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

销售比例……不同区域的不同天气情况对于销售的影响……都要进行统计和分析。

8、业绩增长率的同比分析：去年本季的销售数据只是作为参考，还要看今年一整年的销售增长率。根据几个季度的销售潜力以及实际销售状况，我们就可以分析出我们店铺的业绩增长率。同时，我们还可以分析产品的累销及库存对比情况，以此分析产品的畅销程度。

9.对当地同类品牌的产品系列进行分析。由于品牌定位、品牌的产品系列优势以及品牌公司在产品订货策略等方面的不同，作为代理商一定要观察和了解当地同类品牌的货品情况。比如你的同类品牌或者店铺隔壁的店铺里，其中牛仔裤类款式和面料跟你的差不多，但价格却比你低，而实际的销售件数和业绩也确实比你的好。又比如某些品牌在衬衫方面比较强势，某些品牌在茄克方面比较领先……这些我们都要很好的去调查了解。如果在当地的店铺中确实有些品牌在某个类别上比我们强，那么我们就要减少该类别的订货量。当然，是否需要减少款式的订量，就要根据实际情况来定了。如果你是为了避开他，可以考虑减少这一类别的款式数量；如果你想竞争他，那么可以不减少这一类别的款式数量，甚至还可能增多，再通过一定的营销手段来去他竞争。但在数量上一定要有所控制。每个品牌都有自己的强势，一般来讲，是没有必要拿自己的鸡蛋去挑战别人的石头的。

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？

服装店铺运营-数据分析

服装店铺运营-数据分析 一、充分发挥畅销款的潜力，突出主推。 1、为什么要主推看报表“05系列直营系统销售款号排名与畅销款分析”——“30%左右的畅销款创造了70%的营业额。”——也就是说，店铺70%的利润来自于畅销款。 这给我们什么启示？——充分发挥畅销款的潜力，畅销款主推做得好，也就抓住了销售的主体！从销售的角度分析主推不明确——卖什么缺什么，缺什么补什么——总在补货、总在缺货主推明确——推什么卖什么，卖什么有什么——比较集中地、 有规律地进货从库存的角度分析主推不明确——所有款式平均对待——大量备货、大量库存、大量缺码主推明确——突出重点有详有略——畅销货品充足、平销款备货减少、绝对库存减少。 2、主推什么？主推款 = 畅销款吗？主推款：推得动有的推值得推——主动地、预测性的、有准备的畅销款：店里已经畅销的（经常缺货）——被动的、应急的、经常准备不足。 3、怎么主推？从货品管理的角度： 二、a/主推从订货开始，畅销款预测、订足量，并记下您看好的理由，以便销售时突出卖点。b/主推的重点在于店铺陈列与导购推荐（举例），订货者需通过培训将主推信息传达给导购。c/及时关注市场反应，一旦发现畅销趋势，及时补货，不要等到缺色断码了才补货；销售周期长的畅销款始终不要断货，这是利润的主要来源。 d/如果发现主推款实际销售不如预期，及时分析原因，采取补救措施或进行促销，尽量减少绝对库存（举例）。 从人员管理的角度一位成功的管理者需要把自己练成优秀的培训师——培训员工、激励员工、树立员工对公司、对产品的信心销售好的店铺：客户、导购眼里的产品优点多，信心足进货多、退货少销售差的店铺：客户、导购眼里的产品缺点多，抱怨多进货少、退货多怎样由销售不好向好迈进？我们说：“思路决定出路”，人员培训是关键。 举例来说：（关于AA款——往季畅销经典翻单款，A类中的A类款。） 太阳百货L081：2006年9——11月：3个月销售172件，平均每天将近2件； 2007年3——11月：10个月销售785件，平均每天2.6件； 2008年3月——5月：已销售200多件，其中3、4月平均每天2件，5月以来平均每天3.5件。有客户到太阳百货，看了一圈以后对导购说：“怎么尽是些老款？”导购信心十足地说：“这是我们的经典款，我们卖得很好的！”要是在以前，导购抱怨还来不及，是什么让导购如此信心十足呢？——培训！ （直营店的使命、降低风险的商品策略、能推得动的事实）作为一名导购，你不能改变产品本身，能改变的是对产品的态度。——有客户说：“我们是县城，不像你们有那么多流动顾客，卖多了老顾客有意见！” 分析：买与卖是两回事。不同的顾客在买，同样的导购在卖，你觉得是老款，顾客不一定这么看，一个城市有多少人啊？ 即使有人这么说，那又占多>**率呢？数字分析（城市人口——女性人口——潜在目标顾客人数）重要的是你如何看待这个问题，因为你可以引导！是大众品牌，不是个性化品牌。请问督导：面对顾客的疑问，导购还有哪些经典回答？ 4、怎么检验店铺主推 a、从陈列看主推（前提：了解同区域畅销款排名与本店库存排行。）以某店铺陈列照片为例：一看陈列了哪些主推款，二看还有哪些畅销的主推款没有展示出来，三看展示的方式与搭配是否突出产品优点，四看款类是否均衡（避免成为连衣裙专卖店）。 b、从销售报表看主推。以某店铺销售报表为例：

