服装行业大数据解析
服装数据分析报告范文(3篇)
第1篇一、报告概述随着电子商务的飞速发展，服装行业成为了我国最具活力的产业之一。
消费者对服装的需求日益多样化，市场竞争也愈发激烈。
为了更好地把握市场动态，提升企业竞争力，本报告通过对服装行业的数据分析，对市场趋势、消费者行为、产品销售等方面进行深入探讨。
二、数据来源本报告数据来源于国家统计局、中国服装协会、各大电商平台、行业报告等公开渠道，以及企业内部销售数据、市场调研数据等。
三、市场分析1. 市场规模根据国家统计局数据显示，我国服装市场规模逐年扩大，2019年市场规模达到1.5万亿元。
预计未来几年，市场规模将继续保持稳定增长。
2. 市场结构从产品类别来看，服装市场以休闲装、正装、运动装为主，占比分别为40%、30%、20%。
从销售渠道来看，线上渠道占比逐年上升，2019年线上渠道销售额达到5000亿元，占比超过30%。
3. 市场趋势（1）消费者需求多样化：消费者对服装的需求不再局限于基本功能，更加注重个性化和时尚感。
（2）品质消费意识增强：消费者对服装品质的要求越来越高，对品牌、面料、工艺等方面的关注度增加。
（3）线上线下融合趋势明显：线上线下渠道逐渐融合，消费者购物体验更加便捷。
四、消费者行为分析1. 消费者画像根据数据分析，我国服装消费者主要集中在以下几类人群：（1）年龄：20-35岁，占比60%。
（2）性别：女性消费者占比更高，约为65%。
（3）收入水平：中等收入群体占比最大，约为50%。
2. 消费习惯（1）购物渠道：线上渠道占比逐年上升，消费者更倾向于在电商平台购物。
（2）购买决策：消费者在购买服装时，主要考虑品牌、价格、款式、面料等因素。
（3）购物频率：消费者每月购买服装的频率约为3-5次。
五、产品销售分析1. 产品类别销售情况从产品类别来看，休闲装、正装、运动装的销售占比分别为40%、30%、20%。
其中，休闲装市场增长最快，正装市场趋于稳定。
2. 产品价格区间消费者购买服装的价格区间主要集中在100-500元，占比约为60%。
服装行业如何利用大数据提升销售效果
服装行业如何利用大数据提升销售效果现代服装行业已经逐渐意识到大数据在提升销售效果方面的重要性。
大数据技术为服装行业提供了更全面、更准确的市场洞察和消费者行为分析，从而帮助企业更好地了解市场需求、优化生产、提升销售效果。
以下将详细解析服装行业如何利用大数据来提升销售效果。
一、市场洞察与趋势分析大数据技术可以深入挖掘消费者的购买行为、偏好习惯和使用心理，通过对消费者画像的分析，企业能够更准确地把握市场需求，合理规划产品线，并迅速调整生产计划。
此外，通过大数据的趋势分析，企业能够更早地发现市场的热点和新需求，及时进行产品创新和推广。
二、精准营销与个性化推荐借助大数据技术，企业可以通过分析海量的消费数据，制定精准的营销策略。
例如，通过购物记录、浏览历史和消费者画像的分析，企业可以向特定消费者群体发送个性化的营销信息，提供他们感兴趣的产品和折扣信息，从而增加购买的可能性。
此外，大数据还可以通过算法推荐相似产品，提高销售转化率。
三、供应链优化与库存管理大数据技术可以帮助企业更好地管理供应链流程，准确预测需求和预测销售趋势。
通过历史订单记录和销售数据的分析，企业可以更好地调整生产计划，避免库存积压或供应不足的情况。
同时，通过大数据技术与供应商进行数据共享，实现供应链的协同，提高供货的可靠性和效率。
四、线上线下融合销售近年来，线上线下融合销售成为服装行业的趋势。
大数据技术可以帮助企业在线下实体店与线上电商之间建立联系。
例如，通过在实体店安装智能感应设备，收集消费者的购买偏好和行为数据，企业可以为在电商平台上购物的消费者提供个性化推荐和购物体验，并根据消费者的需求调整实体店的商品和服务。
