商品数据分析管理服装-{下拉词

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于商品数据分析管理服装的问题，于是小编就整理了5个相关介绍商品数据分析管理服装的解答，让我们一起看看吧。

1. 服装销售行业分析的数据都有哪些？
2. 分析服装销售数据通常会用到哪些函数？怎么分析比较好？
3. 如何做服装零售数据分析？
4. 简要分析服装商品的生命周期和如何如何精准把握服顾客需求？
5. 服装消费档次分析？

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***期分析销售收入结构分析

2、销售收入对***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***销售目标与实际销售之间的关系，它可以***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 。

分析服装销售数据通常会用到哪些函数？怎么分析比较好？

没分析过服装，但是分析过汽车销售

我一般会用到的有：

1、IF 用来找数据源

2、VLOOKUP结合IF可以删选出销售顾问的基础接待数据，并根据公式可以算出接待时长，试乘试驾率等等，你可以结合到服装销售上，用来计算服装的销售情况。

3、数据***图，这个一般用来统计前面基础表上的数据源的

4、还有一些格式要求，比如日期和时间的函数，还有电话号码的要求，重复等等

下面是我经常分析的数据你可以做个参考：

可以关注我给我留言，我把表给你发过去

如何做服装零售数据分析？

　　服装企业为什么需要BI？

　　激烈的市场竞争、不断提高的营销费用及日益微薄的利润，要求服装企业精细化管理，以数据驱动经营决策。

　　1、流动周期短、季节性强，产销链不畅，丢失市场机会

　　2、预测生产高库存高风险

　　3、财务业务信息不同步

　　4、商品属性多，各类属性的组合分析灵活多变

　　5、门店多SKU多，数量量规模庞大

　　奥威BI服装BI解决方案

　　01、标准服装BI方案+专业数据分析指导，让新手也能快速开发部署，并传递成功经验，帮助服装企业实现数据驱动。

　　02、关联销售、订货、生产、财务系统，实现数据整合与关联分析，为决策管理者的企业经营全过程分析提供数据支持。

　　03、建立购销存分析体系对商品、客户、供应商、库存及时间节***日等进行多维度分析，全面提高运营水平。

　　04、标准方案及数据化运营培训实现知识传递，帮助企业从IT到业务部门掌握数据分析与数据化管理运营技能，实现数据驱动。

　　海量数据下实时响应，一步实现服装数据分析可视化、移动化。动态智能分析，满足服装用户多变的数据分析需求！

　　管理驾驶舱，核心指标一目了然，一眼就能定位问题

　　独特的智能分析技术（多维动态+方案管理+智能钻取），真正实现业务人员灵活自助分析

　　支持android/iphone/ipad，并与微信、钉钉、云之家、移动OA等APP集成，实现全方位移动BI

　　海量数据实时响应，及时为企业决策提供精准信息

　　奥威BI服装BI方案价值

　　通过销售、商品、会员、门店、仓库、***购、生产、财务等全面立体的服装数据分析可视化，洞察企业经营，支撑决策、***取行动。

　　●通过服装购销存数据分析，进而改善***购、跟踪库存和加强分销管理；

　　●通过跟踪和分析客户购买行为及其在所有渠道的购买类型分析，优化产品、改进促销活动；

　　●通过客户画像，提供定制化的互动机会，以增加客户回购和客户忠诚度；

　　●通过购物篮分析，提高交叉销售和向上销售的机会。

做服装零售数据分析，必须用到专业的数据分析软件，比如丽晶软件的全微BI，它不只是新一代的零售BI，更体现了在移动互联网时代，执着的为零售行业提供便捷数据服务的远景。

这款服装数据分析软件的核心价值在于：

1、数据仓库抽取数据

让全微BI更具全面性，取数来源于对接不同ERP系统的数据仓，数据仓版的全微页面操作效率提高，互动性强，快速迭代，可以更快地满足用户需求。全微BI提取核心零售数据进行关联分析，无需在PC庞杂的数据中手动筛选信息，想你所想，及你所能及。

2、关注推送

全微BI为店铺的每日推送报告，对特别关注的区域、店铺生意情况快速掌握，针对现有的情况做出调整。

全微BI专业的数据可视化拒绝传统复杂枯燥的图表，个性化报表针对不同人群有着不同视图，实现了看你想看，并且全微BI还设置了权限控制，根据在企业的的角色不同，拥有不同的权限，更加安全，每日准时推送销售日报，昨天的销售情况及时接收，移动报表直接用微信看，随时随地查看数据详情！

这是没有建立起系统化的零售数据分析平台。可以参考下奥威软件的零售连锁行业数据解决方案，这里就针对零售数据分析的共性预设数据分析模型，从门店数据分析到供应商分析等各个重要环节都囊括进去了。还预设了BI报表模板，便于企业更快制作直观易懂的零售数据可视化分析报表。

使用奥威软件这种BI工具还有不少好处，比如在浏览报表时，你就能随时根据自己的视角和需求修改汇总、行维度等基础项，迅速分析自己想看的内容。又比如你可以利用智能钻取，层层下钻，找到问题原因。可充分利用评分图、各类地图等可视化图表，迅速掌握顾客对产品服务的评价以及门店辐射范围等。

零售业数据分析，首先要懂零售，深刻了解你所涉及的业务，理清业务逻辑规律，然后才会对各项零售指标有敏感度，然后才能做数据分析，指导业务运营发展。推荐黄成明的这本书《数据化管理》，可以有个整体脉络。

简要分析服装商品的生命周期和如何如何精准把握服顾客需求？

一般传统服装的生命周期在四个月，也就是一个季节左右。比如传统的服务公司有美邦，森马，朵以，欧时力等需要提前半年进行货品开发的公司。

现在比较多的快时尚的服装公司的生命周期大概在45天左右，因为主要是以款式多，更新快为主。所以单款量都不会太大，爆款或畅销款量会大些，但相对传统公司都会少很多。

顾客需求主要看你的品牌定位，如果你的定位在区域内比较合适，那你的顾客粘度就比较高，顾客就会跟着你的货品走，如果定位不符合区域，那么你就跟着顾客走。

如果你是跟着顾客走，说明你的定位还要调整。

服装消费档次分析？

中低档消费层，这一层次的消费者收入偏低，平时消费支出的很大比例仅仅是为了满足比较基本的衣食住行方面的需求。中低档消费者对价格较敏感，对于服装的购买，她们更多的在乎质量，看是否耐穿，耐用。该消费层主要从普通商场或服装店商店购买所需，购买冬装价位一般在1000元以下。其消费对应低档市场主要是中国品牌。

到此，以上就是小编对于商品数据分析管理服装的问题就介绍到这了，希望介绍关于商品数据分析管理服装的5点解答对大家有用。