服装店铺数据分析样本,如何做服装零售数据分析

智能分析可以满足服装用户不断变化的数据分析需求。海量数据下的实时响应，一步实现服装数据分析的可视化和移动化。基本的店铺活动策划，其他小一点的就是引流渠道的手机活动开发，和行业相关的，比如电商资讯帮淘宝的首页区域，行业数据的分析整理。全网热销产品TOP20涨幅最大。TOP10店铺基础数据的分析一定离不开业务人员的业务直通车数据分析等。重点关注的是PVUV的变化和维护，那么电商每天盯着什么呢？

如何做服装零售数据分析？

　　服装企业为什么需要BI？　　激烈的市场竞争不断提高的营销费用及日益微薄的利润，要求服装企业精细化管理，以数据驱动经营决策。　　1流动周期短季节性强，产销链不畅，丢失市场机会　　2预测生产高库存高风险　　3财务业务信息不同步　　4商品属性多，各类属性的组合分析灵活多变　　5门店多SKU多，数量量规模庞大　　奥威BI服装BI解决方案　　01标准服装BI方案 专业数据分析指导，让新手也能快速开发部署，并传递成功经验，帮助服装企业实现数据驱动。

　　02关联销售订货生产财务系统，实现数据整合与关联分析，为决策管理者的企业经营全过程分析提供数据支持。　　03建立购销存分析体系对商品客户供应商库存及时间节假日等进行多维度分析，全面提高运营水平。　　04标准方案及数据化运营培训实现知识传递，帮助企业从IT到业务部门掌握数据分析与数据化管理运营技能，实现数据驱动。

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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。

比如，滞销是销售数据分析中最简单、最直观、最重要的数据因素之一。畅销商品是在一定时期内销售较多的商品，滞销商品则相反。销售商品不是商品固有的属性，而是随着业务和时间周期的变化而变化的动态属性。原因要从变化来分析。图-原因探索与分析云带来的数据价值将打通线上线下的物流数据，以消费者为中心的会员支付、库存服务等数据将充分共享海量数据进行实时响应，实现动态智能分析，满足消费者不断变化的需求，实时跟踪销售情况，了解动态市场需求，及时对商品进行配送调整，从而降低库存风险，优化供应链管理流程，提高市场响应率。最大化利用资源，跟踪分析消费者的购买行为，提供个性化的精准运营服务，从而提高营销转化效果，增加消费者忠诚度，降低营销费用。通过销售预测模型，探索科学的定价策略，增强商品竞争力。