、消费者偏好、销售趋势等，为品牌营销策略提供数据支持。
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某服装品牌近一年的销售数据，包括销售金额、销售数量、消费者年龄、性别、地域分布、购买频率等。
2. 数据处理（1）数据清洗：对原始数据进行筛选，去除异常值和缺失值。
（2）数据转换：将原始数据转换为便于分析的格式，如年龄分段、地域分类等。
（3）数据可视化：运用图表展示数据，直观地反映销售状况。
三、销售数据分析1. 销售额分析（1）整体销售额：某品牌近一年的销售额为XX万元，同比增长XX%。
（2）月度销售额：分析各月份销售额，发现3月、8月、12月销售额较高，可能受节假日、换季等因素影响。
（3）季度销售额：分析各季度销售额，发现第二季度销售额最高，可能受春季换季、促销活动等因素影响。
2. 销售数量分析（1）整体销售数量：某品牌近一年的销售数量为XX万件，同比增长XX%。
（2）月度销售数量：分析各月份销售数量，发现3月、8月、12月销售数量较高，与销售额分析结果一致。
（3）季度销售数量：分析各季度销售数量，发现第二季度销售数量最高，与销售额分析结果一致。
3. 消费者分析（1）年龄分布：消费者年龄主要集中在20-40岁，占比XX%，说明该品牌主要针对年轻消费者。
（2）性别比例：男女消费者比例约为XX%，女性消费者占比略高。
（3）地域分布：消费者地域分布广泛，主要集中在XX、XX、XX等地区，说明该品牌在以上地区具有较高的市场占有率。
4. 购买频率分析（1）购买频率分布：消费者购买频率主要集中在每月1-3次，占比XX%。
（2）忠诚度分析：分析消费者购买频率与销售额的关系，发现购买频率较高的消费者，其销售额也较高，说明消费者忠诚度与销售额呈正相关。
服装行业数据分析报告
服装行业数据分析报告一、引言服装行业是一个充满竞争和变革的领域。
随着全球经济的不断发展和消费者需求的变化，了解服装行业的市场趋势和数据变化对企业制定有效的战略非常重要。
本报告旨在通过数据分析，洞察服装行业的发展趋势，并为企业提供有关市场增长、消费者行为和竞争对手等方面的信息，以帮助企业做出明智的商业决策。
二、市场规模与增长趋势根据最新的市场调查数据，全球服装行业的市场规模在过去五年中持续增长。
预计到2025年，全球服装市场的规模将达到X万亿美元。
此外，亚洲地区是全球服装市场的主要增长驱动力，中国和印度的服装销售额在过去几年中取得了显著增长。
三、消费者行为与偏好消费者对服装的需求和喜好在不断变化。
随着年轻一代的崛起，他们更注重个性化、时尚和可持续的服装选择。
他们更愿意购买具有环保认证和生态友好的品牌，同时追求更多的品牌故事和产品信息。
此外，线上购物渠道对于消费者而言变得越来越重要，越来越多的人选择在网上购买服装。
四、竞争对手分析在竞争激烈的服装行业，了解竞争对手的市场地位和策略非常重要。
通过市场调研和数据分析，我们发现一些主要的竞争对手在市场份额和品牌认知度方面处于领先地位。
这些公司通过持续的创新、市场营销策略和品牌建设，不断吸引消费者，并与其他品牌形成竞争。
五、区域市场分析服装行业的市场在全球各个地区有所不同。
美洲、亚太地区和欧洲是全球服装市场的主要地区。
亚洲市场由于人口众多和消费力的提升，具有巨大的发展潜力。
欧洲市场则更加注重品牌的质量和时尚性。
此外，不同地区的消费文化和习惯也影响着服装市场的发展。
六、未来趋势展望随着技术和社会的不断进步，服装行业将面临一些新的挑战和机遇。
可穿戴技术、智能家居和虚拟现实等新兴技术将改变消费者对服装的需求和购买行为。
同时，可持续性和环保也将成为未来发展的重要趋势。
