第一篇：營銷數據的作用

營銷數據的作用

加強店鋪營銷數據的采集，并進行合理、正確、有效的實時性分析與管理，有助于品牌和店鋪逐漸克服經驗局限性或對經驗的過度依賴性，形成科學營銷的新理念，提升品牌和店鋪的市場認識、管理和適應能力。

店鋪最新的營銷數據對于制定準確的銷售策略、促銷及補貨有著極其重要的意義，可謂店鋪的“晴雨表”。其采集與分析主要分為：單點貨品銷售數據、多店銷售/庫存數據對比、老顧客貢獻率、員工個人銷售能力以及競爭品牌和周邊店鋪數據等多個方面。

一、單點貨品銷售數據分析

1、暢滯銷款分析

暢滯銷款的分析，首先可以提高訂貨的審美觀和對品牌風格定位的精準把握；其次，有助于各款式的補貨判斷，對相同類別的款式進行銷售對比后，再結合庫存，可以判斷出需要補貨的量，以便于快速補貨，減少因缺貨而帶來的損失，并能提高單款的利潤貢獻率；還可以查驗陳列、導購推薦的程度，如果某款訂貨數量較多，銷售卻較少，則首先應檢查該款的陳列是否在重點位置、導購是否重點推薦。通過暢滯銷款的分析，可以準確及時的對滯銷款進行促銷，以加速資金回籠、減少庫存帶來的損失。

2、單款銷售生命周期分析

單款銷售生命周期分析是指單款銷售的總時間跨度以及該時間段的銷售狀況（一般指正價銷售期），一般是選取一些重點款式，以判斷是否缺貨或或產生庫存壓力，從而及時采取對策。單款的銷售周期主要受季節和氣候、款式自身特點、店內類似款的競爭等三個因素影響。

如果該款庫存量較大，就應該做出相應對策。如果是天氣原因就應該在氣溫合適時重點陳列，但應考慮一下上貨時間是否存在問題；如果因為款式特點，應該及時促銷，以提高該款的競爭力，減少庫存風險；如果是店內類似款的競爭，則應考慮把類似款撤掉或陳列在較一般的位置，并檢討自己對上貨時間的把握。相反，如果根據銷售走勢判斷出還有一定的銷售潛力，分析該款大概還可以銷售多少件，結合自己的庫存量，進行合適數量的快速補貨，以減少缺貨損失。

3、營業時間分析

一個地區的店鋪開業和打烊的時間一般相差無幾，但中間的班次安排可能有所區別。這要求我們在每個時段對進店人數、試穿人數、成交票數和金額等進行分析，從而得出哪個時

段對進店率、試穿率、成交率更高，再根據結果對員工班次進行調整。比如這些數據因素上午較低而下班前一小時較高，則可考慮改變全天營業時間；某一時段這些因素數據非常集中，則可考慮將最多的員工、精力、促銷等集中在這一時間段。

二、多店銷售/庫存對比分析

對于品牌公司、省級代理商或擁有多家店鋪的加盟商而言，店鋪之間的銷售對比與貨品調配，能有效的提升總倉的物流管理能力以及各店的銷售水平。可以通過某一時間段內所選定的店鋪之間的銷售/庫存對比分析表格來做多店之間的貨品銷售數據分析。店鋪一般選擇同一區域的，款式上貨時間差不多的。

比如說有ABC三家店鋪，對比中發現A店業績明顯差于BC店。需要分析其原因：是因為A店鋪當地確實不喜歡該款的風格，還是該款的陳列有問題，還是導購在該款的推薦上有問題，是否需要將該店鋪庫存往其他店鋪進行調撥；或者該款的整體銷售都不錯，綜合其銷售生命周期，總部是否需要繼續下單生產，需要下多少……

當然，實際的店鋪之間的銷售/庫存對比分析工作中，還會出現更多現象，只要針對不同的現象進行具體分析并作出相應對策，對店鋪的銷售會有較大幫助。

三、老顧客貢獻率分析

對老顧客的管理是店鋪管理中最重要的項目之一。由于某些品牌和店鋪對VIP卡的辦理條件制定不合理，或因顧客的其他特殊原因（如他人贈送購物、旅游客購物等）常常造成部分發放的VIP卡為無效卡。相反，一些經常光顧的顧客，卻由于某種原因一直無法達到VIP卡的辦卡條件，這對店鋪的VIP管理帶來了一定的麻煩。需要對老顧客（尤其是持VIP卡的老顧客）進行消費登記和統計，并對特別重點的老顧客進行消費特點、消費頻率和消費金額分析。

這樣首先可以制定出更合理的VIP卡辦理條件，其次對老顧客的管理工作也更加準確。比如有針對性的對老顧客進行短信祝福、新款及促銷活動的通知、VIP專屬特權、生日及節日禮物等，對老顧客的品牌忠誠度、介紹朋友、回頭率和再次購買的欲望等都會有較大的提升。

