这需要收集整理一系列的产品销售表现数据进行判断。那么服装店销售数据分析怎么做，可以让数据价值一目了然？我们可以参考下面这样的服装销售数据分析报表：
如上图所示，多维的动态分析报表，可帮助浏览者快速查看不同店铺的服装销售情况：
1、所有门店的销售数据指标（销额、成本、数量、毛利、订单数）一目了然；
2、轻松查看不同区域的收入占比构成；
3、各门店销售数据价值分布了如指掌；
4、各店铺销售收入排名情况清晰直观；
5、不同的服装销售品类的销售数据指标及其明细销售情况直观展现。
借助这样的销售数据分析报表，我们在浏览时，可根据自己的分析需求调整字段与维度组合，从而实现多维度的服装销售数据分析。
比如，我们可从时间维度出发，通过时间段的选择，查看不同年度及月度的服装销售数据同环比趋势情况：
比如，我们可从区域维度分析查看不同区域下各个店铺的销售及其明细指标情况：
比如，我们可从门店的维度筛选分析服装销售数据的表现情况；
比如，我们还可从具体商品维度，分析具体哪些品类更有销售价值，可为下个阶段的选品提供参考：
显然，借助上述这样的额多维的服装销售数据报表的特点是：即使很多人同对这张数据报表的分析维度进行调整查看分析，相互间也互不影响，当浏览者重新打开报表时，呈现的依旧是之前预设的报表字段与维度组合。
当然，制作服装销售数据分析报表让很多人头疼的莫过于需要不定期的重新制表，过程重复且繁琐。但借助BI制作完上述的数据报表后可设置自定义更新方案，让报表数据自动更新，这样一来，下次需要用到报表时，无需花费多余的时间精力进行重复制表 *** 作，便可轻松浏览到服装店铺的销售数据情况。
注：上述数据报表仅供参考。
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。（来自百度百科）
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。
（Ps：图片不清楚，可以留邮箱看报告链接）
库销比
库存量与销售额的比率，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，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。（来自百度百科）
库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。
越是畅销的商品，我们需要设置的库销比越小，这就能更好地加快商品的周转效率；越是滞销的商品，库销比就越大。我们日常可以通过销售和配货将库销比维持在一定水平，并且不允许出现库销比过高或过低。一旦库销比过高或过低则表明日常销售和配货工作没有做到位。也就是说不应该等到库销比反映出库存异常的时候才进行补救应对。
坪效
坪效主要是用来计算商场经营效益的指标，用来衡量每坪的面积可以产出多少营业额。
店里不同的位置，所吸引的客户数也不同。一楼入口处，通常是最容易吸引目光的地方，在这样的黄金地段一定要放置能赚取最大利润的专柜。虽然门店的最核心指标是利润，但能够代表门店竞争力的指标却不是利润额的高低，而应该是一个强度指标，那就是坪效和人效，也就是每平米的贡献与人均贡献，这是一个可以在各门店之间相互比较的指标，是能够更全面地体现门店的基本竞争力的关键指标。
许多专卖店的坪效都领先于同行，这是店面在初期对客流、消费者购物深刻剖析并进行门店布局、动线及品类设计的优化而取得的成果，so坪效对于一个服装店铺也是至关重要的。
下图是完整的报告，供大家参考（建议点开看大图），需要报告链接的可以留邮箱哈~
数据图表、数据报告均来自BDP个人版~
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