服裝網站數據分析
❶ 服裝數據分析一般用什麼軟體
服裝數據當然是用服裝軟體好些，你可以試試秘奧服裝管理軟體，報表分析如下：
進銷存類報表：采購報表、銷售報表、銷售毛利、報表、庫存報表。
價格跟蹤分析（進貨價與銷價）、訂單完成情況分析
應收、應付帳統計分析
現金銀行匯總表、現金銀行明細表、帳戶收支情況匯總與明細
顏色尺碼庫存、顏色尺碼商品出入庫匯總與明細分析
商品采購匯總（按顏色、尺碼）、銷售匯總（顏色尺碼）
月銷售報表、滯銷售商品統計分析、新商品統計分析
單據信息匯總（各查看各種業務單據明細信息）
❷ 服裝店貨品分析怎麼寫 如何做好服裝店銷售數據分析
相信很多做商貿的老闆會有這樣困惑，我的哪些商品要做促銷？我要在什麼時候做促銷？我要如何調整我的商品銷售策略？做為活雷鋒，我今天主要想以服裝行業為例，圍繞售罄率、庫銷比和坪效簡單給大家做一分享，希望能有所幫助。對於商家而言，暢銷的產品是不需促銷的，只有滯銷的產品才需要促銷，而滯銷產品可以通過售罄率來確定。
售罄率
售罄率是指一定時間段某種貨品的銷售占總進貨的比例，是根據一批進貨銷售多少比例才能收回銷售成本和費用的一個考核指標，便於確定貨品銷售到何種程度可以進行折扣銷售清倉處理的一個合理尺度。（來自網路）
結合服裝，一般服裝的銷售生命周期為3個月，如果在三個月內，不是因為季節、天氣等原因，衣服的售罄率低於60％，則大致可判斷此產品的銷售是有問題的，當然也不必等到三個月後才可以確定。三個月內，第一個月尺碼、配色齊全，售罄率會為40～50％，第二個月約為20～25％，第三個月因為斷碼等原因，售罄率只會有5～10％。當第一個月的售罄率大大低於 40％時，且無其他原因時，就有必要特別關注，加強陳列或進行推廣了。
以下圖為例，因為是8、9的數據，我們不難發現，天氣因素導致襯衫、連衣裙的售罄率比較低，在決策的時候可以考慮9月之後停止或者減少進貨；而本該熱賣的風衣、衛衣售罄率也很低，那我們需要思考問題出在哪裡，款式還是價格還是位置不起眼？從而做出下一步的銷售計劃。
數據圖表都出自BDP個人版！
❸ 服裝公司的數據分析員具體干哪些方面的工作
一、銷售數據分析，可以做得很細，也可以是區域性質的。
1、大的方面，可以是區域銷售市場的數據報表，同競爭品牌，同區域市場數據變化，如同比、環比數據對比。
2、小的方面可以具體到銷售個人。通過對區域、個人銷售數據分析而得出結論，銷售個體需要哪些培訓、提升、激勵。從而給營運部門數據支持，給貨品部門數據分析。
3、營運部門（或者市場部門）根據數據分析而制定市場計劃，貨品部門根據數據而制定貨品調配策略。公司高層通過數據分析而制定發展計劃。
二、貨品數據。可以分好幾個環節：
1、新貨銷售數據分析。通過數據跟蹤調整上貨節奏、貨品調整計劃、貨品促銷制定，折扣率控制。
2、庫存數據，監控庫存情況，庫存預警 ；
3、具體款式細節暢滯銷售款式、顏色統計，從而為買手製作貨品備忘錄，為陳列部門提供數據支持，陳列部門參考暢滯銷貨品，調整實體店面陳列手法。
4、歷年來銷售數據、買貨數據分析，驗證調整上貨節奏、季節變化因素，買貨額度。
❹ 服裝銷售數據分析表
通過進銷存和售罄率就看出來了。
❺ 服裝銷售數據分析的方法
關於銷售分析：
客單價=日銷售額/成交客數
客單價表現了成交顧客在企業的當日人均消費，從上面的公式可以看出：銷售額：客單價x成交客數如果一個企業的銷售額沒有上升.可以從兩方面來找原因。
一方面是分析客流最，如果客流量，小那就要加強企業的知名度.加強企業的品牌影響，吸引更多的顧客。當然，如果是因選址問題引起的客流量少，企業還應注意在 每周設置批量特價商品， 以吸引更多的顧客。
(5)服裝網站數據分析擴展閱讀：
單店貨品銷售數據分析及作用：
暢滯銷款分析是單店貨品銷售數據分析中最簡單、最直觀、也是最重要的數據因素之一。暢銷款即在一定時間內銷量較大的款式，而滯銷款則相反，是指在一定時間內銷量較小的款式。
款式的暢滯銷程度主要跟各款式的可支配庫存數（即原訂貨加上可以補上的貨品數量的總和）有關，比如某款銷售非常好，但當初訂貨非常少，也無法補的到貨，這樣在很短的時間內就銷售完了，其總銷售數量並不大，那麼也不能算是暢銷款，因為該款對店鋪的利潤貢獻率不大。
暢滯銷款式的分析首先可以提高訂貨的審美觀和對所操作品牌風格定位的更准確把握，多次的暢滯銷款分析對訂貨時對各款式的審美判斷能力會大有幫助。
暢滯銷款式的分析對各款式的補貨判斷會有較大幫助，在對相同類別的款式的銷售進行對比後，再結合庫存，可以判斷出需要補貨的量，以快速補貨，可以減少因缺貨而帶來的損失，並能提高單款的利潤貢獻率。
❻ 服裝數據分析軟體
數據採集軟體主要用於互聯網數據的採集，例如，Python能夠快速地採集（爬取）網頁上的數據。調查問卷主要用於人們主觀意願數據的採集，一份好的調查問卷能夠將人們的真實意願准確地採集下來。所以，設計調查問卷也是很多數據分析師需要掌握的數據分析能力。