企业应该积极适应这些变化，并制定相应的战略以满足消费者的需求。
七、结论通过对服装行业的数据分析，我们可以看到这个行业的市场规模不断扩大，并且消费者的需求和行为持续变化。
服装店商务数据分析报告(3篇)
第1篇 一、报告概述 本报告旨在通过对服装店近一年的销售数据、客户行为数据以及市场趋势的分析，为服装店经营决策提供数据支持。报告内容将涵盖销售数据分析、客户数据分析、市场趋势分析以及基于数据分析的经营建议四个部分。
二、销售数据分析 1. 销售总量分析 （1）总体销售情况 根据销售数据统计，本年度服装店销售额为XX万元，同比增长XX%，销售总量达到XX件。
（2）月度销售分析 通过对月度销售数据的分析，可以看出销售高峰期主要集中在节假日和换季时期，如春节、国庆节、春节前后以及夏季、秋季换季时期。
（3）季度销售分析 季度销售数据显示，第二季度和第四季度销售额较高，分别为XX万元和XX万元，主要原因是这两个季度包含节假日和换季促销活动。
2. 产品类别销售分析 （1）畅销品分析 通过分析销售数据，发现以下产品类别为畅销品：休闲装、正装、童装。其中，休闲装销售额最高，达到XX万元，占比XX%。
（2）滞销品分析 滞销品主要包括：羽绒服、职业装。这两类产品销售额较低，分别为XX万元和XX万元，占比分别为XX%和XX%。
3. 价格区间销售分析 通过分析不同价格区间的销售情况，发现中低价位产品销售占比最高，达到XX%，销售额为XX万元。中高价位产品销售占比为XX%，销售额为XX万元。 三、客户数据分析 1. 客户年龄分布 通过对客户年龄数据的分析，发现服装店的主要客户群体为20-40岁，占比达到XX%。其中，25-35岁年龄段客户占比最高，为XX%。
2. 客户性别比例 服装店客户中，女性客户占比XX%，男性客户占比XX%。 3. 客户消费频次 通过分析客户购买频率，发现重复购买客户占比XX%，新客户占比XX%。重复购买客户平均消费金额为XX元，新客户平均消费金额为XX元。
4. 客户地域分布 服装店客户地域分布广泛，主要集中在城市地区。其中，一线城市客户占比XX%，二线城市客户占比XX%，三线城市及以下客户占比XX%。
服装店铺所有数据分析
服装店铺所有数据分析背景介绍:在当今快速发展的电子商务环境中，服装店铺不仅需要提供优质的产品和服务，还需要善于利用数据进行分析，以优化业务决策和提高业绩。
本文将对服装店铺的所有数据进行分析，并探讨如何利用这些数据来改进运营和增加销售。
数据收集:首先，为了进行全面的数据分析，服装店铺需要收集各种类型的数据。
这些数据可以包括销售数据、顾客数据、库存数据、营销数据等。
销售数据包括每个产品的销售额、销售量和销售地区等信息。
顾客数据包括每位顾客的购买记录、喜好和消费习惯等信息。
库存数据包括每个产品的库存量、库存成本和供应商信息等。
营销数据包括广告投入、促销活动和市场反馈等信息。
数据分析:一旦数据收集完成，就可以进行数据分析了。
数据分析可以帮助我们洞察潜在的业务机会和问题，并制定相应的业务策略。
通过分析销售数据，可以了解哪些产品是最畅销的，哪些是最不受欢迎的。
可以根据销售数据来调整产品组合和库存管理，确保热销产品有足够的库存，而滞销产品可以及时处理。
此外，还可以通过销售数据来确定销售季节性的变化，制定相应的促销和折扣策略。
2. 顾客数据分析:通过分析顾客数据，可以了解顾客的购买偏好、消费能力和忠诚度等。
可以通过定期发送问卷调查或通过推出会员计划等方式来收集顾客数据。
通过分析顾客数据，可以更好地了解目标顾客群体，并针对其需求制定针对性的销售策略。
3. 库存数据分析:通过分析库存数据，可以了解哪些产品库存较高，哪些库存较低。
