前言
不管是品牌商企业，还是省代，服装企业在商品数据分析过程中，品类是极为关键的一个分析角度，品类分析都是既常规基础且重要的一类分析。前面有几篇文章， 零零星星的对品类分析的结构分析、趋势分析进行了一定的阐述，在这里，仍然采用体系化的思维，做一个简要的小结。为使叙述更为简化，拟为服装企业直营业务 线场景展开。
品类分析的体系化
首先，从分析角度上来看：
任何分析都是要带入场景，带入分析角度，抑或称为分析维度的。在品类分析中，核心的分析维度自然是品类维度， 是必须的。品类依据企业的具体情况设置品类档案，顺带提一下，品类有多种解释，在这里，针对服装行业，我们暂且将其定义为商品的分类，每个分类可让企业与 客户清晰的知道他们是一组具有相关性的商品。服装企业中，可设置多个层级，譬如大类（鞋、服、配等）、中类（如衬衫）、小类（如长袖衬衫、短袖衬衫）。设 置了层级的品类，可以在查看分析的时候，利用一些工具技术，实现层层探查，由总括到明细的过程，以分析问题。除了品类维度之外，另外一系列重要的分析维 度，是商品在时间上的属性，企业可通过设置商品的年份、季节、波 段等档案来进行划分。一般的，企业按季节进行运作，至少会设定到商品季节这个粒度，至于波段，则视品牌属性或是运作模式而定是否需要。然后，便是诸如面料 等一些非核心的辅助性的分析维度了。这些维度，可以与品类交叉，或是在类似与透视表的数据表中对数据结果集进行筛选过滤，可以更好的发掘商品零售的潜在信 息与规律。
其次，从分析方法上来看：
数据分析，是离不开分析方法 的。在品类分析中，我们可以用到一系列的分析方法，本小节对这些分析方法，除了列示，亦从其与时间轴的关系上，进行了一些区分。普通的与时间轴无关的，有 结构分析， 这是最常用的，也即我们所说品类结构，品类占比，包括父项占比与总体占比等。如果设定了某商品季节品类销售目标，或是消化率目标、库存率目标等标杆或期望 值，还可以有目标对比分析。另外一类，是与时间轴相关的，主要是对比分析（包括同期比、上期比）和趋势分析。为何将这里分析方法单列出来，是因为不仅一般 的指标，如零售金额、零售数量、库存金额、库存数量、消化率等可以进行对比与趋势分析，连着在结构分析与目标分析的基础上，也还是可以继续套用，如品类零 售金额同比、品类库存金额环比等等。
再有，就是分析指标了：
分析指标涉及到我们如何去量化，如何去度量商品零售中相关的业绩及效率等方面的水平。企业可以结合行业经验与企业实际运用模式及需求，提炼分析指标库，并在适当的时候予以抽取，与分析角度组合，并运用分析方法。品类分析中常用的指标可以包括：
零售金额、零售数量、库存金额、库存数量、进货金额、进货数量等，实际上为进销存类的，最为基础的；
进货SKU、零售SKU、库存SKU，此为SKU进销存方面的，在分析到终端级别效果更佳；
折扣率、平均单价、毛利率，此为商品折扣与毛利水平相关；
库存可销售周（天）数，此为库存商品可用相关；
售罄率、库存率，此为商品消化水平相关，与商品季节结合效果更佳；
另外，类似品类零售结构占比、库存结构占比等指标，是否纳入指标库，则可视情形而定。
以上三者介绍完之后，有几个较为特殊的点需要聊一聊。分别是组织结构，商品时间属性以及单宽的粒度。
其他：组织结构
商品与组织，是服装行业数据分析的两大永恒主体。这是另外一个很重要的、将其单列出来的分析角度。企业总部入库，经过分公司、区域（或 者略过此层级）配发商品到具体终端零售。因此，品类的分析，自然会关注到整体、区域或分公司以及终端三个层级。选择关注的层级进行分析，将可能有涉及到统 计范围、统计口径上的一些差异。当然，企业亦可在组织结构角度，提出层层往下深入剖析的要求。
其他：商品时间属性特征
品类分析的主体，可以是某个期间全体商品的品类分析，亦可是具体某个商品季节或是商品波段的品类分析。就实际商品数据管理来看，两者都其各自的适用环境，都有需要，具体在《再析商品季中分析体系建设》中有叙述。
还有就是，品类分析做到单款，是否适合？个人建议是品类分析无需到单款，一个原因就是，品类分析可以分析多年趋势及对比，单款基本上很多企业跨年即不适 用。品类可以较少变化较慢变化，但是商品款必定是逐年剧烈变化。不建议到款，并非是说从技术角度偶就不能到单款，撇去与时间轴相关的对比分析和趋势分析来 说，占比是有意义的，折扣率也是可用的，可用于消化率也是有效的。从大类探查到中类、小类、再探查到单款吗，也是可以的。
总结
最后，将本文所述服装行业商品品类分析做一个简要的小结，即
“设定满足管理需求的合适的组织主体，定义好分析角度描述场景及上下文，选取好分析指标量化考核业务，再分析方法将两者串连，这期间，用好商品时间属性以更进一步清晰定义商品主体。
