⑴ 反单什么意思
返单意思是对上次订货的重新定购。
一般返单的品质，产品描述都和上次订货基本一样。这样，对于供应商来说是比较容易安排重新量产并供货的。因为不需要再邮寄样品给客户确认，只要按照上次操作就可以了。
返单一般用于一些比较小型的或者起步的企业，因为这种企业的不可能也不允许有大批量的库存，订单多数是根据销量来确定。如果某批次的产品销售情况理想，就存在返单的可能。持续的返单，是企业持续拥有发展壮大的利润的前提条件之一。
(1)服装返单看哪些数据扩展阅读：
出口流程中的订货：
贸易双方就报价达成意向后，买方企业正式订货并就一些相关事项与卖方企业进行协商，双方协商认可后，需要签订《购货合同》。在签订《购货合同》过程中，主要对商品名称、规格型号、数量、价格、包装、产地、装运期、付款条件、结算方式、索赔、仲裁等内容进行商谈。
并将商谈后达成的协议写入《购货合同》。这标志着出口业务的正式开始。通常情况下，签订购货合同一式两份由双方盖本公司公章生效，双方各保存一份。
⑵ 服装销售数据分析的方法
关于销售分析：
客单价=日销售额/成交客数
客单价表现了成交顾客在企业的当日人均消费，从上面的公式可以看出：销售额：客单价x成交客数如果一个企业的销售额没有上升.可以从两方面来找原因。
一方面是分析客流最，如果客流量，小那就要加强企业的知名度.加强企业的品牌影响，吸引更多的顾客。当然，如果是因选址问题引起的客流量少，企业还应注意在 每周设置批量特价商品， 以吸引更多的顾客。
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单店货品销售数据分析及作用：
畅滞销款分析是单店货品销售数据分析中最简单、最直观、也是最重要的数据因素之一。畅销款即在一定时间内销量较大的款式，而滞销款则相反，是指在一定时间内销量较小的款式。
款式的畅滞销程度主要跟各款式的可支配库存数（即原订货加上可以补上的货品数量的总和）有关，比如某款销售非常好，但当初订货非常少，也无法补的到货，这样在很短的时间内就销售完了，其总销售数量并不大，那么也不能算是畅销款，因为该款对店铺的利润贡献率不大。
畅滞销款式的分析首先可以提高订货的审美观和对所操作品牌风格定位的更准确把握，多次的畅滞销款分析对订货时对各款式的审美判断能力会大有帮助。
畅滞销款式的分析对各款式的补货判断会有较大帮助，在对相同类别的款式的销售进行对比后，再结合库存，可以判断出需要补货的量，以快速补货，可以减少因缺货而带来的损失，并能提高单款的利润贡献率。
⑶ 服装货品分析都分析哪些
款式，质地，颜色，流行趋势，同类对比度，
⑷ 返单付款什么意思
买家对上次订货的重新定购，等买家卖家双方确认无误之后买家付款。
所谓返单，就是第一次下订货单并且出货以后，由于各种原因(例如销量好或其它)又有客户再次下订货单。
一般返单的品质，产品描述都和上次订货基本一样。这样，对于供应商来说是比较容易安排重新量产并供货的。因为不需要再邮寄样品给客户确认，只要按照上次操作就可以了。
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处理返单的一些注意事项：
1、重新衡量生产部门确认的交期
生产交期在实际生产中不是一成不变的，经常会变动，尤其是旺季和淡季的时候。做外贸，必须各种事情都要给自己留点余地。比如交期50天，那么适当加上个5天就非常有必要。
对于老客户来说，不会像新客户一样，因为交期就把你排除在外了，适当说一个有余地的交期，如果客户很赶交期他会给你谈的。
2、生产要求仔细确认
业务和跟单核对第一次客户下单的时候，会仔细核对，甚至说是一字一句，还会反复看几遍生产单。当老客户返单了，这种情况似乎就变了，直接把以前的生产单内容从电脑中复制粘贴一下就交给跟单了，特别是生产那些和以前产品一样的产品，数量变一变，
