订货数据统计分析
订货会分析大体可以从三个方面入手:
1.款式、数量比较；
2.订货计划、实际订货比较;
3.订货、销售比较。
第一阶段：
1.每一次订货会中来自不同采购、研发中心的新品比例
2.每一次订货会中分流到各个鞋业、采购的成品供应比例（款数、数量）
3.每一次订货会订货数量占当季总销售数量的比例
4.每种鞋（男、女；凉、单、棉；传统、经典、时尚；高跟、中跟、低跟等）在各次订货会
中的订货数量占当季总销售数量的比例
5.订货会订货量前XX名产品、后XX名产品的订货量占当季总销售量的比例
6.每次订货会订的最好的款（订货量之和=定货会总订货量80%）有哪些，有多少个；当季卖
的最好的款（订货量之和=当季总销售量80%）有哪些，有多少个；这两者有多少交集，卖的最好的款是哪些订货会提供的，比例如何
7.连续几次订货会中来自同一采购、研发中心的新品款数比例
8.每一季召开订货会的数量，每次订货会订货量、销售量占一季中总的订货量、销售量的比
例
9.每一季中各种订货会（总部订货会、分公司订货会、补充订货会、网上订货会）的新款数、
订货款数、订货量、销售量比较
10.每一年召开订货会的总数量、总订货量、总销售量，连续几年内的订货会种类、数量变
化情况，种类、数量变化引起的订货量、销售量变化
11.每一年六次集中订货会的订货量变化情况；连续几年内夏季总部订货会新款数、订货款
数、订货量、销售量变化情况
12.每一年来自各个采购、研发中心的新品总款数比例，每一年来自各个采购、研发中心的
畅销品总款数比例，这两者有多少交集，哪个采购、研发中心的命中率最高，哪个采购、研发中心的发展速度最快
13.每一季季前、季中、季后，各个采购、研发中心开发新款的比例
14.某个分公司/办事处在某季总部订货会的订货款式与当季畅销款、滞销款比，交集有多少
款；这些畅销款、滞销款在订货会上的订货量占总销售量的比例如何
15.某个分公司/办事处连续几年夏季订货量、销售量变化情况如何，是否相对稳定，最好的
一年和最差的一年波动情况如何，进一步结合上一条进行分解分析
16.一年中某个分公司/办事处每个产品季订货款数比较、订货量比较、销售量比较
17.各个分公司/办事处、兄弟分公司/办事处夏季订货款数、订货量、销售量比较
18.各个分公司/办事处在冬季的订货款式、数量与该区域代理商的订货款式、数量比较
第二阶段：
1.我们一年应该开多少次订货会？
2.每个产品季应该开哪些订货会？
3.每次订货会的目标和考核指标是什么？
4.每次订货会投资收益比如何？
5.每次订货会应该在什么时候召开？
6.每次订货会应该要哪些分公司/办事处的哪些人来参加？
7.每次订货会前需要开发多少款？
8.每次订货会每个分公司/办事处应该订多少款，多少量？
9.每次订货会后的产品分流比例如何？
订货会的目标是什么？
观点一：订货会就是为了订货，多订货是订货会的目标。
笔者评论：该观点认为多订货是订货会的目标，然而现实中却是订货会的订货功能正在逐渐弱化。企业尽可能把货品推销给经销商，不畅销品就会在经销商那里形成库存，经销商会想办法保全自己，到最后还是要企业自己承担。
观点二：订货会就是企业花钱搭建了一个展示平台，推荐新品和重点品是订货会的目标。
笔者评论：该观点认为推荐新品和重点品是订货会的目标，订不订货不再重要；但是，不订货企业就没有办法判断哪些产品可能畅销，对经销商进行的指导很容易变成误导。当然，观点二并不是完全不可行，在企业能准确把握产品流行趋势或者品牌非常强势、足以引领潮流的情况下，以推荐新品和重点品为目标来组织订货会是有意义的，但订货会是不是推荐新品和重点品最好的方式是另一个需要考虑的问题，这也就是为什么一些强势品牌不举行订货会的原因。
观点三：订货会最重要的目标是信息交流和渠道的补充。
笔者评论：该观点认为订货会最重要的目标是信息交流和渠道的补充。虽然企业在订货会上花很多资金作宣传、做形象，一个重要的原因就是吸引客户和经销商的眼球，在订货的同时为品牌做宣传，提高品牌知名度和美誉度；但是，将信息交流和渠道扩充作为订货会的目标，有些本末倒置，违背了订货会的初衷。
观点四：订货会不仅仅是一场产品推荐会，更加是一次营销策略大会。
笔者评论：该观点突出了订货会的营销作用，在新品推介的基础上又深入了一层，但是显然
订货会的目标不应该只是营销那么简单。
观点五：通过对多种方式订货会的总体策划、规范组织、特色运作，实现企业、经销商、 供应商等的良性互动沟通机制提高订货的质量，获取有效订单（时效性、匹配性和针对性）。 笔者评论：该观点以订货为核心，涵盖了观点一到观点四的内容，理解较为深刻、到位。 简单来说，上述几种观点各有各的道理，如果对各个影响因素在订货会中所占的权重进行 深入分析，就会发现它们其实是同一个公式的变体：
订货会目标=订货*权重1 +产品推荐*权重2 +信息交流*权重3 +渠道补充*权重4 +品
牌营销*权重5
企业在不同的发展阶段具有不同的权重，当权重发生变化，订货会的目标也就相应改变了。 在明确订货会目标之后，企业接下来要考虑的就是订货会如何演绎、订货会能否成功的问 题了。订货会上，每次少则几十万，多则上百万的费用，企业花得一点不含糊。
这些钱应该怎么投下去呢，谁来投，什么时候投，投到哪里？
皮鞋企业内举行的订货会可以简单分为四种：全国集中订货会、区域巡回订货会、小集中 订货会和网上订货会，如图1所示。
图1订货会分类体系图示沈阳
全蕾中 订货会 石家庄
济南
重点针对全
国地域需求
重点针对全 国公共产品
全国集中订货会是各区域办事处代表（办事处经理、优秀店长、一级代理商等）去企业总部订货的订货会。集中订货会的举办应该与产品季相同步，每个产品季举办一次集中订货会。集中订货会的举办时间也可以基本固定下来，按顺序均匀分布在不同的产品季中。集中订货会的参会名额分配（如表1所示）、订货政策在集中订货会前召开的订货会策划会议上讨论确定。
表1集中订货会名额分配表样
巡回订货会是企业根据某个片区的特点，选择适合该区的样品，将他们带到各个片区去给办事处、代理商订货的订货会。巡回订货会举行前，各片区要向总部提出巡回订货申请，审批通过后总部制定总的巡回订货计划（如表2所示），包括什么时间、去哪些片区、在什么地点举办订货会，订货产品有哪些。巡回订货会参会样款可以分为两大部分，一部分是片区要求的样款，另一部分是总部看好推荐给片区订货的样款。巡回订货会的具体组织由各片区经理负责。巡回订货会举办地点的确定需要考虑以下几方面因素：
片区/办事处是否提出申请；