四、員工個人銷售能力分析

通過員工個人銷售能力的分析，可及時了解和掌握每個員工的工作能力和工作心態，以便對癥下藥，提高個人銷售業績。

1、個人銷售業績分析

個人銷售業績分析包括兩個方面，一是每月個人銷售業績，二是分時間段個人銷售業績。

通過分析，不僅可以看出員工的銷售水平和工作積極性，還可以判斷出團隊協作意識、團結意識和店長的團隊協調和管理水平。

分時間段的個人銷售業績一般是由店長及時性進行統計和比較。如果員工在一段時間內銷售業績出現異常，則可能是該員工的心態出現問題，比如說是否家中有事、失戀、對公司管理或上月工資不滿、與同事發生矛盾等。店長應及時去了解并幫助其解決，以調整其心態，從而提高該員工的個人銷售業績。

2、客單價分析

一般而言，提高單票的銷售件數比提高銷售票數要容易的多，而客單價的研究又往往被 人們所忽視。員工個人的客單價銷售水平主要受陳列、鞋服搭配技術和附加推銷等因素影響。客單價的數據分析可以判斷出員工個人的附加推銷能力以及其鞋服搭配習慣，乃至于可以分析出陳列水平以及訂貨的貨品組合能力、色彩組合能力。對于因導購的個人能力二產生的客單價過低，可以通過一定時期的針對性獎勵措施來解決，如單票銷售滿多少金額或達幾件給予現金獎勵。

五、競爭品牌和周邊店鋪數據分析

所謂知己知彼，百戰不殆，只有準確了解競爭品牌和周邊店鋪的銷售信息，才能針對性的制定對策，贏得競爭優勢。

1、如何獲得對手信息。

與周邊店鋪搞好關系，與之進行銷售信息共享。競爭不得與戰爭，并不表示與競爭品牌和周邊店鋪搞對立。相反，應該與他保持好的關系，并與之進行銷售數據與信息的共享，達到共贏的目的。

制定顧客調查表，進行信息歸類和分析。如做休閑鞋的可以把調查表的項目分為：您最喜歡的休閑鞋品牌、喜歡的原因、最喜歡的商品類別、您購買鞋子時最重要的因素有哪些、擁有哪些品牌的貴賓卡、一年購買鞋子的金額為多少等等，也可以根據自己想要的數據設置相應的項目。

2、對手商品類別的分析

競爭對手與周邊店鋪的商品類別銷售數據對我們非常有參考價值。比如做休閑鞋品牌，如果隔壁有一個定位相仿的品牌專賣店，銷量肯定會受到沖擊，那么我們訂貨管理中就要避開與之相近的款式，并在訂貨量上有所減少。這里所說的訂貨量減少只是訂貨數量，而不是款式數量，如果減少了款式數量就會讓整盤貨的陳列和搭配不合理，從而影響整體店鋪陳列形象。

3、對手促銷的調查與分析

競爭對手和周邊店鋪的促銷活動對門店銷售的影響非常明顯，這一點在現今的百貨商場 銷售上顯得尤為突出。兩個定位相仿的相鄰百貨商場，在去年的圣誕節促銷戰中，A商場制定了“滿400減160；滿800減320”活動，B商場在得到這一情報以后馬上制定對策：“滿400減160；滿600減180；滿800減320”。這兩個看似相同的促銷活動，卻讓B商場在此次活動中打出了一場大勝仗，雖然活動力度大致相同，但由于此時商場內大部分鞋服品牌價格在600-700元之間，這讓B商場的活動更有優勢。

在所收集和整理出的數據和信息中，切忌不要把自己的弱勢與對手的優勢進行對比與參考，這樣只會讓自己在該方面偶爾出現不佳時為自己辯解。及時了解對手的銷售數據和銷售特點，可以有效提升品牌和店鋪在當地的競爭優勢。對對手信息和數據的分析要持之以恒，往往越是難以調研到的數據就越有價值。

實際的店鋪運作中，可以將每個數據分析項目制成統一表格，并按照每月時間制定一個數據分析計劃表，將以上各個數據分析的項目羅列出來，按照所制定的計劃時間進行分析和總結，并指導接下來的工作計劃和工作實施，使后面的工作思路和方向更加明確。

第二篇：數據營銷（范文）

銷售人員如何做好銷售：讓數據說話

當市場競爭已經趨于同質化，數據庫營銷已經成為一種趨勢，當銷售員的級別日益提高，當你所接觸的數據越來越多，市場對銷售員的銷售數據分析能力的要求也越來越高。銷售員應有的數據敏感性與數據分析力就更應具備。新時代的精益化營銷給銷售員提出了更高的要求，要求一名合格的銷售員必須具有強烈的數據敏感性與較強的數據分析能力。