五、品牌形象建设与市场竞争通过大数据技术，企业可以对消费者的评论和反馈进行实时监测和分析，了解消费者对产品和服务的评价，及时作出相应的改进。
此外，通过大数据的社交媒体分析，企业可以掌握竞争对手的市场趋势和营销策略，从而更好地制定自己的品牌策略，建立差异化优势。
服装行业大数据分析背景
服装行业大数据分析背景一、大数据有助于精确服饰行业市场定位成功的品牌离不开精准的市场定位，可以这样说，一个成功的市场定位，能够使一个企业的品牌加倍快速成长，而基于大数据的市场数据分析和调研是企业进行品牌定位的第一步。
服饰行业企业要想在无硝烟的市场中分得一杯羹，需要架构大数据战略，拓宽服饰行业调研数据的广度和深度，从大数据中了解服饰行业市场构成、细分市场特征、消费者需求和竞争者状况等众多因素，在科学系统的信息数据收集、管理、分析的基础上，提出更好的解决问题的方案和建议，保证企业品牌市场定位独具个性化，提高企业品牌市场定位的行业接受度。
企业想进入或开拓某一区域服饰行业市场，首先要进行项目评估和可行性分析，只有通过项目评估和可行性分析才能最终决定是否适合进入或者开拓这块市场。
如果适合，那么这个区域人口是多少？消费水平怎么样？客户的消费习惯是什么？市场对产品的认知度怎么样？当前的市场供需情况怎么样？公众的消费喜好是什么等等，这些问题背后包含的海量信息构成了服饰行业市场调研的大数据，对这些大数据的分析就是我们的市场定位过程。
企业开拓新市场，需要动用巨大的人力、物力和精力，如果市场定位不精准或者出现偏差，其给投资商和企业自身带来后期损失是巨大甚至有时是毁灭性的，由此看出市场定位对服饰行业市场开拓的重要性。
只有定位准确乃至精确，企业才能构建出满足市场需求地产品，使自己在竞争中立于不败之地。
但是，要想做到这一点，就必须有足够量的信息数据来供服饰行业研究人员分析和判断。
在传统情况下，分析数据的收集主要来自于统计年鉴、行业管理部门数据、相关行业报告、行业专家意见及属地市场调查等，这些数据多存在样本量不足，时间滞后和准确度低等缺陷，研究人员能够获得的信息量非常有限，使准确的市场定位存在着数据瓶颈。
随着大数据时代的来临，借助数据挖掘和信息采集技术不仅能给研究人员提供足够的样本量和数据信息，还能够建立基于大数据数学模型对未来市场进行预测。
纺织服饰行业的大数据分析与智能决策
纺织服饰行业的大数据分析与智能决策近年来，随着大数据时代的到来，各行各业都在积极探索如何利用大数据来为企业的发展提供更准确的决策依据。
纺织服饰行业作为一个传统产业，在面对市场竞争的同时，也开始重视大数据分析和智能决策的应用。
本文将探讨纺织服饰行业如何借助大数据分析以及智能决策来提升业务发展和竞争力。
一、大数据分析在纺织服饰行业的应用1. 生产和库存管理纺织服饰行业的生产过程繁琐复杂，需要考虑原材料采购、生产流程控制、成品质量管理等方面。
通过大数据分析，可以对工序进行优化，提高生产效率；同时，利用大数据对库存进行监控和分析，可以帮助企业预测需求并进行合理的库存管理，减少资金占用风险。
2. 市场趋势预测纺织服饰行业受时尚潮流的影响较大，市场需求也具有一定的波动性。
通过对大数据的分析，可以及时获取市场趋势和消费者喜好的信息，并加以分析和研究，以便企业根据市场需求调整产品定位和开展营销活动，从而提高产品销量和市场份额。
3. 客户行为分析大数据分析可以帮助纺织服饰企业更好地了解客户需求。
通过分析客户购买历史、偏好、行为轨迹等数据，企业可以进行精准的客户分群，针对不同的客户群体开展有针对性的市场推广和销售活动，提高客户转化率和忠诚度。