片区/办事处销量数据；
邻近区域是否有较大巡回订货会举行；
片区/办事处对产品需求是否独特；
各区域巡回订货会总体时间安排；?总部对该片区/办事处的发展策略。
表2巡回订货计划表样
XX公司XX年XX季巡回订货计划表』
小集中订货会是各办事处直接去采购子公司订货的订货会，具体订货组织由采购子公司负责。办事处事先要向总部提出申请（提交表3所示的去年同期订货情况分析表），审批通过后才能举
办。
上述三种订货会都是在实地举行的，或在总部，或在办事处，或在采购子公司，都是网下订货；网上订货会与它们不同，订货过程是在网上进行的。网上订货会可以作为其他几种订货会的补充，实现新品和畅销品的推广和订货。
合适的时间，合适的地点，由合适的人灵活运用上述几种订货形式，成功举办订货会，需要建立在周密的会前策划基础上。会前策划内容需包括以下几个方面：
销售分析，包括本季度销售目标，上季度销售总结，历史销售分析等；
市场分析，包括市场特点分析、市场变化分析等；
订货会目标分析，包括订货会总目标分解、产品订货规划等；
订货会市场策划，包括订货会布展方案、订货会特色节目组织等；
订货会组织方案，包括订货会时间、地点、责任人、参会人、订货形式、交付物等。
要成功举办订货会，会后的统计分析同样必不可少。对订货会上收集到的各种交流、反馈信息的分析；对订货情况按时间、产品线、价格段（如表4所示）、产品类型等进行的分析; 对订货会是否成功的评估及改进建议等等正是订货会的价值所在。
表4各价格段订货数量对比表样
有了会前策划和会后总结，订货会流程就基本确定下来了，但订货会能不能开好还依赖于订货会的具体实施，依赖于从订货会准备到订货会举行，再到订单处理的订货会流程中每一项活动的精心组织和有效执行（参考图4）。
如何分析销售中各种数据
最近的case里client也在做商务智能项目，营销公司的老总们都很支持项目，都认为有一个很好的分析工具，但同样存有疑惑，不知道到底想要什么数据，担心商务智能不给出想要的数据。
作为局外人，我感觉这些老总是因为不知道到底需要哪些数据，为其决策提供支持。在此，我把我以前对数据的理解整理出来，希望能够为
企业里有各种各样的数据，尤其是有关销售的数据，如销售额、利润、某个产品在某个渠道中的销售波动情况等等，不但很多企业外面的人，连实际作决策的人都不知道需要什么数据。
为了很好把握那么多的分析数据，需要建立一个结构，立足于结构，分析数据就非常容易了。
1. 建立一个渠道、产品和时间三维数据分析概念
本质上讲，企业最重要是盈利的，盈利的手段只有一种卖产品，卖更多的产品。那些什么促销、广告、品牌、PR等等，最后都要落实到卖产品上来，所以产品一定是企业最关注的。
其次价值需要传递的，从销售的角度来看，渠道是传递价格的基础，不同的渠道销量、盈利多少是要重点监测的内容，所以渠道将成为结构的一个纬度；
最后，任何事物的发展都需要有时间来促成、比较的，企业发展也一样，所以时间这个纬度自然不能省。
综述之，我们可以建立一个渠道、产品、时间为度的结构：
•（1）渠道维度：区域、经销商、客户类型
•（2）产品维度：品牌/品种，甚至于包括个别非常重要的SKU
•（3）时间维度：按照时间进度，比较分析数据，一般包括当月、上月、本年累计、去年同期等等。
有了结构，那么多的数据应该如何分析，我们可以把数据笼统地分为财务数据和非财务数 据，以快销品为例，可以看出在所有分析的数据中，总结起来一共有两大类：财务、覆盖和店 内表现。
子指标 销量、毛利、毛利率、营业费用、投资回报率、库存天数、库存周转率
平均库存成本等
内表现 3把数据放在三维结构中，便是完整的商务智能的架构
2.
两种数据分析指标
内容
财务数据 覆盖和店
各类型渠道覆盖率，分销、陈列、价格、助销等
通过渠道、产品和时间构成分析生意数据的三个维度，再把两大类数据指标应用到分析维 度中，就可以详细分析销售的生意数据。三个维度和两类数据的关系如下图所示:
产品纬度
只要把握该架构，任何所谓的商务智能BI 、联合生意计划
（JBP ）、销售分析体系等都是 不可能逃离该框架。 财务数据 覆盖和店内 表现数据
渠道纬度
销量 营业费用 毛利和毛利率 :库存天数
i 库存 覆盖暗况
分销
陈列
助销
*时间纬度 率 回报率
服装专卖店订货数据分析
服装专卖店订货数据分析 服装专卖店订货数据分析 1服装专卖订货信息表 序号店名订购时间编号数量 北京XX店 1 2012,2,28 10:20 XXX XXX 上海XX店 2 2012,2,28 11:20 XXX XXX 哈尔滨XX店3 2012,2,28 11:30 XXX XXX …… 服装专卖订货数据元素的逻辑关系为线性结构。 数据元素之间关系的特点:有且仅有一个开始结点和一个终端结点，并且所有结点都做多只有一个直接前趋和一个直接后继。 2服装专卖店管理结构数据分析 总部 , , , 北京地区上海地区黑龙江地区 , , , , , , XX店 XX店 XX店 XX店 XX店 XX店 服装专卖店管理结构数据元素的逻辑关系为树形结构。 数据元素之间关系的特点:有且仅有一个开始结点，一个结点有一个直接前趋和多个直接后继。 3服装专卖店就近紧急调货路线分析
服装专卖店就近紧急调货数据元素的逻辑关系为图结构。 数据元素之间关系的特点:，一个结点可能有多个直接前趋和直接后继。思考问题: 1、什么是数据结构 , 数据结构指的是数据之间的相互关系，即数据的组成形式。 2、数据结构研究什么 , 数据的逻辑结构、数据的物理结构、数据的运算集合。 3、我们如何理解数据结构, 按某种逻辑关系组织起来的一批数据，应用计算机语言，按一定的存储表示方式把它们存储在计算机的存储器中，并在这些数据上定义了一个运算的集合。 4、如何利用数据结构的知识解决实际问题, 程序设计的实质是对实际问题选择一种好的数据结构，加之设计一个好的算法，而好的算法在很大程度上取决于描述实际问题的数据结构。
EIQ分析