店铺销售商品分析数据指标

商品销售数据指标1、销售数量：客户消费的商品的数量。 2、含税销售额：客户购买商品所支付的金额。 3、毛利：毛利=实际销售额－成本。 4、净利：净利=去税销售额－去税成本。 5、毛利率：毛利率=（毛利/实际销售额）×100%。 销售毛利率是毛利占销售收入的百分比，也简称为毛利率，其中毛利是销售收入与销售成本的差。 6、周转率：周转率和统计的时间段有关。周转率=（销售吊牌额/库存金额）×100%。库存存金额指的是库存成本金额，累计进货金额-累计出货金额＝库存金额；。累计利润＝累计销售收入，如果不考虑费用等支出的话累计出货金额+存货周转率(次数)是指一定时期内企业销售成本与存货平均资金占用额的比率，是衡量和评价企业购入存货、投入生产、销售收回等各环节管理效率的综合性指标.，其意义可以理解为一个财务周期内，存货周转的次数。其存货周转率计算公式为: 存货周转次数=销货成本÷存货平均余额 存货平均余额=(期初存货+期末存货)÷2 存货周转天数=计算期天数÷存货周转次数 =计算期天数×存货平均余额÷销货成本 一般来讲，存货周转速度越快(即存货周转率或存货周转次数越大、存货周转天数越短)，存货占用水平越低，流动性越强，存货转化为现金或应收帐款的速度就越快，这样会增强企业的短期偿债能力及获利能力。通过存货周转速度分析，有利于找出存货管理中存在的问题，尽可能降低资金占用水平。 7、促销次数 促销次数有宏观概念上的，也有微观概念上的。宏观上，是指一个销售单位中一段时间内发动促销的次数，或某个供应商的商品在一段时间内参与促销的次数；微观层面上，是表示一个单品在一段时间内参与促销的次数。 、交易次数8． 客户在POS 点上支付一笔交易记录作为一次交易。 9、客单价：客户在一次交易中支付的金额总和称为客单价。 客单价=销售额/交易次数 10、周转天数：周转天数=库存金额/销售吊牌额。 周转天数越长，表示经营效率越低或存货管理越差；周转天数越短，表示经营效率越高或存货管理 11、退货率：退货率=退货金额/进货金额（一段时间）； 用于描述经营效率或存货管理情况的指标，与时间有关。 12、售罄率：售罄率=销售数量/进货数量 售罄率是指一定时间段某种货品的销售占总进货的比例，是根据一批进货销售多少比例才能收回销售成本和费用的一个考核指标，便于确定货品销售到何种程度可以进行折扣销售清仓处理的一个合理尺度。 13、库销比：库销比=期末库存金额/（本期销售牌价额/销售天数*30）

