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。夏天至少宠物需要一件雨衣,寒冷的冬天至少需要34件厚冬衣,更不用说如果主人带着宠物出门,他喜欢把宠物打扮得漂漂亮亮的。
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。
宠物行业怎么样?
宠物行业的前景,我觉得很好。现在养宠物的人越来越多,大部分不再是因为看家护院,而是作为家庭的一员,小家伙儿们很聪明可爱逗人开心受到主人特别疼爱,主人很舍得给宝宝们花钱。各种宠物用品比如衣服,零食,主粮,玩具,营养品啦等等琳琅满目,真的就是有你想不到没有买不到的。宠物店,宠物医院开了一家又一家,我们这边我知道的好的宠物医院一个开了四家分店,一个刚换成大店,还在招聘。
宠物行业有发展前途吗?
宠物行业还是很有前途的,但宠物行业细分还是挺多,也要看你具体做行业的哪一个板块,是在行业里面打工的还是自己创业。举个例子,如果你是自己有渠道,卖宠物用品,如猫狗粮/玩具等,市场还是挺广的。目前在很多大城市养宠物已经是一个很明显的趋势,而且养宠物的绝大部分人群是公司白领或者已退休人士,它们每个月对宠物的投资少则几百多则成千上万的都有,所以你要能抓住这部分用户的需求,前景还是挺大。
比如我们在大街上经常能看到的宠物医院,利润就比别人少。很多宠物都没有保险,看到几百上千的病人也是常有的事。只要你有技术,就会有源源不断的客户。如果只在宠物行业工作,其实和在其他行业工作是一样的。能不能赚钱,既要看自己有没有兴趣,也要看整体环境趋势和公司福利。你的付出和产出能否成正比。
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