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货品分析表
一、 产品结构分析表
一个店铺中可能需要列几百个款式的服装，而构成这些服装款式的数量构成结构是不同的。产品结构分析可以按照以下两个类型来具体展开：
① 分类方式一：外套、衣、上装、下装；
② 分类方式二：主力商品（店铺本季主推的时尚流行款式）、普通/基本商品（以前曾经销售过的、比较大众化的款式）、辅助性商品（配件、配饰等搭配性商品）。 在以上分类的基础上，产品结构分析接下来需要统计并计算不同类型的产品的销售情况、贡献率、货品周转率以及购买顾客群体消费特征等。
二、 产品销售卖点分析表
所谓的产品销售卖点，即购买产品的顾客对于该产品某个特征的喜好，例如服装的
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面料手感、图案、版型、配饰等。通过对产品卖点的分析，可以及时地把握客户对于产品的特殊喜好，为店铺补货或者就产品开发设计提出建议提供数据支持和依据。 三、 产品销售价格带分析 四、 产品销售顾客特征分析
顾客定位，即确定产品所面向的顾客群体，是服装品牌定位中至关重要的环节。同样，在产品销售数据分析中，以顾客特征为分析维度的分析工作也是非常关键的。产品销售顾客特征的分析，能够帮助服装店及时掌握顾客的消费特征与产品销售状况之间。的联系，以便于根据顾客特征的变化随时调整销售重点。
五、产品销售周转率分析
分析产品销售周转率，能够帮助服装店及时调整店铺的库存状况，为补货提供数据支持，以相应市场销售状况的变化。 六、2.产品销售数据分析的频率设计
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设计产品销售数据分析的频率，即确定围绕以上货品数据分析的容展开分析的时间周期。对于单个服装店铺而言，根据店铺的运作习惯，可以选择每天都进行数据分析这种较高的频率。而对于一个销售区域中的加盟商来说，确定货品销售数据分析的频率为一周比较合适。
以一周时间为测算频率周期，在进行具体的货品数据分析过程中，运用“某服装款式的库存量 / 上周该款式的销售量”这个计算公式可以有效地对店铺货品的销售予以监控和反馈。
假设按照一周的时间为频率进行测算，某款式服装目前的库存量为20件，上周的销售数量为5件。那么，按照测算公式计算得到的结果为4。这个结果说明，在未来的销售中，若仍然按照上一周的销售的趋势，该款式服装的存活还可以支持4个星期左右的实际销售。
依据这个公式，服装店铺可以将所有的货品每个星期都进行计算，然后可以将计算
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服装卖场货品分析报告
