服装行业数据分析的要点——服装行业指标体系1从供应链的角度来看，服装行业的数据分析主要集中在进销存三个方面，其中存销比和销率是两个重要的分析指标。我们公司有一个农村物流有限公司，曾经和佳吉物流安能物流、苏宁物流、京东帮丹鸟等加盟合作。，但还是有些发言权的。
物流行业该何去何从？
记得原来学习的时候，说物流起源于美国的物资协调，现在想想这说法还真的是拍老美的马屁，并借以扬名，反正很牵强。简单点理解物流就是物资的流动。物流行业就是从事解决物资流动的企业和个人构成的整体，一般指企业外物流(企业内物流不便于计算增加值，不列入物流企业管理范畴)。再用中国人的老话来理解，物流就是搞运输的。
因此，可以这样去理解，只要人类社会还存在人类的生产活动，物流就永远始终存在。物流行业的发展前景说实话是不太看好的。 物流行业处于生产的末端，在国民经济划分是属于服务业，因此从本质上决定了它不属于暴利性行业，从事物流行业的人五花八门学识高低不等。从他的从业人员就可以看出这是微利性充分竞争的行业。我们的身边也经常可以看到某某物流企业某某物流园区同样也包括了某拉拉某快递，甚至某团都从属于物流服务业。
今年物流行业怎么样？
新年新气象，哪个行业都如此。比如物流，在刚刚过去的2019，中国快递业务量突破600亿件，增量领跑全球。国家邮政局统计，十三五以来，我国快递包裹量每年以新增100亿件的速度迈进，物流发展日新月异，不仅打破了时空障碍，也改变了人们的生活方式。我们公司旗下有一家乡村通物流有限公司，曾经加盟合作过佳吉物流安能物流天天快递苏宁物流京东帮丹鸟等，还是有一些发言权。
在经历以天猫苏宁和京东的双11818和618等各类购物节后，个性化的消费者经历了裂变后的各类电商形态快速教育，电商在主流城市的竞争红利已经逐渐靠近天花板。对于电商物流来说，结合自身资源快速进行仓储效率及分拣效率的提升是第二次流量红利下需要解决的当务之急。对于行业而言，菜鸟网络的价值在于统一仓配环节和大数据规划分配，优化物流行业费用结构和配送时效;对于阿里自身而言，菜鸟则既承担了购物(物流)体验提升的职能，又在资金流和商品流之外，弥补原来物流数据的缺失，全面掌控电商全链路数据。
对比之下，苏宁的物流优势在于基础物流网络的大密度与高标准硬件，同时能够基于送装售后落地配等服务进行全场景服务。苏宁的仓储网络由两大部分组成第一部分是包含大件物流中心冷链仓储中心为代表的核心仓网;第二部分是辐射社区用户的苏宁小店中心仓，以及支持线下门店业态补货和即时发货满足一小时送达的前置仓为代表的社区仓网，其中包括服务下沉市场的苏宁帮客县镇服务中心。
服装行业如何做数据分析？
衣食住行，乃民生四大要素，随着经济的发展，人们对基本的生活诉求也有所提高，作为排在第一位的 衣尤其显著。传统的服装行业营销模式已不能满足现代消费者用户的多变需求，激烈竞争的市场环境使得服装行业逐步多样化发展，精细化运营，利用数据化管理实现智慧营销。服装行业面临的挑战 现今大环境下，服装行业的营销费用不断提高，企业利润日益微薄 服装属于流行周期短季节性强的商品，容易造成产销不平衡，存在高库存风险 一般情况下，服装门店和商品SKU都比较多，数据量规模庞大，导致财务业务信息不同步 服装类商品对应的属性相对复杂，且各类属性的组合分析灵活多变 消费者会给自己贴标签，也会给服装品牌贴标签，如何让商品渠道与消费者的标签匹配起来，是服饰行业亟需解决的问题。
服装行业数据分析的要点——服装行业指标体系1从供应链的角度来看，服装行业的数据分析主要集中在进销存三个方面，其中存销比和销率是两个重要的分析指标。图-库存销售比图-销售率2发货和收款的执行情况也需要实时监控，这也是财务数据分析的重要指标。图——发货和付款的实时监控3对商品和门店需要进行详细的多维度分析，追根溯源，为下一阶段的精准营销做准备。
