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。夏天至少宠物需要一件雨衣，寒冷的冬天至少需要34件厚冬衣，更不用说如果主人带着宠物出门，他喜欢把宠物打扮得漂漂亮亮的。
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。
宠物行业怎么样？
宠物行业的前景，我觉得很好。现在养宠物的人越来越多，大部分不再是因为看家护院，而是作为家庭的一员，小家伙儿们很聪明可爱逗人开心受到主人特别疼爱，主人很舍得给宝宝们花钱。各种宠物用品比如衣服，零食，主粮，玩具，营养品啦等等琳琅满目，真的就是有你想不到没有买不到的。宠物店，宠物医院开了一家又一家，我们这边我知道的好的宠物医院一个开了四家分店，一个刚换成大店，还在招聘。
宠物行业有发展前途吗？
宠物行业还是很有前途的，但宠物行业细分还是挺多，也要看你具体做行业的哪一个板块，是在行业里面打工的还是自己创业。举个例子，如果你是自己有渠道，卖宠物用品，如猫狗粮/玩具等，市场还是挺广的。目前在很多大城市养宠物已经是一个很明显的趋势，而且养宠物的绝大部分人群是公司白领或者已退休人士，它们每个月对宠物的投资少则几百多则成千上万的都有，所以你要能抓住这部分用户的需求，前景还是挺大。
比如我们在大街上经常能看到的宠物医院，利润就比别人少。很多宠物都没有保险，看到几百上千的病人也是常有的事。只要你有技术，就会有源源不断的客户。如果只在宠物行业工作，其实和在其他行业工作是一样的。能不能赚钱，既要看自己有没有兴趣，也要看整体环境趋势和公司福利。你的付出和产出能否成正比。
