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。这种模式也被称为后向垂直集成供应链。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。
世界服装供应链是哪一家？
服装供应链并不是指某一家公司，服装供应链其实只是对服装整条产业链的一个概称。它是由面辅料的开发生产再经过设计生产加工制作成成品服装，然后通过销售网络分发到各大经销商最后卖到顾客手上的一个整体产业链网。服装供应链所包含的企业有面辅料供应商服装公司服装工厂服装批发商服装零售商等。这些企业组合成一个庞大的供应链网络，可以说单单一家企业是无法完成这么巨量的体系。
根据服装供应链的协调者和服装供应商们所获得产品途径的差别，可以大致将服装供应链分为三个基本类型。第一垂直整合型供应链何谓垂直整合呢？它指的是同一家公司掌控由生产到销售的不同阶段的整个供应链。在垂直整合的服装供应链中，他们可以组建自己的产业链，如国内的几大服装上市公司，他们的模式都是由面辅料开发到成品销售一条龙。
所以他们被称为整个供应链的协调者。第二采购供应链不同于垂直整合供应链。他们通常没有自己的生产体系，生产和销售相互独立。这个供应链往往由甲方的一些公司主导，他们通常将生产外包给服装厂。他们可能有自己的设计团队参与开发，但不参与制作。都是直接跟厂家下单，可能偶尔会自己采购面粉辅料，但大部分都是店主。
