服装是成品。纺织是原料生产加工等一系列活动，销售是服装销售。大致来说，销售可以整合到纺织服装中，但有时销售还得单独拿出来。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。
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。
服装纺织行业前景好吗？
人离不开的就是衣食住行，要是这四大行都不吃香了，那社会基本就颓废了。衣，衍生出的行业各色各样，但逃不出三样就纺织，服装，销售。纺织行业包含得比较多，通常就理解成服装完成之前的步骤。服装是成品，纺织是原料生产，加工等一系列的活，而销售就是服装买卖了，粗略来说，销售都可以融合在纺织和服装里，不过有时候销售也得单独的拿出来。
现在是21世纪，服装实体店死的不知道有多少！人们的消费观念改变，线下渠道越来越不容易，相对的线上比较吃香。不过这说的是销售方式消费观念的改变，毕竟我们的生产，加工，物流等环节都是实体的，也就是线下的，现在改变的就是销售这一环节。现在很多订单都是来源于线上，互联网，社交等等一系列平台，之前不就有传统服装行业转型线上网红的销售模式么？一天带货就近百万的收入。
你不太明白你要在这个服装批发市场做什么，因为批发，你可以做代理，专门为别人批发服装，送货上门等。，或者你可以做一个自己批发销售的商家。做代理不是一个容易被淘汰的工作，但是很难，需要有人脉关系和很大的社交圈。比如你拿到一个城市某个区的服装批发代理，那么别人就要经过你这边批发，对吧？但是真的挺难的，因为别人也会这么想。我为什么要向你批发衣服？那么多批发商，我为什么要选择你？
