⑴ 服裝行業如何做數據分析
衣食住行，乃民生四大要素，隨著經濟的發展，人們對基本的生活訴求也有所提高，作為排在第一位的「衣」尤其顯著。
傳統的服裝行業營銷模式已不能滿足現代消費者用戶的多變需求，激烈競爭的市場環境使得服裝行業逐步多樣化發展，精細化運營，利用數據化管理實現智慧營銷。
服裝行業面臨的挑戰
√現今大環境下，服裝行業的營銷費用不斷提高，企業利潤橘宴日益微薄；
√服裝屬於流行周期短、季節性強的商品，容易造成產銷不平衡，存在高庫存風險；
√一般情況下，服裝門店和商品SKU都比較多，數據量規模龐大，導致財務業務信息不同步；
√服裝類商品對應的屬性相對復雜，且各類屬性的組合分析靈活多變；
√消費者會給自己「貼標簽」，也會給服裝品牌「貼標簽」，如何讓商品、渠道與消費者譽閉的「標簽」匹配起來，是服飾行業亟需解決的問題。
服裝行業數據分析要點
圖-服裝行業指標體系
1、從供應鏈角度來看，服裝行業的數據分析主要以購、銷、存為主線，其中，存銷比和售罄率是兩個重要分析指標。
圖-存銷比
圖-售罄率
2、發貨和回款的執行情況也是需要實時監控的，這也是財務方面數據分析的重要指標。
圖-發貨回款實時監圓虛銀控
3、針對商品和門店還需要做精細化、多維度分析，追根溯源，為下一階段的精準營銷做准備。
例如，暢滯銷是銷售數據分析中最簡單、最直觀，也是最重要的數據因素之一。暢銷款即是在一定時間內銷量較大的商品，而滯銷款則相反。暢銷款不是商品的固有屬性，而是隨業務和時間周期變化而變化的動態屬性，要從變化中分析出原因。
圖-原因探索
分析雲帶來的數據價值
√將線上+線下+物流數據打通，以消費者為中心的會員、支付、庫存、服務等數據全面共享；
√海量數據實時響應，實現動態智能分析，滿足消費者多變需求；
√實時跟蹤銷售情況，了解市場需求動態，及時對商品做出配貨調整，從而降低庫存風險；
√優化供應鏈管理流程，提升市場響應速率，實現資源最大化利用；
√跟蹤和分析消費者購買行為，提供個性化精準運營服務，從而提升營銷轉化效果，提高消費者忠誠度，減少市場營銷費用；
√通過銷售預測模型，探索科學定價策略，提升商品競爭力。
小結
這是一個」服務致勝」的時代，准確理解並快速滿足消費者需求尤為重要，數鑰分析雲，能提供面向企業業務場景的一站式大數據分析解決方案，助力服裝企業數字化轉型，提升一線經營決策能力。