耐克李宁安踏数据分析

耐克、李宁与安踏：贵有贵的道理 俗话说的好，“贵有贵的道理”。 一双售价1300元的科比专属的耐克ZOOM KOBE V X篮球鞋，在产品设计，材质用料及品牌效应各方面，全面超越奥尼尔代言的价格为八百多元的李宁篮球鞋及CBA赞助商安踏生产 的价格为四百多元的篮球鞋。 以上观点，在懂篮球装备的篮球爱好者心里应该是共识。 贵有贵的理由，一分钱一分货。 我要说的是，这话绝对不错。能以一般的价格买到好的东西，就是一笔好生意。 所以，鞋子我要耐克，股票我买安踏。 经营模式 耐克是轻资产运营的鼻祖，李宁成功模仿 现代制造业的主流模式是，拥有知名品牌的公司通过将生产外包而集中精力设计产品、运作品牌获取利润，而不是用保留各种生产线的方法来达到目的。耐克便是这种典型的“哑铃式”结构，它专注于设计和开发新产品以及管理与发展销售体系等附加值较高的企业功能，而将具体生产承包给劳动力成本低廉的国家和地区的厂家。 耐克实质上就是一个品牌运营商，没有自己的工厂，但拥有两个无价的网络，即前端的开发网络和后端的营销网络。所以我们看到耐克的鞋子上通常印着“Made in China”或“Made in Indonesia”，所以我们看到耐克的新产品层出不穷，所以我们可以轻易的感受 到“耐克”品牌的存在。 李宁是轻资产模式在中国的模仿者。它也将生产外包，仅仅在设计与销售两方面发力。从近年来的销售额来看，李宁的轻资产策略模仿的相当成功。 安踏有些另类 在注重产品设计与销售的同时，并未放弃产品生产。于2009年6月30日，安踏拥有24条鞋类生产线、1家鞋底厂及2个服装生产基地。产品制造收入占安踏收入的比例约为35%，安踏未来的目标是将其比例下降至30%。这说明安踏也青睐轻资产模式。为什么不更早更快更彻底的进行生产环节外包呢？安踏总裁丁志忠给出的原因有三：制造业务仍然在赚钱； 自己的生产线“更懂制造”；生产线“直系部队”更加灵活方便指挥。 我们粗略的分析下。 不赚钱的事没人愿意干，制造业务当然赚钱，只是毛利率低下。 “更懂制造”的意思有两点，一是了解制造成本，在与代工厂谈判时掌握主导权；二是“高难度”、“技术含量高”的产品，都是在安踏自己的生产线上完成，以此确保产品的品质，而这又确保了安踏品牌在消费者那里的美誉度。这个理由很幽默，难道耐克和李宁不清楚自己产品生产的成本，难道没有自己的生产线耐克和李宁的产品就没有技术含量、质量不

服装商品分析

服装商品分析

售罄率几点基础认识 梭织与针织： 梭织是由经纬交织而成，所以，有经纬两个方向。 针织是由一个线圈不断套结而成，故而有一定的弹性。 至于手感，是受纱线支数、织法、及后整等一系列的影响。但通常针织物手感较柔软。如我们所穿的内衣物、毛衫等都是针织物的代表。我们所穿的西装、衬衫、牛仔裤都是梭织物。定义公式： 售罄率 =（一段时间内）销售 / 期初库存 2个维度： （1）金额vs.数量 金额售罄率=销售额/库存价值，比较关注活动是否收回成本，是否“卖得好”； 数量售罄率=销量/库存件数，侧重关注商品销售速度，是否“卖得快” （2）时间： 同样的售罄率目标，是在第一周达成，还是一个月之后达成，有很大区别 适用场合：： 1.新品上市：检验一定时期内新品是否受欢迎 2.老货清仓：检验消化库存的销量 一、定义及口径： 1.“一段时间内销货与进货的对比”。很多用法是指一段时间，指的是上市至今，也即“累计销售”除以“累计进货”。 2.“一段时间内的销售除以期初库存”，亦能得出在这个期间内最为适销的款或品类。 前者计算上市N周后的售罄率，后者计算上周售罄率。各有适用的地方。

二、数量还是金额： 使用售罄率指标的目的： 按数量，侧重分析得出商品的销售速度，商品是否“适销”； 从金额，可得出“收回成本估算盈亏”等方面的信息。 三、使用频率： 每周、每月、每季都可以查看累计售罄率，也可以一周更多次。 查看当期售罄率的角度，每周、每月都行，季度感觉意义就不大。 季末总结或订货会时，可从多种维度分析整季商品的售罄率。 四、运用： 1.作为订货会产品订货参考数据； 2.驱动门店终端销售的一些决策； 3.辅助商品策略的制定，如新品跟进、活动、折扣指导、季末处理。 五、如何分析出更多问题，发挥其更大作用？ 1.分析角度，最常用的是商品及商品属性（品类、系列等等），组织机构（区域、终端）。可以组合出来许多有意思的分析应用，以发现商品销售中的机会和问题。 2.另外，将售罄率与其他指标结合起来分析，要比单个售罄率指标分析要更加科学更加丰富，这些指标包括进货数量、销售数量、存销比、折扣率等等。 库存与销售分析 货品分析：主要是分析库存与销售 例如：库销比、畅滞平销、售罄率、周转率、中标率、断码率、毛利率、折扣率

