服装卖场货品分析
f货品分析表一、产品结构分析表
一个店铺中可能需要陈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、内衣、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
ff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内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。
f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，然后可以将计算结果进行排序。通过这样的排序，店铺可以清楚地看到每一种货品的销售预计情况。按照预计销售时间的长短，店铺的货品可以分为如下的类型：
慢销货品滞销货品，对于这类货品而言，需要经过相当长的时间店铺才能消化掉现有库存数量；
销售正常的货品，即计算排序结果位于中间值的货品；
热销货品，即排名前列的那些快速消耗库存量的货品。
3货品数据分析结果对订货、补货的指导
运用以上的数据分析结果，服装店铺就可以对现有货品的销售情况进行比较准确的判断。依据判断地结果，对不同销售情况的货品可以有的放矢地制订出相应的销售策略和计划方案。
f通过以上的内容可以发现，服装店铺进行货品数据分析实际上能够对店铺采取适当的经营行为提供参考的依据和支持。在这些支持当中，就包括了对于店铺订货以及补货的指导。在传统的r