女裝數據分析都是哪些

A. 服裝貨品分析都分析哪些

貨品分析主要是分析庫存與銷售例如：庫銷比、暢滯平銷、售罄率、周轉率、中標率、斷碼率、毛利率、折扣率從如何控制好庫存來看
1、庫存的問題形式一是過剩庫存，就是訂貨過量導致商品賣不出去；二是欠貨庫存，也就是訂貨訂少了，出現商品供應不足的現象；三是呆滯庫存，這一類商品由於款式、顏色、價格帶等某一問題周轉速度比較慢。
2、控制庫存的方法<1>從源頭抓起，制定有效的采買計劃需要事先分析規劃的諸多要素，比如采買數量測算、投放計劃分解、商品結構調整、商品屬性分析、地域季節分割、陳列要素分析。采買計劃要完成這6大要素的分析，才能形成有效性和完整性。因此，采買計劃必須要建立在強大的數據分析基礎之上。采買計劃的數據來源又分為兩大類：內部數據信息和外部數據信息。內部數據信息分為商品進、銷、存的基礎信息。可以通過銷售數據分析顧客的偏好，也可以站在單個店鋪的角度或者某個城市甚至某個地域的角度分析真實的市場需求。商品問題的發現就在於對商品進、銷、存的數據分析，只有發現問題才能解決問題，因此買手對於內部數據信息的分析是采買計劃制訂最有效的依據。外部數據包括流行趨勢信息、競爭品牌信息和街頭流行信息。流行趨勢信息是來自於權威機構、流行色協會、時尚協會、專業媒體、雜志等發布的流行資訊；競爭品牌信息是來源於市場的競爭對手的信息；街頭信息則是經營品牌的目標消費群體在大街上的著裝信息。<2>在銷售過程中管控庫存A、配貨管理在貨品到達前，先要正確判斷市場，清楚地了解每個店中店所在商場的屬性——是屬於形象店、半商業半旅遊店、半商業半住宅店，住宅區店還是特賣場。在貨品到達之後，不能把貨品平均分攤到每家店，要根據商場定位和貨品屬性，把合適的貨品放到適合的店。確保總出樣量，根據每個店面的面積和陳列的層面，計算店面的SKU，確保出樣量，使每個店的商品陳列都很豐滿。配貨時要把握上市時機，不能一次把所有的貨都配到店裡，要分波段上櫃，尤其是暢銷貨品要留一部分在倉庫，店裡一旦斷貨從倉庫發貨比較及時。制定精細化的商品配貨數據分析報表，有利於更好地了解產品的銷售情況，為下一步追單做好准備。B、調補貨管理看準銷售趨勢，快速反應，第一時間發現暢銷品，及時下單。加快補貨頻率，保證貨品充足；定期調撥歸並，保證暢銷款及斷碼貨品尺碼齊全。可以根據銷售排行榜和試鞋率，預估出暢銷貨品，進行追單。由於商品存在季節和地域差異性，不同的終端店鋪，即使投入相同的商品，但經過銷售之後，也會出現不同的庫存結果。這樣就需要進行調撥，調撥主要遵循就近原則、橫向調撥、同款銷售不好的店鋪向銷售好的店鋪調撥以及平衡調撥原則。也就是同一款貨品，哪個店賣得好往哪個店集中，同時往調出的店補足款式，盡量進出貨總量保持平衡，以確保各店的安全庫存量。C、清貨管理針對整體斷碼沒有庫存可補的貨品可考慮以一口價的形式直接在當店銷售完畢減少庫存sku，或調撥至特賣場。歸根結底就是控制好庫存與銷售的比

B. 服裝的數據分析員是什麼意思

一般的服裝公司數據分析可以分為兩類：一類是銷售數據分析，另一類是貨品數據分析。
一、銷售數據分析，可以做得很細，也可以是區域性質的。
大的方面，可以是區域銷售市場的數據報表，同競爭品牌，同區域市場數據變化，如同比、環比數據對比。小的方面可以具體到銷售個人。通過對區域、個人銷售數據分析而得出結論，銷售個體需要哪些培訓、提升、激勵。從而給營運部門數據支持，給貨品部門數據分析。營運部門（或者市場部門）根據數據分析而制定市場計劃，貨品部門根據數據而制定貨品調配策略。公司高層通過數據分析而制定發展計劃。
二、貨品數據。
可以分好幾個環節。1、新貨銷售數據分析。通過數據跟蹤調整上貨節奏、貨品調整計劃、貨品促銷制定，折扣率控制。2、庫存數據，監控庫存情況，庫存預警 3、具體款式細節暢滯銷售款式、顏色統計，從而為買手製作貨品備忘錄，為陳列部門提供數據支持，陳列部門參考暢滯銷貨品，調整實體店面陳列手法。4、歷年來銷售數據、買貨數據分析，驗證調整上貨節奏、季節變化因素，買貨額度。

