어떻게 옷가게의 판촉 전 준비 업무를 마케팅 전 판매 분석을 잘 할 수 있을까

곧 국경절 방학이 다가오는데, 의상 가게 주인들은 어떻게 판촉 행사를 잘 할 수 있을지 생각하고, 대다수 기획사들이 먼저 어떤 활동으로 인기를 끈다.행사를 1위에 두고 판매분석을 1위에 두고, 소편은 잘못된 일이라고 생각하며 판촉이 될 가능성이 높다.그렇다면 어떻게 판매분석을 해야 할까? 곧 다가오는 국정 방학 의류 매장에서 어떤 준비를 해야 할까?자, 같이 봅시다.

시장 환경 분석

만약 기업이 처한 시장이 지시급 시장이라면 시장에 참조 시장이 반드시 있을 것이다.시장을 참조하는 것이 무엇입니까? 바로 판매 리듬이 이 이 지역의 시장보다 조금 빨라요.지난 번에 시장에 참조하는 판매 구조와 상품가격은 차기 이번 시장의 판매 구조와 가격이다.그렇다면 판매 분석을 할 때 시장에 참조하는 초기 표현은 중요한 분석 참조 근거이다.

이런 분석은 체인 기업에 대해 좀 더 잘 처리할 수 있다. 판매 기록은 비밀스러운 비즈니스 데이터이기 때문에 어떤 기업도 쉽게 누설되지 않을 것이다.그래서 지방의 단품 소매업체는 자질구레한 가격정보만 얻어 시장 미래 가격의 변화를 예측할 수밖에 없다.

　판매의 역사 데이터 분석

역사적 데이터의 분석은 일반적으로 한 주기만을 분석한다. 예를 들면 올해 `11 `의 판매 예측 분석은 올해 `5 `1 `과 지난해 `11 `만 분석하면 된다.역사 데이터 분석의 항목은:

1, 품종 의 각 브랜드 의 판매 비율

2, 매 품종 중 각 세분류 판매 비율

3, 각 브랜드의 세분류 판매 비율

4, 품목별 가격대 판매 비율

5, 각 브랜드의 가격대 판매 비율

품질 의 우위 브랜드, 우위 분류 와 우위 가격, 각 브랜드 의 우위 분류 와 우위 분류 및 우위 단락 을 파악 하 기 위해 중점 세일 상품 을 기초 를 다지다.이러한 분석은 소비자 수요의 구조와 변화 규율을 파악하는 데 도움이 된다. 판매의 정적 구조에 대한 깊은 인식이 있고, 판매의 움직임에 대한 방향 변화에 대해 파악해야 한다.

그렇다면 역사적 데이터 분석은 어떤 지표를 채택할까? 이 지표로 분석할 때 다음을 주의해야 한다.

상품 판매 구조

세분적으로 판매를 이해하는 첫 번째 차원은 상품 판매 구조다.상품 판매 구조는 기업이 판매하고 있는 각종 상품이 매출액 중 비중을 가리킨다. 그것은 상품이 총액 중 비율을 계산하고 모든 상품의 판매를 합계하여 모든 상품의 매출을 양식으로 합쳐 기업의 상품 판매 구조를 형성할 필요가 있다.

계산 공식은 식별 판매 비례 = 단류 상품 매출 동기 기업 매출 총액 × 100%

계산업체의 상품 판매 구조우선 기업경영상품을 분분해야, 종합종류회사에 대해서는 상품의 종류종류별로 구분할 수 있으며, 만약 국미 종류종류종류종류종류종류종류종류종류를 냉장고류 상품, 세탁기계 종류상품, 컴퓨터 상품, 컴퓨터 상품, 컴퓨터 상품, 부종류상품, 부종류상품, 디지털상품 등을 종류종류종류에 따라 상품의 종류종류종류종류종류종류별로 구분할 수 있으며, 만약 텔레비전 종류종류종류종류종류종류종류별로 구분할 수 있으며, 만약 TV 종류종류종류종류종류종류종류종류종류종류종류종류종류종류종류종류종류종류종류종류종류종류종류종류종류종류종류종류종류종류종류종류종류종류종류종류종류종류종류종류종류종류종류종류종류종류종류종류종류종류종류종류종류종류종류종류종류종류종류종류종류종류종류종류종류종류종류종류종류종류종류종류종류종류종류종류종류종류종류종류종류종류종류종류종류종류종류종류종류종류종류종류촌, 32촌, 42촌 등.차원에 따라 계산된 상품 판매 구조가 반영된 문제는 다르다.