什么是EIQ分析EIQ分析是物流中心的POS系统，进行物流系统的系统规划，从客户定单的品类、数量与订购次数等观点出发，进行出货特征的分析。E（订货件数order entry）、I（货品种类item）、Q（数量quantity），是物流特性的关键因素，EIQ分析就是利用E、I、Q这三个物流关键因素，来研究物流系统的特征，以进行基本的规划。该理论由日本物流研究所铃木震先生提出并积极推广，铃木震在日本有着很大的影响力，作为一位知名的物流顾问，在研究了众多的物流实务案例的基础上，发展出了这样一套完整的分析管理工具。其中，E是指“Entry”，I是指“Item”，Q 是指“Quantity”。既是从客户订单的品项，数量，订货次数等方面出发，进行配送特性和出货特性的分析。EIO分析的分析项目主要有EN（每张订单的订货品项数量分析）（注：N为日文Nnai意“种类”的首字母）、EQ（每张订单的订货数量分析），IQ（每个单品的订货数量分析），IK（每个单品的订货次数分析）（注：K为日文Kasanatsut意“重复”的首字母）。EIQ分析是根据以上四个分析项目的结果进行综合考量，为配送中心提供规划依据。 [编辑]EIQ分析的意义[1]EIQ分析起着历史订单资料与具体分析之间的衔接作用.规划前期通过EIQ分析，可以避免规划人员迷失在庞大的资料数据中。通过EIQ分析.还可从订单中详细内容了解客户、品项以及数量等关键规划要素之间的关系与现状对配送中心的拣选系统规划和改善具有重要意义.具体概括以下五条:(1)确定货物一般物性与特征(2)得出符合物流系统特性的物流系统各类模块(3)为进一步选择物流设备提供依据 (4)提供数据仿真分析(5)开展物流系统基础规划工作 [编辑]EIQ分析的内容[2]EIQ分析法(订单品项数量分析)是由日本铃木震先生首先提出的.它是针对以市场需求导向为主，且具不稳定或波动条件的配送中心作业系统的一种分析方法。简单地说，就是从企业订单出发。根据客户的需求特性，结合PCB及ABC的交叉分析方法，进行订单不同层面的分析，得出客户订单的品项，数量与订购次数的特点，对货物储存、拣选、出货等仓库作业进行分类管理和实施重点管理。订单是配送中心工作的核心，所有的工作都是为了使订单能快速高效地完成，并降低配送运作成本，提高客户满意度。订单资料中的E(订单件数：OrderEntry)、I(货品种类：Item)、Q(数量：Quantity)，是物流特性的关键因子。“EIQ”分析就是利用“E”，“l”、“Q”这三个物流关键因子，依据企业自身实际发生的订单销售资料，研究配送中心特性，选择最适当的物流作业方式、设备使用、设施布置。EIQ分析最重要的是如何判断与应用，尤其是公司的经营变化可以由EIQ分析的图形中识别出来。设立一个简单的4个客户，6类商品的EIQ分析表l。根据表格资料，即可展开简单的EQ、EN、IQ、IK四个分析：(1)订单量(EQ)分析：可以明确地了解客户的订贷鼍及比例，进而掌握货品配送的需求及客户订单ABC分析，以决定订单处理的原则、拣货系统的规划，影响出货方式及出货区的规划。如上表所示，按照订债数量的百分比进行ABC管理分类，4家客户订单的数量不同，可以很明确地看到El客户数鼍最少，E4客户订货数量大，E4可以考虑作为重要客户，优先安排配送等一系列服务。(2)品项数量(IQ)分析：了解各类产品出货量的分布状况，分析产品的重要程度与运量规模。针对众多商品作分类并予以重点管理，也就是观察多少百分比的出货商品，占多少百分比的出货量，是否出贷量集中在某屿商品?由此可以知道哪些品种为热销产品。适用于仓储系统的规划选用、储位审闻的估算以及影响拣贷方式及拣货区的规划。上例可以看到6类商品中13的出货量最少，可以安排在较偏僻的地方，Il商品、15商品的出货量大，安放在进出较便利的区域。(3)订单品项数(EN)分析：依单张订单品种数据资料可_了解客户订购品种数的多寡，判断较适用的拣贷方式。让管理人员更容易掌握客户订货品种数的分布情形，以决定使用的拣货方式应为批量拣取或按单拣选来提高拣
订货数据统计分析
订货会分析大体可以从三个方面入手： 1.款式、数量比较； 2.订货计划、实际订货比较； 3.订货、销售比较。 第一阶段： 1.每一次订货会中来自不同采购、研发中心的新品比例 2.每一次订货会中分流到各个鞋业、采购的成品供应比例（款数、数量） 3.每一次订货会订货数量占当季总销售数量的比例 4.每种鞋（男、女；凉、单、棉；传统、经典、时尚；高跟、中跟、低跟等）在各次订货 会中的订货数量占当季总销售数量的比例 5.订货会订货量前XX名产品、后XX名产品的订货量占当季总销售量的比例 6.每次订货会订的最好的款（订货量之和=定货会总订货量80%）有哪些，有多少个；当 季卖的最好的款（订货量之和=当季总销售量80%）有哪些，有多少个；这两者有多少交集，卖的最好的款是哪些订货会提供的，比例如何 7.连续几次订货会中来自同一采购、研发中心的新品款数比例 8.每一季召开订货会的数量，每次订货会订货量、销售量占一季中总的订货量、销售量的 比例 9.每一季中各种订货会（总部订货会、分公司订货会、补充订货会、网上订货会）的新款 数、订货款数、订货量、销售量比较 10.每一年召开订货会的总数量、总订货量、总销售量，连续几年内的订货会种类、数量 变化情况，种类、数量变化引起的订货量、销售量变化 11.每一年六次集中订货会的订货量变化情况；连续几年内夏季总部订货会新款数、订货 款数、订货量、销售量变化情况 12.每一年来自各个采购、研发中心的新品总款数比例，每一年来自各个采购、研发中心 的畅销品总款数比例，这两者有多少交集，哪个采购、研发中心的命中率最高，哪个采购、研发中心的发展速度最快 13.每一季季前、季中、季后，各个采购、研发中心开发新款的比例 14.某个分公司/办事处在某季总部订货会的订货款式与当季畅销款、滞销款比，交集有多 少款；这些畅销款、滞销款在订货会上的订货量占总销售量的比例如何 15.某个分公司/办事处连续几年夏季订货量、销售量变化情况如何，是否相对稳定，最好 的一年和最差的一年波动情况如何，进一步结合上一条进行分解分析 16.一年中某个分公司/办事处每个产品季订货款数比较、订货量比较、销售量比较 17.各个分公司/办事处、兄弟分公司/办事处夏季订货款数、订货量、销售量比较 18.各个分公司/办事处在冬季的订货款式、数量与该区域代理商的订货款式、数量比较第二阶段： 1. 我们一年应该开多少次订货会？ 2. 每个产品季应该开哪些订货会？ 3. 每次订货会的目标和考核指标是什么？
服装订货以及库存比例计算案例分析