二、纺织服饰行业智能决策的发展趋势随着人工智能技术的不断发展，智能决策在纺织服饰行业中的应用越来越广泛。
智能决策系统通过对大数据的分析和建模，能够为企业提供更加科学、精准的决策建议，帮助企业在激烈的市场竞争中获得先机。
1. 预测性维护纺织服饰行业的生产设备和设施维护是企业正常运营的关键。
通过智能决策系统，企业可以对设备运行数据进行实时监控和分析，借助机器学习和预测算法，提前预警设备故障风险，优化维护计划，降低停机成本，提高生产效率。
2. 供应链管理纺织服饰行业的供应链较为复杂，包括原材料采购、生产制造、产品配送等环节。
通过智能决策系统，可以实现供应链各环节的数据实时共享和协同管理，从而实现供应链的高效运作，降低库存风险和物流成本。
服装行业数据分析
服装行业数据分析第一点：服装行业市场现状分析服装行业作为我国的传统产业，近年来在市场经济的大潮中经历了飞速的发展。
根据最新的市场数据分析，我国服装行业市场规模已达到数千亿元人民币，占全球市场的份额超过20%，稳居世界第一位。
然而，在这个看似繁荣的市场背后，却隐藏着诸多的问题和挑战。
一方面，随着消费者对个性化和差异化需求的增加，传统服装品牌面临着巨大的压力。
为了满足市场需求，许多企业纷纷加大研发投入，推出更多具有创新性和设计感的服装产品。
另一方面，随着互联网的普及，线上销售渠道逐渐成为服装行业的新宠。
各大品牌纷纷布局线上市场，通过电商平台、社交媒体等渠道吸引消费者关注，实现销售额的增长。
此外，可持续发展成为服装行业亟待解决的问题。
在生产过程中，大量消耗资源和能源，同时产生污染，对环境造成严重影响。
为了应对这一问题，越来越多的企业开始关注绿色环保生产，采用可持续发展的原材料和工艺，以减少对环境的影响。
而在消费端，消费者对绿色环保服装的需求也逐渐增加，为行业发展带来新的机遇。
第二点：服装行业趋势预测与挑战在未来的发展中，服装行业将面临一系列新的趋势和挑战。
首先，随着科技的进步，人工智能、大数据等先进技术将在服装行业得到广泛应用。
例如，通过大数据分析消费者需求，实现个性化定制；利用人工智能技术提高生产效率，降低成本。
这些技术的应用将为服装行业带来新的发展机遇。
其次，跨界合作将成为服装行业的一大趋势。
品牌之间、行业之间的跨界合作，不仅可以实现资源整合，还可以为消费者带来更多创新产品和服务。
例如，服装品牌与科技公司合作，推出智能服装；服装品牌与艺术家合作，推出限量版设计师款等。
然而，服装行业也面临着诸多挑战。
首先，全球贸易保护主义抬头，可能导致服装出口受阻。
此外，原材料价格上涨、人力成本增加等因素，也将对服装企业的盈利能力产生影响。
因此，服装企业需要不断优化供应链管理，提高生产效率，降低成本。
综上所述，服装行业在未来发展中，既存在巨大机遇，也面临诸多挑战。
服装行业数据分析报告
服装行业数据分析报告一、引言服装行业是一个充满竞争和变革的领域。
随着全球经济的不断发展和消费者需求的变化，了解服装行业的市场趋势和数据变化对企业制定有效的战略非常重要。
本报告旨在通过数据分析，洞察服装行业的发展趋势，并为企业提供有关市场增长、消费者行为和竞争对手等方面的信息，以帮助企业做出明智的商业决策。
二、市场规模与增长趋势根据最新的市场调查数据，全球服装行业的市场规模在过去五年中持续增长。
预计到2025年，全球服装市场的规模将达到X万亿美元。
此外，亚洲地区是全球服装市场的主要增长驱动力，中国和印度的服装销售额在过去几年中取得了显著增长。
三、消费者行为与偏好消费者对服装的需求和喜好在不断变化。
随着年轻一代的崛起，他们更注重个性化、时尚和可持续的服装选择。
他们更愿意购买具有环保认证和生态友好的品牌，同时追求更多的品牌故事和产品信息。
