服装营销数据分析刘小红

❶ 服装行业的销售分析怎么做

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:

1. 售罄率=(一个周期内)销售件数/进货件数 :

   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。

2. 存货周转率=(一个周期内)销售货品成本/存货成本

   库存天数=365天÷商品周转率

   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。

3. 库销比=(一个周期内)本期进货量/期末库存

   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.

4. 存销比=(一个周期内)库存/周期内日均销量

   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。

5. 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％

6. 动销率=动销品项数/库存品项数*100%

   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

   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）

7. 销售毛利率=实现毛利额/实现销售额*100%。

8. 老顾客贡献率:

   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%。

9. 品类支持率=某品类销售数或金额÷全品类销售数或金额×100%

10. 客单价=总销售金额÷总销售件数

11. 坪效=销售额÷经营面积交叉比率=毛利率×周转率

12. 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。

❷ 营销人员该如何搞定数据分析

【导读】随着精细化营销理念的普及，人们对营销的认识也逐渐深入，越来越多的营销人员认识到，营销不仅是一门艺术，也是一门科学。在市场快速变化的时代，基于数据进行分析，对市场需求、客户行为进行科学准确的掌控。那么，营销人员该如何搞定数据分析呢?

1、营销人员的常见问题

通过数据分析，营销人员可以找到以下问题的答案。

问题一：流量从哪里来?

互联网时代就是流量的时代，得流量者得天下，但是做了这么多营销推广，究竟哪个渠道是有效的渠道的质量又该如何比较。

问题二：吸引来的用户为什么没有转化?引流曝光率上去了，转化率却不高，苦于没有优化的方向。问题到底出在哪里?

问题三：ROI如何提升?

ROI是衡量营销效果的终极标准，也是营销人员考核的核心指标。如何提升ROI也是营销人员始终需要考虑的问题。

2、像搜索一样简单的数据分析工具

但是，如何才能更快地学会数据分析，提升自己的营销力，也成为了广大营销人员和营销团队的难题。毕竟，平时的工作时间紧任务重，想要做出好看实用的图表，又需要花费大量的时间。幸运的是，数据分析工具已经取得了很大的进步，学习成本也越来越低，只需要找到正确的工具，营销人员很快就能搞定数据分析。

而DataFocus就是这样一款为营销人员准备、学习成本低、只需10分钟就能上手做出精美图表的数据分析系统。

DataFocus和一般的数据分析工具不同，它最大的特点是可以用类自然语言来交互，只需像使用搜索引擎一样输入问题，DataFocus就能自动进行数据分析和可视化呈现。

3、数据导入到数据可视化

进入DataFocus之后，左侧有数据管理、搜索、数据看板等版块。数据管理可以上传和管理数据，搜索就是对数据进行分析和做各种图表;数据看板可以展示数据分析的结果。

关于营销人员该如何搞定数据分析，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

❸ 市场营销专业做运营好还是数据分析好

由于市场营销专业学科是近20年才从国外引入的“舶来品”，所以目前国内企专业整体的市场属营销水平还比较低。企业的市场营销人员大部分都是从其他专业或行业发展过来的，很多高级市场营销管理人员也没有接受过系统的营销知识培训和学习，做市场完全靠的是他们的经验和对行业发展前景的感觉，市场运作的科学性、系统性不强。这种状况已经难以适应国内、国际不断提高的市场竞争水平。因此，企业急需那种具备系统营销知识和技能的人才，特别是高级市场策划和管理人员。
如果到企业的市场部之类部门就业，做运营，职位一般是“市场专员/市场经理——策划专员/策划经理——品牌专员/品牌经理——渠道专员/渠道经理”，收入高低主要取决于你的能力，绩效考核相关性强，对自己的能力有信心的话，发展的空间非常大。
如果你想做市场分析和研究，进入一些市场研究机构做数据分析类，比如新生代、零点、CTR等，不过可能会枯燥一些。这个还是看个人兴趣。

