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。智能分析可以满足服装用户不断变化的数据分析需求。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。
服装行业怎么入行？
服装行业应该这样入行。1，准备好钱，找一个位置好的店面。考查一下这个市场，看这个市场什么服装卖得最好，是男装还是女装，这个市场的服装是针对哪个消费层次的，是针对城市的还是农村的，是品牌的还是一般的，然后有针对性的找优质货源。这时就要靠你有很好的进货眼光和高超的营销技巧。2.随着时代的发展，网店对实体店冲击的很利害，这时你要不断的学习，发展线上销售，品牌如京东，便易的如淘宝，闲鱼。
如何做服装零售数据分析？
服装企业为什么需要BI？ 激烈的市场竞争不断提高的营销费用及日益微薄的利润，要求服装企业精细化管理，以数据驱动经营决策。 1流动周期短季节性强，产销链不畅，丢失市场机会 2预测生产高库存高风险 3财务业务信息不同步 4商品属性多，各类属性的组合分析灵活多变 5门店多SKU多，数量量规模庞大 奥威BI服装BI解决方案 01标准服装BI方案 专业数据分析指导，让新手也能快速开发部署，并传递成功经验，帮助服装企业实现数据驱动。
02关联销售、订单、生产财务系统，实现数据集成和关联分析，为决策者分析企业管理全过程提供数据支持。建立进销存分析系统，对商品客户、供应商、时间、节假日等库存进行多维度分析。，从而全面提升运营水平。04标准方案和数据运营培训实现知识转移，帮助企业从IT到业务部门掌握数据分析和数据管理操作技能，实现数据驱动。
