服装行业具有流行周期短、季节性强、产销链条不畅、市场机会丧失、生产库存不可预测、市场信息不畅等特点。而利用大数据智能数据可视化分析，正好可以弥补这些缺陷，化被动为主动。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。
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？
服装前景是好的，不是常有一句话吗？衣食住行，衣都排第一位，但对于衣服销售模式的要随趋势变化，抓住机遇，做第一批吃螃蟹的人！现在我着重讲分析一下我理解的供销模式的要时代趋势的变化，销的模式都变好了供没有变化，就会遭时代抛弃，作为大浪淘沙的一份子拍死在沙滩上的！我首先我要说一下销售模式的转变，在我的理解中，销售模式的转变催促供的模式要变化，自从网络销售的兴起，人人都不用足不出户，在网上可以买到吸引眼球，让自己满意的服装，但正是因为不用花费很多时间在人流不息的大街上逛，在家里都可以买，这样就会滋生一些爆款，但我们作为消费者要第一时间要收到自己心爱的服装，这样就要供一方要做到快速反应适应消费者！平常出货需要15天，现在只有几天时间给你去生产，很多供给方做不到就被淘汰了如果做到快速反应，那就需要供方把服装上所有面辅料的供应商进行资源整合，供方要把面辅料资源进行数据互通，建立合伙人制度，供方产品适应趋势，合伙人的供应商就好，所有供方的供应商就没必要去找另外客户，把供方大盘数据互接，市场就在你们手中，你们手中的产品都是爆款都是热销，各种需求销方不找供方还能找谁，供方就是趋势产物！对于销售渠道的变化，作为服装人要把握好，从之前顾客上门到于今的衣服上门，这就把后面转换到前面这都要感谢马云老师，现于今，又有新的产物自媒体，网红，粉丝，热度，这些新的产物，我们服装人要把握好，自媒体平台的兴起也会分化一部分销售渠道，也会冲击淘宝等平台，自媒体人他们就是直通车，就是宣传的利器！他们有粉有热度，这个是也是一种趋势，值得把握！以上是我的一点点想法，欢迎留言补充，互相探讨！。
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。
