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2024-10-08 20:37一、如何做服装零售数据分析？
最近做接触零售分析比较多，老李就来和大家聊聊你们最头疼的门店数据分析怎么做。
先看两组指标：
核心业绩指标：销售额、销售量、客单价、客流量、连带率等过程性指标：库存趋势、销售趋势、同环比分析等
不管是区域负责人还是店长，上来就是说“这个季度销售额下降严重”、“最近客流量太低了”这类问题，关注的也都是核心指标，当讨论到库存趋势、销售额同比分析之类的，就含糊其辞，不十分明确了。
这就是我们在做门店数据分析方面的误区，我们习惯于对业绩达成的核心指标进行追踪分析，而经常忽略对过程性指标的分析，种种导致了门店管理维度不足，门店运营策略调整存在一定的滞后性，无法紧跟市场需求变化情况。
今天老李就从整体门店经营分析、异常情况分析以及会员管理三个层面，带大家体系化学习如何通过门店分析，更好地进行门店管理。
开始讲方法论之前，先给大家分享一本零售行业的数字化场景手册，包含电商、门店管理、精益生产、供应链等多种场景，有需要的可以看一下：
消费场景手册门店经营分析
“门店选址决定门店经营业绩的下限，而门店店长决定门店经营业绩的上限。”
企业会投入大量成本进行门店选址，但对店长的管理和培训是不到位的，所以会出现同一个门店由不同的店长经营，业绩相差巨大。之前做过一次女鞋店调研，整体调研下来就发现店长问题很大，经营全凭店长经验，补货全靠店长感觉，有的鞋子库存积压一大堆，出的新品也提高不了顾客的新鲜感，营业额自然上不去。
所以，要想门店经营得好，店长的选拔和管理要做好。
店长选拔
好的售货员不一定是好的店长，而好的店长肯定是好的售货员。作为门店店长，应该具备以下几个维度的能力
- 会看数据，能够及时发现异常，并对门店销售效率负责。
- 会分析数据，能够对经营数据从不同维度分析，寻找业绩增长点 。
- 会根据数据决策，能够及时锁定异常，并进行PDCA闭环整顿，为决策提供依据。
店长管理
构建赛马场体系，让门店进入马场竞争状态。在绩效层面，把门店的绩效和店长的绩效绑定，提高店长对于门店管理积极性，提高整体运营水平。在操作层面，将门店的关键绩效指标如营业额、会员运营情况等与对标门店、区域平均值进行对比，让落后门店处于紧张中。
异常情况分析
异常情况几乎出现在99%的门店中，但大多数门店发现不了问题或者发现的时候已经产生了严重的后果。那如何及时发现异常情况呢？这里强调的是门店管理评分体系的搭建，从数据和指标层面去发现问题。
如果你要反驳我，说自己干了20年店长，门店经营情况每次都排前三，压根不需要数据支撑。那我只能说你太厉害了，但你的能力无法被复制，也没有企业愿意花20年培养一个店长。
我这边给大家讲一些通用的做法，将门店异常管理分成三个板块：门店经营异常管理、品类异常管理、单品异常管理，再针对门店异常管理的15个指标，设置总分为15分，异常指标-1，从而得出门店综合评分，旨在对低分门店进行宏观把控，再去查看相应的异常指标明细。
具体指标如下图：
门店维度
从业绩（销售）趋势变化、指标达成、连带率、客单价、人员工龄、会员销售六个指标设定异常规则，监控指标异常门店，及时整改。
品类维度
从全店库龄结构、TOP15小类库龄结构、品类销售环比、毛利管控、新品销售五个指标设定指标异常规则，针对存在异常指标的品类及时调整库采购、销售策略，确保品类结构合理。
单品维度
从门店TOP商品、品牌TOP商品、重点关注商品、五周无动销商品四个维度追踪商品销售情况
会员管理
会员管理也是一门大讲究，虽然不同于奢侈品那么显性，但依旧至关重要。会员分析有一个重要的数据分析模型是二八分析法，感兴趣的朋友们可以去看一下这篇文章：如何通过分析数据，把合适的理财产品推荐给潜在购买用户，实现针对性营销？
这里给大家讲的会员管理核心作用是对会员进行分类统计，将会员分为新会员、复购会员及高价值会员，并对各类型会员销售额，会员数量及相应消费习惯，为后续营销活动的制定提供数据支撑。
数量相关指标：
- 新增会员数
- 活动新老会员占比
- 非会员新老会员占比
质量相关指标：
- 活动高等级会员占比
- 活动复购数量
- 非活动复购数量
最后给大家分享一些之前写过的零售行业的内容，希望对大家有所帮助：
我是做数据分析的 @李启方 ，觉得不错点点赞。
二、如何分析零售数据分析？
大量来自零售企业的BI数据可视化分析咨询就已足够说明：在大数据飙升、市场竞争越来越讲究效率的当下，系统自带的报表功能早已满足不了零售数据分析高效、深入、直观易懂的分析需求。无法及时对大量零售数据进行深度分析挖掘，也就无法有效地指导经营决策。