如何運用數據來說話，做好數據分析是銷售人員必學的一門課程。為什么這門課程這么重要呢?其實除了我們的銷售人員知識和閱歷不夠豐富外，是主要的就是沒有這個數據的觀念。在我們大部分的企業里都普遍的存在這種情況，業務員都不太重視數據，不少中國人寫的營銷書，可是，真正用數據分析營銷的書少之又少，可以說是鳳毛麟角。其實，所有的營銷都可以用數據來表達，數據是最有說服力的。外企與內企的最大區別是：外企喜歡用數據分析，內企習慣用古人的話、偉人的話、名人的話和領導的話來說理。但是在營銷實踐中，筆者的體會是更傾向于用數據說話，因為數據是不以人情和環境變化而變化的，也不以人的意志而變化的，數據面前人人平等。跟經銷商談判主要是數據分析，分析一些營銷常用的數據。如銷售額、費用、利潤、市場占有率、市場份額、開拓門店數、門店活躍數、同比增長、環比增長、投入產出比等等。這些數據都是針對市場和業績來要求的。用數據分析讓數據說話首先要學會分解數據，分解后的數據才會更加清晰和明了。比如銷售費用，我們通常會把它分解成銷售人員的報酬、廣告費用、業務費用、售后服務費用、銷售物流費用和公關費用。其中又把人員費用分解為：基本工資、獎金、津貼、福利和特殊獎勵;把業務費用分解為：差旅費、業務招待費、銷售折扣、壞賬損失和培訓費。通過這樣的分解就更加能看到我們的費用是增加還是減少，投入產出比也更加清晰，不會是猴子彈琴，亂彈一通。這樣的分析就會讓經銷商口服心服。用數據說話其次是學會用橫向對比和縱向對比。橫向對比就是同類事物的相互比較，經銷商銷售中的橫向比較是與同類型、同層次、同消費層面的經銷商之間的比較。縱向比較就是與自身的比較，具有歷史性。這兩種比較都能把銷售上的事項具體量化，使得銷售的比較更具實際意義。用數據分析讓數據說話還要學會使用一些分析工具。比如圖表、圖象、公式，它們都能更清晰地比較出具體的實況來。通常使用的工具有：適用于比較分析數據圖表類型、適用于推移分析數據圖表類型、適用于市場份額比例的圖表類型、適于產品層疊區分的堆積圖示分析、適于產品類型分布的象限圖分析、適于綜合實力分析的雷達圖示、適用于計算的函數等。餅圖、折線圖、柱型圖、條型圖、金字塔圖、甘特圖、餅圖和復合餅圖、散點圖都是與銷售有關的一些常用圖。由些可見，說服別人雖然是一件難事，但也不是做不到的事，關鍵是看你怎么樣說和怎么樣做，但最重要一點就是一定要說到別人的心坎上，你用了這些數據做為事實的證據，那么你的客戶也就是自然的心服口服了。銷售員應有的數據分析能力還應當包括：市場潛力的預測、市場問題的判斷、市場運做重心的選擇等多個方面。無論銷售員對銷售管理的表格使用如何、對銷售數據把握如何，對銷售數據的敏感性與有效利用能力都將成為21世紀銷售員必備的一項基本功，甚至關系到每一項銷售工作的成敗。

第三篇：數據分析的作用

零售業信息化： 零售業信息化：數據分析在銷售決策中的作用
促銷的效果如何不能只憑感覺，必須通過數據分析來驗證。盡管啤酒與尿布的經典案例讓人們認識到數據分析的神奇，然而在實際應用中，數據分 析往往沒有那么神奇，不過也并不容易實現。對于企業負責人而言，在進行信息系統相關的投資決策時，并不容易。一方面，若不投 入資金，企業的發展可能會受到限制，畢竟人工管理相對信息系統管理，不僅成本高而且效 率低下;另一方面，若投入資金，又感覺難以準確把握信息系統的投資收益。零售企業在數 據分析方面的投資就最能體現他們的這種兩難境地。數據分析被公認為是提升信息系統價值 的有力工具，但很少見到真正成功的案例。投還是不投，真是很為難。不過，在筆者看來數 據分析的效果是很顯著的，關鍵在于如何使用它。數據分析并不神秘 事實上，數據分析曾經困惑筆者多年。十年前，第一次看到啤酒與尿布的案例時，筆者 就深信不疑地認為，數據分析大有可為，只要努力追尋其中的規律，就一定會創造出另一個 神話。今天，這個案例仍然被筆者奉為經典，不過筆者已經不太相信能夠創造出這樣神話般 的奇跡了，反而更愿意相信某個大類的客單價這樣一個簡單的統計數字。實際上，筆者甚至 認為自己被這個案例誤導了，它過分神話了數據分析。其實數據分析就存在于報表的字里行 間中，關鍵是要去發現它，了解它。筆者曾經接觸過一個企業并和他們的管理人員進行了一些探討。他們的店長憑借著多年 的經驗管理著門店。店長每天關心門店的銷售額多少，當某天銷售額低落的時候，店長總會 分析周圍競爭店的促銷活動和天氣因素，甚至分析到顧客情緒的變化。這些變化真的影響了門店銷售嗎？如果是，具體影響了哪些商品的銷售呢？這些店長卻 說不清楚，只是一種感覺。其實我們最關心的“門店銷售額”是無法幫助我們分析原因的，因 為它只是一個經營結果，而非經營優劣的原因。我們企業的老總每天關注的公司銷售額，但 業務部門不能像企業老總一樣僅僅看銷售額這個結果，我們要分析的是造成結果的原因。筆者的習慣做法就是分析門店哪些大類的銷售占比和以往的銷售占比相比偏低？影響這 些大類銷售降低的原因是哪些？用促銷額占比來分析促銷力度是否過度以致造成毛利損失，或者促銷占比太低結果導致人氣不足;用大類客單價來分析大類商品的價格帶是否符合周圍 消費者的消費能力;用捆綁來增加客單數和客單價;用某個驚爆價商品的客籃商品資料分析 它是否對某類商品的銷售起

