服装运营数据分析,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。我认为数据分析的过程主要分为六个步骤:确定信息需求，收集数据，分析数据，在数据分析的过程中进行改进，初步获得数据分析结果，反复验证数据分析，减少误差。

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。

　　海量数据下实时响应，一步实现服装数据分析可视化移动化。动态智能分析，满足服装用户多变的数据分析需求！　　管理驾驶舱，核心指标一目了然，一眼就能定位问题　　独特的智能分析技术多维动态 方案管理 智能钻取，真正实现业务人员灵活自助分析　　支持android/iphone/ipad，并与微信钉钉云之家移动OA等APP集成，实现全方位移动BI　　海量数据实时响应，及时为企业决策提供精准信息　　奥威BI服装BI方案价值　　通过销售商品会员门店仓库采购生产财务等全面立体的服装数据分析可视化，洞察企业经营，支撑决策采取行动。

电商运营如何做数据分析？

电商运营当以数据分析为主，有一句话是，千万人撩你，不如一人懂你，这句话在互联网圈可以说成是，真正的了解用户，才能得到用户，所以，没有最好的数据，只有更加专业。大数据分析可以使产品的服务对象更加聚焦，更加的专注，excel表格大多用来是记录数据，有了记录才能研究出针对性的方案。电商运营通常会遇到一些相对笼统的问题，比如广告的投放是否精准，用户体验如何优化产品定位等，这类大众问题通常是结合消费人群的需求特性优化及调整产品框架去解决。

这几年互联网的迅速发展，智能二字基本上是遍布生活的各个角落，不说大的，智能手机基本人手一台除去年龄较大的小部分群体或者偏远的贫困山区，那做电商运营的数据分析，就拿淘宝来讲，数据的记录与分析，无线端肯定是首推，细分到产品流量变化占比爆款等等手机端问题的分析和改善细分运用专业名词来讲就是颗粒度，我们在分析定性的过程中有一个极为重要的概念叫做颗粒度，既然做数据分析就不能马虎，把数据细化到某种程度，上文说到过，精准特性框架，这些带有一定透明的数据都是要让用户变得立体清晰，这样你的产品才能更为精确的投入，这就类似用PS做图一样，图片放大了呈现出来的就是小方格，类似于马赛克，但它并不是模糊，反倒是更加的透明化比如这是一台手机这是一台智能手机这是一台充电5分钟通话2小时智能手机这是一台充电5分钟通话2小时OPPO R9智能手机上述过程中，当它是一台手机时，它身上就具备手机的共性，但当它是一台只能手机时，显然它就不能代表老年机了直至细化到它是一台充电5分钟通话2小时OPPO R9智能手机时，它就只能代表这一特定品牌特定型号的手机了。

说到数据分析方法，就说我工作的一个电商行业，淘宝店铺管理可以分为两类:基础店铺活动策划，另外小一点的就是引流渠道的手机活动开发，和行业相关，比如电商资讯帮淘宝首页专区，行业数据分析整理。全网最火产品TOP20，涨幅最大。TOP10店铺基础数据分析一定离不开商务咨询，直通车数据分析等。关键问题是PVUV的更换和维护。那么电商公司每天都在关注什么呢？那绝对是销量。销售的构成销售=流量*转化率*客单价。这是电商产品的核心KPI公式。