服裝行業傳統的營銷模式已經不能滿足現代消費者不斷變化的需求。市場環境的激烈競爭使得服裝行業逐漸多元化、精細化，利用數據管理實現智能營銷。
服裝業面臨的挑戰
√在當今的環境下，服裝行業營銷費用不斷增加，企業利潤日益微薄；
√服裝是時尚周期短、季節性強的商品，容易導致產銷失衡、庫存風險高；
√壹般情況下，服裝店多，商品SKU多，數據量巨大，導致財務業務信息不同步；
√服裝產品對應的屬性相對復雜，各種屬性的組合分析靈活多變；
√消費者會給自己和服裝品牌貼標簽。如何將產品和渠道與消費者的標簽進行匹配，是服裝行業亟待解決的問題。
服裝行業數據分析要點
圖-服裝行業指數系統
1.從供應鏈的角度來看，服裝行業的數據分析主要集中在進貨、銷售、倉儲三個環節，其中儲銷比和出銷率是兩個重要的分析指標。
圖-存儲-銷售比率
圖-銷售率
2.發貨和收款的執行也需要實時監控，這也是財務數據分析的重要指標。
圖-交貨收據的實時監控
3.需要對商品和店鋪進行精細化、多維度的分析，追根溯源，為下壹階段的精準營銷做準備。
比如，滯銷是銷售數據分析中最簡單、最直觀、最重要的數據因素之壹。暢銷款是在壹定時期內銷量很大的商品，滯銷款則相反。暢銷款不是商品固有的屬性，而是隨著業務和時間段的變化而變化的動態屬性。我們應該從變化中分析原因。
圖形原因探索
分析雲帶來的數據價值
√打通線上+線下+物流數據，全方位享受以消費者為中心的會員、支付、庫存、服務等數據；
√海量數據實時響應，實現動態智能分析，滿足消費者不斷變化的需求；
√實時跟蹤銷售，了解市場需求動態，及時調整貨物配送，從而降低庫存風險；
√優化供應鏈管理流程，提高市場響應率，實現資源利用率最大化；
√跟蹤分析消費者的購買行為，提供個性化、精準化的運營服務，從而提升營銷轉化效果，提高消費者忠誠度，降低營銷費用；
√通過銷售預測模型探索科學的定價策略，提升商品競爭力。
總結
這是壹個“服務制勝”的時代，準確理解並快速滿足消費者的需求顯得尤為重要。關鍵分析雲可以為企業業務場景提供壹站式大數據分析解決方案，幫助服裝企業數字化轉型，提升壹線業務決策能力。