服装店铺月数据报表分析(干货分享：服装店销售数据分析怎么做)

如何做好服装店销售数据分析

关于销售分析\x0d\x0a客单价=日销售额/成交客数\x0d\x0a客单价表现了成交顾客在企业的当日人均消费，从上面的公式可以看出：\x0d\x0a销售额：客单价x成交客数\x0d\x0a如果一个企业的销售额没有上升.可以从两方面来找原因。\x0d\x0a一方面是分析客流最，如果客流量，小那就要加强企业的知名度.加强企业的品牌影响，吸引更多的顾客。当然，如果是因选址问题引起的客流量少，企业还应注意在每周设置批量特价商品，以吸引更多的顾客\x0d\x0a另一方面是分析客单价，如果客单价太低，一般是企业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另外，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如：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。这种情况常发生在企业竞争初期。\x0d\x0a这时，双方争的足同一个顾客群，这时的经营策略应以发挥自己的经营顺为主。同时尽力削减对方经营长项的影响。一般这个阶段是最难度过的!这个阶段过后，竞争企业一般会出现这样的现象，即企业的客单价、客流都相对平稳实际上。这个阶段对企)IV-来说是很重要的.可是一般企业都没有注意到这点此时，两个企业的正面对抗已告一段落，同时，顾客群被进一步细分。\x0d\x0a对于第一阶段失利的企业，这时将面临两种选择：一种是企业因收不抵支而退出市场;另一种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，井扩大新的顿客群，与对手针对不同顾客群傲差异化经营，达到共存的目的。\x0d\x0a一、商品消费频率表\x0d\x0a在超市的卖场陈列中，有一种陈列方式叫做关联陈列。对于一般的关联商品.可以从消费习惯上取得，但那些带有市场特性与文化特性的关联商品，就不是那么容易找到了这里介绍的商品消费频率表可以用来分析关联商品。该表是按销售小票对商品的购买次数进行统计得来的。该表有两种形式.第一张表是在整个类或柜、店的范围进行统计，第=张表是根据第一张表的结果，对某频率高的商品再次进行分析。分析方法是：在所有含有某高频率商品的销售小票中.再次进行商品消费频率排序。这样就可得到一系列可能的关联情况，当然，对这种关联还要进行进一步确认。\x0d\x0a三、平均人效\x0d\x0a平均人效=销售额/工作人数\x0d\x0a平均人效体现了企业的人工效率.对平均人效进行分析可以调整企业的人员结构.合理配置企业的人数，还可以帮助企业制定销售黄金季节用人计划等当然，在利用平均人散的分析来调整企业人员结构时。要对人效进行更为细化的分析，如研究一个门店的管理人员和一线工作人员的人数等，还要结合人员工资、费用比等一起分析另外.为了更好地做人效分析。还要将人效做到各管理小组，如一个柜组、一个小区等\x0d\x0a四、平均平效\x0d\x0a平均平效=销售额/经营面积\x0d\x0a平均平效体现了企业对经营空间的利用情况。对于经营空间并不是商品堆得越多就越好，商品堆多了有时还会有反作用。关于如何提高平效，在经营管理理论中，还牵扯到卖场布局与调整的问题一年四季.企业要面对不同的市场情况，甚至时时都在产生着变化.因而，定时对平效分析对企业来说是很必要的。如：季节性商品应该进行多大面积的陈列;淡季商品陈列面积宜减小到什么程度：还有当遇到竞争对手时，应怎样才能调整突出本企业的经营特点，实现平效最大化等等有位管理人员做了一个企业的平效趋势图，表面上它的平效变化还合理，可是当将平效分析做到不同的柜与区时，却发现平效趋势图发生了很大的波动。\x0d\x0a销售数据分析。运用科学、准确数据说话，做到有理有据，简洁、真实、有效，体现运用科学数据,把握市场机遇的能力。\x0d\x0a1)区域总体数据分析：作为大区经理应该通过这个数据分析，体现你的大区全局思维与管理(有与竞争品牌销售对比数据)。\x0d\x0a2)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)。\x0d\x0a3)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。\x0d\x0a4)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)。

服装商品数据分析怎么做动态可视化模板来了

假设服装销售管理者想对公司所售卖的服装商品进行调整，为了让商品更好地适应市场，更好卖，以达到服装商品的最大售罄率，需要对各项指标数据进行分析。在分析过程中，如何能直观知道各个门店的服装销售情况？哪些门店收入情况最好？哪些门店最差？历史的销售趋势如何......