服装订货以及库存比例计算案例分析 某60平方米的中档服装店，春夏的时候开店进仓了3200件货品，4个月销售了480件，剩余货品为库存。现在秋冬换季了，以现在的库存，我应该安排多少进货？一般公司 的季末库存应该是进货的多少？有没有什么相关计算公式？还有请问，怎么计算周转是否 合理，销售是否够量？ 期末库存－期初库存＋销售量＋损耗＝进货量 我指出，你后面想要搞多少销售，再算上预计下一次的季末库存，就是发货数量了。 通常销售指标必须存有15%~30%的快速增长，算是你预计快速增长15%吧。每月销售量：480/4×115%＝138（件） 上一季剩下来的库存：3200－480＝2720 如果预计下次季末库存维持不变的话： 进货量＝期末库存－期初库存＋销售＋损耗 ＝2720－2720＋138×6＋2720×3%＝910（件） 具体数据还要多斟酌。这个公式没有问题，方法是对的。不过具体数据还要多斟酌。 首次铺货必须看看店铺面积大小和陈列密度。 天！这数据有点离谱吧，4个月卖480件，可首次铺货就3200件,品牌服装折扣店， 超超高了。老板没吐血吧？春夏库存不能在秋冬季卖，剩下的季末库存全撤下来，跟后面 该安排多少进货没有关系。我认为首次铺货要看店铺面积大小和陈列密度，一般中档服装 店60平方米，铺货大约100~150个货号sku就差不多了，不够的话可以重复陈列。每个sku给配三个规格。秋冬季，6个月一次性进货：100sku×3件＋120件/月×6个月＝1020件,品牌女装加盟。 每个sku货号给分体式多少规格并不紧固。转季换货就是分批进行的，上一季季末库 存就是必须沦为下一季上开季时的期初库存的。 对于首次铺货，可以这样粗略估算,淘衣秀，不过有的地方需要详细说明一下。第一，每个sku货号给配三个规格并不是固定公式，而是要看货品的。服饰配件产品，比如说手袋、项链，一个店可以就配一个。规格较少的服装产品，比如说毛衣、外套，一个sku每 个店配两三个号型。规格多的像西装、衬衫，一个货号要配齐了，一二十个码的都有。每 个店配多少合适，就要看物流和店铺库房的情况了。 第二，转季换货就是分批进行的，并不是一下子全系列废下来。所以说道“剩的季末 库存全系列废下来，跟后面该精心安排多少发货没关系”这个观点太片面了。上一季季末 库存就是必须沦为下一季上开季时的期初库存的，即使废下来，算不上在店铺库存的帐面
服装订货及数据分析
服装订货及数据分析 在时尚产业中，服装订货及数据分析是关键的环节，它们对于企业的运营和发展具有至关重要的作用。本文将探讨服装订货过程中的关键步骤，并介绍数据分析在提升企业竞争力方面的价值。 第一部分：服装订货的关键步骤 1. 了解市场需求 在进行服装订货之前，企业需要对市场需求进行深入了解。这包括研究目标消费群体的喜好、流行趋势和购买习惯等。通过市场调研和分析，企业可以更准确地预测市场需求，并相应调整订货计划。 2. 选购适当的产品 根据市场需求和品牌定位，企业需要选购适当的产品。这涉及到与供应商的合作，包括选择供应商，了解产品质量和供应链可靠性等。同时，企业还需要考虑产品的款式、颜色、尺码等因素，以满足消费者的不同需求。 3. 订货量的确定
确定适当的订货量是服装订货过程中的重要一步。这需要综合 考虑市场需求、产品畅销状况、季节因素和企业预算等因素。通过 数据分析和预测模型，企业可以更加科学地确定订货量，避免库存 积压或供应不足的问题。 4. 确定订货时间和交期 在订货过程中，准确确定订货时间和交期是至关重要的。这需 要与供应商进行及时沟通，并根据产品生产周期和物流配送时间等 因素，制定合理的订单安排。及时的信息更新和协调工作，可以确 保商品的准时交付。 第二部分：数据分析在服装订货中的应用 1. 数据采集与整理 企业需要收集和整理与订货相关的数据，例如历史销售数据、 库存数据、市场调研数据等。通过数据的整理和分析，企业可以了 解产品的销售情况、库存状况和市场趋势等，为订货决策提供依据。 2. 预测模型的建立
基于历史数据和市场趋势，企业可以建立预测模型，预测未来的销售量和市场需求。这有助于企业在订货过程中做出更准确的决策，避免过量或不足的供应，并最大限度地提高销售效益。 3. 库存管理与优化 数据分析在库存管理中发挥着重要作用。通过对销售数据和库存数据的分析，企业可以了解库存周转率、滞销商品和过剩库存等情况，并采取相应的措施进行优化。这有助于提高资金利用效率和减少库存积压的风险。 4. 营销策略的优化 通过对销售数据和市场调研数据的分析，企业可以了解产品的销售渠道和目标消费群体的喜好等信息。这有助于优化营销策略，针对不同的消费群体精准推广和定制产品，提高市场占有率和销售额。 总结： 服装订货及数据分析是时尚产业中不可或缺的环节。通过深入了解市场需求、准确选购产品、科学确定订货量和采用数据分析等
订货数据统计分析
订货会分析大体可以从三个方面入手: 1.款式、数量比较； 2.订货计划、实际订货比较; 3.订货、销售比较。 第一阶段： 1.每一次订货会中来自不同采购、研发中心的新品比例 2.每一次订货会中分流到各个鞋业、采购的成品供应比例（款数、数量） 3.每一次订货会订货数量占当季总销售数量的比例 4.每种鞋（男、女；凉、单、棉；传统、经典、时尚；高跟、中跟、低跟等）在各次订货会 中的订货数量占当季总销售数量的比例 5.订货会订货量前XX名产品、后XX名产品的订货量占当季总销售量的比例 6.每次订货会订的最好的款（订货量之和=定货会总订货量80%）有哪些，有多少个；当季卖 的最好的款（订货量之和=当季总销售量80%）有哪些，有多少个；这两者有多少交集，卖的最好的款是哪些订货会提供的，比例如何 7.连续几次订货会中来自同一采购、研发中心的新品款数比例 8.每一季召开订货会的数量，每次订货会订货量、销售量占一季中总的订货量、销售量的比 例 9.每一季中各种订货会（总部订货会、分公司订货会、补充订货会、网上订货会）的新款数、 订货款数、订货量、销售量比较 10.每一年召开订货会的总数量、总订货量、总销售量，连续几年内的订货会种类、数量变 化情况，种类、数量变化引起的订货量、销售量变化 11.每一年六次集中订货会的订货量变化情况；连续几年内夏季总部订货会新款数、订货款 数、订货量、销售量变化情况 12.每一年来自各个采购、研发中心的新品总款数比例，每一年来自各个采购、研发中心的 畅销品总款数比例，这两者有多少交集，哪个采购、研发中心的命中率最高，哪个采购、研发中心的发展速度最快 13.每一季季前、季中、季后，各个采购、研发中心开发新款的比例 14.某个分公司/办事处在某季总部订货会的订货款式与当季畅销款、滞销款比，交集有多少 款；这些畅销款、滞销款在订货会上的订货量占总销售量的比例如何 15.某个分公司/办事处连续几年夏季订货量、销售量变化情况如何，是否相对稳定，最好的 一年和最差的一年波动情况如何，进一步结合上一条进行分解分析 16.一年中某个分公司/办事处每个产品季订货款数比较、订货量比较、销售量比较 17.各个分公司/办事处、兄弟分公司/办事处夏季订货款数、订货量、销售量比较 18.各个分公司/办事处在冬季的订货款式、数量与该区域代理商的订货款式、数量比较 第二阶段：
