卖家:howmayIhelpyou?卖家:我能为你做些什么?买家:嗨,我在找一对男士的丈夫。买家:我想给我老公买双男鞋。卖家:Whatdoyouthinkofthispair?Ihavetheseinbrowntoo,
卖家:你觉得这双怎么样?这双我也有棕色的。买家:Aretheyrealcowhide牛皮?买家:这双鞋是真牛皮吗?卖家:是的,它们是100%牛皮的。这个季节,他们又回到了家。售货员:是的,这双鞋是100%牛皮制成的,是这个季节最流行的。
4、我们店里有位老 顾客,只要进了新款鞋她一般都会来买。可每次买了新鞋不...困难的解决方法顾客当我接到这个案例分析时,我和邻柜卖鞋的商量,做了如下分析。1.每次买新鞋都会把旧的退了,等下一季新鞋到了再买新的。之所以有人故意这么做,是因为在做高仿。2.熟悉商场的商品退货和退换货程序。以上两种顾客心理起点不同但目的相同。后者更狡猾,对销售人员的服务态度要求更高。一双鞋的钱可以穿一年的新品。
但是你有一个好计划。我有一个墙梯。结合以上两点,我们可以做到这一点。首先,我们发现,他再来的时候,脸朝前一跳,很认真很淡定的笑着对他说:“请问,你又是来退货的吗?”您可以看看我们商场这种退货的处理内容。现在人多的时候大家都很自豪的说这个,他会很尴尬,不会批评你的服务态度。如果这个人上了商场的黑名单,我们可以联合商场的所有商家。只要这个人到了,都是笑脸热情接待,想买鞋的时候可以告诉他没有合适的尺码。
5、中国某品牌运动鞋卖不出去为案例,请你 分析如何解决。主动推荐顾客试穿一下。卖鞋的时候一定要学会推荐顾客有人认为适合顾客穿的鞋。这个很重要,因为等顾客自己慢慢选会很慢,有的-1。卖鞋的时候,尽可能给顾客一个比较状态。顾客如果你觉得要买一个款式,可以给顾客 a一个类似的款式选择。
6、 鞋类市场有什么特点产量的波动近年来,我国制鞋企业呈现出两个阶段的发展特点:第一阶段是2010-2016年,这一时期我国制鞋企业出口势头凶猛,产量增长极快;第二阶段是2017年至今。随着东南亚OEM企业的崛起,中国制鞋面临更大的生产压力,整体产量呈下降趋势。2018年,受中美贸易战影响,2018年3-8月期间,中国鞋类出口订单减少;9、10月虽有小幅反弹,但仍无法挽回整体跌幅。
销售额逐年增加。2012-2019年,中国鞋业销售额呈平稳增长趋势,但增速逐渐收窄,呈波动趋势。2019年行业销售收入4351.7亿元,同比增长5.80%,为近年来最高值。海关数据显示,2020年,中国鞋业产品进出口总额达42.56亿美元,其中进口22.01亿美元,出口20.55亿美元,实现贸易顺差1.46亿美元。
7、服装和 鞋类常用的销售数据 分析能有哪些函数公式可以用得到两个方向都会有一些简单的门店销售跟进表,比如sum,percentage。注意绝对参考数据类别分析,以及常用的vlookup,data 分析 table,左右公式,if等。,这取决于服装系统软件的功能。应该有:单价*总数量价格(就商品而言)、利润总额、营业额总额、成本价。如果是整体,还要扣除房租、税等费用。
8、鞋子如何陈列,图片 分析1。橱窗展示区:橱窗展示区的主要目的是介绍商品,吸引消费者,促进销售。鞋店橱窗展示不需要太复杂,用不同的展示架和简单的创意色彩背景板就可以搭建一个基础又醒目的橱窗。2.货架陈列:传统店铺的货架基本都是沿墙摆放,然后在每个货架上陈列鞋子。一般来说,不同的鞋子之间会有20CM以上的差距。装修时要从中段开始。基于中间部分,上部和下部可以与标准对齐。
中岛陈列的商品需要时时更换,让消费者觉得店里的商品总是在变,是新的。4.重复展示:同一只鞋在一定范围内或不同展示面上重复出现,通过反复强调和暗示的手段,增强顾客对鞋款或品牌的视觉感受。5.产品分类陈列:每个人都有分类的习惯。分类后,鞋子看起来很整齐,消费者也容易理解。按颜色、价格、类别、材质分类是个好办法。
9、鞋案例 分析第一章:AERO Shoes公司发展历史及业绩概述;寻求解决航空鞋业公司发展中面临的问题;确定解决方案的实施过程和结果;第二章:问题概述;AERO Shoes公司的发展历史和业绩AERO Shoes公司成立于1987年,是通过收购K.C .公司的鞋类部门而创立的,创新了休闲与运动相结合的品种。而且AEROSOLES品牌休闲鞋可以低成本生产和销售,在高端商场很受欢迎,生产已经扩展到意大利、葡萄牙、斯里兰卡、巴西和中国,问题(外部)鞋市场增长缓慢,从1995年到1996年只增长了1%。这种增长至少在1998年之前有所放缓,当时其他销售畅销反侵权商标和专利模仿AEROSOLES专利的公司大部分诉讼都败诉了,航空鞋业公司在发展过程中(内部)面临的问题是严重的内部管理问题。尽管销售额持续增长,但JulesSchneider决定了公司业务和管理层的所有决策,电脑系统FOOTWORKS用了十年,已经无法处理销量快速增长带来的大量数据。