此外，线上购物渠道对于消费者而言变得越来越重要，越来越多的人选择在网上购买服装。
四、竞争对手分析在竞争激烈的服装行业，了解竞争对手的市场地位和策略非常重要。
通过市场调研和数据分析，我们发现一些主要的竞争对手在市场份额和品牌认知度方面处于领先地位。
这些公司通过持续的创新、市场营销策略和品牌建设，不断吸引消费者，并与其他品牌形成竞争。
五、区域市场分析服装行业的市场在全球各个地区有所不同。
美洲、亚太地区和欧洲是全球服装市场的主要地区。
亚洲市场由于人口众多和消费力的提升，具有巨大的发展潜力。
欧洲市场则更加注重品牌的质量和时尚性。
此外，不同地区的消费文化和习惯也影响着服装市场的发展。
六、未来趋势展望随着技术和社会的不断进步，服装行业将面临一些新的挑战和机遇。
可穿戴技术、智能家居和虚拟现实等新兴技术将改变消费者对服装的需求和购买行为。
同时，可持续性和环保也将成为未来发展的重要趋势。
企业应该积极适应这些变化，并制定相应的战略以满足消费者的需求。
七、结论通过对服装行业的数据分析，我们可以看到这个行业的市场规模不断扩大，并且消费者的需求和行为持续变化。
服装行业：大数据助力企业洞察市场需求
近年来，服装行业发生了巨大的变革，消费者需求也在不断地变化，这使得服装企业面临了越来越大的挑战。
然而，在这个数字化时代，大数据成为了帮助企业洞察市场需求的重要工具之一。
一、大数据在服装行业的应用随着互联网、物联网和移动互联网的快速发展，企业可以收集和分析大量的数据，从而更好地了解消费者需求和市场趋势。
在服装行业中，大数据应用的主要领域包括：产品设计：通过分析销售数据和消费者反馈，企业可以更准确地了解消费者对服装款式、颜色、材质等方面的需求，从而更好地进行产品设计和开发。
市场营销：通过大数据分析，企业可以了解消费者的购买习惯、偏好和行为特征，从而更好地制定营销策略，提高市场竞争力。
供应链管理：通过大数据分析，企业可以了解采购和生产的效率和质量等方面的情况，从而优化供应链管理，降低成本，提高生产效率。
二、大数据在洞察市场需求方面的优势传统的市场调研往往需要耗费大量的时间和人力物力，而且结果也很难真正反映市场需求。
而大数据分析则具有以下优势：可以获取大量的数据：企业可以通过各种渠道获取大量的数据，包括产品销售数据、消费者行为数据、社交媒体数据等，从而全面了解市场需求。
可以实现精准分析：大数据分析可以将数据细分到每一个消费者，从而更好地了解不同消费者的需求和偏好。
可以提供实时反馈：大数据分析可以提供实时的数据反馈，帮助企业及时调整产品和营销策略，更好地满足市场需求。
三、案例分析在服装行业中，许多企业已经开始利用大数据分析市场需求。
例如，Zara是一家快时尚品牌，其成功的一个原因就是通过大数据分析市场需求。
Zara通过每周收集销售数据和消费者反馈，从而及时调整产品设计和生产计划，不断推出符合市场需求的产品，提高了销售额和市场份额。
另外，美国服装品牌Under Armour也利用大数据分析市场需求。
该公司推出了一款名为"HealthBox"的产品，可以通过收集消费者的健康数据，为消费者提供针对性的健康服务和建议，从而更好地满足消费者需求。
服装行业的数据分析
服装行业的数据分析数据分析都分哪些？我讲的数据分析，绝对不是指简单的停留在制作层面上的EXCEL操作技术，而是针对数据分析的这个工作的内容，进行讲解；首先，数据分析分析什么？在服装行业，数据分析基本上都是围绕商品的进、销、存数量、金额来作为基础，以得出结论性的数据结果，包括进销存分析、周转分析、单店销售分析、商品的价格、色彩、品类等等几乎能够掌握的元素，都可以作为单独分析的对象。
