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使用者的多變需求，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，利用資料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，企業利潤日益微薄；
√ 服裝屬於流行週期短、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，資料量規模龐大，導致財務業務資訊不同步；
√ 服裝類商品對應的屬性相對複雜，且各類屬性的組合分析靈活多變；
√ 消費者會給自己“貼標籤”，也會給服裝品牌“貼標籤”，如何讓商品、渠道與消費者的“標籤”匹配起來，是服飾行業亟需解決的問題。
服裝行業資料分析要點
圖-服裝行業指標體系
1、從供應鏈角度來看，服裝行業的資料分析主要以購、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，這也是財務方面資料分析的重要指標。
圖-發貨回款實時監控
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準備。
例如，暢滯銷是銷售資料分析中最簡單、最直觀，也是最重要的資料因素之一。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，而是隨業務和時間週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
分析雲帶來的資料價值
√ 將線上+線下+物流資料打通，以消費者為中心的會員、支付、庫存、服務等資料全面共享；
√ 海量資料實時響應，實現動態智慧分析，滿足消費者多變需求；
√ 實時跟蹤銷售情況，瞭解市場需求動態，及時對商品做出配貨調整，從而降低庫存風險；
√ 最佳化供應鏈管理流程，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；
√ 透過銷售預測模型，探索科學定價策略，提升商品競爭力。
小結
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使用者的多變需求，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，利用資料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，企業利潤日益微薄；
√ 服裝屬於流行週期短、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，資料量規模龐大，導致財務業務資訊不同步；
√ 服裝類商品對應的屬性相對複雜，且各類屬性的組合分析靈活多變；
√ 消費者會給自己“貼標籤”，也會給服裝品牌“貼標籤”，如何讓商品、渠道與消費者的“標籤”匹配起來，是服飾行業亟需解決的問題。
服裝行業資料分析要點
圖-服裝行業指標體系
1、從供應鏈角度來看，服裝行業的資料分析主要以購、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，這也是財務方面資料分析的重要指標。
圖-發貨回款實時監控
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準備。
例如，暢滯銷是銷售資料分析中最簡單、最直觀，也是最重要的資料因素之一。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，而是隨業務和時間週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
分析雲帶來的資料價值
√ 將線上+線下+物流資料打通，以消費者為中心的會員、支付、庫存、服務等資料全面共享；
√ 海量資料實時響應，實現動態智慧分析，滿足消費者多變需求；
√ 實時跟蹤銷售情況，瞭解市場需求動態，及時對商品做出配貨調整，從而降低庫存風險；
√ 最佳化供應鏈管理流程，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；
√ 透過銷售預測模型，探索科學定價策略，提升商品競爭力。
小結