到了帶動效應等。還有很多數據都可以帶給我們意向不到的信 息，這些信息提示我們如何去改善經營方式。筆者認為，這就是數據分析，并不一定很神秘，但也不容易做到，關鍵看如何使用它。將信息技術與業務知識融合 在數據分析中，信息部的技術資源與業務部的業務資源融合是非常重要、非常實際的問

題。離開了業務部的業務經驗支持，信息部的數據分析將是沒有業務指導意義的。很多企業 的老總或采購部經理常指責信息部的業務能力偏低，無法提供精確的數據，理由是能夠從數 據報表中發現“不懂業務的痕跡”。有報表不等于有分析，有分析不代表有效執行。我們如何將提供的數據信息轉化為實實 在在的策略行動，這是非常重要的。是的，目前信息部門確實缺乏與業務經營有關的業務知識，但是這種差距還遠沒達到不 可彌補的程度，而且更多的問題存在于信息部門與業務部門的合作關系中，而不僅僅是某個 部門的問題。例如，曾經有一個企業的采購部經理舉了一個例子，信息部為采購部提供的自 動補貨訂單中沒有考慮過供應商的送貨量要求，這就說明信息部不了解采購部的特性。還有，信息部提供的淘汰商品是根據銷售數據提供的，但是某些商品是有特性的，包括:某些暫時 缺貨的商品銷售量肯定低的;某些是冬季商品，目前夏季不能淘汰;某些商品包裝偏大適于在 節假日銷售，在平日銷售偏低都不能淘汰，某些商品是拍賣陳列的不能淘汰……種種理由說 得頭頭是道，似乎件件都是信息部門的弱項，但是聽聽信息部門是怎么說的:“采購部門只在 口頭上批判我們不了解商品特性，但是就是不肯在系統的商品資料里進行標識，而我們也不 可能了解每個商品的特性，就算記住某個也不可能全部記住，因此每次我們都被駁斥得啞口 無言，久而久之公司老總就認為信息部確實不懂業務，也就不再重視信息部門的意見了。” 業務部門往往利用某些特性來駁斥信息部數據的這種情況太普遍了，然而，問題的實質 是業務部門總是不將商品特性經驗貢獻出來，并輸入信息系統中，也難怪信息部門就顯得永 遠不懂業務了。其實這時各位老總需要關心的重要問題是:為什么業務部門不愿將業務經驗 變成系統數字呢？ 再來看問題的另一面。離開了信息部的數據分析，業務部的決策也將容易變得非常盲目。舉個例子，某個企業的報表中發現某個大 某些企業的信息部門經理經常會有這樣一種苦惱。類的促銷額占比 50%以上，同時它的毛利虧損 20%，通過數字可以分析出某些商品可能促 銷力度太大，導致了報表數據異常

常。結果一查數據，果然某些商品正在大幅度促銷，促銷差 價達到了 50%。進一步分析發現，由于這些商品的促銷已經大大地影響到了其他同類商品 的銷售，銷售額全部集中到這幾個商品上。這樣商品銷售越多，毛利虧損就越多。另外，通 過分析這類商品的客籃品種，發現這些商品的同籃商品沒有規律性，并且數量也沒有大的增 長，因此，可以斷定這類商品的促銷不但無益于其他商品銷售的增長，而且還進一步影響了 其他商品。當我們的信息部經理把這個情況告知采購部經理的時候，采購部經理說這些商品 是換季打折商品，而且廠方貼補其中的促銷差價。這就是采購部的正當理由。現在讓我們來看看不支持這樣解釋的理由。商場僅僅為了使這家廠商處理過季商品，卻 犧牲了其他同類商品，其余的商品成了襯托這些換季商品的擺設。如果這種促銷可以帶動其 他商品的銷售，也還說得過去。但是它并沒有為其他的商品帶來客流量。如果這是鞋子的話，連一雙襪子和鞋油的銷售都沒有帶動。結果這些商品只是滿足了貪便宜的顧客和挽回損失的 廠商，卻使這個季節商品的正常銷售受到換季商品的影響。難道這會提升門店的商品和價格 形象嗎？如果商場賣不掉這些商品，對它沒有多大損失，商場完全可以捆綁其他東西進行銷 售，例如，如果是鞋子，可以捆綁襪子或鞋油，反正賣不掉不是商場的損失，賣掉了還可以 帶動其他商品的銷售。