C. 做服裝商品計劃的數據分析，有哪些重點要素

最重要的就是要有完整准確的基礎數據。

D. 服裝營銷數據分析員都做些什麼日常工作呢

通過分析數據來優化目前的銷售策略，提高銷售業績~

售罄率

售罄率是指一定時間段某種貨品的銷售占總進貨的比例，是根據一批進貨銷售多少比例才能收回銷售成本和費用的一個考核指標，便於確定貨品銷售到何種程度可以進行折扣銷售清倉處理的一個合理尺度。（來自網路）

結合服裝，一般服裝的銷售生命周期為3個月，如果在三個月內，不是因為季節、天氣等原因，衣服的售罄率低於60％，則大致可判斷此產品的銷售是有問題的，當然也不必等到三個月後才可以確定。三個月內，第一個月尺碼、配色齊全，售罄率會為40～50％，第二個月約為20～25％，第三個月因為斷碼等原因，售罄率只會有5～10％。當第一個月的售罄率大大低於 40％時，且無其他原因時，就有必要特別關注，加強陳列或進行推廣了。

以下圖為例，因為是8、9的數據，我們不難發現，天氣因素導致襯衫、連衣裙的售罄率比較低，在決策的時候可以考慮9月之後停止或者減少進貨；而本該熱賣的風衣、衛衣售罄率也很低，那我們需要思考問題出在哪裡，款式還是價格還是位置不起眼？從而做出下一步的銷售計劃。

數據圖表、數據報告均來自BDP個人版~

E. 數據分析包括哪些方面

數據分析有：分類分析，矩陣分析，漏斗分析，相關分析，邏輯樹分析，趨勢分析，行為軌跡分析，等等。 我用HR的工作來舉例，說明上面這些分析要怎麼做，才能得出洞見。

01） 分類分析
比如分成不同部門、不同崗位層級、不同年齡段，來分析人才流失率。比如發現某個部門流失率特別高，那麼就可以去分析。

02） 矩陣分析
比如公司有價值觀和能力的考核，那麼可以把考核結果做出矩陣圖，能力強價值匹配的員工、能力強價值不匹配的員工、能力弱價值匹配的員工、能力弱價值不匹配的員工各佔多少比例，從而發現公司的人才健康度。

03） 漏斗分析
比如記錄招聘數據，投遞簡歷、通過初篩、通過一面、通過二面、通過終面、接下Offer、成功入職、通過試用期，這就是一個完整的招聘漏斗，從數據中，可以看到哪個環節還可以優化。

04） 相關分析
比如公司各個分店的人才流失率差異較大，那麼可以把各個分店的員工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、員工年齡、管理人員年齡等）要素進行相關性分析，找到最能夠挽留員工的關鍵因素。

05） 邏輯樹分析
比如近期發現員工的滿意度有所降低，那麼就進行拆解，滿意度跟薪酬、福利、職業發展、工作氛圍有關，然後薪酬分為基本薪資和獎金，這樣層層拆解，找出滿意度各個影響因素裡面的變化因素，從而得出洞見。

06） 趨勢分析
比如人才流失率過去12個月的變化趨勢。

07）行為軌跡分析
比如跟蹤一個銷售人員的行為軌跡，從入職、到開始產生業績、到業績快速增長、到疲憊期、到逐漸穩定。

F. 數據分析有哪些分類

常見的分析方法有：分類分析，矩陣分析，漏斗分析，相關分析，邏輯樹分析，趨勢分析，行為軌跡分析，等等。 我用HR的工作來舉例，說明上面這些分析要怎麼做，才能得出洞見。

