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。至于服装行业是否存在暴利，作为一个从事服装行业多年的裁缝，我来给大家分析一下服装加工和服装零售两大块的现状。只有了解了一些企业的现状，才会知道这个行业的利润水平。
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。
服装行业是暴利吗？
做服装的都在叹苦经，感觉服装行业的钱太难赚不做服装的都认为这个行业是暴利，年入百万确实也不少，这个就是目前服装行业的现状。至于服装行业有没有暴利存在，作为一个从事服装行业多年的裁缝师傅，我来给大家分析下服装加工和服装零售这两大块目前的情况吧，只有大家明白目前一些企业的境况就清楚了这个行业的利润高低。
先看看服装加工厂的情况。目前服装厂基本都是面临订单越来越小，利润越来越低，工厂越来越小的局面。以前接到的订单都是几万甚至十几万件的大单子，现在市场上普遍都是几百上千件的为主，有的订单甚至少到一款十几件的，对于流水操作的工厂来说这类订单基本不太可能赚到钱的。也有很多朋友不解，都说服装厂不好做，眼见很多工厂做不下去要关门，但怎么还有很多人在不断开新的工厂。
实际服装厂不好做是真的，但服装厂也有它的优点就是投资小，见效快啊。对于那些一直从事服装行业的同行朋友来说，基本都到了人过中年的岁数，再改行也不知道能做点啥，很多最终还是选择老本行继续做服装。服装厂虽然说赚不到大钱，但弄个小工厂养家糊口问题还不大。现在开个小工厂想有暴利肯定是不现实的。再看看服装销售端的情况。
服装销售端的情况比较复杂。走传统路线的批发商，生意好像不太好。我有两个批发客户今年转行做餐饮了，有几个现在都在跟风玩直播。批发本身利润不高。况且现在大型批发市场的店面租金也不便宜。很多批发老板都在吃前几年的老本行。用他们的话说就是静观其变，等待机会！至于机会能不能等，感觉好像只能寄托在命运上了。
