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。


例如,畅滞销是销售数据分析中最简单、最直观,也是最重要的数据因素之一。畅销款即是在一定时间内销量较大的商品,而滞销款则相反。畅销款不是商品的固有属性,而是随业务和时间周期变化而变化的动态属性,要从变化中分析出原因。



图-原因探索


分析云带来的数据价值


√ 将线上+线下+物流数据打通,以消费者为中心的会员、支付、库存、服务等数据全面共享;

√ 海量数据实时响应,实现动态智能分析,满足消费者多变需求;

√ 实时跟踪销售情况,了解市场需求动态,及时对商品做出配货调整,从而降低库存风险;

√ 优化供应链管理流程,提升市场响应速率,实现资源最大化利用;

√ 跟踪和分析消费者购买行为,提供个性化精准运营服务,从而提升营销转化效果,提高消费者忠诚度,减少市场营销费用

√ 通过销售预测模型,探索科学定价策略,提升商品竞争力。


小结


这是一个”服务致胜”的时代,准确理解并快速满足消费者需求尤为重要,数钥分析云,能提供面向企业业务场景的一站式大数据分析解决方案,助力服装企业数字化转型,提升一线经营决策能力。

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