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。在商品流通过程中，容易出现质量问题，导致次品。建立数据体系，合理规划指标，非常重要。服装行业面临的挑战在当今的环境下，服装行业的营销费用不断增加，企业的利润越来越微薄。服装是时尚周期短、季节性强的商品，容易导致产销失衡，存在较高的库存风险。一般服装店多，SKU多，数据量巨大，导致财务业务信息不同步。服装产品的属性相对复杂，各种属性的组合分析比较灵活。消费者会给自己贴标签，也会给服装品牌贴标签。产品渠道如何与消费者的标签匹配？
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。
商品破损用数据怎么分析？
商品在流转过程中，易发生质量问题，导致退残，建立数据体系，合理规划指标很重要。数据体系的建立1原始数据残次分析最原始的数据要细，从原材料生产至最终的客户端，都要有相应的指标。例如原材料材料成分材料供应商，原材料价格生产工厂残次原因原因的分类过期，本身质量问题，是执行标准，洗水唛错误，工艺问题，材料本身的问题等，订单数量销售数量退残数量最终处理结果等。
如图我大致罗列了下2分析表格2.1 当出现残次问题，已到消费者手上，经确认确实是质量问题，首先安抚好客户，改退的退，该换的换未到消费者手上，尽快退回返修，合格后再上市。遵循先处理，然后再追究责任的原则。2.2 根据一段时间的数据按月度，季度，年度都可以，从异常原因进行数据分析A: 供应商原材料的问题。
以下流程供应商--原材料-材料特性总-分一个季度下来，A供应商退残率最高，这个供应商哪个材料导致残次较多，下个季度是取消这种材料，还是取消合作？另外，当某个产品由于原材料出现退残，我们要立即拿数据进行分析，这个材料涉及的其他产品数量多少，有没有类似的异常问题，确定是个案还是批量事件，然后拿出处理方案。
b流程问题，也就是制作方的责任，怎么控制，也用数据说话，排名等等。c根据商品本身的分析，什么样的商品投诉比较多，下一季度如何避免？这个维度可以细分，具体问题具体分析。D......分析的维度很多，前提是原始表格要改进3落地方案的数据分析完成后，我们也知道是什么原因造成的。要提出合理的方案，最重要的是实施和持续跟进。建议借鉴pdsa PDCA工具。
