大数据服装销售

『壹』 如何将大数据运用到服装材料业

可以运用大数据分析各个服装材料的销量；分析社交网络数据来得到当季热门流回行材料，预判市场答走向，网络社区中的很多热门话题，往往会先于一些流行趋势预测机构的发布；另外还可以利用大数据做环境分析。举个例子，如果在经营过程中发现物流、资金流都控制得很好，但销量在不断下降，这可能与大环境相关。这时候需要通过环境分析，是竞争对手降价，带走了我们的销售量?还是由于天气的原因，或者是在社交网络上传播的一些信息导致了我们外部环境的变化?对环境进行分析，能够有效的发现企业所面临的外部经营环境。另外通过对客户评价数据的采集可以进行基于客户反馈的产品设计和改进，改善用户体验。

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『贰』 服装营销数据分析员都做些什么日常工作呢

通过分析数据来优化目前的销售策略，提高销售业绩~

售罄率

售罄率是指一定时间段某种货品的销售占总进货的比例，是根据一批进货销售多少比例才能收回销售成本和费用的一个考核指标，便于确定货品销售到何种程度可以进行折扣销售清仓处理的一个合理尺度。（来自网络）

结合服装，一般服装的销售生命周期为3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。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。

以下图为例，因为是8、9的数据，我们不难发现，天气因素导致衬衫、连衣裙的售罄率比较低，在决策的时候可以考虑9月之后停止或者减少进货；而本该热卖的风衣、卫衣售罄率也很低，那我们需要思考问题出在哪饥掘里，款式还是价格还是纯老位置不起眼？从而做出下一步的销售计划。

数据图表、数据报告均来自BDP个人版~

『叁』 如何做好服装店销售数据分析

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。

『肆』 服装销售数据分析的方法

关于销售分析：

客单价=日销售额/成交客数

客单价表现了成交顾客在企业的当日人均消费，从上面的公式可以看出：销售额：客单价x成交客数如果一个企业的销售额没有上升.可以从两方面来找原因。

一方面是分析客流最，如果客流量，小那就要加强企业的知名度.加强企业的品牌影响，吸引更多的顾客。当然，如果是因选址问题引起的客流量少，企业还应注意在 每周设置批量特价商品， 以吸引更多的顾客。

(4)大数据服装销售扩展阅读：

单店货品销售数据分析及作用：

畅滞销款分析是单店货品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。畅销款即在一定时间内销量较大的款式，而滞销款则相反，是指在一定时间内销量较小的款式。

款式的畅滞销程度主要跟各款式的可支配库存数（即原订货加上可以补上的货品数量的总和）有关，比如某款销售非常好，但当初订货非常少，也无法补的到货，这样在很短的时间内就销售完了，其总销售数量并不大，那么也不能算是畅销款，因为该款对店铺的利润贡献率不大。

畅滞销款式的分析首先可以提高订货的审美观和对所操作品牌风格定位的更准确把握，多次的畅滞销款分析对订货时对各款式的审美判断能力会大有帮助。

畅滞销款式的分析对各款式的补货判断会有较大帮助，在对相同类别的款式的销售进行对比后，再结合库存，可以判断出需要补货的量，以快速补货，可以减少因缺货而带来的损失，并能提高单款的利润贡献率。

