好的行业层出不穷，新产品不断涌现。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。因为行业的产品都是千千的，所以不能一概而论外贸好不好。现在的情况是，主要客户已经被这个行业最早的供应商垄断，价格透明，基本就是价格战。
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。
外贸行业现在还好做吗？
坦白说，不能单纯地说外贸是否好做，而应该说某行业的或者某产品的外贸好做吗？因为行业产品千千万万，不能一概而论外贸是不是好做。总的来说，夕阳产业不好做，朝阳产业比较好做。举个例子，有的夕阳产品已经出现了上百年，比如传统建材。那么现状就是，主要的客户已经被最早进入这个行业的供应商垄断，价格透明，基本上就是打价格战。
而且由于出现已久，导致工厂几千家甚至上万家，你想抓住客户除非产品足够好的情况下还能有足够低的价格，利益所剩无几。结果就是，付出多倍的工作量，赚到的钱却是少的可怜。并且，由于价格战，很多小工厂为了盈利，就把产品质量降低，这样的结果就是搅乱了这个行业，让客户认为产品价格可以更低，也觉得中国的产品质量不好。
恶性循环的最终结果，就是好客户不信任质量，小客户找便宜产品又不想出质量问题，索赔不断。业务员越来越难做。但是，好的行业层出不穷，新产品不断出现。中国是个资源丰富的国家，几乎可以说，大部分的产品都可以找到生产商，国外进口需求是不断更新的。朝阳产业，也就是新出现的产品，比如新型环保类装饰材料，替换掉传统的有污染的性价比不高的产品。
在国内很流行，国外没出现过。或者是在国外出现，刚刚引入国内，所以国内的生产成本要低很多。这类产品的出口量呈增长趋势，价格不透明，利润高，客户越来越多，而且没有被垄断，产品质量没有受到干扰。我们说这个产品处于成长期，但是相对冷门却保持上升。然后这个产品的外贸很好做，但是缺点是客户开发周期长，因为大量客户不知道这个产品，你需要去发掘，去销售，去介绍。