售罄率

商品分析中售罄率的几种用法（一） 商品分析过程中，售罄率是一个很常用的指标，它的公式是： 某个期间的商品销售量（金额）/进货量（金额） 这个指标主要用于说明商品的适销程度。那么，在具体的应用中，有哪些需要比较有意义的应用，或者是需要注意的地方呢？ 第一，有两个基础的角度，商品与组织，从这两个角度，我们能获得哪些问题的答案： n 哪些大类、小类、售罄率高，哪些售罄率低； n 哪些款、SKU售罄率高，哪些低； n 这些大类\小类\款\SKU在各区域\终端的售罄率高低状况； n 哪些地区\终端在某段时间内售罄率高，哪些低； n 这些地区\终端的TOP和BOTTOM售罄商品； 看起来很简单，两个角度各自出发，再进行交叉查看，只是我通常认为一先一后的一置换，对数据作出的解释就有很大的不同。 第二，时间维度。虽说公式中的某个期间可以任意取，但我认为以商品为主体，取商品整个周期（上市或初销日至今）更为有意义。 另外，结合商品的时间属性，是不错的选择，譬如商品年份、商品季节、波段等时间属性。还有一个动态变化的商品时间属性，就是已销周数，可以依据企业实际情况进行划分，不同行业如男装女装，或是不同季节商品，可以设置不同分段。 因此，在分析时，建议首先对商品的年份季节波段属性以及上市周期属性进行选择或是分组，分别查看。 第三，结合丰富的商品属性进行灵活多样的组合分析。 商品属性设置得越丰富，在这个时候，就能获得更具体更精细的信息。譬如，故事、系列、款类、面料等等； 第四，售罄率结合企业过往商品管理经验及行业参考数据，进行对比分析。通常说来，售罄率有一个正常区间，过高或者过低都需要予以重视，分析原因。 譬如说，某个波段货品，上市N周以后，售罄率为35%，而企业定义的此区间上限为28%，则可以考虑对其展开进一步的重点分析。 第五，数据分析过程中，单单用一个指标来说明问题，是不科学不全面的，售罄率相关的分析亦是如此。 举例一下，售罄率指标如果结合平均折扣率来做进一步的综合分析，对品类、货品进行评估，就能起到更好的效果。

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

服装货品分析思路

服装商品数据分析思路 一、商品分析的定义 商品分析是根据进货数据、销售数据和库存数据,以分析结构为主线的分析思路;通过对对应的商品分析指标来指导公司商品结构的调整,加强所营商品的市场竞争能力及合理配置; ——通俗的一句话就是：按各项指标做出分析后,进行商品的调整;让商品更适应市场,更好卖,以达到商品的最大售磬率; 二、对销售数据进行分析后我们可以做什么 一了解市场需求二针对性的配送货品三有利于主动调货四预测市场需求五计算安全库存六提前追单补货七提前进行促销调价处理 三、商品分析三要素 一销售数据维度 1、商品销售：销售售分析的最细维度之一,大部分的指标都依附商品来做明细的记录,同时很多维度也是通 过商品进行交叉分析; 2、客户：客户是销售对象,包括会员;客户所在地和区域有关联; 3、区域：区域是省、市、区、地理位置、商圈; 4、时间：时间是进行数据分析非常重要的维度,包括有公历、农历、周度、月度、季度、年度; 二数据分析方法 1、直接数据的分析：能直接提取的数据,经过简单的加减乘除后就能有结果的分析;例,进、销、存=售磬率、 产销比、销存比等 2、间接数据的组合分析：需要两项以上的分析结果合并组合后才可以得出的结果;例,店铺销存对比总销存; 三销售数据之指标 1、销售数量——客户消费的商品的数量; 2、销售额——客户购买商品所支付的金额; 3、周转率——周转率和统计的时间段有关;周转率=销售吊牌额/库存金额×100%; 4、周转天数——周转天数=库存金额/销售吊牌额;周转天数越长,表示经营效率越低或存货管理越差；周转天数越短,表示经营效率越高或存货管理; 5、退货率——退货率=退货金额/进货金额一段时间,例：在一段时间内,客户的退货率;公司的退货率 6、售罄率——售罄率=销售数量/进货数量; 7、库销比——库销比=期末库存金额/本期销售牌价额/销售天数30;只有在单款SKU 计算中可用数量替代金额;整体的必须还是看金额 8、连带率——连带率=销售件数/交易次数;也叫连单率 9、客单价——客户在一次交易中支付的金额总和称为客单价; 客单价=销售额/交易次数; 10、平均单价——平均单价=销售金额/销售件数; 11、平均折扣——平均折扣=销售金额/销售吊牌额; 12、SKU深度与宽度——英文全称为 stock keeping unit, 简称SKU,定义为保存库存控制的最小可用单位; 13、坪效重点——就是指终端卖场1平米的效率,一般是作为评估卖场实力的一个重要标准;坪效=销售金额/门店营业面积不包含仓库面积; 14、促销商品——指促销活动期间指定的商品,其价格低于市场同类的商品;不包含正常降价;基本指公司活动仓货品;

