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-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。
服装行业如何利用大数据？
服装行业有着流行周期短季节性强，产销链不畅，丢失市场机会生产库存难预计市场信息不畅通等特点，而利用大数据智能数据可视化分析却恰好可以弥补这些缺陷，化被动为主动。比如奥威软件的鞋服行业BI方案就主打以爬虫对接填报的方式来迅速采集各个系统零售平台零售ERP上的数据上的数据做综合性零售数据可视化分析，以成熟的零售数据分析模型推动系统化分析挖掘，并以这些数据信息为支持优化生产结构销售库存计划等，及时把握市场风向提高销售额的同时降低市场风险减少不必要的成本投入。
服装行业发展前景如何，一个新手小白去服装厂做销售如何开展业务？
我是橙子姐，我觉得服装行业还可以，可以看下视频解说观点。\n{!-- PGC_VIDEO:{\
