内容介绍
女装高端的可以到白马，中等的可以到十三行，低端可以到沙河。男装直接去十三行男装的几条街。
白马在火车站附近，货源质量品质也是经过大家几十年的认证了，以前出去打拼的各位前辈就都在这落脚生根的，在这也是赚得金银满钵，所以你能卖高端就到这找货吧。
再说十三行，这个有着百年历史文化底蕴的商贸聚集地，因为现在的火爆女装而再次闻名世界。货没有白马贵，主要是因为量多而便宜，质量也还行，没有说特别好，也没有特别烂。如果要平衡所有客户群，估计在十三行就可以了。
沙河这个地方呀，怎么说好呢。曾经有一次拿了一件外套，图片模特是成人，码数也按成年人拿，拿货之后没有拆出来看，因为那边人多，你压根就没法都一一现场拆，拿回来一看，尼玛，小学生9岁的人都穿不上[打脸]，最后还不可以退换的哦（10年前的事，现在大多可以退换）。但是现在沙河的款，质量参差不齐，因为做网络款的，所以哪个爆款就仿哪个，为了价格战，能用多便宜的料就用。
大概建议这么多，还有很多东西可以讲，没法讲得那么细，其他剩下你自己去琢磨了[玫瑰]
衣食住行，乃民生四大要素，随着经济的发展，人们对基本的生活诉求也有所提高，作为排在第一位的 “衣”尤其显著。
传统的服装行业营销模式已不能满足现代消费者用户的多变需求，激烈竞争的市场环境使得服装行业逐步多样化发展，精细化运营，利用数据化管理实现智慧营销。
服装行业面临的挑战
√ 现今大环境下，服装行业的营销费用不断提高，企业利润日益微薄；
√ 服装属于流行周期短、季节性强的商品，容易造成产销不平衡，存在高库存风险；
√ 一般情况下，服装门店和商品SKU都比较多，数据量规模庞大，导致财务业务信息不同步；
√ 服装类商品对应的属性相对复杂，且各类属性的组合分析灵活多变；
√ 消费者会给自己“贴标签”，也会给服装品牌“贴标签”，如何让商品、渠道与消费者的“标签”匹配起来，是服饰行业亟需解决的问题。
服装行业数据分析要点
图-服装行业指标体系
1、从供应链角度来看，服装行业的数据分析主要以购、销、存为主线，其中，存销比和售罄率是两个重要分析指标。
图-存销比
图-售罄率
2、发货和回款的执行情况也是需要实时监控的，这也是财务方面数据分析的重要指标。
图-发货回款实时监控
3、针对商品和门店还需要做精细化、多维度分析，追根溯源，为下一阶段的精准营销做准备。
例如，畅滞销是销售数据分析中最简单、最直观，也是最重要的数据因素之一。畅销款即是在一定时间内销量较大的商品，而滞销款则相反。畅销款不是商品的固有属性，而是随业务和时间周期变化而变化的动态属性，要从变化中分析出原因。
图-原因探索
分析云带来的数据价值
√ 将线上+线下+物流数据打通，以消费者为中心的会员、支付、库存、服务等数据全面共享；
√ 海量数据实时响应，实现动态智能分析，满足消费者多变需求；
√ 实时跟踪销售情况，了解市场需求动态，及时对商品做出配货调整，从而降低库存风险；
√ 优化供应链管理流程，提升市场响应速率，实现资源最大化利用；
√ 跟踪和分析消费者购买行为，提供个性化精准运营服务，从而提升营销转化效果，提高消费者忠诚度，减少市场营销费用；
√ 通过销售预测模型，探索科学定价策略，提升商品竞争力。
小结
这是一个”服务致胜”的时代，准确理解并快速满足消费者需求尤为重要，数钥分析云，能提供面向企业业务场景的一站式大数据分析解决方案，助力服装企业数字化转型，提升一线经营决策能力。
我也有哦
广州沙河服装批发市场，价格，款式，性价比最高的地方，有眼光可以淘到好货。接下来，十三行，也就是新中国大厦，很多都是做二批的，这就要有眼光拿到一手货源，价格会有优势点。还有广州火车站，白马服装市场，价格比较贵点。
尾货就是工厂生产剩下，比如订单10000件，实际生产了10500件，那么这剩下的500件就是尾货；
还有就是因为过季或者各种原因，店铺销售剩下而不想再继续卖的，往往会做尾货处理。童装尾货批发一般是杂款和走份两种形式。
走份的意思就是按份卖，一般一个品牌100件算一份，走份是相对挑款来说的，拿货不能挑款式和尺码，只能按份拿，一般有点品牌知名度的尾货都是走份的形式；杂款就是不管品牌和款式，很多件一包，里面可能有衣服、裤子、裙子等等各种，一般没有品牌知名度的童装尾货按杂款卖，价格相对走份低。
另外就是开头说的工厂尾单，一般是按照整单，比如某品牌的外套剩下500件，一个款式可能尺码会全也不一定会全，叫做整单尾货，一般需要量大的客户才能吃下。
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