其次，数据分析的作用是什么？当然是为了使品牌经营更加透明化，使各个运作环节都能够用数据来衡量，大到服装企业，小到个体门店，都离不开数据，甚至依赖数据。
说了不教你怎样做表格，因为那个玩意儿百度一下一堆，而且实用性极高。
我把数据分析分为三类，三种级别：初级：只懂数据逻辑，会做数据表格，数据准确率100%，文员水平；中级：具备初级的基础上，懂数据，能够看懂每个数据分析结果，分的出好坏，也就是会分析；高级：不仅会做、会分析数据，还能够总结数据结果，对于数据结果背后隐藏的各种因果关系都能够准确把握，并且针对问题有改进方法，针对好的一面有总结推广措施。
怎样做数据分析？——非技术而重能力说到这儿，不得不说我遇到太多的数据分析人员，做完表格往上司或者老板桌子一放，完事儿！这样不好，因为并不是所有的老板都看的懂数据，而且数据逻辑并不是每个人都一样，至少你的数据来源，分析逻辑，制作方法，公式应用，老板肯定不知道，你得说明白，所以要想把这事儿说明白，就得做一份数据分析报告吧？这份报告得讲究一些吧，表格都做的这么认真，那分析报告得精细吧？分析目的——你做这个表格的目的或者是作用是什么；数据来源——你得把你的数据来源说清楚吧，比如从哪里获取的，日期（起止日期）、取数范围（比如说华东区10家店14年春季新品进销存数据）；分析逻辑——通过什么来得到什么（比如通过对库存与销售的对比分析，得到存销比数据，检验该地区的货品周转情况）；关键结果——你分析的关键数据结果是什么，得到什么样的结论（每个结论都必须要附表，就是将数据分析表格附上，打印或电子版，看情况需要）？分析总结——辛苦做完了整套分析，总得体现一下你本人在对整个数据解读之后的看法吧？只要是有理有据都可以说，怎么说呢，我教你！数据怎样分析？1、数据标准是什么？没有标准作为衡量依据，那就无法谈分析，比如，你分析出来商品的消化率是80%，平均折扣9折，你说好不好？好有多少？不好有多不好？得看你的标准是什么，没有标准就和自己同期比，同期缺失就跟竞争对手比，竞争对手数据缺失就比行业内本品牌所在段的公认标准！假如行业标准消化率65%，平均折扣8.5折，好坏还用费神吗？2、啥原因？用萧伯纳的话来说就是：“有些人只看见事物的表面，他们问的是为什么会是这样？而我却想像事物从未呈现的一面，我问为什么不是这样？”，说白了数据结果必然是有各种各样的原因造成的必然结果，老板会反思，销售为什么这么差？是啊，你的店、货、人有没有问题？地震、洪水、沙尘暴外加恐怖袭击有没有影响过你的生意？凡是跟数据粘边儿的原因，都得拿出来说道说道，按毛主席老人家说，就是实事求是就行了。
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服装行业大数据解析-标准化文件发布号：（9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII
2015年服装行业大数据解析
本文导读：一、中国服装行业总体运行状况 1、总体生产平稳低速增长 2015年1-11月规模以上服装企业生产比较平稳，服装产量保持低速增长。
根据国家统计局数据显示，2015年1-11月服装行业规模以上企业累计完成服装产量278.80亿件，同比增长2.15%。
11月产量累计增速结束持续下跌走势，出现企稳迹象。
其中梭织服装148.46亿件，同比增长4.78%；针织服装130.35亿件，同比下降0.69%。
针织服装产量从4月开始持续负增长，主要原因是针织服装出口下降幅度较大。
2015年1-11月规模以上服装企业
一、中国服装行业总体运行状况
1、总体生产平稳低速增长
2015年1-11月规模以上服装企业生产比较平稳，服装产量保持低速增长。
