服装怎么样能销售好的超出预期
服装怎么样能销售好的超出预期？？
1.数据收集阶段
这一阶段的大的困难为数据的集成和整合，每个零售企业都有数几个不同部门系统，如OA HR CRM EPR ，WMS等而这些系统相对都是一个独立的数据源，他们都有自己的定义、标准和侧重，而对这些来源不同数据进行合并、清理、转换和简化，终建立一致性的数据是非常有挑战性的
零售企业利用ERP搜集和整合整个企业经营过程中的数据，形成一个完整的数据流，把企业内不同来源的数据信息集中到一张报表中来，使各个职能部门在自己需要的时间和地点通过图表看板的形式看到自己所需要的数据，并且展现出决策者为关注的运营要素—关键绩效指标如销售额、坪效、利润率、客单价、进店率、转化率、目标完成率、同比环比增长率等等，这些都可以以“商业报表”的形式出现，该报表的主题紧紧围绕着“过去发生了什么”以及“正在发生什么”而展开，这也是大多数BI系统和数据中心平台的核心功能。
2.分析阶段
在整合了数据来源后，零售业决策者关心的重点从“发生了什么”转向“为什么发生”。分析判断数据的目的是了解数据报表、商业报告的背后的含义，以及这些过往行为发生的动机和原因，这就需要对更加详细的数据进行多维度的分析。这种分析判断更多的是建立在对于零售业务逻辑的理解之上，一般会采用简单有效的分析方法和简便的分析工具对数据进行处理。
数据分析师这一角色开始真正出现，数据分析师需要非常熟悉业务，有实际业务操作的背景，能够用业务的语言和逻辑把运营异常解释的通顺，此阶段不要求对算法、模型和工具的应用非常高深，而对于快速将数据分析结果进行落地，赢取各个业务部门的信任的要求非常高。
例如某款服装销售好的超出预期，那就要从“人、货、场”三个核心来找原因分析判断火爆原因：
导购是否得到正确的培训，常见导购话术是否整理成册，是否有什么买赠、满送，折扣、支付优惠等促销活动，店员对该商品是否有特殊的推荐等；如活动前对大量潜在客户进行了推荐，宣传
该商品的款式，设计，陈列等是否有特色、是否是限量销售、限时特价等等；以及顾客购买此商品的动机是什么，是否要释放压力、还是从众心理、攀比心态等；
此外，还要考虑竞争对手是否有断货问题、大型企业客户是否有团购等因素，甚至出现了在排除各种原因之后才知道，这款货品和当时热播电视剧中某个明星穿的比较相似，因电视剧热播而带动了该款货品的热销，
3.预测阶段
企业在有了前两个阶段的基础之后，关注点会进一步超越当前，开始思考更贴近经营上的问题：“将来会发生什么”。
从本质上说预测就是根据零售企业所过去发生的事件以及当前实时的影响因素，对于销售额、利润率、成本等未来的取值做出自动化和智能化的估计。简单的分析对于估算畅销概率的作用有限，在大多数复杂的应用中，需要建立数学模型来还原零售的业务规律。
例如建立销售预测模型来量化销量的影响因素及各因素之间的交互影响、建立定价优化模型来还原价格与销量之间的关系并找到科学的价格以实现经营目标。而建立模型的目的就是将之前各个角落里的经验用数学的形式表现出来，虽然并不是十全十美，但会无限逼近真实情况。
要建立数学模型要解决三个问题，首先是数据的量要达到一定的规模和质量；其实是用什么样的算法，如用时间序列还是回归或是人工智能算法；第三是“数据+算法”可以围绕什么业务场景，建立什么样的模型及参数。
例如Google的工程师从众多关于流感的关键词组合中，挑出45个重要检索词条作为特征，训练了一个线性回归模型来预测2007年和2008年流感传播的趋势、时间和地点，该模型预测结果的准确率后高达97%，而该模型完全可以和关于流感的商品如口罩、营养食品、非等销售建立起联系，构建“流感商品销售指数”，来指导这些商品在特定时间、地点的具体销售数量。
再例如服装零售门店通过天气预报接口获得到天气数据，做出货品陈列调整，尤其在面临换季时间周期内关注气候变化
4.决策指导阶段
这一阶段侧重于对业务、营运、经营、战略的决策的指导，回答的问题其实就是：“我应该做什么”才能达到佳的状态。前三个阶段都不是终极目的，例如销售预测不是为了预测而预测，预测准确率达到100%又如何，关键是做了预测以后能给企业的决策行为带来什么样的帮助，对于零售企业而言，销售预测以后紧接着的行为就是补货，补货过程中就会涉及到多级库存管理。
而补货行为又驱动了后续的采购、生产、物流、仓储等行为，同时企业的决策层可以根据未来的预测来做出是否要开设渠道、建立工厂、购买仓库等重要战略决策，这些行为的决策都是建立在前三个阶段之上的。同时决策模拟也是这个阶段的重要应用，针对零售流程中的随机因素，引入各种约束条件，构建出若干个相互关联的场景模型来全真模拟真实情景，从而事先预知各种决策可能的结果，提高决策准确性。
大数据时代已经悄然来临，不懂大数据就做不了大生意，未来甚至做不了生意。
很多企业的数据基础都很不错，积攒了大量的数据，同时很多零售企业对于大数据应用的意愿和兴趣都非常强烈和热切。
这些企业对于自身的业务也非常的精通，只是受制于算法、人才、技术等对于如何把业务和数据结合在一起产生价值还不甚清楚，但是这些未来都不会成为中国零售企业对于大数据孜孜追求的障碍，因为未来一定会出现大量的第三方公司来提供专业的数据分析、建模和优化服务，帮助企业早日迈入数据驱动决策阶段。