零售数据分析软件不更新换代，失去的不是短时间的盈利，是更长远巨大的商机。系统自带的报表功能能够实现固定报表自动化，如日报、周报、月报等重复性报表的数据查询，但在响应业务变化挖掘数据信息，实现数据驱动业务等效果上却无法给予有效支持。而BI智能零售数据分析软件则可面向不具备IT背景的业务人员。在无需IT协助的前提下，通过自主分析实现业务探索、追踪业务落地情况，真正实现“数据驱动业务”的效果。
简单来说，使用BI数据分析技术做零售数据分析，你将获得以下的明显改变：
1、你将以更快的速度掌握销售趋势、门店销售、成本利润等零售数据分析
奥威BI零售数据分析_会员销售分析
如果你在使用奥威BI数据可视化分析软件的同时，还搭配了奥威BI零售行业数据分析方案，那么恭喜你。只需更新数据，你就能立即获得一整个企业完整的零售数据分析。这是因为奥威BI零售行业数据分析方案自带分析模型与零售数据分析报表模板，因此只需更新数据，系统即可智能匹配并完成各项数据运算、分析挖掘，形成图形化零售数据分析报表。
即使没有搭配奥威BI零售数据分析方案，在以拖拉拽为报表制作模式、点击应用为智能分析功能使用模式的奥威BI数据可视化分析软件上，你也能根据业务变化快速制作新的零售数据分析报表。
2、你将可以根据自己的分析思维和需要，秒速获得所需的分析报表
奥威BI零售数据分析_联动效果
根据自己的思维变化、个性化分析需求去灵活分析数据，秒速获得更适合自己的数据分析报表，才能更灵活及时地掌握销售变化规律，以数据为动力支持引导销售，提高零售企业的销售额、销售利润。同样地，由于可更灵活地根据需求自助式分析数据，不同部门的员工都能实现数据驱动业务，提升业务能力的效果。
在奥威BI数据可视化分析软件的demo平台上，打开任意零售数据分析报表，都能体验秒响应的自助式数据分析效果。
3、对同一组数据，你将获得意想不到的观察分析效果
别人家的零售数据分析报表只有一个固定的分析角度，但BI零售数据分析报表却具有多个。高效联动、智能钻取（任意钻取）、筛选、多维动态可视化分析等，在众多智能分析功能的共同支持下，你能通过联动多个主题分析图表进行联合分析，或者以数据关联为纽带顺藤摸瓜挖出整个数据链，又或者自行筛选数据、修改字段与维度组合来切换不同视角分析数据。在这种多维度的分析挖掘下，你将得到一个更为高效、透彻的零售数据可视化分析体验。
4、你将能够更直观清晰地看到整个零售情况
只需简单地点击，大到整个零售数据业务，小到个人业务完成分析都将一一直观呈现在眼前。因此不管是要发现并解决眼前的零售业务问题，还是要制定整个企业的战略策略，你都能通过简单的操作来获得足够的数据支持。
零售企业要提升零售利润不能只着眼于当下，还需放眼于未来，能够随时根据零售市场动向快速制定、修正经营策略，而在这个过程中少不了借助BI零售数据分析报表的帮助。
三、服装行业零售数据分析的好书推荐?
比较经典的是这本《数据化管理》，出版年份较早了，但是不过时。作者拥有15年的销售及数据分析经验，历经美国强生公司、妮维雅公司、雅芳公司和鼎盛时期的诺基亚公司。目前是数据化管理的咨询顾问和培训师。书的内容在服装业基本通用。
如果对新式的自助式BI分析感兴趣，可以看下我的这本《Power BI商业数据分析项目实战》，以服饰业为蓝本，有技术讲解也有些运营思路。
四、零售行业数据分析从哪些维度分析？
我认为零售行业数据分析可从人、场、货三个纬度分析。
人又分为用户跟员工：
员工常见的指标有：新老员工占比、完成率、成交率、投诉率、员工流失率等
用户常见的指标有：新增用户数、客单价、留存率、回购率、流失率等
场：
场常见的指标有：坪效、完成率、同比增长率等
货：
货常见的指标有：订单执行率、库存周转率、库龄、动销率，折扣率、销售占比等
五、服装的零售督导的工作职责内要做哪些数据分析报表？
分析离不开数据，这就要求数据准确性与可比性，从你从事的行业来看，我个人有以下看法。
1、每月的销售数量，最好是数量及销售额，将每月分解到每天，将每月的数量形成图形，看到其中的规律，一年做一个图，寻找规律。
2、同期比与环比的数值，这些数据与计划任务的差距，可以在一个图标中用曲线表示，能很清楚的看出规律。
3、通过这数据能看出什么款式受欢迎，占的比重不同，相应的调整你个侧重点，将实际数据大于计划数据
六、零售数据分析四个维度？
1）分析企业的财务状况，了解企业资产的流动性、现金流量、负债水平及企业偿还长短期债务的能力，从而评价企业的财务状况和风险；
2）分析企业的资产管理水平，了解企业对资产的管理状况，资金周转情况；
3）分析企业的获利能力；