根据国家统计局数据显示，2015年1-11月服装行业规模以上企业累计完成服装产量278.80亿件，同比增长2.15%。
11月产量累计增速结束持续下跌走势，出现企稳迹象。
其中梭织服装148.46亿件，同比增长4.78%；针织服装130.35亿件，同比下降0.69%。
针织服装产量从4月开始持续负增长，主要原因是针织服装出口下降幅度较大。
2015年1-11月规模以上服装企业生产情况
2015年服装行业规模以上企业产量累计增幅情况
2、内销总量持续扩大
2015年1-11月，我国服装产量前五名广东、江苏、福建、浙江和山东省服装总产量达202.75亿，同比增长2.17%，五省服装总产量占全国总产量的比重为72.72%。
2012年以来，五省服装总产量占全国总产量的比重一直保持在72%—75%，传统服装生产大省对全国服装生产的稳定器作用十分明显。
五大省服装产量与全国服装总产量
2015年，我国服装类商品零售总体实现平稳增长，内销总量继续扩大。
国家统计局数据显示，2015年1-11月份，社会消费品零售总额272296亿元，同比增长10.6%；其中，限额以上单位商品零售额119185亿元，增长7.8%；服装类商品零售额累计8488亿元，同比增长9.6%。
11月限额以上单位服装类商品零售额
不同渠道销售表现迥然不同。
服装线上渠道销售快速扩张，各电商平台和垂直电商已经成为服装内销的重要渠道，并对传统线下销售起到补充和一定程度的替代作用。
线下服装销售增速逐步降低，其中大型零售企业增长乏力，专业市场受益于需求量大面广、渠道下沉和城镇化进程带来的消费能力提升等因素影响，增长相对较好。
数据显示，2015年1-11月，全国重点大型零售企业服装类商品零售额1921.48亿元，同比增长1.68%；各种服装销售量4.2亿件，同比增长
4.77%。
2015年1-9月，中国纺织工业联合会流通分会重点监测的45家市场总成交额达到6309.70亿元，同比增长6.62%。
国家统计局统计，1—11月穿类实物商品网上零售额同比增长23.5%。
2015年1-11月各渠道服装销售额增长情况
3、出口出现负增长
根据海关统计，2015年1-11月，我国累计完成服装及衣着附件出口1586.29亿美元，出口数量为275.81亿件，同比分别下降7.64%和7.89%，服装出口平均单价4.62美元/件，同比下降0.22%。
2015年1-11月我国服装出口情况
在四个主要出口市场中，受美国经济平稳恢复、消费支出逐步增长的带动，2015年1-11月，我国服装对美国出口保持小幅增长，出口数量57.23亿件，同比增长8.35%，出口金额328.06亿美元，同比增长6.26%，对整体出口形成1.13个百分点的正向拉动。
对欧盟、日本和东盟出口金额和出口数量均出现两位数下跌，出口金额同比分别下降12.03%、12.63%和15.5%，出口数量同比分别下降11.78%、12.30%和12.35%。
美国、欧盟、日本和东盟四大主要市场服装出口964.06亿美元，同比下降7.12%。
从欧盟、美国和日本进口服装最新数据看，欧盟、美国、日本从中国进口服装情况仍然基本稳定，同比分别为6.61%、2.34%和-0.18%。
2015年欧盟、美国。
日本从中国进口服装情况
尽管2015年1-11月我国服装出口整体疲弱，但受“一带一路”战略实施和中非合作发展深化的影响，我国对部分新兴市场出口实现快速增长，新的出口市场正在开拓和培育。
根据海关统计数据，2015年1-11月我国对非洲服装出口同比增长10.84%，占出口总金额的比重为5.78%，较2014年同期提高0.96个百分点；“一带一路”沿线国家中，我国对韩国、阿联酋、菲律宾、以色列、约旦、伊朗服装出口金额增幅分别为17.05%、14.92%、45.69、20.31%、66.69%和32.75%。
