服装业行业数据,国内服装厂生产行业前景如何

比如奥维软件针对鞋服行业的BI方案，主要是通过爬虫对接和上报的方式，从各个系统的零售ERP中采集数据，对零售数据进行全面的可视化分析。它以成熟的零售数据分析模型推动系统的分析和挖掘，以这些数据信息为支撑，优化生产结构、销售和库存计划，从而及时把握市场趋势，提高销售额，降低市场风险和不必要的成本投入。

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。

国内服装厂生产行业前景如何？

很多人跟我说，2019年是服装工厂最差的一年，但也很多人跟我说，2019年可能是未来10年内服装工厂最好的一年。言下之意，就是服装工厂这个行业在未来很长一段时间没啥前景了。往年服装工厂老板最担心的是没有工人，有订单招不到人是常态。今年更多的工厂是订单不充足，工人不难招。前一段时间我也跑杭州去一趟，以前总是感觉那边的工厂没有淡季旺季之分，好像一直都很忙，但今年去的时候也不少工厂在放假的状态。

太多的老板在市场找加工订单。上面说的都是整体行情，但再差的市场也会有黑马出现。今天还是说说杭州的一家工厂，从与他们老板的聊天中，了解到他们的订单情况，员工稳定性，加工单价等诸多方面，可以看出服装工厂这个行业还是有前景，只不过发展的方向会有所改变。这家位于江干区的工厂，规模也不大，只有40来人，不过在周边工厂普遍缺单的情况下，他们订单现在已经排到11月份了。

主要做的是一家天猫店铺和意法市场的订单。现在老板也接了些深圳南油那边客户的单子。估计很多做工厂的同行会有疑问，既然老板接单能力那么强，为什么不把单子接来外发呢？现在很多工厂就是靠转手外发赚钱的。我也问了工厂老板，他指了指安装在车间的那些摄像头跟我说了实情。其实当初他们也跟周边工厂一样冷淡。但通过阿里巴巴淘工厂项目的改造，他们工厂很多流程做了调整。

以前的缝制大流水变成了4到5人的小流水，所有的工序流程现在都进入数据化，车间，办公室，仓库全方位安装了监控。客户在他们工厂下单，必须到他们指定平台去预约下单。可能你们以为他们这种霸气的做法，客户会流失。但其实在平台下单恰恰是客户最想要的好处。一旦客户在平台预付了定金，后期等于整个工厂流程都处在客户的监控之下。

从面辅料到仓库，再到裁剪车间，缝制车间，后道包装，在没有跟单去工厂的情况下客户都了如指掌。中途生产出现问题也可以及时在线上沟通。也正是这种完全透明开放的模式下，解开了很多客户心中的忧虑，对这个工厂是完全的放心。所以他们的订单基本不愁。现在他们还在调试车间数据化管理系统，这个系统搞好的话，老板说管理过来也轻松很多。

今年衣服行业有盈利吗？情况如何？

服装行业肯定有盈利，但是并不代表每家店面都能赚钱，这里又必须将服装行业分为线上及线下的销售，我们都知道实体门店的生意不好做，说没有受到网络的影响是假的，但是，真正能够靠着短视频带货的门店或者公司也并不是那么多，反之，随着消费升级下，将线上与线下完美结合的服装获得了较大的成功。首先，需要关注几个重要的数据。

1人均在衣食住行上的支出，服装是第一位的，而人均在服装上的支出。从2018年的数据来看，这个关系到民生的重要行业只占据了很低的份额。统计显示，去年我国居民人均服装支出1289元，增长4.1%，占人均消费的比重为6.5%。同时需要注意的是，农村居民和城市居民的服装消费水平差异很大。女装是服装消费市场的主体，这应该是毫无疑问的。女性对服装的消费远大于男性。换句话说，男性基本上很难改变对合适服装品牌的选择。比如说，谈个人很容易，休闲装很少，几乎都是正装，没有太多时间去服装店逛。所以买衣服基本都是固定品牌或者定做。