货品的数据分析及备货技巧
货品的数据分析和备货技巧 一、产生缺货的原因分析 根据目前公司的订货机制，是采取订货+补货的方式。缺货，就是供需出现缺口，在目前的机制下，产生缺货不外是两种原因，一是订货不足，二是补货不足或者不及时（这里的不及时，是指不考虑补货周期的情况） 关于订货不足的情况，在此暂不做讨论，因为市场不同，每位代理商的眼光与订货策略也不同，我们着重讨论的是已有实销数据的情况下，如何进行补货，才能保证不缺货，又不造成太大的库存压力。 首先，我们先看看补货周期。一个款从客户补单到货到客户手里，在不考虑公司备货的前提下，大致要经历：代理商下单，面辅料采购根据产能安排生产公司发货、运输等环节。以冬装为例的化，出货时间=面辅料到货时间（取最大值，一般15天）+排单等待时间（视产能状况而定）+生产时间（6天）+运输时间2-3天） 因此在公司没有备货的情况下，冬装补货周期至少是25天左右，毛衣，羽绒35天左右，这，这也正是为什么需要提前补货的原因。假如说销售时间还有30天，档口库存加上公司未发补单还能维持10天，现在补货25天以后出，那么只能再补5的量，中间有15天为断货时间。而如果代理商提前半个月补货，那么出货的时候刚好是档口快要断货时间。而如果代理商提前半个月补货，那么出货的时候刚好是档口快要断货的时候，可以保证整个销售周期基本不断货或者只是少量断货。
二、数据分析备货原理 根据产品生命周期理论，产品的销售时间，可以分为导入期，成长期，成熟期和衰退期。 1、导入期：新产品上市，消费者有个接受过程，销售较为缓慢 2、成长期：产品经过一段时间后，销售快速增长，这个时候也是最容易出现断货的时期 3、成熟期：此时市场成长趋势减缓，产品已被大多数潜在购买者所接受，销售量会逐渐达到高峰 4、衰退期：产品销售量开始衰退，直至推出市场，一般来说，夏装南方第一波货衰退期为5月7其，秋装南第一波货的衰退期为10月7日。 根据一半规律，春秋装销售时间为35到40天左右（视区域略增减，其中春节销售时间受春节影响很大），夏装和冬装50到55天。根据公司现在的运作模式： （1）订货会：在订货会上，代理商订货，公司备一部分货品（这部分备货将在首单上货后出货，也就是成长期即将断货的时候）（2）试销：在发大获之前，将会进行产品试销，试销将在上货前一周到1天进行，试销一周后得到试销分析报告，客户和公司都将根据试销情况，进行加单和备货（此时的补单首先是靠订货会公司备货来满足，没有备货的款根据出货时间，预计在成长期后期出货，中间可能会有断货）。试销补货时最先上货的地区进入导入期，刚开始
服装订货会数据分析
订货会数据分析（二） 1、原始销售数据的统计及分析：订货的目的是为了销售，也就是说，订货应该围绕着销售来进行的。所以，在参加订货会之前，我们必须统计出去年本季的销售数据，以这个销售数据作为依据进行订货。销售数据的属性可以多样，下图中列出了一个两个简单的销售流水报表格式： 2、销售总量分析：去年本季的销售总数量决定本季订货的总数量。但并不是说上一季销售多少这一季就订多少。因为当你订1000件货的时候你的销售一定是达不到1000件的，而会产生一定的库存。我们要统计出去年本季销售中，有多少缺货现象、有多少货品是因为为了减少最终的实际库存而打折销售的，这样我们就可以分析出去年本季销售的数据是本身还有潜力上升的还是实际上超出了店铺的销售能力的。另外，有些代理商认为，店铺里还有一定的库存，在本次订货的时候应该减去这个量，这个想法也值得商榷。男装流行趋势变化不是特别大，可以减去其中库存的一部分，但不能全部减。 3、各类别销售量及占比：比如去年本季衬衫销售多少、裤子销售多少等等，在裤子当中牛仔多少、西裤多少，长裤多少、七分裤多少……都要进行统计与分析。另外一方面，要看哪些类别销售有困难、哪些类别销售还有潜力，这样在所统计出的数据后面做适当的调整。 4、各类别颜色占比：在不同类别的颜色占比上也同样要以销售的实际数据作为参考。比如，下季通常来讲深颜色和素色的比例就会偏多一点，而上装则是彩色的、亮色的比例相对偏多一点。这些都不能代理商自己说了算，而要通过销售数据的分析。（这里需要加入设计的流行元素） 5、各类别尺码占比：在订货中尺码的确定上，不能想当然。有些代理商认为，我们是北方的，应该大码偏多点。这是不够精确的，要以销售分析出一个具体的尺码比例来。另外，不同类别在同一地区的销售中其尺码比例也可以存在差异。比如风衣类别由于一般是宽松型的，有些风衣可能还比较职业，可能就偏大码的销售要更好一点……这些都可能产生区别，所以要以销售数据的分析结果为依据。 6、地区元素：不同的地区存在不同用户群，对服装需求存在着一定的差异所以需要考虑进去，比如北方区域夏季较短、而冬季销售时间较长，云贵地区四季如春，广东地区没有冬季、冬季占据了近一半的销售时间…… 7.其他数据分析：以上六个方面的数据统计和分析是非常重要的，代理商要订货之前必须做的一项工作。除了这些方面以外，根据品牌定位的不同，还有其他的一些数据也要进行统计和分析。比如在具体的款式上面，男装西装中，双开叉和单开叉的比例、两粒扣和三粒扣的比例等；在女装的衬衫中，职业衬衫和休闲衬衫的比例等……还有像面料的销售比例、花形的销售比例、T恤当中不同领型的
出入库数据统计与分析方法
出入库数据统计与分析方法 出入库数据统计与分析方法 进入数字化时代，数据已经成为企业决策中不可或缺的元素。出入库数据是指物品进出仓库的所有基础数据，包括物品种类、数量、时间、地点等基本信息。在企业的发展过程中，对出入库数据进行统计和分析对于企业的管理和决策有着极其重要的作用。本文将探讨几种出入库数据统计和分析的方法和技巧，以期为企业决策提供帮助。 一、基于历史数据的预测分析 基于历史数据的预测分析是指通过对过往数据的汇总和分析，寻找其内在的规律和趋势，进而预测未来的趋势。在出入库数据管理中，这种方法被广泛运用于预测库存和预测需要采购的物品的数量。 对于库存的预测，可以通过历史库存数量、销售量、生产计划等数据来进行预测。根据历史数据中的相应指标，如平均消耗量、安全库存量、销售周期等指标，建立相应的模型，通过对模型的分析和改进进行预测。对于需要采购的物品的数量的预测，则可以通过对历史订购量、供应时间等数据来进行预测。 基于历史数据的预测分析，可以帮助企业在备货和采购方面做出更加明智的决策，减少库存损失和节约成本。但需要注意的是，历史数据中的规律和趋势并不一定能够完全预示未来，因此该方法还需要与其他方法相结合，以提高准确性。 二、ABC分析法 ABC分析法是一种基于物品出入库数据的分类方法，它将物品按照其在企业中所占的价值比例分为A、B、C三类。A类物品价值比例最