在這種情況下，如何進行判斷呢？如果企業老總能夠認真分析供應商補差的毛利和同類 商品由此損失的毛利，多問幾個為什么，也許信息部門的一些意見是可以參考的。否則只用 “業務是靈活的”作為解釋，信息部門會失去積極性的，今后無論數據準確與否，業務部門都 有理由，那么數據分析就會成為裝點企業管理門面的一種工具。從以上這些企業的信息部門經理處可以了解到這么一個現象，不是企業沒有信息數據，而是我們的業務部門甚至企業老總沒有重視信息數據。有報表不等于有分析，有分析不代表 有效執行。我們如何將提供的信息數據轉化為實實在在的策略行動，這是非常重要的。以考核促進數據分析 對于數據分析的理解，外資企業無疑要遠遠勝于內資企業，原因在于外資企業對于數字 化管理方式有深刻的理解。外資企業的老總通過考核指標來管理業務部門，而內資企業老總 是通過具體事情來管理業務部門。針對每件事情都會有各種各樣的業務靈活性借口，久而久 之對數據分析結果就不重視了。根據對外企管理方式的研究，筆者認為只有建立了科學合理的考核體系
，企業才能更好 地進行數據分析，沒有考核體系，數據分析也就沒有了檢驗標準。以品類管理為例。相信不 少企業做過品類管理的計劃，甚至有些企業已經在進行品類管理。品類管理很難，同時也很 簡單，這要看你怎么來看這個問題。如果簡單地來看待品類，那么把品類角色定義正確，然 后把品類的考核細分，SKU 固定，把 接下來就是數據管理:信息部門把考核指標分解到每天，業務部門每天了解考核的情況，業務部門經理每周總結分析考核數據，老總每月根據考核數 據聽取業務部門的報告。一個企業只要把科學的考核體系建立起來，在經營過程中就會省去 很多的精力。考核不僅僅是用來分配薪資，更重要的是幫助管理，是用來避免借口的方法。如果確定的考核指標是正確的，那么大部分的借口我們就會發現是非常蒼白的 最后，我們回過頭來重新看待如何進行數據分析這個問題。筆者認為，首先，信息部門 對數據的理解和駕馭是一個亟待解決的瓶頸，但是更重要的是企業必須要建立起對信息部門 的信心，提供信息部門學習和成長的平臺空間，真正地讓信息部門參與到業務部門的管理中 去。其次，企業一定要重視數據分析的結果，千萬不能拿到了報表，看上一眼就扔在一邊了，而是一定要督促相關部門一起來分析報表、研究對策，否則信息部是無法在業務經營方面提 供幫助的。最后，也是最重要的是企業老總們要改變管理方式，真正學會用數據來管理，而 不是僅僅是憑借經驗來進行管理。在未來的競爭中誰越快學會數字化管理方式，那么誰就會 贏得越強的競爭力。本文獲中國零售業信息化征文獲獎

數據化管理

數字化管理，要求用數據“說話”，實施數據化管理，必須尊重數 據，每一個人都必須對數據負責。數據化管理的實質是用數據來反映實 際發生情況與原定預算指標的差異。當預算匯總表所反映的情況與實際 發生的情況有差異，也就是說明企業在總體上已偏離了所要實現的目 標，這時，預算匯總表又成為采取糾正措施的指導。實際完成情況與原指標有了偏差，就需要對原指標進行調整，進行 新一輪預測。(

第四篇：服裝營銷數據分析

服裝營銷數據的報表分析 服裝分析報表是一個創造性的工作，沒有完全統一的分析模式，需要數據分析人員結合企業發展需要，靈活選擇各種數據分析方法，在業務數據中挖掘數據規律，指導企業實踐。

建立全面、有效的業務數據庫是進行數據分析的前提。服裝企業的業務數據庫的結構，應根據分析的需要和企業的經營實力來定。數據庫越復雜分析的信息量越大，但原始數據的收集成本就越高，對數據維護與管理的要求也越高。

