相信深耕服装行业的伙伴们,在做销售分析时离不开周分析、月分析、年分析等等时间段的分析。为了让公司的管理者更直观了解到每个阶段的不同门店的服装销售情况,销售分析可以怎么写呢?
我们可以将管理者最关心的服装整体销售情况直观展现出来:
比如,公司总体的服装销售收入、成本、毛利等情况;
还可从各区域、各个门店销售情况写公司的销售收入占比、排名、分布等情况。
从区域上,我们可以将(某个地点)的服装收入占比最高、(哪个区域)服装收入占比最低等情况一一呈现:
比如,选中占比最高的“上海”,我们可以查看该地区总体的收入、毛利等数据,且可清晰观察到该区域各门店销售分布、排名等情况:淮海店收入排名第一,服装品类销售最好的是“外套”这一品类;
从门店上,选中某一门店,查看其对应的收入、毛利等,哪些高?哪些低?我们便可以将相应的分析结果呈现出来:
比如,选中排名第一的“万国店”可查看其对应的总体收入、毛利等汇总数据,且可细看到该门店销售得最好的是“裙装”这一品类等等;假设领导还想再了解“裙装”这一品类下到底哪些商品最受欢迎,双击向下钻取后便可查看相应的商品明细结果:
从商品上,可以将具体服装品类销售明细数据展示出来(数量、单价、销售额、成本、毛利、排名等):
比如,选中收入排名第二的“外套”品类,可查看其汇总收入数据、及其对应的门店、区域销售情况。
分析后,我们可得知哪款服装品类最受欢迎,哪些服装品类销售情况不理想,在决策时,便可以采取相应举措。例如,是否对不畅销的服装品类“毛衣”进行一些促销活动?或是下个阶段尽量减少该类服装等等。从而可以衍生分析:为什么客户对该品类的服装贡献少?是价格原因导致,还是毛衣这一品类的商品品种少,质量、样式不受客户喜爱?
当然,我们还可从时间维度写各区域、各门店的销售同环比变化情况:
注:上述图表是借助数林BI所设计的模板,数据来源于EXCEL,仅为演示参考所用,具体服装销售分析可根据企业自身的业务分析需求设计。
简言之,从不同维度展现服装销售的分析情况,相信的大家的销售分析报告也更有价值。