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服装行业数字化转型解决方案

服装行业发展机会: 1、细分市场兴起 2、多方加力促进服装产业集群升级 3、消费变革推动产业发展 痛点/挑战: 1、订单在变小,翻单款很少 2、工厂不好管,问题一大片 3、厂房租金贵,成本在翻倍 4、服装行业的 SKU多,人力难以实现精细化管理 服装行业解决方案 服装B2B交易平台 企业打造服装行业B2B交易平台,提供涵盖行业流通价值链的综合性、联营、招商等多种运营模式,让企业低成本快速构建网上商城系统,帮助行业打造生态级 主要特点:产品管理、灵活授权、财务核算 产品能力 1、高效管人,提供最高效的代理管理模式 代理多种级别身份授予,团队关系网灵活展现,代理地域与代理业绩数据分析,给您提供最高效的代理管理模式。 3、精准监控,智能管货 平台资金流向精准监控,代理分红精准计算,平台利润大数据分析,给您提供最精准的战略决策支持。 主要特点:供应商管理、电子合同、数据分析 产品能力 1、全流程驱动,实现采购需求 实现从采购需求,采购计划,招投标申请,询比价,到合同签署,全流程化驱动 2、平台化管理,采购执行全协同 门户、流程、内容

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服装行业”凉凉了?如何利用小程序扭转乾坤?

1.jpg 大家都知道传统的线下企业已经非常难做,而服装行业作为传统行业的代表,受到的冲击更大。这几年,各大知名服装品牌也纷纷掀起「关店潮」。 接下来我们来分析一下。 2.对用户缺少分析 线下门店的人流量面对着种种不确定性,商户难以对用户的角色进行定位与分析,没有数据反馈对于商户来说,就没有办法进一步了解用户的喜好等方面,无法对店铺进行更为精准的定位。 小程序适用于各个行业,在众多行业中,服装行业的优势越来越明显。 3.缺少销售粘性 仅有线下门店对于用户来说是随机消费,消费者对品牌的关注度与消费频次较低,没有办法进行二次转化。 小程序能够帮助服装行业的企业和商家拓展更多新的销售渠道,提升企业品牌知名度和消费者的体验满意度,以及方便深入了解消费者的习惯。 那么,服装行业小程序到底有哪些优势呢?要如何利用起来,抢占市场风口呢?

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    纺织服装产业数智化供应链协同转型解决方案

    、订货量大小不一,订单信息复杂,商品还要分颜色、分尺码 解决方案 ▬  服装行业订货管理平台  ▬ 多模式运营  数据信息化  在线支付 订货管理通过对客户下达的订单进行管理及跟踪,动态掌握订单的进展和完成情况 ▬  服装行业采购管理平台  ▬ 供应商管理  电子合同  数据分析 采购管理平台解决方案致力于帮助改进企业采购管理,缩短业务管理周期时间,减低企业采购成本,提升采购质量和现金管理水平,助力服装企业打造绿色智能供应链 ▬  服装行业B2B交易平台  ▬ 多模式运营  数据信息化  在线支付 打造服装行业B2B交易平台,提供涵盖行业流通价值链的综合性、联营、招商等多种运营模式,能对服装企业进行全渠道覆盖,供应链整合,精细化运营 产品核心功能 image.png ▣ 1、高效管人,提供最高效的代理管理模式 代理多种级别身份授予,团队关系网灵活展现,代理地域与代理业绩数据分析,给您提供最高效的代理管理模式。 ▣ 3、实现精准监控,智能管货 平台资金流向精准监控,代理分红精准计算,平台利润大数据分析,给服装企业提供最精准的战略决策支持。

