2015年服装行业销售数据,服装行业如何利用大数据

占比上升，16年达到12.30%。由此可以估算出16年中国高档休闲服装规模达到790.28亿元，20116年复合增长率为11.75%。2016年，中国高端女装行业规模从867亿元增长至2300亿元，年复合增长率为27.62%，远超同期服装行业4.94%的年复合增长率。

服装行业如何利用大数据？

服装行业有着流行周期短季节性强，产销链不畅，丢失市场机会生产库存难预计市场信息不畅通等特点，而利用大数据智能数据可视化分析却恰好可以弥补这些缺陷，化被动为主动。比如奥威软件的鞋服行业BI方案就主打以爬虫对接填报的方式来迅速采集各个系统零售平台零售ERP上的数据上的数据做综合性零售数据可视化分析，以成熟的零售数据分析模型推动系统化分析挖掘，并以这些数据信息为支持优化生产结构销售库存计划等，及时把握市场风向提高销售额的同时降低市场风险减少不必要的成本投入。

服装行业还有出路吗？

服装行业当然还是很有前景，只是现目前如何转型把握住自己的业务模式的突破，这是相比于之前是更加难。以下是我总结的2018年服装行业的趋势和增长要点，大家可以看看希望对你有收获一品质消费=品牌 质量 利好休闲服饰龙头1质量提升消费者对产品质量提出更高的要求，产品不断创新优化的品牌商受益。消费者对商品质量要求更高，服装消费品质需求显著。

通过阿里品质消费指数来观察商品质量的变化，通过社会消费品零售总额增速来观察商品数量的扩张速度。可以发现，从20122017年的5年间，阿里品质消费指数上升7.2个点，社会消费品零售总额增速下降5.3个点。在服装商品中，消费者也表现出对质量的较高偏好。阿里品质消费指数与社会消费品零售总额同比增速2017年消费者网购服装考虑的因素2品质服务体验式消费兴起购物中心购物体验优势明显，百货渠道也纷纷增加体验式消费元素。

大众龙头拥抱体验式消费趋势，增强线下服务。电商服饰洗牌线下渠道体验性佳，不会轻易被线上品牌替代。线下布局较成熟的大众品牌在与淘品牌的竞争中重拾竞争优势。国内购物中心数量快速增长历年双十一销量前十女装中淘品牌数量减少二三四线崛起 服装消费空间广阔1市场空间三四线城市消费增长迅速，服装行业迎来机遇，2005年起，三四线社消占比和增速均有所提升，其原因是:人口流动一二线城市政策出台，限制人口流入，导致三四线城市人口回流，城镇化速度加快收入增长我国三四线进入消费率提升阶段。

三四线城市社零占比增长三线城市社零增速超过一二线城市三细分领域崛起 看点纷呈1高端女装我国高端女装行业增速超过服装行业整体增速。20122016年间，我国高端女装行业规模从867亿元增长至2300亿元，年复合增速为27.62%，远超同时期服装行业年复合增速4.94%。并且这期间我国高端女装行业增速呈上升趋势，而服装行业整体规模增速呈现下降趋势。

我国高端女装市场规模及其增速我国服装市场规模及其增速2童装童鞋高景气度行业，动力足空间广20172022年我国童装童鞋市场规模复合增速分别达11.77% 8.03%，发展动力充足前景广阔。规模增速2017年我国童装童鞋市场规模分别达266亿美元 79亿美元。预计20172022年复合增速可达11.77%8.03%。

成长1。二胎政策的放开带来了婴幼儿数量的增加。2.生育年龄推迟了，保育资金更加充裕，婴幼儿素质提升空间广阔。2017年，中国、日本、美国童装人均消费分别为57/136/253美元，童装人均消费分别为5.7/6.4/30.3美元。与海外成熟市场相比，我国童装童鞋人均消费仍有很大提升空间。中国童装市场规模及其增长率中国童装市场规模及其增长率3高端休闲千亿蓝海超过10%增长率，需求驱动增长强劲。