服装行业品牌数据,服装行业如何做数据分析

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。

服装行业怎么样？

服装行业进入阵痛期， 2017年服装产量降幅高达8.5%从产量端发展现状看，2011-2016年，我国服装产量实现了五连涨，从254.2亿件到314.52亿件，年均复合增长率4.4%，这也说明了在传统零售盛行的时代，服装产业实现快速增长是有很大可能的。进入到2017年，电商模式爆发新零售被提出并列入了国家政策之中，产业转型在所难免，然而服装行业并未在2017年实现产业模式的大转变，产量实现了287.81亿件，出现了6年来的第一次下降，降幅高达8.5%。

图表12011-2017年中国服装产量走势图单位亿件，%资料来源国家统计局 前瞻产业研究院整理行业零售低迷，2017年增幅仅1.4%而从零售端来看，服装行业整体的零售额并未如产量一般出现骤降，而是在温水煮青蛙的态势中出现了产业增长速度的连年下滑，2012年我国服装行业实现零售额7021.5亿元，同比增速接近30%，直到2016年，产业规模增速仍有6%以上的水平。

据前瞻产业研究院整理发布的2018-2023年中国服装行业产销需求与发展前景预测分析报告显示，2017年，服装行业零售额增速骤降至1.4%，实现年零售额10356.4亿元。可见，在新经济形势下我国服装行业出现低迷已是不争的事实。图表22011-2017年中国服装类零售额走势图单位亿元，%资料来源国家统计局 前瞻产业研究院整理男装市场整体低迷，中高端男装逆潮流而上近几年，受经济持续下行，男装行业成本持续增长，致使利润逐年下滑，大批男装服企出现负增长，关闭的门店更是不计其数，整个男装装行业进入寒冬期。

而男装进入产业严重无外乎以下几个原因一商业模式老化，品牌原创比例低二产品链周期太长，渠道环节过多，效率低下三顾客消费的分化。2017年中国男装整体市场规模仅在5500亿元左右，连续4年行业增速维持在3%-5%之间，低迷已久。而在中高端男装市场，商务交流成为男士日常工作的必然要素，男性人士的消费诉求愈发强烈。

越来越多男性剁手族也习惯网购服饰鞋帽和运动用品等。在智能可穿戴设备领域，男性用户也占到了85%。在高端消费方面，男性高端消费群体约占70%，成为高端消费的中坚力量。另外，信息技术也将在男装产业中得到更广泛应用。目前，信息技术已基本覆盖男装产业的研发设计生产销售等环节，未来还会进一步完善男子产业的信息化应用。

这些都促使中高端男装市场正在不断复苏和崛起。得细分者得天下，服装行业仍有巨大发展空间竞争激烈的市场行情下，细分市场已成必然。服饰零售正处于前所未有的瓶颈期，企业要发展已不是一刀切统一流水线的简单操作。要摆脱这一现状，只有详细精准的数据分析才能让企业回归营销本质。在互联网带来的大数据融合时代，传统的服装要达到市场要求，就必须加入更多新的元素。

保证满足消费者个性需求的同时，也为顾客提供更多的选择。跑步经济带来了运动品牌的业绩增长全面二胎政策的落地加速了童装市场的发展人们对贴身衣物的重视度的提升带来了内衣品牌的发展。这就是细分化下版块的崛起与发展，这是机遇。图表3服装行业发展趋势资料来源前瞻产业研究院整理更多深度行业分析尽在前瞻经济学人APP，还可以与500 经济学家/资深行业研究员交流互动。

服装行业如何做数据分析？

衣食住行是民生四要素。随着经济的发展，人们对基本生活的要求也得到了提高，尤其是服装，居首位。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。服装行业面临的挑战在当今的环境下，服装行业的营销费用不断增加，企业的利润越来越微薄。服装是时尚周期短、季节性强的商品，容易导致产销失衡，存在较高的库存风险。一般服装店多，SKU多，数据量巨大，导致财务业务信息不同步。服装产品的属性相对复杂，各种属性的组合分析比较灵活。消费者会给自己贴标签，也会给服装品牌贴标签。产品渠道如何与消费者的标签匹配？