如何做好服装店销售数据分析

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一般的服装公司数据分析可以分为两类：一类是销售数据分析，另一类是货品数据分析。

一、销售数据分析，可以做得很细，也可以是区域性质的：

1、大的方面，可以是区域销售市场的数据报表，同竞争品牌，同区域市场数据变化，如同比、环比数据对比。

2、小的方面可以具体到销售个人。

3、通过对区域、个人销售数据分析而得出结论，销售个体需要哪些培训、提升、激励。从而给营运部门数据支持，给货品部门数据分析。营运部门（或者市场部门）根据数据分析而制定市场计划，货品部门根据数据而制定货品调配策略。

4、公司高层通过数据分析而制定发展计划。

二、货品数据可以分好几个环节：

1、新货销售数据分析。通过数据跟踪调整上货节奏、货品调整计划、货品促销制定，折扣率控制。

2、库存数据，监控库存情况，库存预警；

3、具体款式细节畅滞销售款式、颜色统计，从而为买手制作货品备忘录，为陈列部门提供数据支持，陈列部门参考畅滞销货品，调整实体店面陈列手法。

4、历年来销售数据、买货数据分析，验证调整上货节奏、季节变化因素，买货额度。

首先，懂的做数据，非常的重要。也就是如何把数据做好，这里的好，是指：把有效的数据展示出来。其次，把有效的数据直观的展示出来。

那么，什么叫做有效的数据。根据核心数据指标倒推出来的关键数据指标。

例如：GMV=销售额+取消订单金额+拒收订单金额+退货订单金额。那么整个数据中，核心指标即：GMV。关键数据指标：销售额、取消订单金额、拒收订单金额、退货订单金额。通过对每个关键数据指标的观察，发现他们对于GMV影响的大小。

看懂数据的要求非常基础，就是知道核心指标，关键指标的算法是什么，如何计算出来的。然后在对应的表格内，记录出来。这里，只要求记录出来就好了。

其次，分析数据，是一个执行者网上晋升的一项必备能力。

例如：产运的小伙伴，时长关注的一个数据：留存。次留、三留、七留、十四留这些数据。月末复盘工作时，把整个用户的留存数据导出来看。会发现，有些渠道拉新过来的用户，留存质量很高，但是有些渠道过来的，留存质量就很差。那么，到底是因为渠道拉新的质量问题呢?还是这个月内，App的版本、内容等做了优化更新呢?这个就是需要思考的，但是只是单纯的思考，很难找到原因。面对老板的灵魂拷问，也没办法很有力的结束出来。但是通过分析数据，得出最终的结论，就很容易找到原因。

最后，看懂数据，这个要求其实就是把1和2结合在一起。我记得我之前的领导说过一句话：对任何数据都要存疑。好就要找出好的地方，好的原因，坏就要找出为什么坏，如何改进优化。

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