❹ 网络营销数据分析有哪些内容

1、网络营销各渠道质量分析对比

将网络营销的渠道进行细分，分别统计和分析网站PV、UV、UV占比、新增访客、用户成本、有效线索量、线索转化率。不同的渠道会有不同的人群属性，这直接影响着推广效果，最终的转换率会存在差异。

2、分析连续12个月渠道质量情况

以网络竞价为例，根据12个月内的数据波动情况，找到网络营销在哪个环节中可能出现了问题，防止后续环节对投放的影响。同时，由于在网络营销过程中，每一次转换率之间都是乘积的关系，只要一个环节出了问题，就会直接影响到其他环节的效果。也能够针对各环节出现的问题及时加以修正，不断优化各环节的质量，最终实现环环相扣，达到一个理想的结果。

3、分析集团内部分公司之间的推广差异

以网络竞价为例，通过对集团内各分公司网络推广情况进行横向比较和分析，找出存在差异的原因。我们从PV和成单量两个维度进行分析。虽然A公司的PV量不是很高，但是成单量还不错，说明A公司的销售转化能力比较强。

4、分析核心关键词对营销的影响

以网络竞价为例，不断优化关键词，提升关键词的排名。同时，还必须结合后续的成本分析，才能做出正确的判断和选择。成本分析以后会详细阐述，我们先来分析下关键词的优化。

❺ 服装市场分析模式的营销！！！！！！

这太复杂了，你给我1000分我也做不了！嘻嘻。

❻ 营销人员该如何搞定数据分析

通过数据分析，营销人员可以找到以下问题的答案。

问题一：流量从哪里来?

互联网时代就是流量的时代，得流量者得天下，但是做了这么多营销推广，究竟哪个渠道是有效的渠道的质量又该如何比较。

问题二：吸引来的用户为什么没有转化?引流曝光率上去了，转化率却不高，苦于没有优化的方向。问题到底出在哪里?

问题三：ROI如何提升?

ROI是衡量营销效果的终极标准，也是营销人员考核的核心指标。如何提升ROI也是营销人员始终需要考虑的问题。

2、像搜索一样简单的数据分析工具

但是，如何才能更快地学会数据分析，提升自己的营销力，也成为了广大营销人员和营销团队的难题。毕竟，平时的工作时间紧任务重，想要做出好看实用的图表，又需要花费大量的时间。幸运的是，数据分析工具已经取得了很大的进步，学习成本也越来越低，只需要找到正确的工具，营销人员很快就能搞定数据分析。

而DataFocus就是这样一款为营销人员准备、学习成本低、只需10分钟就能上手做出精美图表的数据分析系统。

DataFocus和一般的数据分析工具不同，它最大的特点是可以用类自然语言来交互，只需像使用搜索引擎一样输入问题，DataFocus就能自动进行数据分析和可视化呈现。

3、数据导入到数据可视化

进入DataFocus之后，左侧有数据管理、搜索、数据看板等版块。数据管理可以上传和管理数据，搜索就是对数据进行分析和做各种图表;数据看板可以展示数据分析的结果。

关于营销人员该如何搞定数据分析，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

❼ 做市场营销需要具备数据分析能力吗

答复来：做市场营销行业应该具自备哪些能力？
个人总结心得体会：
第一、应该具备市场敏锐的观察力和洞察力。
第二、应该具备预测营销市场前景和分析能力。
第三、应该具备探讨和研究营销战略决策能力。
第四、应该具备市场调研问卷调查的能力。
第五、应该具备擅长沟通与交往的能力。
第六、应该具备市场观察研讨案例分析能力。
第七、应该具备营销管理和组织与运作能力。
第八、应该具备新闻事件评判观点的能力。
第九、应该具备与客户外交谈判的能力。
第十、应该具备组织主持活动与外景协调的能力。
第十一、应该具备拟定营销计划与文案策划能力。
谢谢！

❽ 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里，款式还是价格还是位置不起眼？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~

❾ 当下最热的大数据怎么做营销分析

大数据做营销分析其实原理并没有想象中复杂，主要是通过互联网海量的公开数据进行信息挖掘，再经过专业人员的分析整理，形成营销分析报告，五节数据可以再大数据营销分析中做的非常不错。要是有啥不明白的再问我