也是直接复制了以前的生产单。我一般就会核对几遍，有时候发现真的会弄错几个，特别是以前的生产单可能放电脑一两个月了，后来可能变动过，一个月之后就忘记了，直接复制过去了，如果不认真看就会生产错误。
3、不要忘记客户新增的要求
由于返单，直接电脑复制生产单，如果当场没有输入，就可能出现忘记的情况，对于客户新增的要求当场输入很重要。
4、根据第一次订单优化
已经走过单子，如果以前在生产中有出现问题的地方，一定要避免重新再次发生，包括我在内，经常是犯过一次错误第二次接着犯。
像数数量问题，几个柜子，几千卷布，到最后往往连一共几卷都不知道了，出过一次这个客户的订单，在下一次的过程中就要优化流程，同时询问客户第一个单子中需要改进的地方。
5、付款方式不要被动
老客户的付款方式往往约谈越苛刻，本来30%定金的，谈着谈着就变成20%了，下一两单就想变LC远期了，又下一两单就想变成Credit 多少天了。对外贸企业来说最致命的不是没客户，而是老客户。
刚开始这些客户单子不会很大，越到后面下的单子越来越大，结果单子下的最大的一次就跑路了，谈付款方式切忌不要松口。
⑸ 如何对服装的销售进行数据分析
1、 畅滞消款分析。
畅滞消款分析是单店货品销售数据分析中最简单、最直观、也是最重要的数据因素之一。畅消款即在一定时间内销量较大的款式，而滞消款则相反，是指在一定时间内销量较小的款式。款式的畅滞消程度主要跟各款式的可支配库存数（即原订货加上可以补上的货品数量的总和）有关，比如某款销售非常好，但当初订货非常少，也无法补的到货，这样在很短的时间内就销售完了，其总销售数量并不大，那么也不能算是畅消款，因为该款对店铺的利润贡献率不大。在畅滞消款的分析上，从时间上一般按每周、每月、每季；从款式上一般按整体款式和各类别款式来分。畅滞消款式的分析首先可以提高订货的审美观和对所操作品牌风格定位的更准确把握，多次的畅滞消款分析对订货时对各款式的审美判断能力会大有帮助；畅滞消款式的分析对各款式的补货判断会有较大帮助，在对相同类别的款式的销售进行对比后，再结合库存，可以判断出需要补货的量，以快速补货，可以减少因缺货而带来的损失，并能提高单款的利润贡献率；畅滞消款分析还可以查验陈列、导购推介的程度，如某款订货数量较多，销售却较少的情况下，则首先应检查该款的陈列是否在重点位置、导购是否重点去推介该款；畅滞消款分析可以及时、准确对滞消款进行促销，以加速资金回拢、减少库存带来的损失。
2、 单款销售生命周期分析。
单款销售生命周期是指单款销售的总时间跨度以及该时间段的销售状况（一般是指正价销售期）。单款销售周期分析一般是拿一些重点的款式（订货量和库存量较多的款式）来做分析，以判断出是否缺货或产生库存压力，从而及时做出对策。单款的销售周期主要被季节和气候、款式自身销售特点、店铺内相近产品之间的竞争等三个因素所影响。单款的销售周期除了专业的销售软件以外，还可通过Excel软件，先选定该款的销售周期内每日销售件数，再通过"插入"-"图表"功能，通过矩形图或折线图等看出其销售走势，从而判断其销售生命周期。如下图所示。如果该款在此时间段内的陈列等其他因素未作改变， 5-9日是该款的销售高峰期，而前后几天都是非常大的反差，这样我们就应该对照近期的天气气温和该款式特点。一般来讲，单款销售出现严重下滑主要有以下三个原因：一是近期天气气温不适合该款销售；二是销售生命周期已到，是一种正常的下滑；三是新上了一个与之相类似的款式，并且可能在陈列时更突出一点，由于消费者的视觉疲劳而更青睐于新到的款式。如果该款库存量较大，我们就应该做出相应对策。如果是第一种原因，我们不用急，等到最适合天气气温时重点陈列，但应考虑一下自己的上货时间把握是不是存在一些问题；如果是第二种原因，我们应该即时促销，以提高该款的竞争力和该款的库存风险；如果是第三种情况，则应考虑把与之竞争的新款撤掉或陈列在较一般的位置，并检讨自己的上货时间把握。相反，如果根据销售走势判断出还有一定的销售潜力，则完全可以分析出该款大概还可以销售多少件，这样再结合自己的库存量，进行合适的数量快速补货，以减少缺货损失。