동기 성장률

동기대비 성장률은 한 방면 (판매 ·이윤 등)이 이뤄진 결과와 지난해 동기 대비의 성장 상황을 가리킨다.

계산공식은 동기 대비 성장률 = (올해 데이터 -작년 같은 데이터)공식을공식으로 전년 동기 데이터 × 100%이다.

많은 상품의 판매는 계절성, 혹은 주기성을 가지고 있다고 말하거나, 올해 5월, 지난해 5월 판매요인에 영향을 미치는 작용력과 강도가 대략 상당한 것으로, 이는 동기대비 성장률 지표의 전제 가설 조건이다.

그러나 사실 이런 가설조건은 일정 범위 내에서 설립되었을 뿐 올해와 작년에 어떤 측면이 일치하지 않아 동기 대비 성장률 지표 분석을 사용할 때 반드시 정확성을 부가하는 문자분석을 덧붙여 구체적인 상황을 설명할 수 있다.

예를 들어 2017년 설날은 2017년 1월 28일, 2018년 설날은 2019년 2월 16일, 2018년 1월 판매는 분명 2017년 1월 매출과 차이가 많았고, 2018년 2월 판매는 2017년 2월 보다 훨씬 좋아졌기 때문에 2017년 1월 2017년 1월에 2017년 1월 보다 훨씬 차이를 볼 수 없는 판단이다.이 예는 뚜렷하고 어떤 상황이 비교적 은폐되어 판단하기 쉽지 않다.예를 들어 2016년 8월 가전제품 판매가 2015년 8월 하락한 대목으로 분석해도 원인을 찾지 못하고, 결국 원점장과 장장을 찾아서 알게 되었는데, 2015년 8월 이 매장 주변에는 몇 개의 작은 동네들이 부치기를 하고, 업계 가전매장에서 주방장 장식 상품을 구입해 신방을 들여 판매할 수 있게 되었다.그래서 동기 대비 성장률 지표를 이용해 판매를 분석할 때 반드시 앞뒤의 구체적인 상황에 대비해 판단해야 한다.

동기 대비 성장률 지표로 판매를 분석하는 결함은 시간상 비교적 멀다.

환비 성장률

환비 성장률은 한 방면 (판매 ·이윤 등)이 실현한 결과와 전회 대비의 성장 상황을 가리킨다.

계산 공식으로: 환비 성장률 = (이번 데이터 -상기 데이터)공식은상기 데이터 ×100%

시간이 지나면 앞뒤가 멀지 않아 판매에 영향을 미치는 요인이 크지 않아 판매전 후기에는 어느 정도 비교할 수 있는 것이 성장률 지표로 판매를 분석하는 전제 가설 조건이다.환비 성장률 지표는 동기 대비 성장률 지표가 너무 멀리 떨어져 일부 은성의 변화를 분별할 수 없는 결함을 극복했다.하지만 주기적으로 강하지 않은 상품의 판매 분석도 부족하다.

또 명절 연휴 판매가 눈에 띄는 상품도 성장률 지표에 적합하지 않다.베이징시의 가전제품은 대부분 토요일에 집중되어 주말 이틀의 판매를 일주일에 판매하는 것이 비교적 무겁다.한 달 주말 수가 지난달보다 적다면, 성장률 지표는 영향을 받는다.

따라서 전년 대비 성장률과 환경대비 성장률 지표는 모두 일정한 결함이 있지만 지표 자체만으로 문제를 반영할 수 없는 전모는 실제 상황에 결합해야 판매의 변화를 깊이 이해할 수 있다.