采集每筆銷售數據時，應包含如下內容：店鋪、銷售時間、款式、顏色、尺碼、每單件數、折扣、銷售額、氣溫、天氣、銷售人員、銷售人員提成比例、促銷方式、真實折扣、減值成本、VIP、收費方式、附加費明細、操作人員、操作時間等銷售特征參數，這些特征參數用來描述市場銷售特征，在后面的數據分析中將發揮重要作用。

銷售匯總報表是指企業管理層出于了解整體市場銷售情況及計劃完成情況，制定管理措施的需要而編制的服裝數據分析報表，按照時間的長度分為年報、月報、日報，按照銷售額匯總使用的分類變量不同，分為地區報表、店鋪報表、產品報表、款式報表、顏色報表、尺碼報表等。通過這些服裝數據分析報表，有助管理層了解銷售計劃完成情況及市場構成特征與變化，制定相應的管理措施和營銷措施。地區報表是匯總各地區年、月、日銷售額，主要作用是及時了解不同地區的銷售情況及銷售計劃的執行或完成情況，同時可從總量上進行地區銷售對比，尋找各地區的銷售差距和銷售潛力，以便制定相應的促銷措施或調整地區銷售計劃。地區報表也是企業劃分重點銷售區或非重點銷售，制定有區別的銷售戰略的主要依據。

產品分類報表可按照年、月、日不同時段分別匯總，旨在了解各個產品在不同時段的銷售情況，以便及時了解各產品銷售變動，對各個產品的市場銷路變化進行評價，以便對不同的產品進行存貨決策或促銷決策。要利用原始銷售數據庫生成產品分類銷售報表，需要考慮以下幾個參數：按款式、匯總銷售額或銷售量、指定匯總時間段。按產品不同時段的匯總報表與地區報表的操作方法完全相同，只是將匯總分組變量改為產品編碼變量即可。

市場差異化分析報表是指企業管理層出于了解各個細分市場特征及其差異性，以便制定差異化營銷方案的需要而編制的一定時期的（通常用一年、一個季度或一個月）服裝數據分析報表。進行市場差異化分析首先必須選擇合理的市場細分標準及描述這些細分析市場的特征參數，然后比較不同子市場在這些特征參數方面的差異，并給出相應的營銷建議。比較常用的確定市場細分參數包括地區、性別、款式、顏色、尺碼、銷售時段（如季、月、星期等）、氣候、店鋪面積、開店時間等。

如：地區款式差異性分析給出了不同款式、不同地區橫向與縱向對比數據。按照年或月、對地區和款式兩個變量交叉匯總銷售額或銷售量，根據這些數據，可以分析同一地區不同款式的銷售比重及同一款式在不同地區的銷售表現，從而了解不同地區的主打款式及各個款式的主要銷售地區，為企業對不同地區的款式差異性配貨提供依據。要利用原始銷售數據明細生成地區款式差異性報表，需要考慮以下幾個參數：按款式和地區、匯總銷售額或銷售量、指定匯總時間段。

類似地區款式差異表，還可以生成地區尺碼差異表，只是將款式改為尺碼即可。該報表給出了不同尺碼、不同地區橫向與縱向對比數據。根據這些數據，可以分析同一地區不同尺碼的銷售比重及同一尺碼在不同地區的銷售表現。

日前，國家統計局提供統計數據顯示，2011年上半年，國內市場銷售穩定增長，社會消費品零售總額達85833億元，同比增長16.8%。其中，服裝鞋帽與針紡織品6月份零售總額為575億元，同比增長24.6%，1~6月零售總額為3727億元，同比增長23.9%。

隨著中國服裝行業的迅猛發展，服裝行業的產業結構也日趨成熟也會讓供求火爆的服裝才市愈發強勁。

深圳人才需求增長超七成，設計類人才為主流

聯旗下最新統計數據顯示，截至2011年6月30日，北京服裝行業人才需求較去年同期相比增長17.9%，呈現平穩增長趨勢;上海服裝行業人才需求同比增長20.3%，增長幅度平穩，且略高于北京;深圳服裝行業人才招聘需求同比增長77.1%，人才需求增長迅猛，且已經遠高于北京和上海的人才需求增長幅度。

日前，深圳第十一屆中國國際品牌服裝交易會圓滿落幕。深圳市服裝行業協會發布信息稱，截至到2010年，深圳全行業實現產值1500多億元，出口近百億美元。

聯就業指導專家指出，中國服裝行業正在飛速發展中，行業處于由勞動密集型產業轉型為以品牌和設計為競爭點的關鍵階段。深圳在這一點上成為了行業內的領航者，自然引發了高增長的人才招聘需求。

深圳市服裝行業協會會長沈永芳表示，目前，75%以上的深圳服裝企業將銷售額的5%~15%作為設計、創新、研發經費。設計、原創和自主創新為深圳的品牌和產業帶來了源源不斷的動力，深圳的服裝設計師群體已成為提升深圳“設計之都”知名度的重要力量。

