如何做市场数据分析，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”尤其显著如何做市场数据分析。

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。