“尤其是服装批发具有很强的季节性，若过了春装的旺季，就会连着几个月的淡季。”据业内资深人士分析，外贸行业的高峰期，通常是在头年的12月份以及第二年的1月-2月份。欧美消费者过完感恩节、圣诞节之后需要补货，同时也为了避开中国春节的停工，因此会提前下单。而后进入夏天会有一个淡季阶段，自9月开始再进入旺季。实际上，由于疫情影响，现阶段客户普遍不敢下大单，对我们来说接小单意味着成本上升，但这是控制风险、维持客户关系的无奈之举。

如果说“船小好调头”这样的事情的先决条件是“小船”，那服贸这种超长产业链的集团所追求的理想状态也不应是“好调头”，而是如何更敏捷。

针对服贸行业普遍面临的诸如数据繁多复杂，难于整理；无法导出单个报表的筛选后的数据；数据库中的逻辑计算导致取数后的数据错误；没有预警功能无法筛选或突显异常数据；各品牌有多重品类，缺乏销量上的可视化的比较等痛点，云之家报表秀秀推出服贸行业个性化数据预警移动化应用，以季度、月度和品类数据的移动化展示和智能分析为主，让来自市场的反馈，精准驱动决策，对整条产业链产生方向性引导。

1、首先品类分析。一个服贸企业通常会同时代理好几个品牌，每个品牌在每个季度都会有不同的服饰种类在售。报表秀秀打造两个“过滤器”（季节和品牌），代表着4x4=16种不同的服饰类型组成，在品类方面的数据一共有季节、品牌、品类三个维度。与寻常excel表不同的是，这些数据时经过筛选的，并且做出了预警设置（例如周销量占比、月销量占比和进销率）再结合（左侧两个饼图），管理者可以通过云之家报表秀秀一目了然的看到，哪个牌子的哪种种类的服饰卖的好，哪个卖的差，哪个数据有异常，由此来判断针对不同类型的服饰是否需要进货调整和仓库的囤积状态。

2、月度销售。由（右侧三个不同颜色的）报表组成，主要包括了销售、经营指标和目前库存三个板块。和品类销售分析一样，受过滤器筛选影响，意味着可以对任意数据进行凸显和标注，突出重要指标和异常数据，并针对多种指标设计成了多个指标模块的形式。

3、季度销售。由（最下方靠左）三个报表组成，云之家报表秀秀提取了达成率和销量为主要指标，使用了柱状图来展示各个品牌的排名情况，使用线图来展示四个季度的销售曲线和趋势。云之家报表秀秀让用户通过三个报表从时间维度了解集团的销售情况，也对各个品牌的销售情况有更宏观的了解，抓出问题品牌，综合考量季节因素，从而形成有力决策。