4）分析企业的发展趋势，预测企业的经营前景；
七、服装调拨如何做数据分析？
服装调拨的数据分析可以从以下几个方面进行：
1. 销售数据分析：通过分析不同地区的服装销售数据，可以了解到哪些地区的服装需求较大，哪些地区的需求较小。根据不同地区的销售情况，可以决定调拨的数量和种类。
2. 库存数据分析：通过分析库存数据，可以了解到哪些地区的服装库存较高或较低，根据库存情况，可以决定调拨的目标地区。
3. 时序数据分析：通过分析销售量、库存量等数据的时间序列变化情况，可以预测不同时间段的调拨需求，以合理安排调拨计划。
4. 成本效益分析：通过比较不同地区的成本和利润情况，可以评估调拨所需的成本和预计的利润，从而确定哪些地区适合调拨。
5. 历史数据分析：通过对历史调拨数据的分析，可以了解到过去的调拨情况，从而找出优秀的调拨方案，并根据过去的经验进行合理的决策。
通过以上的数据分析方法，可以帮助企业更加科学地进行服装调拨，并最大限度地满足市场需求，提高销售效益。
八、想从事服装数据分析工作成为数据分析师？
我在一家公司做过三年的货品AD！基本服装行业都了解很深刻！如果想做数据分析师建议转行互联网！
九、服装零售行业分析
服装零售行业分析
随着经济的不断发展和人们生活水平的提高，服装零售行业在中国市场逐渐崭露头角。无论是线上销售还是线下门店，都有着巨大的发展潜力。本文将对服装零售行业进行深入分析，从市场规模、竞争格局、消费者需求以及未来趋势等方面进行剖析。
市场规模
据数据显示，中国的服装零售市场规模在过去的几年呈现稳步增长的趋势。消费者的购买力逐渐提高，对品牌和时尚的追求也越来越强烈。根据一项调查，2019年中国服装零售市场总额已超过2000亿人民币，预计未来几年将保持每年10%以上的增长率。
然而，尽管市场规模庞大，但竞争也十分激烈。众多国际品牌以及本土品牌都在争夺市场份额。不仅如此，随着电子商务的快速发展，线上销售平台也开始逐渐涌现。这些因素都给服装零售商带来了压力和挑战。
竞争格局
目前，中国的服装零售市场竞争格局相对分散。一方面，国际品牌如Zara、H&M等在中国市场表现出色，拥有广泛的消费者基础和强大的品牌影响力。另一方面，本土品牌如优衣库、森马等也在市场上崭露头角，凭借独特的设计和较低的价格吸引了大量消费者。
除了传统零售商，电子商务平台也对市场格局产生了不小的影响。淘宝、天猫等电商平台已成为消费者购买服装的主要渠道之一。线上线下融合成为了未来发展的趋势，大部分企业都在积极探索线上线下结合的模式，以提升用户购物体验。
消费者需求
随着社会的发展，中国消费者的需求也在不断发生变化。一方面，消费者对品质和时尚有着更高的要求，他们追求个性化、定制化的产品。另一方面，年轻消费者开始注重品牌的社会责任和环境友好性，他们更愿意选择那些注重可持续发展的品牌。
此外，线上购物的普及也极大地改变了消费者的购买习惯。消费者更加注重产品的质量、价格和售后服务。
未来趋势
未来，中国服装零售行业将面临着许多机遇和挑战。从市场规模来看，随着居民收入水平的提高和消费习惯的改变，服装零售市场仍有大量增长空间。然而，竞争将变得更加激烈，品牌的竞争力和创新能力将成为关键。
另外,线上销售将继续占据主导地位。消费者越来越喜欢通过手机和电脑购买服装，这将对实体门店提出更高的要求。服装零售商需要不断提升线上服务能力，提供更好的购物体验。
同时，可持续发展也将成为未来的重要趋势。消费者对环境友好性和社会责任的关注不断增加，企业需要积极响应，推出符合可持续发展理念的产品，并实施相关的环保政策。
结论
总的来说，中国的服装零售行业正处在快速发展的阶段，市场规模庞大但竞争激烈。企业需要对市场进行深入分析，了解消费者需求，注重品牌建设和创新，同时关注绿色环保和社会责任。只有积极应对挑战，抓住机遇，才能在激烈竞争中立于不败之地。
十、服装销售行业分析的数据都有哪些？
销售数据分析一般包括：
1、营运资金周转期分析销售收入结构分析
2、销售收入对比分析
3、成本费用分析
4、利润分析
5、净资产收益率分析
销售数据分析，主要用于衡量和评估经理人员所制定的计划销售目标与实际销售之间的关系，它可以采用销售差异分析和微观销售分析两种方法。
扩展资料：
针对同一市场不同品牌产品的销售差异分析，主要是为企业的销售策略提供建议和参考。
针对不同市场的同一品牌产品的销售差异分析，主要是为企业的市场策略提供建议和参考。
微观销售分析，主要分析决定未能达到销售额的特定产品、地区等。
销售分析法的不足是没有反应企业相对于竞争者的状况，它没有能够剔除掉一般的环境因素对企业经营状况的影响。
销售分析可以决定一个企业或公司的生产方向 。