服装营销数据分析员都做些什么日常工作呢？

一般的服装公司数据分析可以分为两类：一类是销售数据分析，另一类是货品数据分析。
一、销售数据分析，可以做得很细，也可以是区域性质的。
大的方面，可以是区域销售市场的数据报表，同竞争品牌，同区域市场数据变化，如同比、环比数据对比。小的方面可以具体到销售个人。通过对区域、个人销售数据分析而得出结论，销售个体需要哪些培训、提升、激励。从而给营运部门数据支持，给货品部门数据分析。营运部门（或者市场部门）根据数据分析而制定市场计划，货品部门根据数据而制定货品调配策略。公司高层通过数据分析而制定发展计划。
二、货品数据。
可以分好几个环节。1、新货销售数据分析。通过数据跟踪调整上货节奏、货品调整计划、货品促销制定，折扣率控制。2、库存数据，监控库存情况，库存预警 3、具体款式细节畅滞销售款式、颜色统计，从而为买手制作货品备忘录，为陈列部门提供数据支持，陈列部门参考畅滞销货品，调整实体店面陈列手法。4、历年来销售数据、买货数据分析，验证调整上货节奏、季节变化因素，买货额度。

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~

主要有以下几个方面的内容：

一为产品经理服务，国内产品经理不懂数据分析，而新产品的竞争情报分析、产品敏捷测试等都需要数据分析师帮助完成，后期产品迭代优化还是需要数据分析师采集用户行为、习惯、评价等数据来完成；

二是为运营服务，产品运营中的用户流量、促销、顾客关系管理等需要数据分析师帮助完成；三是公司数据制定和标准建设、各部门数据打通，数据化管理等工作需要数据分析师完成；

四是数据情报和数据预测为高层服务。

从以上四个方面看商业分析能力和业务知识能力就显得尤为重要，这个时候是考验分析师的业务理解能力及通过数据为企业解决实际问题的能力了。比如分析师的分析流程、分析思维、分析技能、展示说服能力。可以考虑进这方面专业的公司，或者运气好碰到有经验的老师带你一段时间，像我运气不错刚进了决明就碰到了老师带我，进步的很快，所以现在基本把这一套搞得很熟练了。

数据分析师日常的工作主要是什么?

1）跑数据，也就是利用SQL代码从数据库中调取相关的数据，然后在利用调取过来的数据进行相关的数据分析。2）支持销售部门分析需求。这个过程基本是伴随着销售部门的需求来的，一般持续时间比较长。我们需要先将销售部门的数据需求进行问题定义，然后进行相关的问题拆解，确定数据源，搜集数据源，数据清洗，数据...

什么是数据分析?带你了解数据分析的日常工作

数据分析师的日常就是与各种各样的数据打交道。他们需要花费大量的时间来收集、整理数据。这两个步骤看似简单，但是如果将步骤细分，就有些复杂了。这些步骤主要包括：1.提取数据。2.合并资料。3.分析数据。4.寻找模式或趋势。5.使用各种工具，包括R，Tableau，Python，Matlab，Hive，Impala，PySpark，Exc...

数据分析员具体工作是什么?

1、数据采集 数据采集的意义在于真正了解数据的原始相貌，包含数据发生的时间、条件、格局、内容、长度、约束条件等。这会帮助大数据分析师更有针对性的控制数据生产和采集过程，避免因为违反数据采集规矩导致的数据问题;一起，对数据采集逻辑的知道增加了数据分析师对数据的了解程度，尤其是数据中的反常变化。

数据分析师日常工作是什么?

(1)写SQL 脚本：俗称“跑数据”。leader要一组 季度数据/月数据/周数据 ，写一段或者N段SQL把数据跑出来。一般是临时性需求，不过当发现默默地演变成一个常规性需求时，最好直接封装SP（存储过程）了……每次跑一下方便省事。这项工作内容需要的技能点有：数据库，SQL (2)数据分析项目前中期：这个...

数据分析师日常工作是什么?

数据分析工作既要专业，又要通达，尤其是在高层，成果的呈现和复杂过程的执行都至关重要。数据分析如同桥梁，连接着技术与商业的两个世界。要在这个领域立足，需要广泛的知识基础，包括Excel、SQL和Python等技术技能，以及商业分析理论。小灶与腾讯教育提供的训练营，5天的课程将助你实战分析，提升商业洞察力...