服装营销数据分析员都做些什么

㈠ 数据分析师主要做什么

数据分析师工作的流程简单分为两部分，第一部分就是获取数据，第二部分就是对数据进行处理。那么怎么获得数据呢？首先，我们要知道，获取相关的数据，是数据分析的前提。每个企业，都有自己的一套存储机制。因此，基础的SQL语言是必须的。具备基本SQL基础，再学习下其中细节的语法，基本就可以到很多数据了。当每个需求明确以后，都要根据需要，把相关的数据获取到，做基础数据。
获得了数据以后，才能够进行数据处理工作。获取数据，把数据处理成自己想要的东西，是一个关键点。很多时候，有了数据不是完成，而是分析的开始。数据分析师最重要的工作就是把数据根据需求处理好，只有数据跟需求结合起来，才能发挥数据的价值，看到需求的问题和本质所在。如果连数据都没处理好，何谈从数据中发现问题呢？
就目前而言，大数据日益成为研究行业的重要研究目标。面对其高数据量、多维度与异构化的特点，以及分析方法思路的扩展，传统统计工具已经难以应对。所以我们要使用专业的数据分析软件。数据分析工具都有Excel、SPSS、SAS等工具。Excel、SPSS、SAS 这三者对于数据分析师来说并不陌生。但是这三种数据分析工具应对的数据分析的场景并不是相同的，一般来说，SPSS 轻量、易于使用，但功能相对较少，适合常规基本统计分析。而SPSS和SAS作为商业统计软件，提供研究常用的经典统计分析处理。由于SAS 功能丰富而强大，且支持编程扩展其分析能力，适合复杂与高要求的统计性分析。

㈡ 数据分析师主要做什么

数据分析是干什么的？

在企业里收集数据、计算数据、提供数据给其他部门使用的。

数据分析有什么用?

从工作流程的角度看，至少有5类分析经常做：

• 工作开始前策划型分析：要分析一下哪些事情值得的做

• 工作开始前预测型分析：预测一下目前走势，预计效果

• 工作中的监控型分析：监控指标走势，发现问题

• 工作中的原因型分析：分析问题原因，找到对策

• 工作后的复盘型分析：积累经验，总结教训

㈢ 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~

㈣ 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。

㈤ 销售数据分析怎么做

销售数据分析的做法：先分析业绩完成率及原因，然后分析其他数据，在分析大环境和模式。

1、先分析销售业绩完成率及原因：销售数据首要的指标就是业绩的完猛族成率，非常直观的反应，数据化明显，先分析销售业绩达成的情况，以及达成这种结果背后的原因是什么。比如销售业绩完成率高，主要是销售人员能力提升、市场环境好等因素；销售业绩完成率低，是因为人员能力不足、销售方式错误等。

4、最后不要忘记对销售模式做分析，包括人和业务方式，人是来引导销售的，需要一定的话术和沟通技巧，优秀的业务员为什么优秀，因为他的销售业绩高，这来自于他本身的能力，所以人的因素必须考虑进来；还有业务方式，社会变化日新月异，企业的营销模式也要随之变化。

5、最后进行绘制成图即可。