服装行业研究方法,服装行业如何玩转暴利思维

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。服装行业传统的营销模式已经不能满足现代消费者不断变化的需求。激烈的竞争市场环境使得服装行业逐渐多元化、精细化、运营化，利用数据管理实现智能营销。

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。

服装行业如何玩转暴利思维？

玩转暴力服装业，而不是又平价又美丽。第一注册一个高大上的拉丁名字，很意大利化，很米兰化。第二步把设计中心放到意大利，把销售中心放到法国法国香榭丽舍大街附近租个铺，或者在老佛爷超市租个广告位，把生产中心放到中国。第三步从米兰的设计学校，请几个学生当服装设计师。第四步在中国网络店铺讲一讲你的品牌故事。第五步在中国建立实体店，招聘一个好店长，一个助理。

深度分析当前服装行业如何破局？

与其说整个服装行业需要破局，倒不如说是部分个体需要破局。现下市场服装企业极度饱和各类品牌蜂拥而至，外资企业占比颇大。中国服装企业日渐壮大，应该乘胜追击。成规模的服装市场不断建立扩大，同时服装行业这块 蛋糕 也在不断扩大。消费者的购买能力不是固定不变的，它也在随着品类的增加而增大。所以，我们应该积极的看待问题，并解决。

18年中国服装行业互联网论坛对接会，阐述了服装行业的现状:生产困境、进出口订单锐减、设计行业风格和布局局限。大部分电商缺乏B2B品牌运营，供应链资源的整合和分散没有自己的R