前文提到过，商品和终端是服装行业的两大核心主体，通俗说起来，就是“货”和“场。很多的数据分析应用，均是围绕这两个核心展开，因此商品分析也是服装行业商业智能建设中极其重要的一个主题域。本文将基于实际建设的经历，针对商品分析的概要体系，进行一个初步提炼。
提炼设计商品分析概要体系，将从规范化的角度出发，对商品分析相关的各项具体应用进行分类梳理。它的规范在于尽可能全面的呈现该主题的常规分析方法、常用分析指标。其优点在于具有较好的整体性、全面性，不零散化、碎片化；用户也易于依据其分析目的导航至具体应用。
首先，可以从两个大的方向，对商品分析各项应用进行一个基本的划分，第一部分是商品零售数据分析，第二部分是商品总体全盘分析。前者注重商品在终端的零售数据，分析各项属性特征、生命周期等，后者关注总体商品的流转，涵盖零售和批发等业务。
商品零售分析
可以分为三个部分，简要阐述如下。
n 基于属性综合分析
依据商品的丰富的各种属性进行综合分析。属性包括以下方面：
u 品类，可以从品类机构角度，对品类贡献度、结构差异等方面进行分析；
u 年份季节波段，从商品 的时间属性上进行分析；
u 故事、系列等属性，从商品 的风格、主题等角度进行分析；
u 颜色、尺码，结合品类等属性，以及区域终端等角度，分析零售的颜色、尺码特性；
u 价格带，分析消费者的消费特性，或各价格带商品 的消化水平；
从指标角度上来说，上述属性，有选择性的结合零售金额、零售数量、SKU数、吊牌价零售金额、折扣率、售罄率、存销比等，运用表格或是图形手段呈现。
同时，亦可运用结构分析分析贡献度和结构差异（如品类销存结构差异），采用对比分析发现时间上的结构差异，趋势分析掌握品类或者商品季节零售或者结构的趋势，等等。
最后，可以对这些属性进行交叉组合分析，如能结合一款具有多维分析或是即席查询的工具，让用户自行选择属性组合查看数据，是一个很好的具有灵活性和扩展性的应用。
n 畅滞销商品分析
畅滞销分析，是由排名分析衍生出来的一个值得高度关注的应用点。关注商品零售的畅销滞销款，是通过各种规则（如销量、售罄率等）的定义、过滤，发现广义上的畅销、滞销等需要相关用户去进一步关注的商品，再深入分析其数量、金额、排名异动、各区域表现、可用天数等，发现商品销售提升的机会。
n 生命周期跟进
基于商品上市周期，进行跟进监控，与设定的区间阀值进行比较，发现异常款（即需要关注的商品）。
商品总体流转分析
核心是综合统计、呈现商品的订货、采购、入库、差异、批发发货、直营发货、直营零售、直营库存、总仓库存、代理（加盟）库存、合计库存、消化率等若干指标，实现对货品的动态的、全盘的监控。在具体实现的时候，可以注意以下几点：
u 代理、加盟体系的库存数据采集，是商品全盘监控的一个极其重要的节点，企业应当尽可能的通过各种方式上收此部分数据。
u 此表亦可维护时间轴上的各个款的若干阶段关键操作的时间节点，对整个过程实现计划于实际的对比监控；
u 可以将表格的部分数据在组织结构（区域、终端）上进行细化；