但五国合计出口金额150.34亿美元，仅占我国出口总金额的9.48%，对出口总体情况影响甚微。
4、投资增速处于高位
2015年1-11月服装行业投资增速先扬后抑，总体处于高位，增速大幅高于全国制造业、消费制造业和纺织行业，表明行业经济运行平稳、良性带动投资信心增加；同时行业处于转型升级发展关键期，企业升级改造需求快速增加也是投资增长的主要原因。
据国家统计局数据显示，2015年1-11月我国服装行业实际完成投资4119.96亿元，同比增长23.33%，增速高于2014年4.88个百分点；新开工项目6366个，同比增长21.56%，较2014年提高20.7个百分点。
5、效益规模稳定增长
根据国家统计局统计显示，2015年1-11月服装行业规模以上企业15586家，累计实现主营业务收入19844.23亿元，同比增长5.94%；利润总额1128.02亿元，同比增长5.01%，行业效益规模继续扩大。
服装行业规模以上企业利润增速明显高于全国工业企业和制造业的利润增速。
2015年1-11月服装行业规模以上企业效益指标
2015年1-11月服装行业规模以上企业利润增速情况
二、中国服装行业市场情况
1、内销市场不足
国家统计局数据显示，2015年1-11月份，服装类商品零售额增速低于社会消费品零售总额增速1.0个百分点，较上年同期回落1.3个百分点。
2013年以来，服装类商品零售总额增速一直低于社会消费品零售总额的增速，内需支撑行业发展的动力不足。
2011年至2015年11月社会消费品及服装类零售总额累计增速
尽管不同渠道销售表现不同，实现不同程度的增长，但增长速度均有所放缓。
根据国家统计局、中华全国商业信息中心和中国纺织工业联合会流通分会的数据显示，2015年1-11月全国穿类商品网上零售额增速逐步下降，较一季度、二季度、三季度分别下降10.2、6.6和2.8个百分点；2015年全国百家重点大型零售企业服装类商品零售额增速较上年同期下降1.3个百分点；2015年
前三季度，重点监测的45家专业市场成交额增速较上年同期下降1.63个百分点。
2015年实物和穿类商品网上零售额增速变化
2、出口面临较大困难
根据欧盟、美国和日本的服装进口数据，中国占欧盟、美国和日本三大市场服装进口额的比重逐年下降，分别较2014年同期下降1.26、0.62和3.73个百分点，2010年以来累计下降达7.85、3.20和15.14个百分点。
从中国进口占欧盟、美国和日本服装进口总额比重
3、盈利能力下降，企业分化加剧
2015年，在行业发展速度趋缓的同时，行业整体盈利能力略有下降，企业分化进一步加剧。
2015年1-11月，服装行业规模以上企业销售利润率和销售毛利率为5.68%和14.03%，分别比2014年同期下降0.05和0.20个百分点，说明企业盈利能力面临压力。
2011-2015年服装行业利润率变化
据国家统计局数据显示，2015年1-11月，规模以上服装企业亏损企业2009家，亏损面为12.89%，比2014年同期下降0.63个百分点，但亏损企业亏损金额同比增长14.5%，显示规模以上企业效益分化加剧。
同时，产业资源继续向大企业集聚，大企业与小企业的分化更加突出。
根据上市公司三季报，25家以服装为主营业务的上市公司中，15家公司主营业务收入同比增长，10家同比下降，超过15%增长的有7家公司，超过15%下降的有5家；25家以服装为主营业务的上市公司中，12家公司净利润同比增长，13家同比下降，超过30%增长的有7家公司，超过30%下降的公司5家。
11。