可以根据库存数据来制定库存管理策略，确保及时补充库存或处理过剩库存。
此外，还可以通过分析库存数据来减少仓储成本，优化供应链管理，并与供应商进行更好的合作。
通过分析营销数据，可以了解广告推广的效果如何，促销活动是否成功吸引了顾客等。
可以通过分析市场反馈数据来确定哪种广告和促销活动最受欢迎，并相应地调整市场营销策略。
数据管理和隐私保护:在进行数据分析的过程中，服装店铺需要注重数据管理和隐私保护。
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企业中扮演着至关重要的角色，它可以匡助企业了解市场趋势、消费者需求以及业务运营情况。
对于服装店而言，数据分析可以匡助店主更好地了解销售情况、库存管理、顾客偏好等信息，从而制定合理的经营策略。
本文将介绍一些常用的服装店数据分析公式，匡助店主更好地分析和利用数据。
二、销售相关公式1. 总销售额（Total Sales）= 单品售价（Price）×销售数量（Quantity）这个公式用于计算某个单品的总销售额。
通过对所有单品的总销售额进行分析，可以了解店铺的整体销售情况。
2. 平均销售额（Average Sales）= 总销售额（Total Sales）/ 销售天数（Days）这个公式用于计算每天的平均销售额，通过比较不同时间段的平均销售额，可以了解销售的季节性和趋势性。
3. 销售增长率（Sales Growth Rate）= （本期销售额 - 上期销售额）/ 上期销售额 × 100%这个公式用于计算销售额的增长率，可以匡助店主了解销售额的增长情况，判断业务的发展趋势。
4. 客单价（Average Order Value）= 总销售额（Total Sales）/ 总定单数（Total Orders）这个公式用于计算每一个定单的平均销售额，通过比较不同顾客群体的客单价，可以了解不同顾客群体的购买力和消费习惯。
三、库存管理相关公式1. 库存周转率（Inventory Turnover）= 销售额（Sales）/ 平均库存（Average Inventory）这个公式用于计算库存的周转率，可以匡助店主了解库存的流动情况，判断库存管理的效果。
2. 平均库存（Average Inventory）= （期初库存 + 期末库存）/ 2这个公式用于计算库存的平均值，通过比较不同时间段的平均库存，可以了解库存的变化趋势。
3. 缺货率（Out-of-Stock Rate）= 缺货天数（Out-of-Stock Days）/ 总天数（Total Days） × 100%这个公式用于计算店铺的缺货率，可以匡助店主了解缺货情况，及时采取补货措施，提高顾客满意度。
服装店需要做哪些数据分析
服装店需要做哪些数据分析● 1.销售数据分析● 1.1客单价● 1.2销售额● 1.3区域总体数据分析● 1.4管辖省级数据分析● 1.5品牌、品类数据分析● 1.6终端销售数据分析● 2.商品消费品率表● 3.平均人效● 4.平均坪效、立效1、销售数据分析1.1客单价=日销售额/成交客数客单价表现了成交顾客在企业的当日人均消费1.2销售额：客单价x成交客数如果销售额没有上升，可以从2方面来找原因——●分析客流量。
如果客流量小，那就要加强企业的知名度，品牌影响，吸引更多的顾客。
如果是因选址问题引起的客流量少，还应注意在每周设置批量特价商品，以吸引更多的顾客●分析客单价。
如果客单价太低，一般是本身经营的商品结构有问题，不能适应当地市场目标客户群的需要。
在竞争环境中，通过对客单价与成交客数的趋势分析，可以为企业提供竞争情况的分析例：两企业竞争，如果客流量有少量减少，而客单价下降多，那就应注意对方与自己的商品差异，及对方的经营促销手段。
