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时间:2018-08-01
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1、服装货品结构分析总结:货品结构服装分析服装货品结构是什么服装货品结构分析货品分析怎么写篇一:服装卖场货品分析货品分析表一、产品结构分析表一个店铺中可能需要陈列几百个款式的服装,而构成这些服装款式的数量构成结构是不同的。产品结构分析可以按照以下两个类型来具体展开:①分类方式一:外套、内衣、上装、下装;②分类方式二:主力商品(店铺本季主推的时尚流行款式)、普通/基本商品(以前曾经销售过的、比较大众化的款式)、辅助性商品(配件、配饰等搭配性商品)。在以上分类的基础上,产品结构分析接下来需要统计并计算不同类型的
2、产品的销售情况、贡献率、货品周转率以及购买顾客群体消费特征等。二、产品销售卖点分析表所谓的产品销售卖点,即购买产品的顾客对于该产品某个特征的喜好,例如服装的面料手感、图案、版型、配饰等。通过对产品卖点的分析,可以及时地把握客户对于产品的特殊喜好,为店铺补货或者就产品开发设计提出建议提供数据支持和依据。三、产品销售价格带分析四、产品销售顾客特征分析顾客定位,即确定产品所面向的顾客群体,是服装品牌定位中至关重要的环节。同样,在产品销售数据分析中,以顾客特征为分析维度的分析工作也是非常关键的。产品销售顾客特征
3、的分析,能够帮助服装店及时掌握顾客的消费特征与产品销售状况之间。的联系,以便于根据顾客特征的变化随时调整销售重点。五、产品销售周转率分析分析产品销售周转率,能够帮助服装店及时调整店铺的库存状况,为补货提供数据支持,以相应市场销售状况的变化。六、2.产品销售数据分析的频率设计设计产品销售数据分析的频率,即确定围绕以上货品数据分析的内容展开分析的时间周期。对于单个服装店铺而言,根据店铺的运作习惯,可以选择每天都进行数据分析这种较高的频率。而对于一个销售区域中的加盟商来说,确定货品销售数据分析的频率为一周比较
4、合适。以一周时间为测算频率周期,在进行具体的货品数据分析过程中,运用“某服装款式的库存量/上周该款式的销售量”这个计算公式可以有效地对店铺货品的销售予以监控和反馈。假设按照一周的时间为频率进行测算,某款式服装目前的库存量为20件,上周的销售数量为5件。那么,按照测算公式计算得到的结果为4。这个结果说明,在未来的销售中,若仍然按照上一周的销售的趋势,该款式服装的存活还可以支持4个星期左右的实际销售。依据这个公式,服装店铺可以将所有的货品每个星期都进行计算,然后可以将计算结果进行排序。通过这样的排序,店铺可
5、以清楚地看到每一种货品的销售预计情况。按照预计销售时间的长短,店铺的货品可以分为如下的类型:?慢销货品/滞销货品,对于这类货品而言,需要经过相当长的时间店铺才能消化掉现有库存数量;?销售正常的货品,即计算排序结果位于中间值的货品;?热销货品,即排名前列的那些快速消耗库存量的货品。3.货品数据分析结果对订货、补货的指导运用以上的数据分析结果,服装店铺就可以对现有货品的销售情况进行比较准确的判断。依据判断地结果,对不同销售情况的货品可以有的放矢地制订出相应的销售策略和计划方案。通过以上的内容可以发现,服装店
6、铺进行货品数据分析实际上能够对店铺采取适当的经营行为提供参考的依据和支持。在这些支持当中,就包括了对于店铺订货以及补货的指导。在传统的服装店铺经营方式下,每一次订货计划的制定和执行就如同一场赌博,店铺的经营者往往凭感觉和经验来完成相关工作,对订购的货品是否能够有良好的销售前景心里往往是没有底气的。按照精细化管理的思想,服装店铺的在制定订货计划之前,应该所在区域顾客的消费偏好、货品销售业绩、售出产品的结构等等因素进行数据统计和分析,从而为科学订货奠定基础。对于货品销售数据的分析,还能够有效地对服装店铺进行
7、补货决策予以支持。在店铺中,热销货品往往面临断货的情况,这对于店铺的运营实际上是会产生极大的影响的。通过以上销售数据的分析,则可以帮助有效地把握住补货的时机和数量,做出提前补货的决策以避免断货危机的产生。篇二:服装零售业货品分析数据分析服装零售业货品数据分析随着信息时代的到来,无论是服装的生产商还是中间商,抑或零售商,都将面临越来越多的数据及数据处理工作。在三者博弈关系越来越趋向于后两者的情况下,服装零售业数据分析就成为追求利益最大化的有力支撑。然而,仅有对数据的收集而无数据的细化处理,其结果只是白白耗
8、费人力和资金,对企业的决策丝毫没有帮助。因此,数据自身的价值要在数据收集的基础上,经过整理和分析才能显现出来。尽管目前,国内的服装经营管理者对终端数据有了一定的认识,但与国外同行相比,差距甚远。国内业界对数据的认识和分析只停留在面上,无并没有真正意义上去理解数据的作用,发挥数据本身的价值,在实际经营过程中仍暴露出来的问题就是:数据分析的严重缺失。国内服装零售终端数据分析的现状就目前国内服装零售终端的数据分析状况看,绝大部分零售商或代理商只局
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