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。谢，作为一个服装行业的从业者，我想从三个方面谈谈服装行业面临的变化和趋势。服装行业传统的营销模式已经不能满足现代消费者不断变化的需求。激烈的竞争市场环境使得服装行业逐渐多元化、精细化、运营化，利用数据管理实现智能营销。
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。
2019年的服装行业发展趋势是什么？
个人为服装领域的创业者，4年，从简单的T恤卫衣定制，到私人高定西装，再到现在的主攻方向中高端女装成衣品牌，个性化定制，C2B是一个潮流，但是教育成本太高，市场前景很广虽然很大，19年不会爆发的，除非定制变成了一种生活方式，包括18年的很多定制品牌，衣邦人，良品等，还是做的一部分小众人群，未来几年还是会以成衣为主导，一二线有了zara，优衣库 HM等国际大牌进入国内市场，供应链优势加设计优势，款式更新速度，以及设计风格，性价比等逼迫国内很多一线二线品牌降价，包括目前天猫最火的GXG，还有牛仔品牌李维斯，等品牌。
服装行业如何利用大数据？
服装行业具有流行周期短、季节性强、产销链条不畅、市场机会丧失、生产库存不可预测、市场信息不畅等特点。而利用大数据智能数据可视化分析，正好可以弥补这些缺陷，化被动为主动。比如奥维软件针对鞋服行业的BI方案，主要是通过爬虫对接和上报的方式，从各个系统的零售ERP中采集数据，对零售数据进行全面的可视化分析。它以成熟的零售数据分析模型推动系统的分析和挖掘，以这些数据信息为支撑，优化生产结构、销售和库存计划，从而及时把握市场趋势，提高销售额，降低市场风险和不必要的成本投入。