这种情况常发生在竞争初期。
这时双方争同一个顾客群，这时应以发挥自己的经营为主，同时尽力削减对方经营长项的影响。
竞争过后，顾客群会被进一步细分。
如果失利，将面临两种选择：一是企业因收不抵支而退出市场;二是针对现有顾客再次调整商品结构，留住“回头客”，提高客单价，井扩大新的客群，与对手针对不同顾客群差异化经营，达到“共存”的目的。
1.3区域总体数据分析：通过这个数据分析，体现你的全局思维与管理(有与竞争品牌销售对比数据)。
1.4管辖省级数据分析：具体到每个省、地市数据分析，能够反映你了解掌握各区域，市场的市场与销售情况(有与竞争品牌销售对比数据)。
1.5品牌、品类数据分析：通过品牌、品类数据分析，能够反映你了解掌握各品牌、品类销售比例、市场占有率、投入与产出比等。
1.6终端销售数据分析：运用零售市场数据说话，能够反映你了解掌握各终端销售与经营情况(有与竞争品牌销售对比数据)。
服装零售业货品分析数据分析
服装零售业货品分析数据分析一、引言服装零售业是一个充满竞争的行业，了解消费者需求以及货品分析对于提高销售业绩至关重要。
数据分析在服装零售业中起着重要的作用，通过深入分析销售数据和货品数据，可以帮助企业优化供应链管理，准确预测需求，提供决策依据，提高销售效益。
二、销售数据分析1. 销售额分析通过对销售额数据进行分析，我们可以了解到不同货品之间的销售情况以及不同时间段的销售趋势。
例如，通过分析销售额最高的货品，我们可以了解到消费者的偏好和热门产品；而通过分析销售额下降的货品，我们可以及时对库存进行调整，避免滞销。
2. 客单价分析客单价是指每个顾客平均购买的商品金额，通过对客单价数据进行分析，我们可以了解到消费者的购买能力和消费习惯。
例如，客单价较高的时段可能是消费者购买高价位商品的较多时间，我们可以针对这一时段进行促销活动，提高销售额。
3. 售后率分析售后率反映了顾客对产品质量的满意程度。
通过分析售后率数据，我们可以了解到产品质量是否合格，以及是否需要改进。
售后率较高的货品可能需要进一步质检，或者进行售后服务的改进，以提高顾客满意度和品牌形象。
三、货品数据分析1. 库存分析通过对库存数据进行分析，我们可以了解到库存商品的存货周期、周转率以及滞销情况。
库存周转率反映了企业的经营效率，过高的库存可能会导致资金占用过多，而过低的库存则可能导致无法满足顾客需求。
我们可以通过库存数据来优化供应链管理，避免库存过多或过低的情况。
2. SKU分析SKU是指库存单位，通过对SKU数据进行分析，我们可以了解到不同货品在销售中的表现。
例如，对于某些SKU，我们可以发现销售额较高但是利润率较低，这可能是因为该货品的成本较高或竞争激烈，需要进一步考虑是否继续销售。
通过对SKU数据的分析，可以帮助企业决策是否需要进行货品调整。
3. 季节销售分析服装行业的销售受季节性影响较大，通过对季节销售数据的分析，我们可以了解到不同季节的销售情况和趋势。
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：数据分析在现代商业中扮演着重要的角色，尤其对于服装店来说，准确的数据分析可以帮助店主了解市场需求、优化库存管理、提高销售效率等。
本文将介绍服装店数据分析的几个关键公式，帮助店主更好地理解和应用数据分析。
一、销售额计算公式：1.1 销售额 = 单价 ×销量1.2 单价 = 总销售额 ÷销量1.3 销量 = 总销售额 ÷单价销售额是衡量服装店销售业绩的重要指标，通过销售额计算公式可以得知每个产品的销售情况。
单价是指每个产品的售价，可以通过总销售额除以销量得到。
