言下之意，服装厂行业在未来很长一段时间内都是没有前途的。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。如果生产中途出现问题，也可以及时在线沟通。
国内服装厂生产行业前景如何？
很多人跟我说，2019年是服装工厂最差的一年，但也很多人跟我说，2019年可能是未来10年内服装工厂最好的一年。言下之意，就是服装工厂这个行业在未来很长一段时间没啥前景了。往年服装工厂老板最担心的是没有工人，有订单招不到人是常态。今年更多的工厂是订单不充足，工人不难招。前一段时间我也跑杭州去一趟，以前总是感觉那边的工厂没有淡季旺季之分，好像一直都很忙，但今年去的时候也不少工厂在放假的状态。
太多的老板在市场找加工订单。上面说的都是整体行情，但再差的市场也会有黑马出现。今天还是说说杭州的一家工厂，从与他们老板的聊天中，了解到他们的订单情况，员工稳定性，加工单价等诸多方面，可以看出服装工厂这个行业还是有前景，只不过发展的方向会有所改变。这家位于江干区的工厂，规模也不大，只有40来人，不过在周边工厂普遍缺单的情况下，他们订单现在已经排到11月份了。
主要做的是一家天猫店铺和意法市场的订单。现在老板也接了些深圳南油那边客户的单子。估计很多做工厂的同行会有疑问，既然老板接单能力那么强，为什么不把单子接来外发呢？现在很多工厂就是靠转手外发赚钱的。我也问了工厂老板，他指了指安装在车间的那些摄像头跟我说了实情。其实当初他们也跟周边工厂一样冷淡。但通过阿里巴巴淘工厂项目的改造，他们工厂很多流程做了调整。
以前的缝制大流水变成了4到5人的小流水，所有的工序流程现在都进入数据化，车间，办公室，仓库全方位安装了监控。客户在他们工厂下单，必须到他们指定平台去预约下单。可能你们以为他们这种霸气的做法，客户会流失。但其实在平台下单恰恰是客户最想要的好处。一旦客户在平台预付了定金，后期等于整个工厂流程都处在客户的监控之下。
从面辅料到仓库，再到裁剪车间，缝制车间，后道包装，在没有跟单去工厂的情况下客户都了如指掌。中途生产出现问题也可以及时在线上沟通。也正是这种完全透明开放的模式下，解开了很多客户心中的忧虑，对这个工厂是完全的放心。所以他们的订单基本不愁。现在他们还在调试车间数据化管理系统，这个系统搞好的话，老板说管理过来也轻松很多。
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。图-库存销售比图-销售率2发货和收款的执行情况也需要实时监控，这也是财务数据分析的重要指标。图——发货和付款的实时监控3对商品和门店需要进行详细的多维度分析，追根溯源，为下一阶段的精准营销做准备。