❼ 服裝行業商品專員，都要做哪些數據分析依據什麼來分析請從事這個網崗位的朋友給以指點，萬分感謝！！！
依據什麼來分析？請從事這個網崗位的朋友給以指點，萬分感謝！！！_問題描述：有數據分析範本的最好，跪求！！！答案1：： 銷售報表如月報周報等，庫存率，消化率，同期對比等。主要就是在相同外部環境下對比目前貨品的銷售情況。依據就是銷售的數據，數據時從系統裡面來，系統裡面的數據由前台銷售之後錄入。提問者的評價：謝謝！答案2：： 常規的進銷存，SKU銷售情況，庫存調配等；分析本身不難，大公司會有ERP支持 追問 講具體一點，謝謝。 SKU是什麼？答案3：： SKU=指的是服裝的單款單色單碼，1個SKU就是1件貨品 :::::::::::::::::::請參考以下相關問題:::::::::::::::::::: 請問一下數據分析的前輩，我畢業想從事數據分析專員這個工作，請問... :::::::::::::::::::請參考以下相關問題:::::::::::::::::::: 互聯網公司的數據分析專員主要是什麼工作內容？ :::::::::::::::::::請參考以下相關問題:::::::::::::::::::: 我想以後在服裝行業的從事銷售或商品數據分析工作，我現在大三，是... :::::::::::::::::::請參考以下相關問題:::::::::::::::::::: 數據處理專員干什麼的 :::::::::::::::::::請參考以下相關問題:::::::::::::::::::: 在服裝行業做商品專員/商品分析的工作，前景如何？謝謝！
❽ 服裝營銷數據分析員都做些什麼日常工作呢
通過分析數據來優化目前的銷售策略，提高銷售業績~
售罄率
售罄率是指一定時間段某種貨品的銷售占總進貨的比例，是根據一批進貨銷售多少比例才能收回銷售成本和費用的一個考核指標，便於確定貨品銷售到何種程度可以進行折扣銷售清倉處理的一個合理尺度。（來自網路）
結合服裝，一般服裝的銷售生命周期為3個月，如果在三個月內，不是因為季節、天氣等原因，衣服的售罄率低於60％，則大致可判斷此產品的銷售是有問題的，當然也不必等到三個月後才可以確定。三個月內，第一個月尺碼、配色齊全，售罄率會為40～50％，第二個月約為20～25％，第三個月因為斷碼等原因，售罄率只會有5～10％。當第一個月的售罄率大大低於 40％時，且無其他原因時，就有必要特別關注，加強陳列或進行推廣了。
以下圖為例，因為是8、9的數據，我們不難發現，天氣因素導致襯衫、連衣裙的售罄率比較低，在決策的時候可以考慮9月之後停止或者減少進貨；而本該熱賣的風衣、衛衣售罄率也很低，那我們需要思考問題出在哪裡，款式還是價格還是位置不起眼？從而做出下一步的銷售計劃。
數據圖表、數據報告均來自BDP個人版~
❾ 服裝行業如何進行數據分析
1、訂制來出你的年目標與各季度源目標。如：年銷售任務100萬，那麼春夏銷售40%,秋冬銷售60%。
2、根據你的年度目標來訂貨。假設你春夏要銷售40萬，你的店鋪正常鋪貨需要10萬，銷售的平均折扣是8折來計算，那麼你的訂貨額至少都要在60萬才能支撐你整個春夏季的銷售。
3、在銷售過程中要做的數據分析主要有：同比、環比、進店率、成交率、試衣率、連帶率、回頭率、單品類銷售適銷率和佔比分析、尺碼適銷率分析。
4、以上的各項數據都將會是你下季度或下一年訂貨、年目標的參考數據。
❿ 服裝營銷數據分析的目錄
第一章 服裝營銷數據的來源
第一節 服裝營銷數據的涵義與分類
第二節 服裝市場問卷調查數據
第三節 觀察調查數據
第四節 服裝企業的銷售數據
第二章 服裝營銷分析資料庫的建立
第一節 資料庫變數的分類
第二節 定義變數
第三章 服裝營銷分析數據的准備
第一節 分析數據的輸入
第二節 數據整理
第三節 數據變換
第四章 服裝營銷數據統計描述
第一節 數據分析中常用的統計量及其分布
第二節 頻數變數數據特徵描述
第三節 綜述變數數據特徵的描述
第四節 數據分析過程的記錄與重現
第五章 服裝營銷常用統計圖繪制及編輯
第一節 條形圖的繪制
第二節 線圖
第三節 統計圖的編輯技巧
第六章 服裝營銷常用統計表及編輯
第一節 頻數報表
第二節 綜述報表
第三節 表的編輯
第七章 服裝營銷數據的報表分析
第一節 服裝市場調查數據報表分析
第二節 服裝銷售數據綜述分析
第八章 服裝營銷數據的估計與檢驗
第一節 參數估計及應用
第二節 假設檢驗的概念
第三節 樣本均值檢驗及應用
第四節 方差檢驗及應用
第五節 非參數統計分析及應用
第九章 服裝營銷數據的多變數統計分析
第一節 因子分析方法及應用
第二節 聚類分析及應用
第三節 回歸分析及應用
第十章 服裝銷售數據的時間序列分析
第一節 服裝銷售周期與波動分析
第二節 時間序列預測——指數平滑法
第三節 時間序列預測——直線趨勢法
第四節 時間序列預測——季節分解法
附：案例資料庫清單
參考文獻