這一點也體現在的最新統計數據上。數據顯示，截至2011年6月30日，深圳首席設計師一職的人才招聘需求較去年同期相比增長105.0%，增長翻一倍;深圳圖案設計師一職的人才招聘需求較去年同期相比增長150.0%，增長1.5倍;深圳男裝設計師一職的增長幅度也很強勁，與去年同期相比增長144.4%，緊跟圖案設計師的增長幅度。

天津人才需求增長近三倍，銷售職位需求強勁

最新統計數據顯示，截至2011年6月30日，杭州服裝行業上半年人才招聘需求與去年同期相比增長94.3%，增幅接近一倍;南京服裝行業上半年人才招聘需求與去年同期相比增長幅度超一倍，達140.2%;天津服裝行業上半年人才招聘需求與去年同期相比增長幅度最大，達273.1%，增幅接近三倍。從數據上可以明顯看出，天津服裝行業上半年人才招聘需求與去年同期相比增長幅度遠超于杭州和南京等二三線城市。

另外，最新統計數據顯示，服裝行業銷售經理一職在杭州上半年人才招聘需求與去年同期相比增長15.8%，基本達到平穩增長;該職位在南京上半年人才招聘需求與去年同期相比增長75.0%，與杭州拉開一定距離;在天津，服裝行業的銷售經理一職在上半年人才招聘需求與去年同期相比增長迅猛，達到200.0%，增長幅度遠超于該職位在南京與杭州的增長幅度。

聯就業指導專家表示，二三線城市的服裝行業發展相對于一線城市而言，更傾向于以銷售為競爭主線的產業模式，對于不斷發展的中國服裝行業而言，二三線城市自然以銷售人才為人才需求主流。

未來幾年，二三線城市的服裝行業也會緊跟一線城市的腳步，充分利用我國巨大的市場資源，產業結構逐步優化升級，使得服裝行業人力資源得到充分發揮，讓行業人才為服裝行業發展提供無可替代的推動力。

第五篇：營銷數據分析學習心得

如何讓數字說話

——營銷數據分析學習心得

引言：

當前社會，市場變化紛繁蕪雜，競爭無處不在，需要處理的信息以海量計，公司發展受市場制約，任何決策都如履薄冰，因此科學決策必須打破原有的定性感覺而依賴于信息支持，這些信息相當程度上，又必須以一種狹義的數據形式，給決策者一種量化的直觀體現。

關于數據處理的技術性的問題，不在此討論，通過學習，本文主要從思路和視角的角度對公司現存的數據采集、管理和分析進行探討。主要著眼點在于營銷版塊，對于公司其它版塊所需要的數據分析的普遍原理也會略有涉及，權作拋磚引玉。

一、數據分析思路缺乏創新，數據管理責權混亂

在獲得海量的數據之初，我們首先要解決的是認知問題，即在現有市場條件下，銷售面對的主要問題是什么，知道我們需要解決的目標是什么？我的對策是哪些？我們關注的要點在哪里？我們決策需要的依據是什么？而這些都是傳統的銷售收入、回款、毛利率以及應收賬款等關鍵KPI（關鍵績效指標法）指標所無法解釋的。我們不應該僅僅滿足于傳統指標的比大小，我們更需要基于我們的業務理解去分解分析我們的微指標，讓大而全的冰冷的數字細化的活躍起來。比如說我們的客戶成長率、產品的實際使用周期和客戶采購率的關系、整體的市場占有率和分區域分行業的市場占有率、價格水平以及定價與銷售量的關系??

擴展到其他部門或者管理版塊，KPI指標分解同樣適用。只有知道我們要什么才能夠知道我們應該收集什么。

一方面，銷售管理部基于自身流程性業務的操作層面，對于企業本身的諸如訂貨、發貨、開票、回款等業務數據能夠第一手掌握，對于企業營銷的描述現階段大致能夠做到迅速、直觀、正確、全面。另一方面，這種流程性業務也限制了部門對于行業數據的獲取，在尋找參照系上，只能與自身比較而缺乏對行業、對

競爭對手的比較。而這樣的的比較在某種程度上是沒有任何意義的。

二、業務版塊理解不夠，精確營銷有待加強

營銷分析到底應該分析什么？各種流派的各種學說側重不一，但有一種說法得到大家的普遍認同的就是：銷售不等于市場！

雖然我們公司設立了水泥銷售部和市場開發部，實際上僅僅是行業的劃分和名稱的區別，極端的說，我們公司并沒有真正意義上的市場分析。一方面，銷售人員直接接觸市場，掌握第一手數據和市場的直觀感受，在各個區域經理和部門經理心里，對市場有一種自我的經驗判斷和分析，比如說投標報價是高是低，市場容量是大是小，行業發展是好是壞??另一方面這種判斷分析僅僅只是個人的感性判斷，對于業務人員個體的業務水平和素質依賴極大，業務的糾偏能力較弱。

