服装行业分析方法和技巧(服装行业大数据分析)

服装行业的销售分析怎么做

1、服装销售需要做有效的统计与分析,才能了解实际成本的支出与收入状况,除了数字的分析之外,也应该要重视对人性的观察和客户的需求等等,...以下的分析类别供参考:

2、售罄率=(一个周期内)销售件数/进货件数:

3、畅销的产品是不需促销的，只有滞销的产品才需要促销。滞销产品可通过售罄率来确定。一般而言，服装的销售生命周期为3个月，鞋子为5个月。如果在三个月内，不是因为季节、天气等原因，衣服的售罄率低于60％，则大致可判断此产品的销售是有问题的，当然也不必等到三个月后才可以确定，一般而言，三个月内，第一个月尺码、配色齐全，售罄率会为40～50％，第二个月约为20～25％，第三个月因为断码等原因，售罄率只会有5～10％。当第一个月的售罄率大大低于 40％时，且无其他原因时，就有必要特别关注，加强陈列或进行推广了。

4、存货周转率=(一个周期内)销售货品成本/存货成本

5、侧重于反映企业存货销售的速度，它对于研判特定企业流动资金的运用及流转状况很有帮助。其经济含义是反映企业存货在一年之内周转的次数。从理论上说，存货周转次数越高，企业的流动资产管理水平及产品销售情况也就越好。

6、库销比=(一个周期内)本期进货量/期末库存

7、这是一个检测库存量是否合理的指标,如月库销比,年平均库销比等,计算方法:月库销比,月平均库存量/月销售额年平均库销比,年平均库存量/年销售额,比率高说明库存量过大,销售不畅,过低则可能是生产跟不上.

8、存销比=(一个周期内)库存/周期内日均销量

9、存销比的设置是否科学合理，一是决定了订单供货是否能够真正实现向订单生产延伸；二是企业是否能够真正做到适应市场、尊重市场，响应订单；三是在管理时库存企业能否真正做到满足市场、不积压、不断档。

10、销售增长率==(一周期内)销售金额或数量／(上一周期)销售金额或数量－1类似:环比增长率=（报告期－基期）/基期×100％

11、动销率=动销品项数/库存品项数*100%

12、动销品项：为本月实现销售的所有商品（去除不计毛利商品）数量

13、库存金额：为月度每天总库有库存的所有商品销售金额的平均值（吊牌零售额）

14、销售毛利率=实现毛利额/实现销售额*100%。

15、如果公司一年有100万毛利，假设只有两个客户A和B. A客户创造80万，B客户创造20万, A公司的客户贡献率为80%，B公司的客户贡献率为20%。

16、品类支持率=某品类销售数或金额÷全品类销售数或金额×100%

17、坪效=销售额÷经营面积交叉比率=毛利率×周转率

18、交叉比率通常以每季为计算周期，交叉比率低的优先淘汰商品。交叉比率数值愈大愈好，因它同时兼顾商品的毛利率及周转率，其数值愈大，表示毛利率高且周转又快。

服装行业市场分析是什么

1、我国服装出口价格今年来有所上升，而这一变化是在生产成本上升、商务成本上升、劳动力成本上升等综合因素下出现的，可以说服装出口高增长是以数量快速增长、利润持续走低的高消耗为代价的。

2、（2）行业繁荣与亏损企业增多并存

3、亏损和濒临亏损的企业有所增加，约占行业总数的20%左右。企业间的产品质量水平参差不齐，一些企业的产品质量不稳定。从质检总局对10个省、市的77家企业的77种产品质量抽查情况来看，产品抽样合格率只有70%。

4、（3）服装产品知识产权保护问题堪忧

5、名牌产品的模仿、抄袭、假冒伪劣现象仍相当严重。

6、后配额时代给我国服装业带来商机，也带来了危机。国际贸易保护的大棒会频频举起；根据中国服装协会专业委员会的调查分析，国内高端市场几乎全被国外品牌所占领；从国际市场看，走出国内品牌很少。

服装行业如何做数据分析

衣食住行，乃民生四大要素，随着经济的发展，人们对基本的生活诉求也有所提高，作为排在第一位的“衣”尤其显著。

传统的服装行业营销模式已不能满足现代消费者用户的多变需求，激烈竞争的市场环境使得服装行业逐步多样化发展，精细化运营，利用数据化管理实现智慧营销。

√现今大环境下，服装行业的营销费用不断提高，企业利润日益微薄；

√服装属于流行周期短、季节性强的商品，容易造成产销不平衡，存在高库存风险；

√一般情况下，服装门店和商品SKU都比较多，数据量规模庞大，导致财务业务信息不同步；

√服装类商品对应的属性相对复杂，且各类属性的组合分析灵活多变；

√消费者会给自己“贴标签”，也会给服装品牌“贴标签”，如何让商品、渠道与消费者的“标签”匹配起来，是服饰行业亟需解决的问题。

1、从供应链角度来看，服装行业的数据分析主要以购、销、存为主线，其中，存销比和售罄率是两个重要分析指标。

2、发货和回款的执行情况也是需要实时监控的，这也是财务方面数据分析的重要指标。

3、针对商品和门店还需要做精细化、多维度分析，追根溯源，为下一阶段的精准营销做准备。

例如，畅滞销是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。畅销款即是在一定时间内销量较大的商品，而滞销款则相反。畅销款不是商品的固有属性，而是随业务和时间周期变化而变化的动态属性，要从变化中分析出原因。

√将线上+线下+物流数据打通，以消费者为中心的会员、支付、库存、服务等数据全面共享；

√海量数据实时响应，实现动态智能分析，满足消费者多变需求；

√实时跟踪销售情况，了解市场需求动态，及时对商品做出配货调整，从而降低库存风险；

√优化供应链管理流程，提升市场响应速率，实现资源最大化利用；

√跟踪和分析消费者购买行为，提供个性化精准运营服务，从而提升营销转化效果，提高消费者忠诚度，减少市场营销费用；

√通过销售预测模型，探索科学定价策略，提升商品竞争力。

这是一个”服务致胜”的时代，准确理解并快速满足消费者需求尤为重要，数钥分析云，能提供面向企业业务场景的一站式大数据分析解决方案，助力服装企业数字化转型，提升一线经营决策能力。