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    服装行业数智化供应链系统转型解决方案

    ▣ 4、订货量大小不一,订单信息复杂,商品还要分颜色、分尺码 解决方案 ●●● ▬ 服装行业订货管理系统 ▬ 多模式运营 数据信息化 在线支付 订货管理系统通过对客户下达的订单进行管理及跟踪,动态掌握订单的进展和完成情况 ▬ 服装行业采购管理平台 ▬ 供应商管理 电子合同 数据分析 采购管理平台解决方案致力于帮助改进企业采购管理,缩短业务管理周期时间,减低企业采购成本,提升采购质量和现金管理水平,助力服装企业打造绿色智能供应链 ▬ 服装行业B2B交易平台 ▬ 多模式运营 数据信息化 在线支付 打造服装行业B2B交易平台,提供涵盖行业流通价值链的综合性、联营、招商等多种运营模式,能对服装企业进行全渠道覆盖,供应链整合,精细化运营 产品核心功能 —— ▣ 1、高效管人,提供最高效的代理管理模式 代理多种级别身份授予,团队关系网灵活展现,代理地域与代理业绩数据分析,给您提供最高效的代理管理模式。 ▣ 3、实现精准监控,智能管货 平台资金流向精准监控,代理分红精准计算,平台利润大数据分析,给服装企业提供最精准的战略决策支持。

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    数据预测2018服装行业消费者趋势,如何抓住“买买买”背后的市场?

    在2月28日的数据侠线上实验室中,数据侠王舒用阿里大数据给大家讲解了2018年服装行业年度消费者趋势。 ▍男装消费者购物短平快,更爱在周五和周日浏览 服装行业消费者趋势是个大命题,近两年大家应该常看到“新零售”的各种消息,对“场景化运营”这样的概念一定都不陌生。 今天我希望从这个立意点为大家还原服装行业消费者的特征。 为了了解消费者,我们拆分了三个场景进行购物决策的还原。首先是消费者的购物路径,其次是消费者的穿着搭配,最后是消费者从售后评价上反应的购买诉求。 那么在这个研究中,我们分了两个维度来进行分析:在男装层面上根据不同品类、不同诉求进行分析;而对于女装,则进行了不同季节、不同诉求的分析,接下来我从中选取一两个品类讲解。 ? ? 作者 | 王舒 编辑 | 项静: xiangjing@dtcj.com 题图 | 站酷海洛 ▍数据侠门派 本文数据侠王舒,CBNData(第一财经商业数据中心)服饰行业首席数据分析师。

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    纺织服装S2B2C新零售平台拓宽传统销售渠道,提高企业运营效率

    ,电商行业的竞争环境规范化 我国纺织服装行业市场分析: 对于纺织服装企业生产制造环节而言,我国作为全球智能制造大国,已经具备了智能制造完整产业链优势,但目前过剩的产能、不确定性的需求市场、低效且不稳定的生产质量对经营不善的中小型纺织服装企业造成了巨大的挤压 2、纺织服装行业S2B2C平台提供多层级销售模式 纺织服装行业数字化S2B2C商城开发支持总部面向区域分公司和经销商、分公司和经销商面向门店、门店面、最终用户的智慧供应链S2B2C系统多级销售模式,构建了纺织服装企业直达消费者的 3、纺织服装数字化S2B2C商城实时查询库存动态变化 纺织服装行业商业S2B2C新零售平台的总仓直营店库存同步更新,智慧供应链S2B2C系统开发轻松帮助纺织服装企业经销商库存数据自动化采集、灵活处理。 4、纺织服装行业数字化S2B2C商城完善布货体系,促进商品销售 要解决客户需求问题,就要考虑物流时间、商品的保存和供应能力。 6、智能化大数据,纺织服装S2B2C电商平台助力改善运营策略 消费者、供货商、采购商的交易数据均可留存纺织服装S2B2C电商平台,基于大数据,商家可以更好地调整运营方向,选择运营策略,有效提升商家的品牌知名度