服装商品缺口分析

服装商品缺口分析 （一）销售数据维度 1、商品销售：销售售分析的最细维度之一，大部分的指标都依附商品来做明细的记录，同时很多维度也是通过商品进行交叉分析。 2、客户：客户是销售对象，包括会员。客户所在地和区域有关联。 3、区域：区域是省、市、区、地理位置、商圈。 4、时间：时间是进行数据分析非常重要的维度，包括有公历、农历、周度、月度、季度、年度。 （二）数据分析方法 1、直接数据的分析：能直接提取的数据，经过简单的加减乘除后就能有结果的分析。例，进、销、存=售磬率、产销比、销存比等 2、间接数据的组合分析：需要两项以上的分析结果合并组合后才可以得出的结果。例，店铺销存对比总销存。 （三）销售数据之指标1、销售数量。客户消费的商品的数量。 2、销售额。客户购买商品所支付的金额。 3、周转率。周转率和统计的时间段有关。周转率=（销售吊牌额/库存金额）×100%。 4、周转天数。周转天数=库存金额/销售吊牌额。周转天数越长，表示经营效率越低或存货管理越差；周转天数越短，表示经营

效率越高或存货管理。 5、退货率。退货率=退货金额/进货金额（一段时间），例：在一段时间内，客户的退货率。公司的退货率 6、售罄率=销售数量/进货数量。 7、库销比=期末库存金额/（本期销售牌价额/销售天数*30）。（只有在单款SKU计算中可用数量替代金额。整体的必须还是看金额） 8、连带率。连带率=销售件数/交易次数。（也叫连单率）9、客单价。客户在一次交易中支付的金额总和称为客单价。客单价=销售额/交易次数。 10、平均单价。平均单价=销售金额/销售件数。 11、平均折扣。平均折扣=销售金额/销售吊牌额。 12、SKU（深度与宽度）。英文全称为stock keeping unit,简称SKU，定义为保存库存控制的最小可用单位。 13、坪效（重点）。就是指终端卖场1平米的效率，一般是作为评估卖场实力的一个重要标准。坪效=销售金额/门店营业面积（不包含仓库面积）。 14、促销商品。指促销活动期间指定的商品，其价格低于市场同类的商品。不包含正常降价。基本指公司活动仓货品。 15、毛利。毛利=实际销售额－成本。 16、净利。净利=去税销售额－去税成本。 17、毛利率。销售毛利率是毛利占销售收入的百分比，也简称

服装店数据分析公式

服装店数据分析公式 Revised by Liu Jing on January 12, 2021

店铺销售数据核算公式与意义 时间进度=以过去天数/当月总天数 以时间进度为参考，当月总任务完成率与当月个人总任务完成率是否跟上时间进度，发现目前店铺销售是否健康 件单价=总销售额/总销售数量 了解店铺销售货品的主要价格区域，件单价如低于店铺平均单价，则反映店铺主销为低价格区域货品，高于店铺平均单价，则反映店铺主销为高价格区域货品，订货会可以参考此数据订货。 客单价=总销售额/总开单数 可以看出店铺的销售技巧的水准 连带率=总销售数量/总开单数 可以看出个人或者整体店铺的陈列，服装搭配技术，以及附加推销能力 品类销售占有率=品类销售数量/总销售数量（尺码，颜色，季节，上下比，系列） 以年季月周为统计标准，了解当前店铺的主力消费品类，来帮助店铺现阶段橱窗模特正挂的主要陈列以及主推产品。以及现阶段店铺主要的补货方向。 产销率=销售金额/（总库存金额+销售金额） 清晰了解目前货品的销售速度，以当季度的时间进度来判断产销率是否健康

毛利=总销售-货品成本 毛利率=毛利/总销售 了解目前货品销售的盈亏情况，知道店铺的销售折扣情况 周转率=库存/销售数量（以年月周为统计单位） 了解目前货品还有多长时间可以消耗完，可以关注到自己库存情况是否合理 区贡献值=区销售金额/总销售额（以周为统计单位） 了解店铺A类陈列区的贡献值是否合理，正常情况下店铺的A类陈列区贡献值都在50%以上 个人贡献值=个人总销售/店铺总销售（以年月周为统计单位） 平均贡献值=店铺总销售人数/店铺总销售 了解店铺各店员的销售情况，个人贡献值长期低于平均贡献值则需要重点关注 VIP贡献率=VIP销售金额（数量）/总销售金额（数量） 以周月季年为统计单位，了解本店铺VIP开发与维护水准，本地人口为主要消费地区，老顾客贡献率在60%以上才算健康 坪效=销售总额/经营面积 直接反映了店铺的经营状况水准，与店长的工作能力 售磬率=销售件数/进货件数（以周月为统计单位） 放映了产品的销售速度是否健康，从而判断此单品是否畅销还是滞销，货品的生命周期一般分为4个阶段，导入期-成长期-成熟期-衰退期。服装的生命周期一般为3个月，鞋子的生命周期为5个月。除开天气特别异常的情况下，

