服装数据分析需要哪些数据分析——九数云

服装行业作为国内电商领域非常卷的一个赛道，日销量500以上可以称为“大卖家”，日销量达到100可以称为“中体量卖家”，服装行业的留评率在1%上下浮动。做好服装的精细化运营至关重要。服装数据分析需要哪些数据分析？九数云作为一款专业的数据分析工具，建议你从以下几个维度分析。

在电商领域特别是服装领域，一个电商品牌的发展主要看三点:模式、效率、用户复购率。用户复购率是用来计算店铺品牌推广程度和产品受众忠诚度的重要手段，其数值可以由如下两种方式计算得到:

1、统计一年内订单中的收件人信息，计算同一收件人的订单占所有订单中的比例(用户品牌化程度)。

2、统计一年内订单中的收件地址信息(或者顾客邮箱地址信息 )，计算临近地址订单(相同邮箱地址订单)占所有订单中的比例(地区品牌化)。

用户画像，作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，其在各领域得到了广泛的应用。

用户画像最初是在电商领域得到应用的，在大数据时代背景下，用户信息充斥在网络中，将用户的每个具体信息抽象成标签，利用这些标签将用户形象具体化，从而为用户提供有针对性的服务。

服装数据分析需要哪些数据分析？在国内电商行业中，用户画像已经被普遍应用到电商的日常运营工作中。用户画像可以帮助电商运营者了解产品的消费者是谁，他们有怎样的购物习惯和特征，他们到底在哪些区域，他们对于价格有怎样的喜好等。

现在服装同质化越来越严重，差不多的产品也会因为运营手段的优劣产生不一样的销售业绩，在服装里面，一个比较重要的数据分析手段就是分析同类服装的价格分布，与用户的价格敏感度。

价格敏感度是指用户对价格高低的接受程度。敏感度越高，对于高价商品越难以接受；敏感度越低，对于高价商品越容易接受。

价格时间分布敏感度数据主要应用于商品的页面优化与广告优化这两个环节中。关于商品的页面优化，价格时间分布敏感度数据可以用来实现“价格歧视”，从而帮助运营者获得超额利润。

对于服务卖家而言，都有这样的困境：一个是缺货，另一个是库存冗余。

与有货卖不出去相比，缺货固然是一个“幸福的烦恼”，但是二者都会直接造成利润的流失和店铺绩效的下降。只有通过精细化的库存管理，才能够有效提升资金流转的效率从而避免库存风险。

面对海量的 SKU 库存到底该如何对库存信息进行数据分析?针对不同的商品未来应该如何进行备货和生产?服装数据分析需要哪些数据分析？或许下面这个数据看板对你会有些许启发。

以上就是关于“服装数据分析需要哪些数据分析”的一个基本讲解，希望对你有帮助。九数云能整合电商各模块数据，提供一站式解决方案，搞定各类电商分析难题。