3、 营业时间分析。
一般一个地区的店铺开业和打烊时间都是差不多的，但中间的班次安排就可能有所区别。这就要求我们对每个时间段对进店人数、试穿人数、成交票数和金额等进行分析，从而得出哪些时间段的进店率、进店试穿率和试穿成交率更高，再根据这一结果对员工班次进行调整。比如上午这些因素数据较低而下班前一小时这些因素数据较高，则可考虑改变全天营业时间；比如某一时间段这些因素数据非常集中，则可考虑将最多的员工、精力、促销等集中在这一时间段……通过准确的数据分析来合理调整工作时间和工作安排，能有效促进员工工作激情和销售增长。
⑹ 产品数据分析要关注哪些维度或指标
(一)、销售数据之维度
1、商品
商品是零售分析的最细维度之一，大部分的指标都依附商品来做明细的记录，同时很多维度也是通过商品进行交叉分析。
2、客户
客户是销售对象，包括会员。客户所在地和区域有关联。
3、区域
区域是地理位置。从全球视角看：洲---国家---区；从国家视角看：区——省/市——县/ 区—镇/乡/村，一般按正式行政单位划分。
4、时间
时间是进行数据分析非常重要的维度，分析的角度有公历角度和农历角度。其中， 公历角度：年——季度——月——日——时段（每2小时为一个段）；星期、公历节假日。农历角度：年——节气——日——时刻；农历节假日。
(二)、销售数据之指标
1、销售数量
客户消费的商品的数量。
2、含税销售额
客户购买商品所支付的金额。
3、毛利
毛利=实际销售额－成本。
4、净利
净利=去税销售额－去税成本。
5、毛利率
销售毛利率是毛利占销售收入的百分比，也简称为毛利率，其中毛利是销售收入与销售成本的差。
毛利率=（毛利/实际销售额）×100%。
6、周转率
周转率和统计的时间段有关。周转率=（销售吊牌额/库存金额）×100%。
7、促销次数
促销次数有宏观概念上的，也有微观概念上的。宏观上，是指一个销售单位中一段 时间内发动促销的次数，或某个供应商的商品在一段时间内参与促销的次数；微观层面上，是表示一个单品在一段时间内参与促销的次数。
8、交易次数
客户在POS 点上支付一笔交易记录作为一次交易。
9、客单价
客户在一次交易中支付的金额总和称为客单价。
客单价=销售额/交易次数。
10、周转天数
周转天数=库存金额/销售吊牌额。周转天数越长，表示经营效率越低或存货管理越差；周转天数越短，表示经营效率越高或存货管理。
11、退货率
退货率=退货金额/进货金额（一段时间）；用于描述经营效率或存货管理情况的指标，与时间有关。
12、售罄率
售罄率=销售数量/进货数量。
13、库销比
库销比=期末库存金额/（本期销售牌价额/销售天数*30）
（只有在单款SKU 计算中可用数量替代金额。）
14、连带率
连带率=销售件数/交易次数。
15、平均单价
平均单价=销售金额/销售件数。
16、平均折扣
平均折扣=销售金额/销售吊牌额
17、SKU（深度与宽度）
英文全称为 stock keeping unit, 简称SKU，定义为保存库存控制的最小可用单位，例如纺织品中一个SKU 通常表示一个规格，颜色，款式），即货号，例：AMF80570-1。
18、期货
所谓期货，一般指期货合约，就是指由期货交易所统一制定的、规定在将来 某一特定的时间和地点交割一定数量标的物的标准化合约 。服装行业上具体指订货会上所订购且分期交付的货品。
19、坪效
就是指终端卖场1平米的效率，一般是作为评估卖场实力的一个重要标准。