1.数据收集阶段
这一阶段的大的困难为数据的集成和整合，每个零售企业都有数几个不同部门系统，如OA HR CRM EPR ，WMS等而这些系统相对都是一个独立的数据源，他们都有自己的定义、标准和侧重，而对这些来源不同数据进行合并、清理、转换和简化，终建立一致性的数据是非常有挑战性的
零售企业利用ERP搜集和整合整个企业经营过程中的数据，形成一个完整的数据流，把企业内不同来源的数据信息集中到一张报表中来，使各个职能部门在自己需要的时间和地点通过图表看板的形式看到自己所需要的数据，并且展现出决策者为关注的运营要素—关键绩效指标如销售额、坪效、利润率、客单价、进店率、转化率、目标完成率、同比环比增长率等等，这些都可以以“商业报表”的形式出现，该报表的主题紧紧围绕着“过去发生了什么”以及“正在发生什么”而展开，这也是大多数BI系统和数据中心平台的核心功能。
2.分析阶段
在整合了数据来源后，零售业决策者关心的重点从“发生了什么”转向“为什么发生”。分析判断数据的目的是了解数据报表、商业报告的背后的含义，以及这些过往行为发生的动机和原因，这就需要对更加详细的数据进行多维度的分析。这种分析判断更多的是建立在对于零售业务逻辑的理解之上，一般会采用简单有效的分析方法和简便的分析工具对数据进行处理。
数据分析师这一角色开始真正出现，数据分析师需要非常熟悉业务，有实际业务操作的背景，能够用业务的语言和逻辑把运营异常解释的通顺，此阶段不要求对算法、模型和工具的应用非常高深，而对于快速将数据分析结果进行落地，赢取各个业务部门的信任的要求非常高。
例如某款服装销售好的超出预期，那就要从“人、货、场”三个核心来找原因分析判断火爆原因：
导购是否得到正确的培训，常见导购话术是否整理成册，是否有什么买赠、满送，折扣、支付优惠等促销活动，店员对该商品是否有特殊的推荐等；如活动前对大量潜在客户进行了推荐，宣传
该商品的款式，设计，陈列等是否有特色、是否是限量销售、限时特价等等；以及顾客购买此商品的动机是什么，是否要释放压力、还是从众心理、攀比心态等；
此外，还要考虑竞争对手是否有断货问题、大型企业客户是否有团购等因素，甚至出现了在排除各种原因之后才知道，这款货品和当时热播电视剧中某个明星穿的比较相似，因电视剧热播而带动了该款货品的热销，
3.预测阶段
企业在有了前两个阶段的基础之后，关注点会进一步超越当前，开始思考更贴近经营上的问题：“将来会发生什么”。
从本质上说预测就是根据零售企业所过去发生的事件以及当前实时的影响因素，对于销售额、利润率、成本等未来的取值做出自动化和智能化的估计。简单的分析对于估算畅销概率的作用有限，在大多数复杂的应用中，需要建立数学模型来还原零售的业务规律。
例如建立销售预测模型来量化销量的影响因素及各因素之间的交互影响、建立定价优化模型来还原价格与销量之间的关系并找到科学的价格以实现经营目标。而建立模型的目的就是将之前各个角落里的经验用数学的形式表现出来，虽然并不是十全十美，但会无限逼近真实情况。
要建立数学模型要解决三个问题，首先是数据的量要达到一定的规模和质量；其实是用什么样的算法，如用时间序列还是回归或是人工智能算法；第三是“数据+算法”可以围绕什么业务场景，建立什么样的模型及参数。
例如Google的工程师从众多关于流感的关键词组合中，挑出45个重要检索词条作为特征，训练了一个线性回归模型来预测2007年和2008年流感传播的趋势、时间和地点，该模型预测结果的准确率后高达97%，而该模型完全可以和关于流感的商品如口罩、营养食品、非等销售建立起联系，构建“流感商品销售指数”，来指导这些商品在特定时间、地点的具体销售数量。
再例如服装零售门店通过天气预报接口获得到天气数据，做出货品陈列调整，尤其在面临换季时间周期内关注气候变化
4.决策指导阶段
这一阶段侧重于对业务、营运、经营、战略的决策的指导，回答的问题其实就是：“我应该做什么”才能达到佳的状态。前三个阶段都不是终极目的，例如销售预测不是为了预测而预测，预测准确率达到100%又如何，关键是做了预测以后能给企业的决策行为带来什么样的帮助，对于零售企业而言，销售预测以后紧接着的行为就是补货，补货过程中就会涉及到多级库存管理。
而补货行为又驱动了后续的采购、生产、物流、仓储等行为，同时企业的决策层可以根据未来的预测来做出是否要开设渠道、建立工厂、购买仓库等重要战略决策，这些行为的决策都是建立在前三个阶段之上的。同时决策模拟也是这个阶段的重要应用，针对零售流程中的随机因素，引入各种约束条件，构建出若干个相互关联的场景模型来全真模拟真实情景，从而事先预知各种决策可能的结果，提高决策准确性。
大数据时代已经悄然来临，不懂大数据就做不了大生意，未来甚至做不了生意。
很多企业的数据基础都很不错，积攒了大量的数据，同时很多零售企业对于大数据应用的意愿和兴趣都非常强烈和热切。
这些企业对于自身的业务也非常的精通，只是受制于算法、人才、技术等对于如何把业务和数据结合在一起产生价值还不甚清楚，但是这些未来都不会成为中国零售企业对于大数据孜孜追求的障碍，因为未来一定会出现大量的第三方公司来提供专业的数据分析、建模和优化服务，帮助企业早日迈入数据驱动决策阶段。