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    腾讯刘琼:“互联网+”助力服装行业新发展

    我今天带来的题目叫“互联网+”助力服装行业新发展,主要是想探讨3个问题: “互联网+”服装有时没那么容易 服装行业是一个相对较重的传统行业,产业链条很长。 ✦供需的距离:正如刚才所说,传统模式下,企业缺乏对用户反馈信息的收集和分析手段,产业链长鞭效应明显,要拉近与用户的距离,需要时间的积累和数据的沉淀。 例如,PPT中的3家在线租衣网站就是服装行业的“分享经济”代表。例如,这家出租通勤类服装的网站,就是将有大量衣服被闲置的供给方与需求方对接。数据统计,英国女性每年7成的衣服会闲置下来。 青岛一家西服生产企业,基于以往积累的大量数据,再造流程,开发了一套可标准化复制的个性化柔性生产系统。数据库有百万亿个版型,可以满足人体99%的数据。 当以互联网为代表的信息技术作为生产力融入到服装行业的发展血液时,势必会增加相关的投入。在服装行业利润普遍偏低的背景下,如何让企业享受到“互联网+”的红利,光依靠企业自身的力量还不够。

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    数据分析框架|数据分析

    数据分析数据时代和数据经济里面的“硬实力”,数据分析有一套系统的科学的方法论,简称为“数据分析框架”。 数据分析是什么?为什么要掌握和应用数据分析呢?每一位数据人在玩数据的路上,都可以问问自己。 关于数据分析是什么,可以阅读这篇文章《数据分析到底是什么》 1 数据分析框架,数据分析的方法论和指南针。 ? 2 数据分析流程,数据分析的思考路线和工作步骤。 ? 说明:这两图片摘录埃森哲数据分析方法论 看了数据分析框架和数据分析流程图,数据人很容易想到IBM公司的数据挖掘标准:CRISP-DM,标准如下图所示: ? 这个标准就是数据分析框架和流程的源泉,关于这个标准简要说明如下。 ,评价结果,重审过程 部署(deployment):分析结果应用 俗话说“实践出真知”。

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    数据分析项目-数据分析岗位近况分析

    数据读取 理解数据 数据清洗 数据分析 1、数据读取 #导入相关模块 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as 发现存在异常数据,这里需要对不相关的职位进行去除 df=df.loc[df.position.str.contains('数据|分析|Data|算法|Bi|ETL')] df.shape[0] 3423 考虑数据类的岗位有数据运营、数据挖掘、商业分析师、算法工程师、ETL工程师等 salary_range字段清洗 #观察salary_range字段 df['salary_range'].unique( 4、数据分析 整体思路 数据类岗位整体需求 城市、学历、工作经验对薪水的影响 不同岗位对应的学历要求、薪水分布情况 公司一般会用什么福利待遇来吸引求职者 不同岗位要求的关键技能点是什么 1、数据类岗位整体需求 +list_tag4+list_tag5).value_counts() #数据分析职位相关技能 #数据挖掘职位相关技能

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    服装行业SCM供应链管理平台优化资源配置效率,促进企业提质增效

    然而在复杂多变的国内外发展环境下,我国的服装行业的发展依然面临着众多压力与不确定因素,企业转型升级迫在眉睫。 建设数字化服装SCM供应链管理平台,通过对供应链的自动化、数字化、智能化升级改造,打通从生产端到消费端的系统数据,用数据驱动供应链实现智能优化,服装供应链管理系统可以提升优化供应链资源的配置效率,同时供应链平台可以帮助企业更深入理解消费者的喜好与需求变化 通过服装供应链管理系统对供应商进行精细化管理,服装行业供应链协同管理系统可实现供应商资质审查及认证、招投标、合同、协议、订单、对账单、收货单等文件的电子签署,通过供应链平台赋能产业链中的厂家、经销商,实现数据可溯源 2、服装行业供应链管理系统解决库存积压难题 服装企业库存管理部门可通过服装行业SCM供应链管理平台提供的储位管理,对规模较大,数量较多的库存产品进行管理,供应链系统能够实现快速查找,节省时间,提高工作效率 消费端不断倒逼服装行业不断持续创新升级迭代,企业要加快业务的深度变革,搭建服装行业供应链协同管理系统,形成一条从供应商到制造商再到分销商和零售商的贯穿所有企业的供应链,通过优势互补来获得整体竞争优势,通过供应链系统赋能企业深耕核心业务