销量则是指销售的产品数量，可以通过总销售额除以单价得到。
二、库存周转率计算公式：2.1 库存周转率 = 销售额 ÷平均库存额2.2 平均库存额 = (期初库存额 + 期末库存额) ÷ 22.3 期初库存额 = 上期期末库存额2.4 期末库存额 = 当期库存额库存周转率是衡量服装店库存管理效率的指标，可以帮助店主了解库存的流动情况。
通过库存周转率计算公式，可以得知库存周转的速度。
平均库存额是指期初库存额和期末库存额的平均值，期初库存额是上期的期末库存额，期末库存额是当期的库存额。
三、顾客转化率计算公式：3.1 顾客转化率 = 成交顾客数 ÷进店顾客数3.2 进店顾客数 = 流量3.3 成交顾客数 = 销售笔数顾客转化率是衡量服装店销售效率的指标，可以帮助店主了解顾客进店后的购买转化情况。
通过顾客转化率计算公式，可以得知顾客的购买意愿。
进店顾客数是指店内流量，成交顾客数是指实际购买的顾客数量，销售笔数表示店内的交易次数。
四、客单价计算公式：4.1 客单价 = 销售额 ÷成交顾客数4.2 销售额 = 客单价 ×成交顾客数4.3 成交顾客数 = 销售额 ÷客单价客单价是衡量每位顾客平均消费水平的指标，可以帮助店主了解顾客的购买能力和消费习惯。
服装店销售数据分析报告(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进行分析，揭示销售趋势、顾客偏好、产品表现等方面的情况，为服装店的管理者提供决策依据，优化库存管理，提升销售业绩。
报告时间范围：2023年1月至2023年12月数据来源：服装店销售系统、顾客调查问卷、市场调研数据二、销售数据概述1. 销售总额2023年1月至12月，服装店销售额为XX万元，同比增长XX%，环比增长XX%。
其中，线上销售额为XX万元，线下销售额为XX万元。
2. 销售量2023年1月至12月，服装店销售量为XX万件，同比增长XX%，环比增长XX%。
其中，线上销售量为XX万件，线下销售量为XX万件。
三、销售趋势分析1. 季节性分析根据数据，服装店的销售呈现出明显的季节性波动。
第一季度和第四季度销售额较高，分别为XX万元和XX万元，主要原因是春节和冬季保暖需求。
第二季度和第三季度销售额较低，分别为XX万元和XX万元，主要原因是夏季服装销售旺季已过，消费者购买意愿下降。
2. 节假日分析在节假日期间，服装店销售额明显增加。
春节期间，销售额达到XX万元，同比增长XX%；国庆节期间，销售额达到XX万元，同比增长XX%。
3. 天气变化分析天气变化对服装店的销售也有一定影响。
在寒冷的冬季，羽绒服、保暖内衣等保暖类服装销售较好；在炎热的夏季，短袖、短裤等清凉类服装销售较好。
四、顾客偏好分析1. 年龄段分析根据数据，服装店的主要顾客年龄段为20-35岁，占比达到XX%。
这个年龄段的消费者追求时尚、个性，对服装的品质和款式要求较高。
2. 性别分析男性顾客占比XX%，女性顾客占比XX%。
女性顾客对服装的款式、颜色、材质等方面要求较高，而男性顾客则更注重服装的舒适度和实用性。
3. 购买渠道分析线上购买渠道占比XX%，线下购买渠道占比XX%。
线上购买渠道以手机端为主，消费者更倾向于通过手机APP进行购物。
五、产品表现分析1. 热销产品分析根据销售数据，以下产品为热销产品：（1）羽绒服：销售额达到XX万元，同比增长XX%。
时装店数据分析报告(3篇)
第1篇一、报告概述随着我国经济的快速发展和消费者消费水平的不断提高，时装行业逐渐成为热门市场。
为了更好地把握市场动态，提高店铺运营效率，本报告通过对某时装店近一年的销售数据进行分析，旨在为店铺管理层提供决策依据。
