服装货品分析可以从多个维度进行，以下是一个详细的分析框架：
1. 销售数据分析
销售量：评估每款商品的销售数量，识别畅销款和滞销款。
销售金额：分析每款商品的销售金额，判断其对店铺整体销售额的贡献。
销售单价：比较不同商品的单价，分析价格对销售的影响。
销售增长率：对比不同时间段内商品的销售增长情况，预测未来销售趋势。
2. 库存管理分析
库存周转率：计算库存周转天数，评估库存流转效率。
安全库存量：根据历史销售数据和未来销售预测，确定合理的安全库存量。
库存结构：检查库存的款式、尺码和颜色分布，确保库存结构与市场需求相匹配。
滞销商品处理：对于滞销商品，应考虑是否降价促销、捆绑销售或退回供应商。
3. 顾客反馈分析
顾客评价：分析顾客对商品的质量、款式、价格等方面的评价。
顾客满意度：通过调查了解顾客对店铺的整体满意度。
售后服务记录：记录顾客的投诉和反馈，以便改进产品和服务。
4. 产品整体分析
核心产品：提供时尚、满足消费者需求的服装款式。
形式产品：从品质、样式、特征、商标及包装等方面分析。
延伸产品：提供详细的产品说明、搭配方法、免费修改衣服服务、服装订购业务等。
5. 品牌内涵分析
品牌属性：代表特定的商品属性，如信誉、声誉、质量、款式等。
品牌风格：体现品牌的独特风格和定位，如时尚、经典、休闲等。
6. 产品构造剖析
分类方式：外套、内衣、上装、下装等。
商品分类：主力商品（本季主推的时尚流行款式）、普通/基本商品（以往销售过的款式）、辅助性商品（配件、配饰等）。
7. 产品销售卖点分析
面料手感：顾客对服装面料的舒适度和质感的评价。
图案设计：顾客对服装图案的喜好和接受度。
版型：顾客对服装款式的满意度和接受度。
配饰：顾客对服装配饰的需求和偏好。
8. 销售趋势和季节性分析
销售总额及趋势：分析本季度服装销售总额及逐月销售趋势。
各品类销售占比：分析各类别服装的销售占比，识别主销品类。
季节性和流行趋势：关注当季新品和流行趋势，确保货品与市场需求同步。
9. 库存和SKU分析
库存状况：分析各品类库存量，确保库存充足且不过多。
SKU满足需求：检查SKU是否满足顾客需求，避免断货或过剩库存。
10. 顾客特征和定位
顾客定位：确定产品所面向的顾客群体，如年龄、性别、职业等。
顾客需求：分析顾客对服装的具体需求，为产品开发和补货提供依据。
11. 价格带分析
价格带：分析不同价格带的服装销售情况，确定各价格带的主销品类。
价格策略：根据市场需求和竞争情况，制定合理的价格策略。
12. 陈列和销售技巧
陈列布局：优化货架陈列，突出主推商品，提高顾客购买率。
销售技巧：培训销售员，提高销售技巧，提升顾客购买体验。
通过以上分析，可以全面了解服装货品的销售表现和市场反馈，为店铺的运营决策提供数据支持和改进方向。