如图所示，管理者可快速掌握公司的收入、毛利、数量、订单数等数据指标情况，且还能从时间、区域、门店等维度对商品进行进行交叉分析，帮助管理者更深入了解服装商品的销售情况，以便对服装商品进行调整。

1、时间维度

时间维度是进行商品数据分析的一个重要维度，包括年、月、季度、周、天等。我们可以透过时间维度的筛选分析该某个时期内的服装商品售卖趋势是上升还是下降了，并进一步通过筛选查看上升或下降的原因。

2、客户维度

客户最为销售的对象，对其分析，可以进一步的分析不同客户的销售贡献，并可对客户划分明细等级，以采取不同的销售策略。（比如我们之前分享的客户价值分析模型-RFM模型分析）

3、区域维度

例如，省、市、区、商圈（门店）等，可以通过不同区域或门店的筛选查看公司的销售情况，帮助管理者更好地掌握不同地区、门店的销售数据情况，哪些区域、门店销售情况理想，哪些不理想等等。

4、商品维度

销售分析的最细维度之一，很多维度可以通过商品这一维度进行交叉分析。比如，通过时间分析不同服装商品的售卖情况，通过门店看服装商品的销售状况等等。

1、趋势分析

例如，分析服装商品年度、月度的销售额趋势走向。

2、对比分析

例如，通过同种商品不同时期的对比分析，更能了解该商品对公司销售收入的贡献程度。

3、结构（占比）分析

例如，可以分析不同区域的销售收入占比、不同服装品类的销售结构等等。

4、比率分析

例如，可以计算销售业绩达标率、业绩增长率、毛利率等比率的情况，并通过不同维度进行分析。

......

更详细的分析方法，可参考我们之前分享的财务报表分析方法。

怎么做服装月销售报表

销售月报表主要介绍了本月服装的具体销售情况、上月销售情况以及未来发展趋势，具体包括如下内容：

销售汇总：主要包括本月和上月的销售金额、任务量、完成率等；

货品分析：主要包括销售和库存的具体情况和发展变化；

其他销售对比，包括竞争排名、VIP会员数量和各员工销售具体情况。

干货分享:服装店销售数据分析怎么做

产品不会说话，数据本身也不会说话，那么怎么知道某产品的销售表现如何？产品价值如何？该产品是否有潜力？是否有效果？哪家店铺的销售业绩最好等等......

这需要收集整理一系列的产品销售表现数据进行判断。那么服装店销售数据分析怎么做，可以让数据价值一目了然？我们可以参考下面这样的服装销售数据分析报表：

如上图所示，多维的动态分析报表，可帮助浏览者快速查看不同店铺的服装销售情况：

1、所有门店的销售数据指标（销额、成本、数量、毛利、订单数）一目了然；

2、轻松查看不同区域的收入占比构成；

3、各门店销售数据价值分布了如指掌；

4、各店铺销售收入排名情况清晰直观；

5、不同的服装销售品类的销售数据指标及其明细销售情况直观展现。

借助这样的销售数据分析报表，我们在浏览时，可根据自己的分析需求调整字段与维度组合，从而实现多维度的服装销售数据分析。

比如，我们可从时间维度出发，通过时间段的选择，查看不同年度及月度的服装销售数据同环比趋势情况：

比如，我们可从区域维度分析查看不同区域下各个店铺的销售及其明细指标情况：

比如，我们可从门店的维度筛选分析服装销售数据的表现情况；

比如，我们还可从具体商品维度，分析具体哪些品类更有销售价值，可为下个阶段的选品提供参考：

显然，借助上述这样的额多维的服装销售数据报表的特点是：即使很多人同对这张数据报表的分析维度进行调整查看分析，相互间也互不影响，当浏览者重新打开报表时，呈现的依旧是之前预设的报表字段与维度组合。

当然，制作服装销售数据分析报表让很多人头疼的莫过于需要不定期的重新制表，过程重复且繁琐。但借助BI制作完上述的数据报表后可设置自定义更新方案，让报表数据自动更新，这样一来，下次需要用到报表时，无需花费多余的时间精力进行重复制表操作，便可轻松浏览到服装店铺的销售数据情况。

注：上述数据报表仅供参考。