高，数量最少；B类物品价值比例和数量处于中间；C类物品价值比例最低，数量最多。通过这种方法，可以使企业更好地管理库存，提高物品管理效率和降低成本。 ABC分析法的具体过程如下： 1. 对所有物品根据其单价和库存数量进行排序； 2. 计算所有物品的均值和标准差； 3. 将所有物品按照其单价和库存数量分为A、B、C三类； 4. 对A、B、C类物品单独制定管理策略。 ABC分析法对于企业的管理和决策具有极大的作用。通过将物品进行分类，可以降低库存成本、提高物品管理效率，减少库存损失。然而，该方法也存在一定的不足之处，例如对于从未出现的物品难以做出分类等。 三、异常检测方法 异常检测方法是一种检查数据中是否出现异常数据的方法。在出入库数据分析中，该方法可以用来检测数据中是否存在数量异常、时间异常等情况，找出数据中的异常值。 异常检测方法可以通过多种方法实现，例如z-score方法、箱图法、基于密度的离群点检测等。在实际应用中，可以根据具体情况选择不同的异常检测方法。 异常检测方法可以帮助企业发现数据中的异常情况，从而调整库存和采购策略，降低成本。但需要注意的是，异常值并不一定代表错误，因此需要对检测到的异常数据进行认真的分析和判断。 四、人工智能技术在出入库数据分析中的应用
店铺销售数据分析
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？
零售卖场进销存环节的数据分析
零售卖场进销存各环节的数据分析 商品在卖场中的流通就是一个环，每个环节都会留下很多数据，通过这些数据的整理分析，通过关注重点数据指标，从而提升工作效率，降低运营成本，使商品的循环过程更加顺畅。 第一个环节：订货 商品的流转是循环往复的，如果是新开门店订货肯定是第一步，所以把订货作为第一环节。订货的控制非常重要，订什么，订多少，怎么订绝对不能仅仅依靠营运人员的经验，要有数据作为支撑。 1.订什么和订多少。订什么取决于商品的销售表现，订多少不光要考虑销售还要考虑库存，不是所有好销的商品都要订货。销售因素指商品在前期的平均销量（需要设定一个时间范围比如90天），根据商品的属性不同（正常价销售的商品/促销价销售的商品）取值条件也会不同（要看属性变化对于销量的影响力决定是否区别平均销量的算法）；库存因素指商品的实际库存，这个库存除了仓库中存放的数量外还要考虑是否存在在途的库存数量和即将退货的库存数量，这些都是要考虑的影响实际库存数量的因素。 2.怎么订。订货周期，如果物流条件允许，尽量缩短订货周期，原因很简单订货周期的长短直接影响订货数量的大小，如果供应商能够1周2次送货的，就不要设置1周1次订货，加快商品的周转速度也是降低仓库存储的压力。
第二个环节：收货 订货的商品是否全部到货了？订了多少品种到了多少品种？订了多少金额到了多少金额？通过到货率的分析除了能够考核供应商的送货能力作为供应商管理的一个依据外同时可以检验商品订货的数量是否合理，也是对订货环节工作的评估。 第三个环节：仓储 仓库中的所有库存都是从订货而来，库存是卖场最大的投资，使库存投资 的每一块钱得到最大的收益是库存管理的目标。商品的库存结构是否合理直接影响门店的销售业绩。不良库存的数据分析，库存管理的指标数据非常关键，没有销售记录的商品占比（依据实际情况设置时间段）；低库存周转的商品占比；库龄商品占比（商品从进货开始计算库存年龄）等等，如果无法做到有效控制不良库存占比，那么卖场的内环境将不健康，也不必指望这样的库存能产生好的销售业绩。 第四个环节：销售 销售环节的数据分析有很多内容，单从商品流通这个方面，重点在缺货商品数据分析。缺货既是销售损失，对商家来讲是头等大事也是影响顾客体验的关键因素。已经缺货的商品、即将缺货的商品、排面缺货的商品都是营运管理人员必须要关注的，同时也是订货的重点商品。缺货分析是商品销售和库存数据的结合，哪些商品有过销售，当前库存为0；哪些商品是销售很好，库存不为0但依据平均销量，库存已经无法满足后续销售的隐性缺货；哪些商品有足够库存（库存数据准确的前提下）但在排面上是空的，对顾客来说也是缺货；对于这些商品数据的分析，就是让营运人员知道哪些商品是影响销售亟待解决的重中之重。 卖场中有数以万计的商品，商品流通环节的数据分析目的是提升营运管理效率，找到关注重点，减少因为人为原因造成的商品积压，销售流失；通过数据指标的分析及时找到流转过程中存在的问题，制定应对措施和改善工作流程，使商品在卖场中实现良性循环。
店铺数据分析
店铺数据分析服装人必备 1、畅滞销款分析 畅滞销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;畅滞销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把握,多次的畅 滞销款分析对订货时对各款式的审美判断能力会大有帮助;畅滞销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 滞销款分析还可以查验陈列、导购推介的程度;畅滞销款分析可以及时、准确对滞销款进行促销,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的款式订货量和库存量较多的款式来做分析, 以判断出是否缺货或产生库存压力,从而及时做出对策;单款的销售周期主要被季节和气候、款式自身销售特点、店铺内相近产品之间的竞争等三个因素所影响; 3、营业时间分析 一般一个地区的店铺开业和打烊时间都是差不多的,但中间的班次安排就可能有所区别;这就要求我们对每个时间段对进店人数、试穿人数、成交票数和金额等进行分析,从而得出哪些时间段的进店率、进店试穿率和试穿成交率更高,再根据这一结果对员工班次进行调整;比如上午这些因素数据较低而下班前一小时这些因素数据较高,则可考虑改变全天
