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。智能分析可以满足服装用户不断变化的数据分析需求。海量数据下的实时响应，一步实现服装数据分析的可视化和移动化。
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。
服装行业数据分析要点图-服装行业指标体系1从供应链角度来看，服装行业的数据分析主要以购销存为主线，其中，存销比和售罄率是两个重要分析指标。图-存销比图-售罄率2发货和回款的执行情况也是需要实时监控的，这也是财务方面数据分析的重要指标。图-发货回款实时监控3针对商品和门店还需要做精细化多维度分析，追根溯源，为下一阶段的精准营销做准备。
例如，畅滞销是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。畅销款即是在一定时间内销量较大的商品，而滞销款则相反。畅销款不是商品的固有属性，而是随业务和时间周期变化而变化的动态属性，要从变化中分析出原因。图-原因探索分析云带来的数据价值 将线上 线下 物流数据打通，以消费者为中心的会员支付库存服务等数据全面共享 海量数据实时响应，实现动态智能分析，满足消费者多变需求 实时跟踪销售情况，了解市场需求动态，及时对商品做出配货调整，从而降低库存风险 优化供应链管理流程，提升市场响应速率，实现资源最大化利用 跟踪和分析消费者购买行为，提供个性化精准运营服务，从而提升营销转化效果，提高消费者忠诚度，减少市场营销费用 通过销售预测模型，探索科学定价策略，提升商品竞争力。
如何做服装零售数据分析？
服装企业为什么需要BI？ 激烈的市场竞争不断提高的营销费用及日益微薄的利润，要求服装企业精细化管理，以数据驱动经营决策。 1流动周期短季节性强，产销链不畅，丢失市场机会 2预测生产高库存高风险 3财务业务信息不同步 4商品属性多，各类属性的组合分析灵活多变 5门店多SKU多，数量量规模庞大 奥威BI服装BI解决方案 01标准服装BI方案 专业数据分析指导，让新手也能快速开发部署，并传递成功经验，帮助服装企业实现数据驱动。
02关联销售订货生产财务系统，实现数据整合与关联分析，为决策管理者的企业经营全过程分析提供数据支持。 03建立购销存分析体系对商品客户供应商库存及时间节假日等进行多维度分析，全面提高运营水平。 04标准方案及数据化运营培训实现知识传递，帮助企业从IT到业务部门掌握数据分析与数据化管理运营技能，实现数据驱动。
海量数据下的实时响应，一步实现服装数据分析的可视化和移动化。智能分析，满足服装用户多变的数据分析需求！管理驾驶舱，核心指标一目了然，独有问题智能分析技术，一目了然定位。多维度动态方案管理智能钻取，真正实现业务人员的灵活自助分析，支持android/iphone/ipad，与微信钉钉云之家移动OA等app集成，实现全方位移动BI的海量数据实时响应。及时为企业决策提供准确的信息。奥维BI服装BI方案的价值可以通过全面、立体的服装数据分析，如销售商品、会员店、仓库、采购、生产、财务等进行可视化，从而洞察企业管理，支持决策采取行动。