二、数据来源本报告所使用的数据来源于某时装店近一年的销售记录，包括销售金额、销售数量、顾客性别、年龄、消费频率等。
三、数据分析1. 销售数据分析（1）销售额分析根据销售记录，我们可以计算出以下数据：- 年销售额：1000万元- 月均销售额：83.33万元- 日均销售额：2.78万元从上述数据可以看出，该时装店近一年的销售额总体稳定，月均销售额较为稳定。
（2）销售数量分析- 年销售数量：10万件- 月均销售数量：8333件- 日均销售数量：278件销售数量与销售额呈现正相关关系，说明店铺在销售数量方面表现良好。
2. 顾客分析（1）顾客性别分析根据顾客性别分布，我们可以得出以下数据：- 男性顾客占比：40%- 女性顾客占比：60%从性别比例来看，女性顾客是该时装店的主要消费群体。
（2）顾客年龄分析根据顾客年龄分布，我们可以得出以下数据：- 18-25岁顾客占比：35%- 26-35岁顾客占比：45%- 36-45岁顾客占比：15%- 46岁以上顾客占比：5%从年龄分布来看，该时装店的主要消费群体集中在18-45岁之间，尤其是26-35岁年龄段。
（3）顾客消费频率分析根据顾客消费频率，我们可以得出以下数据：- 高频消费顾客（每月消费1次以上）占比：20%- 中频消费顾客（每月消费1次以下）占比：50%- 低频消费顾客（每年消费1次以下）占比：30%高频消费顾客占比相对较低，说明顾客的消费忠诚度有待提高。
3. 商品分析（1）热销商品分析根据销售数据，我们可以找出以下热销商品：- 商品A：销售额占比20%- 商品B：销售额占比18%- 商品C：销售额占比15%热销商品是该店铺销售业绩的重要支撑，店铺应继续保持热销商品的生产和销售。
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精品 welcome 服装企业运营的数据分析
数字与服装企业的运营有何密切关联呢？服装的商品管理是否需要数字的分析与支持呢？最令人头疼的
服装库存可否用数字控制？
其实，目前越来越多的服装企业已经开始敏锐地发现，在企业的商品运营管理中，数字的运用分析起着非常重要的作用。通过对运营中数字的分析以及其规律的掌握，可以有效地规范服装企业的运营管理、及时掌控零售终端店铺、提升销售的针对性和有效性、以及产品正常生命周期内降低库存积压。
中国很多服装企业花费了几十万甚至上百万的费用，建立数据信息系统，希望通过此信息系统掌控终端的销售，以便更有效、更具针对性地提供商品，合理控制服装库存。
但服装企业运用信息体系进行数据分析的现实状况却不容乐观，事实上，绝大部分服装企业在信息体系的建立上是具备“硬件”形式，而没有真正将采集到的数据转化成信息，然后提炼成问题反馈，最后形成及时处理的决策。因此，这样的建设无疑是“形同虚设”，化了冤枉钱！而没能有效反馈销售过程的问题，及时控制库存和管理商品。
例如，笔者曾经辅导了深圳一家知名的服装企业，这家企业的老总有比较超前的经营眼光，在2002年便花费巨额的费用，引进建立了ERM数据采集与信息应用体系。但实际运用了一年半后，仍然没有有效地运转起来，反而耗费了无数的人力成本，最后，老总只能将问题的根源归结在这套软件系统。
还有一种现象，经常在服装企业或服装经销商中出现。在季末清理库存产品的时候，我们经常会发现库存产品中，有很多产品是当时特别畅销的款式。
究其原因，一套好的信息系统还需要一个好的、有效、合理的系统分析方法来进行，才能达到最终企业所需要的效果。这就好比：给你一台电脑，教会你如何使用，但没有就是没有给你怎样练习打字的方法，精品 welcome 因此，你仍然不会打文章。