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    纺织服装行业电子采购管理平台科学评估供应商绩效,增加采购透明度

    通过构建纺织服装行业采购管理系统,企业通过规范、准确、即时的数据录入,采购系统能够让企业对采购及库存的业务细节情况及时了解,合理控制采购成本,避免缺货断货,纺织服装行业采购平台系统确保采购工作能高效率、 1、纺织服装行业采购商城平台降低采购成本,提升关键指标价值 纺织服装采购信息管理系统的有效构建,增加了纺织企业采购管理的透明化,能够控制企业的盲目采购,优化库存结构,通过采购系统对关键绩效指标带来价值提升 2、纺织服装行业采购平台系统采购招标透明化 纺织服装行业采购商城平台实现从采购需求,采购计划,招投标申请,询比价,到合同签署,全流程化驱动,纺织服装采购信息管理系统通过流程驱动制度落地,使得在采购平台系统上采购过程更加规范 ,采购平台业务数据永久保存,形成这个流程过程中的数据信息可追溯化管理,电子采购系统可减少投标人之间围标、串标风险,实现企业采购信息集中管理。 开发一体化数字化纺织服装行业采购管理平台,实现交易过程的全流程电子化、规范化管理,通过询比价、网上竞价、拍卖、框架协议等模式,实现高速采购效率,更好地提升纺织服装产业链效率。

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    行业 | 服装行业+小程序的秘密只有少数人知道

    关键词:小程序 服装行业 近年来,国内服装行业销售的持续下滑已成为既定事实。 在目前的环境下,传统的线下公司仅仅依靠传统的销售模式已经无法满足用户的需求,因此借助移动互联网小程序的新零售模式逐渐成为服装行业的新潮流。 到底是什么造成这种局势呢?

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    数据分析数据运营商业分析

    从职场生涯看,成为某领域的数据专家,会是一个更好的筹码。 而路线大致可以划分成四大方向: 数据分析数据挖掘,数据产品,数据工程。 数据分析/数据运营/商业分析 这是业务方向的数据分析师。 这里更多指互联网行业,偏业务的数据分析师,一般属于运营部门。不少公司也称数据运营或者商业分析。 因为要求高,所以数据挖掘的平均薪资高于数据分析师。 一个分工明确的团队,数据分析师负责将业务需求抽象成一个具体的数据假设或者模型。 此类数据产品经理,更多是注重数据分析能力,擅长用分析进行决策。数据是能力的一部分。 后者,是真正意义上的数据产品经理。 部分归属到技术部的数据分析师,虽然Title叫数据分析(其实应该叫数据分析开发工程师),很多工作也是围绕ETL/DW/BI进行,那么这就是标准的数据工程路线。

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    服装企业遭受经济重创,企业如何击破困境迎来暖春

    去年年初,一场来势汹汹的疫情让世界经济遭受重创,服装行业同样遭受了巨大打击。 疫情曝光了服装行业核心的权利失衡问题,即前期生产成本由经济不发达乃至贫穷国家的供应商承担,而买家则是在工厂发货数周甚至数月后,才会支付款项。 实际上,服装行业苦库存问题久已。近年来服装品牌企业销量下滑进一步拉长存货周转天数。2019年上半年,A股和港股45家服饰上市集团中就有14家出现负增长,库存问题进一步加剧。 中国服装行业产能过剩,产品同质化已是不争的事实。所以,简单的拼价格抢占优质产能是于事无补的,服装品牌应该在内部计划、供应链协同、服务赋能等方面不断加强。 在产业链上游,建立大数据管理平台,将数据开放给供应商,让供应商能实时知道其产品面向消费者端在整个大数据里面的占比情况。通过数据分析促使整个供应链的质量提升、产能提升。

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