這樣的一種定性判斷，實際就是我們對業務的理解還不夠深刻，沒有把握到這種市場變化的內在聯系。

例如上面所說的，投標報價，涉及到行業的平均價格、我們主要競爭對手的價格預測、客戶的關系把握、客戶本身的預算、客戶銷量展望和預估、我們的成本及利潤空間、上下游產業鏈的影響、我方采購與競爭對手采購的差異等等。

比如我們所做的大客戶營銷。現階段我們實際更關注真實的銷售事件，換一個思路，其實此類大客戶的預算在上一已經基本分配完畢了。那么擴大我們的銷售額完全可以而且應該從客戶的預算里面挖掘。再比如除了同產品競爭，完全可以進行同質化競爭。電廠檢修用可塑料替代定型磚，水泥窯的喉部預制件，用不定形材料搶占定型制品市場就是一個同質化競爭的案例。

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應該說，在營銷分析上，我們的理解還沒跟上時代發展，很多的諸如競爭分析、市場分析、客戶細分和精確營銷、數據規劃和數據收集等等很多工作要不就是相當初級，要不就是完全空白。

建議應該組織業務部門和市場人員就現存的市場探討，以頭腦風暴的方式，提煉出我們最關心、最影響我們決策的信息概念，去蕪存菁。一方面我們要知道銷售人員需要我們提供的支撐信息是什么，另一方面銷售人員要知道為了后期信息支撐他們需要收集的信息有哪些。只有通過互動才能加深各自環節對整個流程的理解，從而為我們在惡劣市場條件下得發展保駕護航。

同時，公司的人資考核、技術創新、庫存管理、CD降成本等等也完全可以采用此方法提出自己管理的KPI指標。

三、數據采集架構不明，采集執行考核無力

數據分析是基于營銷原始數據的技術處理。因此營銷原始數據的全面、準確和維度也就決定了分析結果的準度和深度。我們無法想象只有銷售總額和回款總額就能分析出我們那塊銷售區域出了問題；同樣我們也無法僅僅憑借自身的發貨、發票數據等業務數據就能做全行業的大客戶分析。因此營銷分析最為基礎的就是數據的科學采集。

現在公司協同管理軟件，原料庫存管理軟件，財務的用友軟件，再加上曾經使用現已淘汰的客易通軟件從本質上講都屬于業務流程采集的數據庫管理軟件，但由于架構缺乏統一性，造成各業務流程數據的脫節，使得幾個系統同時運行，加大了運行成本，也加大了相關操作人員的工作量，自然降低了對軟件的認同度。而且由于依附于業務流程，幾個系統更加關注的是業務流程的合理性，對于基礎“數據字典”的管理幾乎為零。

首先就是對于客戶的管理尺度無序：由于沒有專人管理，在協同系統、財務系統以及原來的客易通里面同一個客戶由于不同的原因，其客戶名稱和編碼并非唯一，有簡稱有全稱還有錯誤名稱。換而言之，我們對客戶的管理，實際上還掌握在具體的業務經理手里而不是真正的轉為公司資源。隨著業務的轉手或者客戶本身的收購、名稱變更等行為，我們對客戶的管控必然失序。當然由于業務的復雜性、業務經理的責任心以及普遍的人性，對于客戶信息的管理在什么級別管理到什么層次，在現階段如何來要求和考核業務經理的客戶信息的填報率，這屬于管理范疇，就不在此探討。由此還可以引申到技術部門，尤其是開發部門的新產品的實驗數據的管理是否做到了公司化。

其次，像發貨、開票、回款等業務數據的管理是表格和系統共存，甚至是有表格無系統，且各流程崗位和部門各自為戰，只關心各自業務口的合理性，在公司層面缺乏整體關注，對于實際發生業務的是否與系統或者表格匹配沒有校核機制，更談不上管理考核了。

對于我們自身的數據尚且管理不到位，營銷分析中所涉及的競爭分析，供應鏈分析、市場分析所需要的數據要求就更是形同虛設或者是一片空白。例如我們要求在投標報銷中要填寫競爭對手信息，又例如我們要求業務經理在差旅費報銷中填寫相關客戶完整信息。但是，這樣的填報信息是否有人去檢驗校核，同時按照預設目標進行提煉分析，還是只是單純的作為業務應付了事。

結語：

以上只是結合公司現存問題單純的探討了營銷數據的分析目標和前景，但是任何的美好展望落實到實際，更多的是管理上的執行問題，同時數據分析工作的開展與企業資源的投入和大力支持有著必然聯系。

最后，我們要依賴數據但不迷信數據，數據的規劃預測和目標的制定沒有必然的因果聯系，它只體現在在指導我們具體業務的實際操作中。在種種數字游戲中，不管我們選用多么正確的數學模型推導出的多么無限于接近事實真相的數據推論，與真正的事實都是有差異的。