DeepSeek 的出现，打响 AI 战争的新革命。

这款国产大模型不仅在 AI 领域引发关注，更在多个行业展现了强大的分析能力。

对于正在经历深刻变革的服装行业，DeepSeek 的智能预测为企业提供了新的思考方向。

在企业经营分析中，数据量往往庞大而杂乱，尤其是财务报表、销售数据、库存管理等信息，想要快速提炼关键指标，往往需要耗费大量时间。

你可以输入资产负债表、利润表、现金流量表，让 DeepSeek 帮你提炼核心数据，比如毛利率、净利率、资产周转率等关键指标，并给出分析结论。

本文通过 3 个具体场景的销售场景分析，让 DeepSeek 成为你的店铺专属分析师� �。

为什么你的提问总得不到答案？

DeepSeek 提问错误示范："分析下销售数据"—— AI 会陷入迷茫

该提问违反了 AI 分析三要素：

目标不明确：未说明是诊断问题 / 预测趋势 / 制定策略

范围缺失：无时间范围、品类限定、指标定义

方法模糊：未指定分析框架或验证标准

DeepSeek 提问正确公式

1. 问题要具体：女装 9 月销售额同比下跌 37% 的核心动因是什么？

2. 提供数据要具体完整：周维度经营数据、竞品活动日历、行业大盘

3. 最好了解一些数据计算方法概念：要求用三层归因模型 + 贝叶斯验证 + 库存衰减曲线分析

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场景 1：利用 DeepSeek 帮助预测季节性销售趋势

问题：根据 2024 年的销售数据，预测 2025 年 3 月 -5 月的销售趋势。

提问存在问题：模糊

正确的输出指令：

现有 2024 年的女装销售数据（含销售额、品类、天气）请：

1. 识别连衣裙 / 外套 / 裤装三大品类的季节性规律；

2. 预测未来 3 个月（2025 年 3 月 -5 月）各品类销售额；

3. 输出库存匹配度分析（当前库存 vs 预测需求）  

要求：使用贝叶斯模型，置信度 80%

（贝叶斯模型常用于预测、分类；置信度的设置限定了明确的分析准确度，置信度越高，数据可靠度度越高）

一、需提供的数据

①基础销售数据

2024 年的分月 / 周 / 日销售数据（含销售额、销量）

分产品类别的销售数据（如连衣裙、外套、T 恤等）

价格段分布数据（高 / 中 / 低价位）

②运营数据

客流量（门店每日到店人数或商场客流量数据）

转化率（进店后购买比例）

客单价及连带率（单次购买件数）

③库存数据

历史库存水位（SKU 级别的库存量）

库存周转率及滞销商品清单

补货周期与供应商响应时间

④外部环境数据

天气数据（温度、降雨量、节假日）

促销活动记录（时间、类型、折扣力度）

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场景 2: 利用 DeepSeek 分析销售数据

具体问题：女装 9 月销售额同比下跌 37% 的核心动因是什么？

完善问题：

1. 分析女装 9 月销售额同比下跌 37% 的核心动因，考虑市场环境、产品品类、营销策略、消费者行为等因素；

2. 对比不同品类（如连衣裙、外套、裤装等）在 9 月的销售数据变化，找出对整体销售额影响最大的品类及其下跌原因；

3. 评估外部因素（如天气变化、节假日分布、宏观经济指标等）对 9 月女装销售额的影响程度 。

需要的数据：

① 分品类销售数据

需要连衣裙、外套、裤装等主要品类的销售额和销量数据，以及高、中、低价位的销售分布。通过分析各品类和价格段的跌幅差异，可以识别下跌最严重的品类和价格带。例如，如果高端外套销售额跌幅超过 50%，而低价 T 恤跌幅仅为 10%，则说明高端市场受冲击更大。

②订单明细

需要包含 SKU、折扣率、实付金额、购买时间等字段的订单数据。通过计算客单价和连带率，可以分析促销活动对消费者购买行为的影响。例如，如果连带率从 2.5 降至 2.0，可能说明促销活动未能有效刺激多件购买。

③ 运营数据

每日客流量、试穿率、购买转化率，以分析销售额下跌的主要原因是到店人数减少，还是转化率降低。

分析 SKU 级别库存水位，如果某爆款 SKU 在 9 月库存不足，可能导致销售额损失，可能直接导致销售额下降。

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场景 3：利用 DeepSeek 检测活动效果

完善问题：例如在直播期间，哪种优惠形式（满减、折扣、赠品等）对提高转化率的影响最大？

可以分析的方向：

①销售业绩类：

本次促销活动期间，销售额较活动前增长 / 下降了多少？

客单价有何变化？

不同品类商品的销售数量和销售额在活动前后有何差异？

哪些品类受益最大或受损最大？

促销活动对线上和线下渠道的销售额分别产生了怎样的影响？

②成本与收益类：

本次促销活动的总成本是多少，包括折扣成本、赠品成本、营销推广费用等，投入产出比是多少？

活动是否达到了预期的盈利目标？如果没有，差距在哪里？

③消费者行为类：

促销活动吸引了多少新顾客？

新顾客的购买金额和购买频率与老顾客相比有何不同？

消费者在活动期间的购买决策时间是否缩短？缩短了多少？活动前后消费者的复购率有何变化？哪些促销方式对提高复购率最有效？

④市场竞争类：

竞争对手在同期开展了哪些促销活动？

这些活动对我们的市场份额有何影响？与竞争对手相比，我们本次促销活动的优势和劣势分别是什么？

⑤营销渠道类：

不同营销渠道（如社交媒体、电子邮件、线下广告等）为促销活动带来的流量和销售额分别是多少？

哪个渠道的转化率最高？各营销渠道的投入产出比如何？

哪些渠道的效果未达预期，原因是什么？

用好 DeepSeek，就想到于拥有了专业的数据分析师、经营顾问、企业智囊。

� � 未来已来，你准备好了吗？

� � 欢迎服装人留言讨论，你觉得 DeepSeek 还可以在哪些服装经营场景中应用？