众多的信息软件企业，可以根据服装企业的运营状况的不同，设计信息管理流程，同时也提供使用这套软件的操作方法，但不提供当数据采集后，面对这一张一张的数据表格该如何分析？数据间有什么关联性？这些数据反映了什么问题？数据的分析可以看出服装销售的什么规律？等等，这一系列的问题分析。而只有以上的分析得出客观的结果，才是服装企业建立信息系统的真正目的所在。
例如：在12月中旬的时候，当我们看见江苏省某店铺销售和库存报表记录的数据是：某款厚型棉服还有315件，销售速度是3件/天。那么，根据该棉服的生命周期，在季末时，该店铺的库存是多少呢？
分析计算：江苏省冬季棉服结束销售的时间段基本上在1月中旬，也就是说，该棉服的正常生命周期约25天，按照目前的销售速度，25天╳3件=75件，在25天的后续时间内，销售的实际速度会逐步减缓，必然会出现的库存约240件。为了缓解库存，销售人员则要计算出，如果不积压库存，必须在正常生命周期内厚棉服的销售速度是12.6件/天，并且前10天的销售速度应在此基础上还要提升35%—40%。当然销售人员要开始采取积极的营销措施，对该款式进行促销，以便减轻库存，减少利润的损失。
对已采集的数据进行系统化和专业分析，必须由具备丰富的服装实际销售经验和数据敏锐度以及严谨的逻辑思维分析能力的人员进行，并且要提前对相关分析人员进行系统和专业分析技巧的培训。这样，才能让一套先进的信息系统真正发挥它的效用，有针对性地合理控制服装的库存，从而降低企业的成本、提升利润。
可见，有效控制服装库存，合理管理商品的流转，关键还在于对商品系列数据采集后的系统、专业分析。 精品 welcome 那么，在服装店铺的经营中，数据分析主要应用在那些方面？应如何分析应用呢？
一、 服装铺货时的数据表格管理 服装是具有很强的流行元素，存在生命周期短，生命周期内、外，商品价格差异大的特点。库存是服装经营的关键，铺货的合理性更是控制服装库存的重要元素。因此，必须通过严谨专业的数据分析，对铺货进行严格审核。
在此，提供部分铺货的数据表格管理方法，以飨读者。 精品
welcome 分析说明： 这张表格主要用于铺货时零售店铺的商品管理，针对企业直营店铺或总代理的直营店铺。运用目的：是帮助铺货人员进行专业分析，使分配到零售店铺的商品，具备系列性、有序波段性、可搭配性、主次重点性，并且让零售店铺的店长对该季节商品的结构，主推，新品上市节奏等有充分的掌握，通过预测各款式服装的生命周期，有效控制销售的节奏和最大限度地降低库存。 精品 welcome “新品上市波段安排”表格，就针对服装企业经常出现的商品铺货混乱现象进行设计的。
通常，车间生产出什么款式就直接配发什么款式，无论该款的配套辅助款式是否已生产？或总代理等厂家发到什么货品就直接配发什么货品，也不分析这些货品是否顺应目前的销售需求？更不研究这些货品是否能与卖场现有货品的风格、色彩融合？因此，在零售店铺就经常出现有上衣没有可搭配的裤子或裙子；有外套没有附加推销的内搭；整体色彩系列混乱不堪；无风格系列；春季先上薄面料的款式、秋季先上厚面料款式等情况，严重影响实际销售，并无形耽误商品的生命周期，形成潜在的库存压力。
所以，铺货前商品部的管理人员就应该对每个零售直营店铺的货品上市波段进行分析，并逐一安排。对上市波段的安排分析，必须结合当地零售店铺的销售特性、销售趋势、季节气候变化等。特别是中国幅员辽阔，从东到西，从南到北，气温相差很大，城市的级别和消费状态以及流行时尚的程度也“大相径庭”。例如：今年7月底的时间段，上海的大部分A类商场成熟的服装品牌就已经秋装上市10%—15%，而同一时间，在西南区域的重庆，服装零售市场仍处于一片夏季服装打折倾销的状态，几乎看不见秋装的影子。可见，新品上市的波段要根据不同区域的气候和不同城市的级别和消费进行的。