店铺销售商品分析数据指标

商品销售数据指标 1、销售数量：客户消费的商品的数量。 2、含税销售额：客户购买商品所支付的金额。 3、毛利：毛利=实际销售额－成本. 4、净利：净利=去税销售额－去税成本。 5、毛利率：毛利率=（毛利/实际销售额）×100%。 销售毛利率是毛利占销售收入的百分比，也简称为毛利率，其中毛利是销售收入与销售成本的差。 6、周转率：周转率和统计的时间段有关.周转率=（销售吊牌额/库存金 额）×100%。库存存金额指的是库存成本金额，累计进货金额—累计出货金额＝库存金额；累计出货金额+累计利润＝累计销售收入，如果不考虑费用等支出的话。 存货周转率(次数）是指一定时期内企业销售成本与存货平均资金占用额的比率，是衡量和评价企业购入存货、投入生产、销售收回等各环节管理效率的综合性指标.，其意义可以理解为一个财务周期内，存货周转的次数.其存货周转率计算公式为: 存货周转次数=销货成本÷存货平均余额 存货平均余额=（期初存货+期末存货）÷2 存货周转天数=计算期天数÷存货周转次数 =计算期天数×存货平均余额÷销货成本 一般来讲，存货周转速度越快(即存货周转率或存货周转次数越大、存货周转天数越短）,存货占用水平越低，流动性越强，存货转化为现金或应收帐款的速度就越快，这样会增强企业的短期偿债能力及获利能力.通过存货周转速度分析,有利于找出存货管理中存在的问题，尽可能降低资金占用水平。 7、促销次数 促销次数有宏观概念上的,也有微观概念上的.宏观上,是指一个销售单位中一段时间内发动促销的次数，或某个供应商的商品在一段时间内参与促销的次数;微观层面上,是表示一个单品在一段时间内参与促销的次数。 8、交易次数

零售数据分析的关键七点

转]零售数据分析的关键七点 为什么天天看着销售排行榜、库存数补货配货，补来了畅销款却还是变成滞销货；明明销量很大的产品，向工厂追单后却成了积压产品 ,, 随着管理软件在服装企业 中的普及，企业获取了大量数据。面对这些数据，企业常常是只做了简单粗糙的数据统计，但结果经常是事与愿违。 ERP系统具备的数据分析体系，帮助用户更加合理的分配资源，提升销售业绩，降低库存风险。在服装行业的零售数据分析体系中的七个重要分析指数，就像七种武器，划破迷雾让你发现深藏于数据中的秘密： 武器一：上市天数 服饰行业立足时尚前沿，服饰产品的流行性、季节性，要求我们时刻关注零售终端市场。上市天数是我们评价产品销量的重要指标。试想两款销量相同的产品，其上市天数相差一月有余，当我们对比销售数据的时候，上市天数少的销售情况会更好；在考虑补货时，一定要参照上市天数，上市天数少的优先补货。在 设计丽晶软件的数据分析系统时，设计了此项数据，帮助客户细化商品销售分析，综合评价销售状况。 武器二：库销比 库销比是反映存货合理性的重要指标，将存货和销售能力进行对比。其计算公式为：库销比 =[ （期初库存吊牌额 +期末库存吊牌额） /2]/ 本期销售吊牌额。 应用库销比这个指标，我们可以评价货品的销售能力和存货数量的匹配程 度，库销比过大的货品，成为滞销货的危险性偏高，如果此时库存数量也偏大， 且上市天数也较大，就需要建议管理部门提前对货品进行处理。 武器三：售磬率 售罄率是销售数量占总进货数的比例。这个指标在一定程度上反映了销售速度。 当货品销量偏低时，利用售磬率再配合库销比指数，我们就可以判断出是货品销量小是因为缺货还是产品真的滞销。 武器四：平均销售折扣 平均销售折扣反映的是货品销售的状态。利用这个指数可以很容易地判断出货品的销售是在正价时段完成，还是促销折扣期间实现的。而且通过这个指标各个零售终端店铺的销售能力也可以一目了然。 武器五：可维持天数 可维持天数反映的是当前库存数参照销售进度计算，还可以销售多少天。针对服饰产品的季节性、流行性，丽晶在定义这个指标时没有采用平均销量来计算，而是用最近两周的销量进行分析，这是这个指标的关键所在，通过这种分析方式大大提高了分析结果的合理性。 结合可维持天数，我们可以计算出相对合理的货品补充量。 武器六 :补货满足度 由于货品补货不足影响店铺销售会造成对店铺销售能力的低估。补货满足度就是对低估部分的补充指标，是管理层在综合分货时要综合考虑的重要因素。当 我们评价店铺的销售能力时应该将该店铺补货未满足的部分补充考虑。例如，某

