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。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。
现在服装行业的发展前景怎么样？对从事服装行业的人，大家有什么建议？
服装前景好，不是一直有句话吗？衣食住行是第一位的，但是衣服的销售模式要顺势而变，抓住机遇，做第一个吃螃蟹的人！现在我要重点分析一下我所理解的供销模式的变化。如果供销模式再好，没有改变，就会被时代抛弃，作为大浪淘沙中的一员被杀在沙滩上！首先，我想说一下销售模式的改变。在我的理解中，销售模式的改变促使供应模式的改变。自从网上销售兴起后，每个人都不必呆在家里。在网上，他们可以买到吸引人眼球、让自己满意的衣服。但也正是因为他们不用花很多时间在繁华的大街上逛，可以在家里买，才会滋生一些爆款。但是，作为消费者，我们要在第一时间收到心爱的衣服，所以我们要供应给一方。通常，发货需要15天。现在，你只有几天时间去生产了。如果做不到这一点，许多供应商将被淘汰。如果他们能快速反应，就需要整合服装上所有面粉辅料的资源。供应商之间要互通数据，建立合作伙伴制度，让供应商的产品适应潮流。合作伙伴的供应商都是好的，所有的供应商都不需要再找客户，把供应商的市场数据互相连接起来。市场在你手中。至于销售渠道的变化，作为服装人，要把握好，从以前的客户上门到今天的衣服'上门'，这样才能把后面改成前面，感谢马云先生。现在，有新的自媒体产品，网络名人，粉丝，人气，这些新产品。我们服装人要把握好，自媒体平台的兴起，会分化一些销售渠道，也会冲击淘宝等平台。自媒体人，他们是直通车，是宣传的利器！他们有粉有热，这也是一种趋势，值得把握！以上是我的一些小想法。请留言补充，互相讨论！。
