经历了一波电商服装零售和线下服装零售的厮杀后，现在的服装零售市场基本已饱和地不能再饱和，同质化地不能再同质化了。大家也渐渐回过味来，开始在零售大数据上下功夫，希望通过精细化的服装零售数据分析来找准目标人群、把握市场需求，为服装零售运营提供支持。
怎么利用零售数据分析找准目标人群、把握市场需求？
找目标人群、把握市场需求，可以简单粗暴地理解为分析了解消费者都喜欢哪些商品、消费水平如何、消费趋势如何；哪些商品的零售趋势发生变化，需求加大还是减少了等。掌握的信息越详细，越有助于服装零售经营。大家可以透过这两张BI服装零售数据分析报表来体会下：
BI服装零售会员RFM分析报表
要知道目标人群的消费水平、结构、频率等一系列的数据信息，都需要从服装零售会员数据入手。这张报表就可以回答“主要的费用群体有多大，各不同的消费群体愿意花多少钱来购买商品”。
1、分析会员消费、数据结构，可以让管理层更直观地了解到主要分消费人群占比，以及潜在的可大力维护的消费人群有多少的信息。这些对制定零售营销策划都有极重要的参考作用。
2、分析客单价、折扣率、会员RFM分布、会员客单价分布，可更直观地掌握不同会员的消费水平，或者说是可以了解到不同会员可接受的价格水平。这对零售门店商品的采购以及销售来说都是十分重要的信息。毕竟如果商品的价格高于会员可接受的价格水平，会影响销售业绩的提升。在采购以及销售时就需要避免采购哪些销售价格高于消费者价格区间的商品。
BI服装零售数据分析报表
表如其名，这是奥威BI专为分析各品类商品销售情况而打造的报表；是一张可以回答“消费者喜欢购买哪些品类商品”的BI零售数据可视化分析报表。服装零售运营管理者们更加直观地了解目前的商品品类结构以及各品类商品的销售表现，对零售商品的生产采购、上架调货、促销等都起到重要参考重要。
1、通过以下三部分的品类结构分析，即可直观了解各个不同品类的销售占比，也可以简单理解为受欢迎程度。占比高的，可提高采购、上架的量。当然了这只是一个大方向上的把控，究竟该不该加大采购、上架量，还需要结合销售趋势、销售排名等进行进一步的分析。
2、针对具体品类的商品展开销售结构与趋势分析，就是将同一品类下的每款商品的销售情况都摆到眼前，让零售运营管理直面加大是否应增加该品类商品的采购和上架数量。
日益同质化的营销会让服装零售更加举步维艰。从“人”、“货”、“场”入手，更加透彻地了解目标人群、市场需求与变化，才能更及时地打造差异化，迎合消费者需求，提升零售业绩。有兴趣的朋友可以前往服装零售BI方案专题页面了解一下！
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