來源：時刻頭條
"尤其是服裝批發具有很強的季節性，若過了春裝的旺季，就會連著幾個月的淡季。"據業內資深人士分析，外貿行業的高峰期，通常是在頭年的12月份以及第二年的1月-2月份。歐美消費者過完感恩節、聖誕節之後需要補貨，同時也為了避開中國春節的停工，因此會提前下單。而後進入夏天會有一個淡季階段，自9月開始再進入旺季。實際上，由於疫情影響，現階段客戶普遍不敢下大單，對我們來說接小單意味著成本上升，但這是控制風險、維持客戶關係的無奈之舉。
如果說"船小好調頭"這樣的事情的先決條件是"小船"，那服貿這種超長產業鏈的集團所追求的理想狀態也不應是"好調頭"，而是如何更敏捷。
針對服貿行業普遍面臨的諸如數據繁多複雜，難於整理；無法導出單個報表的篩選後的數據；資料庫中的邏輯計算導致取數後的數據錯誤；沒有預警功能無法篩選或突顯異常數據；各品牌有多重品類，缺乏銷量上的可視化的比較等痛點，雲之家報表秀秀推出服貿行業個性化數據預警移動化應用，以季度、月度和品類數據的移動化展示和智能分析為主，讓來自市場的反饋，精準驅動決策，對整條產業鏈產生方向性引導。
1、首先品類分析。一個服貿企業通常會同時代理好幾個品牌，每個品牌在每個季度都會有不同的服飾種類在售。報表秀秀打造兩個"過濾器"（季節和品牌），代表著4x4=16種不同的服飾類型組成，在品類方面的數據一共有季節、品牌、品類三個維度。與尋常excel表不同的是，這些數據時經過篩選的，並且做出了預警設置（例如周銷量佔比、月銷量佔比和進銷率）再結合（左側兩個餅圖），管理者可以一目了然的看到，哪個牌子的哪種種類的服飾賣的好，哪個賣的差，哪個數據有異常，由此來判斷針對不同類型的服飾是否需要進貨調整和倉庫的囤積狀態。
2、月度銷售。由（右側三個不同顏色的）報表組成，主要包括了銷售、經營指標和目前庫存三個板塊。和品類銷售分析一樣，受過濾器篩選影響，意味著可以對任意數據進行凸顯和標註，突出重要指標和異常數據，並針對多種指標設計成了多個指標模塊的形式。
3、季度銷售。由（最下方靠左）三個報表組成，提取了達成率和銷量為主要指標，使用了柱狀圖來展示各個品牌的排名情況，使用線圖來展示四個季度的銷售曲線和趨勢。讓用戶通過三個報表從時間維度了解集團的銷售情況，也對各個品牌的銷售情況有更宏觀的了解，抓出問題品牌，綜合考量季節因素，從而形成有力決策。
關於雲之家
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