铺货的管理人员进行铺货时，要有严谨的铺货数据依据，即去年同期的新品上市波段；同期销售趋势（销售的类别/款式风格/色比/码比）；同期库存状况；同期补货情况等还要对零售店铺的市场状况，消费群的需求特点要非常了解。
而目前，众多服装企业或总代理在这方面的工作还没有足够的重视，对新品上市安排几乎凭感觉或被动地由“生产车间”主宰。
“店铺定位”分析，是帮助铺货人员在确定商品结构的时候考虑：该店铺商品主流价格线是否符合当地消费群的主要消费水平？商品的主推类别是否跟当地的气温相吻合？主推商品的风格系列和色彩是否精品 welcome 跟该店铺的市场定位/商圈定位符合？商品的码型规律是否符合该店铺顾客的体型需求趋势？
在作“店铺定位分析”时，商品部可统一建立每个直营零售店铺的《店铺商品日志》，该《日志》的记录指标涉及：当地的市场分析（市场人口总量/市场级别/相关人口比例结构/目标消费群的占比/支柱产业/人均收入与消费/竞争格局）；商圈分析（商业经营结构/客流量/居民结构/消费状况/竞争对手）；主要顾客群分析（年龄/职业/收入/体型/消费特性/服装偏好）；天气变化记录（前2年同期变化趋势）；历史销售/库存记录（去年同期销售趋势/销售进度/对应库存）。
这套资料充分为企业商品管理建立了一套有章可循、有据可查的数据系统，这是企业建立“铁打营盘”的必须要素。
“店铺铺货结构”表格，能够帮助铺货人员清晰对比出对该店铺所铺的商品结构的合理性，铺货量在店铺展示陈列的可行性和销售主流商品与辅助商品结合的有效性。
第1、2列能充分反映出该店铺整盘货品各类别款式与数量的比例结构，并且在最后的“合计”栏中，能反映出在该店铺的铺货数量与款式。
例如：某女装品牌对其一个直营店铺的铺货情况如下： 精品
welcome 以上商品组合结构存在问题吗？
首先，从表格横向来看，“衬衫—6个款—铺24件”，明显这是犯了“平均铺货”的错误。该品牌每款4个码，此铺货方式就是将每个款式平均各铺4个码，因此产生铺货量为24件。在店铺的实际销售中，就必然会出现两个问题：1、衬衫的每个单款只要销售一件，势必就会出现该款式的缺码断货，严重影响该款式的销售。2、在6个衬衫款式中，没有主推的重点，各款式都是平均铺货配发4件，极有可能出现6个款式呈“自然”状态销售，该款式容易产生很大的库存。
这样的现象，在很多服装企业或总代理的店铺都存在，商品管理人员会振振有辞地说：“我这是试探性铺货，在店铺只要销售好了，我马上补货就是了！”这种思维是存在严重错误的：众所周知，服装一旦缺码断货，其销售的速度会立刻降低。即使直营店铺补货只需要1天的周期，由于没有尺码，影响该款式销售，连同影响可以附加推销的相关款式，还给顾客造成新品上市货品就不齐全的不良影象，并且增加了补货的成本。笔者曾经辅导的某运动品牌服装的总代理，其专门购买了一辆在市区内为8家直营店铺送货的车，每天补货、每天送货、每天点货进货。最后一算，用于送货的直接成本就高达8000元/月。 所以，在进行铺货计划时，商品管理人员应该如下考虑：
根据衬衫上市的时间段和同时上货其他类别的款式来确定，衬衫应该配发的款式数量，如果衬衫上市的时间相对延后，并且其他类别的款式比较少，那么可以将衬衫的款式数量略加大；确定后，再从衬衫款式中，挑选出该店铺最适合销售的款式风格与色彩，定出其中的主推款式，并对主推款加大单款的铺货数量。
其次，对各类别的款式占比进行分析，可以评估出铺货的比例结构是否合理。例如上表，服装的上下比例72%：28%，呈现明显的上下结构失调的状况，（一般正常比例：60%：40%），此时就要增加下装，即裤、裙类别的款式数量，如果此时下装的款式严重不足，那么就要加大单款的铺货量，以弥补下装的缺少。