商品数据分析三个常用指标？

商品数据分析三个常用指标？ (一)、销售数据之维度 1、商品 商品是零售分析的最细维度之一，大部分的指标都依附商品来做明细的记录，同时很多维度也是通过商品进行交叉分析。 2、客户 客户是销售对象，包括会员。客户所在地和区域有关联。 3、区域 区域是地理位置。从全球视角看：洲---国家---区；从国家视角看：区——省/市——县/区—镇/乡/村，一般按正式行政单位划分。 4、时间 时间是进行数据分析非常重要的维度，分析的角度有公历角度和农历角度。其中，公历角度：年——季度——月——日——时段（每2小时为一个段）；星期、公历节假日。农历角度：年——节气——日——时刻；农历节假日。 (二)、销售数据之指标 1、销售数量 客户消费的商品的数量。 2、含税销售额 客户购买商品所支付的金额。 3、毛利

毛利=实际销售额－成本。 4、净利 净利=去税销售额－去税成本。 5、毛利率 销售毛利率是毛利占销售收入的百分比，也简称为毛利率，其中毛利是销售收入与销售成本的差。 毛利率=（毛利/实际销售额）×100%。 6、周转率 周转率和统计的时间段有关。周转率=（销售吊牌额/库存金额）×100%。 7、促销次数 促销次数有宏观概念上的，也有微观概念上的。宏观上，是指一个销售单位中一段时间内发动促销的次数，或某个供应商的商品在一段时间内参与促销的次数；微观层面上，是表示一个单品在一段时间内参与促销的次数。 8、交易次数 客户在POS点上支付一笔交易记录作为一次交易。 9、客单价 客户在一次交易中支付的金额总和称为客单价。 客单价=销售额/交易次数。 10、周转天数 周转天数=库存金额/销售吊牌额。周转天数越长，表示经营效率越低或存货管理越差；周转天数越短，表示经营效率越高或存货管理。

服装商品分析

售罄率几点基础认识 梭织与针织： 梭织是由经纬交织而成，所以，有经纬两个方向。 针织是由一个线圈不断套结而成，故而有一定的弹性。 至于手感，是受纱线支数、织法、及后整等一系列的影响。但通常针织物手感较柔软。如我们所穿的内衣物、毛衫等都是针织物的代表。我们所穿的西装、衬衫、牛仔裤都是梭织物。定义公式： 售罄率 =（一段时间内）销售 / 期初库存 2个维度： （1）金额vs.数量 金额售罄率=销售额/库存价值，比较关注活动是否收回成本，是否“卖得好”； 数量售罄率=销量/库存件数，侧重关注商品销售速度，是否“卖得快” （2）时间： 同样的售罄率目标，是在第一周达成，还是一个月之后达成，有很大区别 适用场合：： 1.新品上市：检验一定时期内新品是否受欢迎 2.老货清仓：检验消化库存的销量 一、定义及口径： 1.“一段时间内销货与进货的对比”。很多用法是指一段时间，指的是上市至今，也即“累计销售”除以“累计进货”。 2.“一段时间内的销售除以期初库存”，亦能得出在这个期间内最为适销的款或品类。 前者计算上市N周后的售罄率，后者计算上周售罄率。各有适用的地方。 二、数量还是金额： 使用售罄率指标的目的： 按数量，侧重分析得出商品的销售速度，商品是否“适销”； 从金额，可得出“收回成本估算盈亏”等方面的信息。 三、使用频率： 每周、每月、每季都可以查看累计售罄率，也可以一周更多次。 查看当期售罄率的角度，每周、每月都行，季度感觉意义就不大。 季末总结或订货会时，可从多种维度分析整季商品的售罄率。 四、运用： 1.作为订货会产品订货参考数据； 2.驱动门店终端销售的一些决策； 3.辅助商品策略的制定，如新品跟进、活动、折扣指导、季末处理。 五、如何分析出更多问题，发挥其更大作用？ 1.分析角度，最常用的是商品及商品属性（品类、系列等等），组织机构（区域、终端）。可以组合出来许多有意思的分析应用，以发现商品销售中的机会和问题。 2.另外，将售罄率与其他指标结合起来分析，要比单个售罄率指标分析要更加科学更加丰富，这些指标包括进货数量、销售数量、存销比、折扣率等等。 库存与销售分析 货品分析：主要是分析库存与销售 例如：库销比、畅滞平销、售罄率、周转率、中标率、断码率、毛利率、折扣率 从如何控制好库存来看 1、库存的问题形式

