成為服裝資料分析師意味著什麼

一般服裝企業的資料分析可以分為兩大類：一類是銷售資料分析，另一類是產品資料分析。

首先，銷售資料分析可以做得非常精細，也可以是區域性的。

一般來說，它可以是區域銷售市場的資料包表，與競爭品牌相同，也可以是同一區域市場資料的變化，如同比和環比資料的對比。 小方面可以特定於個人銷售。 通過對區域和個人銷售資料的分析，可以得出結論，銷售人員需要他們需要的培訓、晉公升和激勵。

從而為運營部門提供資料支援，為貨物部門提供資料分析。 運營部（或市場部）根據資料分析制定營銷計畫，貨部根據資料制定產品分配策略。 公司的高層管理人員使用資料分析來制定發展計畫。

2.商品資料。

它可以分為幾個環節。 1、新銷售資料分析。 通過資料跟蹤調整載入節奏，調整產品調整計畫，制定最佳商品，控制折扣率。

2. 庫存資料，監控庫存情況，庫存預警 3.具體款式細節以款式和顏色統計銷售，為採購商做好商品備忘錄，為陳列部門提供資料支撐，陳列部門參考滯銷商品，調整實體店陳列技術。4、分析歷年銷售資料和採購資料，驗證和調整交貨節奏、季節變化因素、採購定額。

它應該是乙個季度或乙個月內售出的衣服數量，以及總價格和利潤的統計指標。

衣食住行是民生的四大要素，隨著經濟的發展，人們的基本生活需求也有所提高，尤其是作為第一“衣”。

服裝行業傳統的營銷模式已無法滿足現代消費使用者不斷變化的需求，激烈的市場環境使服裝行業逐步多元化發展，精細化運營，利用資料管理實現智慧營銷。

服裝行業面臨的挑戰

在當今環境下，服裝行業的營銷費用不斷增加，企業的利潤越來越微薄;

服裝是疫情周期短、季節性強的商品，容易造成產銷失衡，存在庫存高風險;

一般情況下，服裝店和商品SKU較多，資料量巨大，導致金融業務資訊不同步;

服裝產品對應的屬性相對複雜，各種屬性的組合分析靈活多變。

消費者會給自己貼上“標籤”，也要給服裝品牌貼上“標籤”，如何讓商品、渠道和消費者口碑“貼上標籤”相匹配，是服裝行業亟待解決的問題。

服裝行業資料分析要點

圖 - 服裝行業指數體系。

1.從**鏈的角度來看服裝行業的資料分析主要基於採購、銷售和庫存，其中庫存銷售比和售罄率是兩個重要的分析指標。

圖 - 庫存與銷售比率。

圖 - 售罄率。

2.第一種情況的交貨和付款這也是需要的實時監控這也是財務資料分析的重要指標。

圖-實時監控交貨和收款。

商品和商店也需要它做精細化、多維度分析，溯源為下一階段的精準營銷做準備。

例如，slowstock 是銷售資料分析中最簡單、最直觀、最重要的資料因素之一。 暢銷機型是在一定時間內賣出大量資金的產品，而慢銷機型則相反。 暢銷書不是產品的固有屬性，而是隨著業務和時間週期的變化而變化的動態屬性，應從變化中分析原因。

圖 - 原因探索。

分析來自雲的資料的價值

打通線上+線下+物流資料，全面共享會員、支付、庫存、服務等以消費者為中心的資料;

實時響應海量資料，動態智慧型分析，滿足消費者不斷變化的需求;

實時跟蹤銷售情況，了解市場需求動態，及時對貨物進行配置調整，從而降低庫存風險;

優化一鏈管理流程，提高市場響應率，最大化資源利用;

跟蹤分析消費者購買行為，提供個性化、精準的運營服務，從而提高營銷轉化效果，提高消費者忠誠度，降低營銷費用;

通過銷售模式，探索科學的定價策略，提公升商品競爭力。

總結

這是乙個“服務制勝”的時代，準確理解並快速滿足消費者需求尤為重要，數鑰分析雲可以為企業業務場景提供一站式大資料分析解決方案，助力服裝企業數位化轉型，提公升一線業務決策能力。

主要有以下幾個方面：

一是產品。 智經理服務道

國內產品版本經理不懂資料分析，新產品權利的競爭情報分析和產品敏捷性測試需要借助資料分析師完成，後期產品迭代優化還需要資料分析師收集使用者行為、習慣、評價等資料才能完成;

二是服務運營，產品運營中的使用者流、客戶關係管理等需要借助資料分析師完成; 三是公司的資料制定和標準建設、各部門的資料整合、資料管理等工作需要資料分析師完成;

四是資料智慧型和資料**服務於高層次。

從以上四個方面來看，業務分析能力和業務知識能力尤為重要，這次就是考驗分析師的業務理解能力和通過資料為企業解決實際問題的能力。 例如，分析師的分析過程、分析思維、分析技能和表現出的說服力。 你可以考慮進入這方面的專業公司，或者如果你有幸遇到乙個有經驗的老師帶你一段時間，就像我進入決明時有幸遇到乙個老師帶我一樣，我進步很快，所以現在我基本上對這一套非常精通。