服装数据分析培训

关于销售分析客单价=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，从上面的公式可以看出：销售额：客单价x成交客数如果一个企业的销售额没有上升.可以从两方面来找原因。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。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。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。一、商品消费频率表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。三、平均人效平均人效=销售额/工作人数平 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、一个小区等四、平均平效平均平效=销售额/经营面积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 。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。1)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)。2)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)。3)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。4)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)。

衣食住行，乃民生四大要素，随着经济的发展，人们对基本的生活诉求也有所提高，作为排在第一位的“衣”尤其显著。

传统的服装行业营销模式已不能满足现代消费者用户的多变需求，激烈竞争的市场环境使得服装行业逐步多样化发展，精细化运营，利用数据化管理实现智慧营销。

服装行业面临的挑战

√现今大环境下，服装行业的营销费用不断提高，企业利润日益微薄；

√服装属于流行周期短、季节性强的商品，容易造成产销不平衡，存在高库存风险；

√一般情况下，服装门店和商品SKU都比较多，数据量规模庞大，导致财务业务信息不同步；

√服装类商品对应的属性相对复杂，且各类属性的组合分析灵活多变；

√消费者会给自己“贴标签”，也会给服装品牌“贴标签”，如何让商品、渠道与消费者的“标签”匹配起来，是服饰行业亟需解决的问题。

服装行业数据分析要点

图-服装行业指标体系

1、从供应链角度来看，服装行业的数据分析主要以购、销、存为主线，其中，存销比和售罄率是两个重要分析指标。

图-存销比

图-售罄率

2、发货和回款的执行情况也是需要实时监控的，这也是财务方面数据分析的重要指标。

图-发货回款实时监控

3、针对商品和门店还需要做精细化、多维度分析，追根溯源，为下一阶段的精准营销做准备。

例如，畅滞销是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。畅销款即是在一定时间内销量较大的商品，而滞销款则相反。畅销款不是商品的固有属性，而是随业务和时间周期变化而变化的动态属性，要从变化中分析出原因。

图-原因探索

分析云带来的数据价值

√将线上+线下+物流数据打通，以消费者为中心的会员、支付、库存、服务等数据全面共享；

√海量数据实时响应，实现动态智能分析，满足消费者多变需求；

√实时跟踪销售情况，了解市场需求动态，及时对商品做出配货调整，从而降低库存风险；

√优化供应链管理流程，提升市场响应速率，实现资源最大化利用；

√跟踪和分析消费者购买行为，提供个性化精准运营服务，从而提升营销转化效果，提高消费者忠诚度，减少市场营销费用；

√通过销售预测模型，探索科学定价策略，提升商品竞争力。

小结

这是一个”服务致胜”的时代，准确理解并快速满足消费者需求尤为重要，数钥分析云，能提供面向企业业务场景的一站式大数据分析解决方案，助力服装企业数字化转型，提升一线经营决策能力。