服饰行业价格体系分析报告文案

服饰行业价格体系 分析报告

目录 一、现状：服装持续提价 (4) 1、2010以来，国服装价格上涨明显 (4) （1）衣着类CPI (4) （2）百家重点大型零售企业 (4) （3）主要上市公司订货会提价情况 (5) 2、中国服装价格处于较高水平 (6) （1）中外品牌服装绝对价差比较 (6) （2）中外品牌价格在当地收入占比的比较 (9) （3）消费者认知 (10) 3、国外历史经验共同表明：持续提价是行业特定发展阶段的共同特征 (10) （1）涉及面广 (11) （2）幅度大 (11) （3）持续时间长 (11) 二、借鉴：美国服装定价体系 (13) 1、2005-2012年美国服装销售价格指数涨幅仅5.8% (13) 2、大规模采购、高效的流通环节是价格涨幅不大的主要原因 (14) （1）大规模集中采购保证成本低廉 (14) （2）高效的流通环节 (16) ①渠道结构 (16) ②渠道年龄 (17) （3）长租期熨平商业地产价格波动，单店店员产出增加降低单位人工成本 (17) 3、美国服装价格未来存在持续上涨可能 (18) 三、探究：我国服装价格高企的原因 (20) 1、服装的定价模式：倍率定价和多种定价策略 (20) 2、流通环节冗余和渠道年轻是价格高企的本质原因 (22) （1）渠道结构和经营模式 (22)

（2）渠道年轻 (23) 3、原材料、渠道成本（租金、人力成本）共同上涨刺激服装价格上升 (24) 4、国增值税体现在吊牌价，且税率高 (25) 四、展望：服装提价动力渐弱 (26) 1、中美对比发现，服务消费比重将不断上升，衣着类消费支出占比可能缓慢下降 (27) 2、渠道呈现“直营比重不断增加、加盟渠道扁平化”趋势，流通效率将逐步改善 (28) （1）直营比例提升 (28) （2）渠道扁平化 (28) （3）线上销售占比提升 (28) 3、短期成本上涨动力减弱 (29) （1）中短期租金受益于店铺供给改善上涨动力减弱 (29) （2）劳动力成本受益于单位店员产出增长上涨动力减弱 (29) 4、国外品牌在中国的渠道陆续转型，引导行业渠道变革 (30) （1）国际奢侈（高端）品牌掀直营潮 (30) （2）国际休闲服品牌渠道模式多样化 (30) 五、大势：行业进入“后提价时代” (31) 1、过去几年，提价、外延扩造就行业高增长时代 (31) （1）提价、外延扩驱动行业快速增长 (31) （2）提价驱动毛利率不断增长，企业盈利能力持续提升 (32) 2、“后提价时代”的增长驱动力及投资建议 (33)

2023年纺织服装行业分析报告

2023年纺织服装行业分析报告 2023年5月

目录 一、2023 年行业回顾：遭遇寒冬，踯躅前行........ 错误!未定义书签。 1、市场行情：跌跌不休，垫底末位 ........................................ 错误!未定义书签。 2、相对估值：持续下移，溢价收窄 ........................................ 错误!未定义书签。 3、多重因素叠加，造就疲软行情............................................. 错误!未定义书签。 （1）终端消费持续低迷 ............................................................................ 错误!未定义书签。 （2）行业经济明显减速 ............................................................................ 错误!未定义书签。 （3）上市公司业绩普降 ............................................................................ 错误!未定义书签。 （4）订货额增速大幅放缓........................................................................ 错误!未定义书签。 二、2023年行业展望：基础薄弱，回暖有势......... 错误!未定义书签。 1、回暖基础尚弱............................................................................. 错误!未定义书签。 （1）出口形势依然严峻 ............................................................................ 错误!未定义书签。 （2）成本要素持续上升 ............................................................................ 错误!未定义书签。 （3）代工产业链优势减退........................................................................ 错误!未定义书签。 2、回暖趋势渐显............................................................................. 错误!未定义书签。 （1）内销增速有望继续回升 ................................................................... 错误!未定义书签。 （2）网购市场强势崛起 ............................................................................ 错误!未定义书签。 三、2023 年投资策略：筑底趋稳，复苏尚待........ 错误!未定义书签。 1、纺织制造：业绩仍承压，关注子行业龙头...................... 错误!未定义书签。 2、服装家纺：业绩显著改善难，关注去库存化 ................. 错误!未定义书签。 四、行业风险.................................................................. 错误!未定义书签。