01） 分類分析
比如分成不同部門、不同崗位層級、不同年齡段，來分析人才流失率。比如發現某個部門流失率特別高，那麼就可以去分析。

02） 矩陣分析
比如公司有價值觀和能力的考核，那麼可以把考核結果做出矩陣圖，能力強價值匹配的員工、能力強價值不匹配的員工、能力弱價值匹配的員工、能力弱價值不匹配的員工各佔多少比例，從而發現公司的人才健康度。

03） 漏斗分析
比如記錄招聘數據，投遞簡歷、通過初篩、通過一面、通過二面、通過終面、接下Offer、成功入職、通過試用期，這就是一個完整的招聘漏斗，從數據中，可以看到哪個環節還可以優化。

04） 相關分析
比如公司各個分店的人才流失率差異較大，那麼可以把各個分店的員工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、員工年齡、管理人員年齡等）要素進行相關性分析，找到最能夠挽留員工的關鍵因素。

05） 邏輯樹分析
比如近期發現員工的滿意度有所降低，那麼就進行拆解，滿意度跟薪酬、福利、職業發展、工作氛圍有關，然後薪酬分為基本薪資和獎金，這樣層層拆解，找出滿意度各個影響因素裡面的變化因素，從而得出洞見。

06） 趨勢分析
比如人才流失率過去12個月的變化趨勢。

07）行為軌跡分析
比如跟蹤一個銷售人員的行為軌跡，從入職、到開始產生業績、到業績快速增長、到疲憊期、到逐漸穩定。

G. 服裝貨品分析都分析哪些有什麼用

貨品分析主要是分析庫存與銷售
例如：庫銷比、暢滯平銷、售罄率、周轉率、中標率、斷碼率、毛利率、折扣率
從如何控制好庫存來看
1、庫存的問題形式
一是過剩庫存，就是訂貨過量導致商品賣不出去；
二是欠貨庫存，也就是訂貨訂少了，出現商品供應不足的現象；
三是呆滯庫存，這一類商品由於款式、顏色、價格帶等某一問題周轉速度比較慢。
2、控制庫存的方法
<1>從源頭抓起，制定有效的采買計劃
需要事先分析規劃的諸多要素，比如采買數量測算、投放計劃分解、商品結構調整、商品屬性分析、地域季節分割、陳列要素分析。采買計劃要完成這6大要素的分析，才能形成有效性和完整性。因此，采買計劃必須要建立在強大的數據分析基礎之上。
采買計劃的數據來源又分為兩大類：內部數據信息和外部數據信息。
內部數據信息分為商品進、銷、存的基礎信息。可以通過銷售數據分析顧客的偏好，也可以站在單個店鋪的角度或者某個城市甚至某個地域的角度分析真實的市場需求。商品問題的發現就在於對商品進、銷、存的數據分析，只有發現問題才能解決問題，因此買手對於內部數據信息的分析是采買計劃制訂最有效的依據。
外部數據包括流行趨勢信息、競爭品牌信息和街頭流行信息。流行趨勢信息是來自於權威機構、流行色協會、時尚協會、專業媒體、雜志等發布的流行資訊；競爭品牌信息是來源於市場的競爭對手的信息；街頭信息則是經營品牌的目標消費群體在大街上的著裝信息。
<2>在銷售過程中管控庫存
A、配貨管理
在貨品到達前，先要正確判斷市場，清楚地了解每個店中店所在商場的屬性——是屬於形象店、半商業半旅遊店、半商業半住宅店，住宅區店還是特賣場。
在貨品到達之後，不能把貨品平均分攤到每家店，要根據商場定位和貨品屬性，把合適的貨品放到適合的店。確保總出樣量，根據每個店面的面積和陳列的層面，計算店面的SKU，確保出樣量，使每個店的商品陳列都很豐滿。配貨時要把握上市時機，不能一次把所有的貨都配到店裡，要分波段上櫃，尤其是暢銷貨品要留一部分在倉庫，店裡一旦斷貨從倉庫發貨比較及時。制定精細化的商品配貨數據分析報表，有利於更好地了解產品的銷售情況，為下一步追單做好准備。
B、調補貨管理
看準銷售趨勢，快速反應，第一時間發現暢銷品，及時下單。加快補貨頻率，保證貨品充足；定期調撥歸並，保證暢銷款及斷碼貨品尺碼齊全。可以根據銷售排行榜和試鞋率，預估出暢銷貨品，進行追單。由於商品存在季節和地域差異性，不同的終端店鋪，即使投入相同的商品，但經過銷售之後，也會出現不同的庫存結果。這樣就需要進行調撥，調撥主要遵循就近原則、橫向調撥、同款銷售不好的店鋪向銷售好的店鋪調撥以及平衡調撥原則。也就是同一款貨品，哪個店賣得好往哪個店集中，同時往調出的店補足款式，盡量進出貨總量保持平衡，以確保各店的安全庫存量。
C、清貨管理
針對整體斷碼沒有庫存可補的貨品可考慮以一口價的形式直接在當店銷售完畢減少庫存sku，或調撥至特賣場。
歸根結底就是控制好庫存與銷售的比例

