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。基于自主研发的六大数据处理系统，以及强大的大数据监测、处理和分析能力，艾媒数据中心拥有行业数据库、投融资数据库、基础数据库、人群洞察数据几大板块，分为524个垂直行业，包含5000多个数据专题，数据量超2亿条。研究领域包括交通运输、物流金融、房地产电商媒体和广告零售、贸易、能源和环境服务、农林牧渔化工、原料健康和医药电信、IT产业和战略性新兴产业。
服装行业如何利用大数据？
服装行业有着流行周期短季节性强，产销链不畅，丢失市场机会生产库存难预计市场信息不畅通等特点，而利用大数据智能数据可视化分析却恰好可以弥补这些缺陷，化被动为主动。比如奥威软件的鞋服行业BI方案就主打以爬虫对接填报的方式来迅速采集各个系统零售平台零售ERP上的数据上的数据做综合性零售数据可视化分析，以成熟的零售数据分析模型推动系统化分析挖掘，并以这些数据信息为支持优化生产结构销售库存计划等，及时把握市场风向提高销售额的同时降低市场风险减少不必要的成本投入。
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艾媒数据中心(data.iimedia.cn)是全球知名的新经济行业数据挖掘和分析机构iiMedia Research 艾媒咨询旗下行业研究数据库。基于自主研发6大数据处理系统，以及强大的大数据监测处理和分析能力，艾媒数据中心有行业数据库投融数据库基础数据库人群洞察数据几大板块，划分了524个垂直行业，包含5000多个数据主题超2亿条数据，研究领域包含交运物流金融行业房地产电子商务媒体与广告零售和贸易能源和环境服务农林牧渔化工和原料健康与制药电信行业IT行业及战略性新兴产业等。
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。
比如，滞销是销售数据分析中最简单、最直观、最重要的数据因素之一。畅销商品是在一定时期内销售较多的商品，滞销商品则相反。销售商品不是商品固有的属性，而是随着业务和时间周期的变化而变化的动态属性。原因要从变化来分析。图-原因探索与分析云带来的数据价值将打通线上线下的物流数据，以消费者为中心的会员支付、库存服务等数据将充分共享海量数据进行实时响应，实现动态智能分析，满足消费者不断变化的需求，实时跟踪销售情况，了解动态市场需求，及时对商品进行配送调整，从而降低库存风险，优化供应链管理流程，提高市场响应率。最大化利用资源，跟踪分析消费者的购买行为，提供个性化的精准运营服务，从而提高营销转化效果，增加消费者忠诚度，降低营销费用。通过销售预测模型，探索科学的定价策略，增强商品竞争力。
