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。
小结
这是一个”服务致胜”的时代，准确理解并快速满足消费者需求尤为重要，数钥分析云，能提供面向企业业务场景的一站式大数据分析解决方案，助力服装企业数字化转型，提升一线经营决策能力。

服装行业如何进行数据分析

3、在销售过程中要做的数据分析主要有：同比、环比、进店率、成交率、试衣率、连带率、回头率、单品类销售适销率和占比分析、尺码适销率分析。4、以上的各项数据都将会是你下季度或下一年订货、年目标的参考数据。

服装行业商品专员,都要做哪些数据分析依据什么来分析请从事这个网岗位的朋友给以指点,万分感谢!!!

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