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。
广州有最多的服装批发。男装，女装，童装，中高档，款式应有尽有。那些服装公司的网站不用看，用处不大。他们主要是批发市场，你得亲自去。你只知道UUS韩版高级服装火车站的战斗机是和韩国东大门同步发射的。做韩版的可以来看看白马洪敏汇美style。大多成熟，大方，适合高价13线商场。那些
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。
