服裝營銷數據分析員都做些什麼

㈠ 數據分析師主要做什麼

數據分析師工作的流程簡單分為兩部分，第一部分就是獲取數據，第二部分就是對數據進行處理。那麼怎麼獲得數據呢？首先，我們要知道，獲取相關的數據，是數據分析的前提。每個企業，都有自己的一套存儲機制。因此，基礎的SQL語言是必須的。具備基本SQL基礎，再學習下其中細節的語法，基本就可以到很多數據了。當每個需求明確以後，都要根據需要，把相關的數據獲取到，做基礎數據。
獲得了數據以後，才能夠進行數據處理工作。獲取數據，把數據處理成自己想要的東西，是一個關鍵點。很多時候，有了數據不是完成，而是分析的開始。數據分析師最重要的工作就是把數據根據需求處理好，只有數據跟需求結合起來，才能發揮數據的價值，看到需求的問題和本質所在。如果連數據都沒處理好，何談從數據中發現問題呢？
就目前而言，大數據日益成為研究行業的重要研究目標。面對其高數據量、多維度與異構化的特點，以及分析方法思路的擴展，傳統統計工具已經難以應對。所以我們要使用專業的數據分析軟體。數據分析工具都有Excel、SPSS、SAS等工具。Excel、SPSS、SAS 這三者對於數據分析師來說並不陌生。但是這三種數據分析工具應對的數據分析的場景並不是相同的，一般來說，SPSS 輕量、易於使用，但功能相對較少，適合常規基本統計分析。而SPSS和SAS作為商業統計軟體，提供研究常用的經典統計分析處理。由於SAS 功能豐富而強大，且支持編程擴展其分析能力，適合復雜與高要求的統計性分析。

㈡ 數據分析師主要做什麼

數據分析是干什麼的？

在企業里收集數據、計算數據、提供數據給其他部門使用的。

數據分析有什麼用?

從工作流程的角度看，至少有5類分析經常做：

• 工作開始前策劃型分析：要分析一下哪些事情值得的做

• 工作開始前預測型分析：預測一下目前走勢，預計效果

• 工作中的監控型分析：監控指標走勢，發現問題

• 工作中的原因型分析：分析問題原因，找到對策

• 工作後的復盤型分析：積累經驗，總結教訓

㈢ 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~

㈣ 服裝行業的銷售分析怎麼做

服裝銷售需要做有效的統計與分析,才能了解實際成本的支出與收入狀況,除了數字的分析之外,也應該要重視對人性的觀察和客戶的需求等等,...以下的分析類別供參考:

1. 售罄率=(一個周期內)銷售件數/進貨件數 :

   暢銷的產品是不需促銷的，只有滯銷的產品才需要促銷。滯銷產品可通過售罄率來確定。一般而言，服裝的銷售生命周期為3個月，鞋子為5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，一般而言，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。

2. 存貨周轉率=(一個周期內)銷售貨品成本/存貨成本

   庫存天數=365天÷商品周轉率

   側重於反映企業存貨銷售的速度，它對於研判特定企業流動資金的運用及流轉狀況很有幫助。其經濟含義是反映企業存貨在一年之內周轉的次數。從理論上說，存貨周轉次數越高，企業的流動資產管理水平及產品銷售情況也就越好。

3. 庫銷比=(一個周期內)本期進貨量/期末庫存

   這是一個檢測庫存量是否合理的指標,如月庫銷比,年平均庫銷比等,計算方法:月庫銷比,月平均庫存量/月銷售額年平均庫銷比, 年平均庫存量/年銷售額,比率高說明庫存量過大,銷售不暢,過低則可能是生產跟不上.

4. 存銷比=(一個周期內)庫存/周期內日均銷量

   存銷比的設置是否科學合理，一是決定了訂單供貨是否能夠真正實現向訂單生產延伸；二是企業是否能夠真正做到適應市場、尊重市場，響應訂單；三是在管理時庫存企業能否真正做到滿足市場、不積壓、不斷檔。

5. 銷售增長率==(一周期內)銷售金額或數量／(上一周期)銷售金額或數量－1 類似:環比增長率=（報告期－基期）/基期×100％

6. 動銷率=動銷品項數/庫存品項數*100%

   動銷品項：為本月實現銷售的所有商品（去除不計毛利商品）數量

   庫存金額：為月度每天總庫有庫存的所有商品銷售金額的平均值（吊牌零售額）

7. 銷售毛利率=實現毛利額/實現銷售額*100%。

8. 老顧客貢獻率:

   如果公司一年有100萬毛利，假設只有兩個客戶A和B. A客戶創造80萬，B客戶創造20萬, A公司的客戶貢獻率為80%，B公司的客戶貢獻率為20%。

9. 品類支持率=某品類銷售數或金額÷全品類銷售數或金額×100%

10. 客單價=總銷售金額÷總銷售件數

11. 坪效=銷售額÷經營面積交叉比率=毛利率×周轉率

12. 交叉比率通常以每季為計算周期，交叉比率低的優先淘汰商品。交叉比率數值愈大愈好，因它同時兼顧商品的毛利率及周轉率，其數值愈大，表示毛利率高且周轉又快。

㈤ 銷售數據分析怎麼做

銷售數據分析的做法：先分析業績完成率及原因，然後分析其他數據，在分析大環境和模式。

1、先分析銷售業績完成率及原因：銷售數據首要的指標就是業績的完猛族成率，非常直觀的反應，數據化明顯，先分析銷售業績達成的情況，以及達成這種結果背後的原因是什麼。比如銷售業績完成率高，主要是銷售人員能力提升、市場環境好等因素；銷售業績完成率低，是因為人員能力不足、銷售方式錯誤等。

4、最後不要忘記對銷售模式做分析，包括人和業務方式，人是來引導銷售的，需要一定的話術和溝通技巧，優秀的業務員為什麼優秀，因為他的銷售業績高，這來自於他本身的能力，所以人的因素必須考慮進來；還有業務方式，社會變化日新月異，企業的營銷模式也要隨之變化。

5、最後進行繪製成圖即可。