营业时间;比如某一时间段这些因素数据非常集中,则可考虑将最多的员工、精力、促销等集中在这一时间段,通过准确的数据分析来合理调整工作时间和工作安排,能有效促进员工工作激情和销售增长; 4、销售与库存对比分析 对于品牌公司、省级代理商或开单一品牌多家店铺的加盟商而言,店铺之间的销售对比与货品调配能有效提升总仓的物流管理能力以及各店销售水平和解决库存能力;我们可以通过某一时间段内所选定的店铺之间的销售/库存对比分析表格来做多店之间的货品销售数据分析管理; 5、老顾客贡献率分析 行销学一个着名的法则叫做20-80法则,在顾客管理理论中是指20%的顾客完成80%的销售额,而这其中的20%的顾客即我们的老顾客,特别是持我们品牌VIP卡的顾客;所以对于老顾客的管理是店铺管理中最重要的项目之一;我们需要对老顾客特别是持VIP卡的顾客进行每次的消费登记和统计,并对特别重点的老顾客进行消费特点、消费频率和消费金额的分析;有针对性的对老顾客进行短信祝福、新货及促销活动的通知、VIP专属特权、生日及节日礼物等工作,对老顾客的品牌忠诚度、回头频率和再次的购买欲望等都会有较大的提升; 6、员工个人销售能力分析 通过员工个人销售能力分析,可及时了解和掌握每个员工的工作能力和工作心态,以便对症下药,提高个人销售业绩;
物流数据统计分析报告
物流数据统计分析报告 目录 物流数据统计分析报告 (1) 引言 (1) 背景介绍 (1) 目的和意义 (2) 物流数据收集与整理 (3) 数据来源 (3) 数据收集方法 (4) 数据整理与清洗 (5) 物流数据统计分析方法 (6) 描述性统计分析 (6) 相关性分析 (7) 预测分析 (8) 空间分析 (9) 物流数据统计分析结果 (10) 数据可视化展示 (10) 主要指标分析 (11) 趋势分析 (12) 空间分布分析 (14) 物流数据统计分析应用案例 (15) 运输效率分析 (15) 仓储成本分析 (16) 供应链优化分析 (18) 物流数据统计分析报告结论 (19) 主要发现和结论 (19) 建议和改进措施 (19) 参考文献 (20) 引言 背景介绍 随着全球经济的快速发展和国际贸易的不断增长，物流行业在全球范围内扮演着至关重要的角色。物流数据统计分析报告旨在通过对物流行业的数据进行深入分析，为决策者提供有关物流运营和管理的关键信息。
物流是指将产品从生产地点运送到消费者手中的过程。它涉及到货物的运输、仓储、包装、配送以及相关的信息流和资金流。物流行业的发展与国家经济的发展密切相关，它不仅对商品的流通起到关键作用，还对经济增长、就业机会和贸易竞争力产生重要影响。 在过去的几十年里，全球物流行业经历了巨大的变革。随着全球化的推进，跨国贸易的增加，物流需求不断增长。同时，技术的进步和信息化的普及也为物流行业带来了新的机遇和挑战。物流企业需要不断提高运营效率，降低成本，并提供更快、更准确的服务。 物流数据统计分析报告的编制是为了帮助决策者更好地了解物流行业的现状和趋势。通过对物流数据的收集、整理和分析，我们可以揭示出物流行业的发展状况、问题和潜在机会。这些数据可以帮助企业制定战略规划、优化运营流程、改进服务质量，从而提高竞争力和市场份额。 本报告将涵盖物流行业的各个方面，包括货物运输、仓储管理、供应链协调、信息技术应用等。我们将通过收集和分析各种数据，如货物流量、运输时间、库存周转率、运输成本等，来评估物流行业的整体状况和各个环节的效率。同时，我们还将关注物流行业的发展趋势，如电子商务的兴起、智能物流的应用等，以帮助企业抓住新的机遇和挑战。 在编制本报告时，我们将采用多种研究方法，包括文献综述、案例分析、数据收集和统计分析等。我们将借助现代技术和工具，如大数据分析、数据可视化等，来提高数据的准确性和可理解性。同时，我们还将与物流行业的专家和从业者进行深入交流，以获取更多的实践经验和行业见解。 最后，本报告的目标是为决策者提供有关物流行业的全面和准确的信息，以帮助他们制定科学合理的决策。我们希望通过本报告的编制和发布，能够促进物流行业的发展和提高整体运营效率，为经济的可持续发展做出贡献。 目的和意义 物流数据统计分析报告是对物流行业中的数据进行收集、整理、分析和解读的一种重要工具。它通过对物流数据的统计和分析，可以帮助企业了解物流运作的情况，发现问题和优化方案，提高物流效率和降低成本。本文旨在探讨物流数据统计分析报告的目的和意义，以期为企业提供参考和指导。 一、目的 1.了解物流运作情况：物流数据统计分析报告的首要目的是帮助企业了解物流运作的情况。通过对物流数据的收集和整理，可以清晰地了解物流环节中的各项指标，如运输时间、运输成本、库存周转率等。这些数据可以帮助企业了解物流运作的效率和质量，从而为企业提供决策依据。 2.发现问题和瓶颈：物流数据统计分析报告可以帮助企业发现物流运作中存在的问题和瓶颈。通过对数据的分析，可以发现物流环节中的短板和不足之处，如运输延误、库存积压
电子商务平台的数据统计与分析
电子商务平台的数据统计与分析随着电子商务的兴起，电子商务平台越来越多，数据统计与分析变得至关重要。准确的数据分析可以帮助平台提高销售额，改善用户体验，并根据用户行为进行针对性的营销。本文将探讨电子商务平台的数据统计与分析。 一、数据的采集 电子商务平台的数据统计与分析需要先进行数据采集。数据采集包括平台访问量、用户人数、用户地理位置、用户浏览商品信息等。对于不同的平台，数据采集的方式也不同。目前市面上常用的数据采集方式有以下几种： 1. 网站统计工具 网站统计工具是最常用的数据采集方式，在电子商务平台中也是使用最广泛的方式之一。常用的网站统计工具有百度统计、Google Analytics、CNZZ等。这些工具可以分析访问量、来源、页面停留时间等数据，可以帮助平台快速了解网站基本信息。
2. 数据库采集 数据库采集是对平台库内数据的搜集和分析，可以查看用户的消费记录、交易量、订单量，从而了解平台销售状况。该方式需要技术人员进行数据库连接和数据提取，对于平台内部人员具有较高的技术难度。 3. 第三方工具采集 除了平台自身的数据采集方式，目前市面上还有很多第三方数据采集工具。大多数第三方工具可通过API接口来采集平台上的数据。使用第三方工具可以减少平台的资源占用，但需考虑第三方工具的可靠性和适用性。 二、数据统计 数据采集完成后，需要对采集来的数据进行统计。数据统计可以帮助平台了解各项指标的表现情况，进行有效的业务决策。 1. 流量统计