H. 服裝公司的數據分析員具體干哪些方面的工作

一、銷售數據分析，可以做得很細，也可以是區域性質的。
1、大的方面，可以是區域銷售市場的數據報表，同競爭品牌，同區域市場數據變化，如同比、環比數據對比。
2、小的方面可以具體到銷售個人。通過對區域、個人銷售數據分析而得出結論，銷售個體需要哪些培訓、提升、激勵。從而給營運部門數據支持，給貨品部門數據分析。
3、營運部門（或者市場部門）根據數據分析而制定市場計劃，貨品部門根據數據而制定貨品調配策略。公司高層通過數據分析而制定發展計劃。
二、貨品數據。可以分好幾個環節：
1、新貨銷售數據分析。通過數據跟蹤調整上貨節奏、貨品調整計劃、貨品促銷制定，折扣率控制。
2、庫存數據，監控庫存情況，庫存預警 ；
3、具體款式細節暢滯銷售款式、顏色統計，從而為買手製作貨品備忘錄，為陳列部門提供數據支持，陳列部門參考暢滯銷貨品，調整實體店面陳列手法。
4、歷年來銷售數據、買貨數據分析，驗證調整上貨節奏、季節變化因素，買貨額度。

I. 服裝數據分析一般用什麼軟體

服裝數據當然是用服裝軟體好些，你可以試試秘奧服裝管理軟體，報表分析如下：
進銷存類報表：采購報表、銷售報表、銷售毛利、報表、庫存報表。
價格跟蹤分析（進貨價與銷價）、訂單完成情況分析
應收、應付帳統計分析
現金銀行匯總表、現金銀行明細表、帳戶收支情況匯總與明細
顏色尺碼庫存、顏色尺碼商品出入庫匯總與明細分析
商品采購匯總（按顏色、尺碼）、銷售匯總（顏色尺碼）
月銷售報表、滯銷售商品統計分析、新商品統計分析
單據信息匯總（各查看各種業務單據明細信息）

J. 服裝銷售數據分析的方法

關於銷售分析：

客單價=日銷售額/成交客數

客單價表現了成交顧客在企業的當日人均消費，從上面的公式可以看出：銷售額：客單價x成交客數如果一個企業的銷售額沒有上升.可以從兩方面來找原因。

一方面是分析客流最，如果客流量，小那就要加強企業的知名度.加強企業的品牌影響，吸引更多的顧客。當然，如果是因選址問題引起的客流量少，企業還應注意在 每周設置批量特價商品， 以吸引更多的顧客。

(10)女裝數據分析都是哪些擴展閱讀：

單店貨品銷售數據分析及作用：

暢滯銷款分析是單店貨品銷售數據分析中最簡單、最直觀、也是最重要的數據因素之一。暢銷款即在一定時間內銷量較大的款式，而滯銷款則相反，是指在一定時間內銷量較小的款式。

款式的暢滯銷程度主要跟各款式的可支配庫存數（即原訂貨加上可以補上的貨品數量的總和）有關，比如某款銷售非常好，但當初訂貨非常少，也無法補的到貨，這樣在很短的時間內就銷售完了，其總銷售數量並不大，那麼也不能算是暢銷款，因為該款對店鋪的利潤貢獻率不大。

暢滯銷款式的分析首先可以提高訂貨的審美觀和對所操作品牌風格定位的更准確把握，多次的暢滯銷款分析對訂貨時對各款式的審美判斷能力會大有幫助。

暢滯銷款式的分析對各款式的補貨判斷會有較大幫助，在對相同類別的款式的銷售進行對比後，再結合庫存，可以判斷出需要補貨的量，以快速補貨，可以減少因缺貨而帶來的損失，並能提高單款的利潤貢獻率。