『伍』 如何做好服装店销售数据分析

关于销售分析
客单价=日销售额/成交客数
客单价表现了成交顾客在企业的当日人均消费，从上面的公式可以看出：
销售额：客单价x成交客数
如果一个企业的销售额没有上升.可以从两方面来找原因。
一方面是分析客流最，如果客流量，小那就要加强企业的知名度.加强企业的品牌影响，吸引更多的顾客。当然，如果是因选址问题引起的客流量少，企业还应注意在 每周设置批量特价商品， 以吸引更多的顾客
另一方面是分析客单价， 如果客单价太低， 一般是企业本身经营的商品结构有问题，不能适应当地市场目标客户群的需要另外，在竞争环境中，通过对客单价与成交客数的趋势分析可以为企业提供竞争情况的分析例如：两企业竞争。如果客流量有少量减少，而客单价下降多，那就应注意对方与自己的商品差异，及对方的经营促销手段。这种情况常发生在企业竞争初期。
这时，双方争的足同一个顾客群，这时的经营策略应以发挥自己的经营顺为主。同时尽力削减对方经营长项的影响。一般这个阶段是最难度过的!这个阶段过后， 竞争企业一般会出现这样的现象，即企业的客单价、客流都相对平稳实际上。这个阶段对企)IV-来说是很重要的. 可是一般企业都没有注意到这点 此时，两个企业的正面对抗已告一段落，同时， 顾客群被进一步细分。
对于第一阶段失利的企业， 这时将面临两种选择： 一种是企业因收不抵支而退出市场;另一种是针对现有顾客再次调整商品结构， 留住回头客，提高客单价，井扩大新的顿客群，与对手针对不同顾客群傲差异化经营，达到共存的目的。
一、商品消费频率表
在超市的卖场陈列中，有一种陈列方式叫做关联陈列。对于一般的关联商品.可以从消费习惯上取得， 但那些带有市场特性与文化特性的关联商品，就不是那么容易找到了这里介绍的商品消费频率表可以用来分析关联商品。该表是按销售小票对商品的购买次数进行统 计得来的。该表有两种形式.第一张表是在整个类或柜、店的范围进行统计，第= 张表是根据第一张表的结果，对某频率高的商品再次进行分析。分析方法是：在所有含有某高频率商品的销售小票中.再次进行商品消费频率排序。这样就可得到一 系列可能的关联情况，当然，对这种关联还要进行进一步确认。
三、平均人效
平均人效=销售额/工作人数
平 均人效体现了企业的人工效率.对平均人效进行分析可以调整企业的人员结构.合理配置企业的人数， 还可以帮助企业制定销售黄金季节用人计划等当然， 在利用平均人散的分析来调整企业人员结构时。要对人效进行更为细化的分析，如研究一个门店的管理人员和一线工作人员的人数等，还要结合人员工资、费用比等 一起分析 另外.为了更好地做人效分析。还要将人效做到各管理小组，如一个柜组、一个小区等
四、平均平效
平均平效=销售额/经营面积
平均平效体现了企业对经营空间的利用情况。对于经营空间并不是商品堆得越多就越好，商品堆多了有时还会有反作用。关于如何提高平效，在经营管理理论中， 还牵扯到卖场布局与调整的问题一年四季.企业要面对不同的市场情况，甚至时时都在产生着变化.因而，定时对平效分析对企业来说是很必要的。如：季节性商品 应该进行多大面积的陈列;淡季商品陈列面积宜减小到什么程度：还有当遇到竞争对手时，应怎样才能调整突出本企业的经营特点， 实现平效最大化等等有位管理人员做了一个企业的平效趋势图，表面上它的平效变化还合理，可是当将平效分析做到不同的柜与区时，却发现平效趋势图发生了很大 的波动 。
销售数据分析。运用科学、准确数据说话，做到有理有据，简洁、真实、有效，体现运用科学数据,把握市场机遇的能力。
1)区域总体数据分析：作为大区经理应该通过这个数据分析，体现你的大区全局思维与管理(有与竞争品牌销售对比数据)。
2)管辖省级数据分析：具体到每个省、地市数据分析，能够反映你了解掌握各区域，市场的市场与销售情况(有与竞争品牌销售对比数据)。
3)品牌、品类数据分析：通过品牌、品类数据分析，能够反映你了解掌握各品牌、品类销售比例、市场占有率、投入与产出比等。
4)终端销售数据分析：运用零售市场数据说话，能够反映你了解掌握各终端销售与经营情况(有与竞争品牌销售对比数据)。

『陆』 大数据精准营销到底是什么

以大数据将消费者的消费喜好精准定位，帮助公司定位目标客户群，使营销精准、高效。版比如：我经权常在网上关注和购买数码类的产品，我朋友比较喜欢在网上买衣服，那么广告主就会抓住这些数据给并且进行分析然后推送广告。然而在同一个网站上我跟我朋友看到的广告又是不一样的，我看到的肯定是数码类的，我朋友看到的肯定是服装类的广告。
这就是所谓的大数据精准营销
至于有哪些企业我知道的也不是很清楚，不过在网上看到的这种广告大多都是 网络推广，广点通，久旭推广。不一定非要杭州的，只要在这方面有优势的就可以。希望对你有帮助，望采纳