流量统计是对平台的访问量进行搜集和分析，较为常见的指标有独立访客数、点击次数、人均访问时长和页面停留时间。流量统计对于电商平台来说格外重要，访客数量和流量趋势越高，平台交易就越繁忙。 2. 用户统计 用户统计是对平台注册用户、活跃用户的搜集和分析。用户活跃是指在一段时间内，访问网站的用户数量占总用户数的比例。活跃用户是电商平台长期稳定运行的重要指标，可以通过用户粘性和消费转化等技巧来提升平台业绩。 3. 交易统计 交易统计是指对已完成的交易进行搜集和分析，主要指标有订单数、转化率、客单价、商品类别等。交易统计可以帮助平台了解销售情况，运营人员可以通过优化店铺布局、商品搭配等方式进行推广。
销售数据统计
销售数据统计 数据统计是商业决策和发展过程中的重要一环，通过对公司销售数 据的统计分析，可以为企业提供有价值的信息和策略。本文将通过对 销售数据的统计分析，探讨如何利用数据来促进销售增长和提高企业 的竞争力。 一、销售数据的收集 首先，要进行销售数据统计，必须对销售数据进行收集。通常，销 售数据的收集可以通过以下几种途径实现： 1.1 电子商务平台：对于在线销售的企业来说，销售数据可以通过 电子商务平台来自动收集。这些平台通常会提供详细的销售数据报告，如订单数量、销售额、客户分类等。 1.2 POS系统：对于传统实体店铺而言，销售数据可以通过POS （Point of Sale）系统来进行收集。POS系统可以记录每笔交易的细节，如产品销售数量、销售时间、客户信息等。 1.3 问卷调查：企业也可以通过进行问卷调查的方式，从客户那里 收集销售数据。通过问卷调查，企业可以了解到客户的购买行为、偏 好以及满意度等信息。 二、销售数据的分析
收集到销售数据后，接下来需要进行数据分析。销售数据分析可以帮助企业发现潜藏的市场趋势和机会，并针对性地制定营销策略。以下是几个常用的销售数据分析方法： 2.1 销售趋势分析：通过对销售数据的时间序列分析，可以揭示销售的季节性和趋势性，有助于企业进行季节性促销和制定长期销售计划。 2.2 客户分析：通过对客户消费行为的统计分析，可以了解不同客户的购买力、偏好和购买频率等。这些信息可以帮助企业制定目标客户群体，并针对不同的客户制定个性化的销售策略。 2.3 产品分析：通过对产品销售数据的分析，可以了解不同产品的销售情况和市场需求。企业可以根据这些信息，对产品进行优化和调整，以提高产品的销售额和市场份额。 2.4 区域分析：如果企业有多个销售区域，可以对销售数据进行区域分析。通过比较不同区域的销售数据，可以找出高销售额的地区，并制定相应的市场推广计划。 三、销售数据的应用 了解销售数据只是第一步，企业需要将这些数据应用到实际营销活动中，以促进销售增长和提高竞争力。 3.1 销售目标设定：通过销售数据的分析，企业可以根据市场需求和竞争环境，制定合理的销售目标。目标应该具体、可行，并与企业整体战略相一致。
服装进销存销售数据分析方法
服装进销存销售数据分析方法 QQ空间新浪微博腾讯微博人人网更多9 服装进销存销售数据分析方法 e商服装版是专门针对于连锁服装、鞋帽等行业而专门开发的连锁销售管理系统，适合于各类连锁服装店、鞋帽店、加盟店、品牌专卖店。系统功能包括：采购、批发、零售、库存管理、成本管理、财务管理、VIP 客户管理等功能。 对服装店铺销售数据进行分析是研究服装市场营销规律，制定订货、补货、促销计划，调整经营措施的基本依据，有助于服装品牌和店铺逐渐克服经验营销导致的局限性或对经验营销者的过度依赖性，形成科学营销的新理念，提升品牌和店铺的市场认识能力、市场管理能力和市场适应能力。 一、服装销售数据分析报表的作用。 1、有助于正确、快速的做出市场决策。 服装销售有着流行趋势变化快、销售时段相对较短的特点。在服装营销的过程中，只有及时掌握了服装销售及市场顾客需求情况及其变化规律，才能根据消费者对营销方案的反应，迅速调整产品组合及库存能力，调整产品价格能力、改变促销策略，抓住商机，提高商品周转速度，减少商品积压。 2、有助于及时了解营销计划的执行结果。 详细全面的销售计划是服装企业经营成功的保证，而对销售计划执行结果的分析是调整销售计划、确保销售计划顺利实现的重要措施。通过服装销售数据分析报表，可及时反映销售计划完成的情况，有助于分析销售过程中存在的问题，为提高销售业绩及服务水平提供依据和对策。 3、有助于提高服装企业营销系统运行的效率。 数据的管理与交流是服装信息化管理正常运作的标志。服装营销经营过程中的每一个环节都是通过数据的管理和交流而融为一体的，缺少数据管理和交流，往往会出现经营失控。而店与店之间的数据交流的缺乏，更会导致交流信息的不准确性和相互间的货品信息、管理信息的闭塞与货品调配的凝滞。
订单品项数量分析
徐州工程学院 管理学院实验报告 实验课程名称：配送中心规划与管理 实验地点：管理学院电算化实验中心 专业：物流工程 班级： 11物流1班 姓名：顾建宇 学号： 20111514145 指导老师：宋效红 2013年 9 月 23日至 2013 年 9 月27 日 订单件数、货品种类和数量分析 在以顾客及下游端通路需求为主的流通环镜中，订单需求零星而多变，因此，以需求为导向的规划方向才能真正符合实际作业的需求。EIQ 分析正是从企业订单出发，根据客户的需求特性，结合PCB 及ABC 全类的交叉分析方法，进行订单不同层面的分析，得出货物在配送中心的接收、储存、拣选、出货特征，有效掌握物流特性并提供规划过程宏观角度的切入点，最终成为配送中心规划设计 的决定因素。 一、EIQ 分析的概念
EIQ分析是日本权威物流专家铃木震先生通过40多年的实战经验积累，所独创的一种分析方法。所谓EIQ即是订单件数Entry，货品种类Item 和数量Quantity 的意义。即利用E、I、Q这三个物流关键要素，从客户订单的品项、数量与订购次数等观点出发，来研究配送中心的需求特性，为配送中心提供规划依据。 EIQ 的基本思想：在订单出库资料取样的基础上，运用柏拉图、次数分布图及ABC 分析工具等，对其订单进行订单量(EQ)、订货品项数(EN)、品项数量(IQ)、品项受订次数(IK)等的统计分析，以获取规划信息。 以下就是针对市场上23种药品的订单数量分析。 二、对药品的基本资料分析
1、对药品订单订货量（EQ）分析 EQ分析主要可了解单张订单订购量的分布情形，可用于决定订单处理的 原则、拣货系统的规划，并将影响出货方式及出货区的规划。EQ分析见表如下 2、对药品订单品规数(EN)分析 EN分析主要了解订单订购品规数的分布，对于订单处理的原则及拣货系统的规划有很大的影响，并将影响出货方式及出货区的规划。通常需配合总出货品规数、订单出货品规累计数及总品规数三项指标综合考虑。EN分析见表如下