坪效=销售金额/门店营业面积（不包含仓库面积）。
20、促销商品
指促销活动期间指定的商品，其价格低于市场同类的商品。包括DM 商品，开店促销，普通促销货（特价），不包含正常降价。
(三)、销售数据之分析方法
1、直接数据的分析。
2、间接数据的组合分析。
⑺ 服装货品分析都分析哪些有什么用
货品分析主要是分析库存与销售
例如：库销比、畅滞平销、售罄率、周转率、中标率、断码率、毛利率、折扣率
从如何控制好库存来看
1、库存的问题形式
一是过剩库存，就是订货过量导致商品卖不出去；
二是欠货库存，也就是订货订少了，出现商品供应不足的现象；
三是呆滞库存，这一类商品由于款式、颜色、价格带等某一问题周转速度比较慢。
2、控制库存的方法
<1>从源头抓起，制定有效的采买计划
需要事先分析规划的诸多要素，比如采买数量测算、投放计划分解、商品结构调整、商品属性分析、地域季节分割、陈列要素分析。采买计划要完成这6大要素的分析，才能形成有效性和完整性。因此，采买计划必须要建立在强大的数据分析基础之上。
采买计划的数据来源又分为两大类：内部数据信息和外部数据信息。
内部数据信息分为商品进、销、存的基础信息。可以通过销售数据分析顾客的偏好，也可以站在单个店铺的角度或者某个城市甚至某个地域的角度分析真实的市场需求。商品问题的发现就在于对商品进、销、存的数据分析，只有发现问题才能解决问题，因此买手对于内部数据信息的分析是采买计划制订最有效的依据。
外部数据包括流行趋势信息、竞争品牌信息和街头流行信息。流行趋势信息是来自于权威机构、流行色协会、时尚协会、专业媒体、杂志等发布的流行资讯；竞争品牌信息是来源于市场的竞争对手的信息；街头信息则是经营品牌的目标消费群体在大街上的着装信息。
<2>在销售过程中管控库存
A、配货管理
在货品到达前，先要正确判断市场，清楚地了解每个店中店所在商场的属性——是属于形象店、半商业半旅游店、半商业半住宅店，住宅区店还是特卖场。
在货品到达之后，不能把货品平均分摊到每家店，要根据商场定位和货品属性，把合适的货品放到适合的店。确保总出样量，根据每个店面的面积和陈列的层面，计算店面的SKU，确保出样量，使每个店的商品陈列都很丰满。配货时要把握上市时机，不能一次把所有的货都配到店里，要分波段上柜，尤其是畅销货品要留一部分在仓库，店里一旦断货从仓库发货比较及时。制定精细化的商品配货数据分析报表，有利于更好地了解产品的销售情况，为下一步追单做好准备。
B、调补货管理
看准销售趋势，快速反应，第一时间发现畅销品，及时下单。加快补货频率，保证货品充足；定期调拨归并，保证畅销款及断码货品尺码齐全。可以根据销售排行榜和试鞋率，预估出畅销货品，进行追单。由于商品存在季节和地域差异性，不同的终端店铺，即使投入相同的商品，但经过销售之后，也会出现不同的库存结果。这样就需要进行调拨，调拨主要遵循就近原则、横向调拨、同款销售不好的店铺向销售好的店铺调拨以及平衡调拨原则。也就是同一款货品，哪个店卖得好往哪个店集中，同时往调出的店补足款式，尽量进出货总量保持平衡，以确保各店的安全库存量。
C、清货管理
针对整体断码没有库存可补的货品可考虑以一口价的形式直接在当店销售完毕减少库存sku，或调拨至特卖场。
归根结底就是控制好库存与销售的比例
⑻ 干货分享：服装店销售数据分析怎么做
产品不会说话，数据本身也不会说话，那么怎么知道某产品的销售表现如何？产品价值如何？该产品是否有潜力？是否有效果？哪家店铺的销售业绩最好等等......
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操作，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。