與日用百貨不同，服裝商品有很強的季節性。一旦某個季節（春季、夏季、秋季或冬季）將要過去，當季的商品就要進行大力度的打折。比如剛開始是5折，然后一直降到2.5折。之后還賣不出去的商品就會被轉移到折扣出清店去。這一打折的過程成本很高，嚴重地擠壓了現有商品的利潤。只要初始時段的出售量略低于預期，就會帶來明顯的后果。

季節性還體現在節日或重大體育活動等事件上。雖然這些節日、活動往往只持續幾天，但帶來的銷量卻是驚人的。如果零售商沒有為此類特殊的日子做好準備，那蒙受的損失將是巨大的。所有服裝商案頭都應有一本季節日歷和一張地理氣候地圖。日歷可以提醒你季節及節日的到來。地圖則會展現一個國家的氣候帶劃分，每個氣候帶都可視作是一個商品區。比如在美國，從南方腹地（佛羅里達州到亞拉巴馬州）橫跨至南加利福利亞，均屬于不同的商品區。大體來說，一共有6個氣候帶，商品區的劃分也可以此為標準。頻繁使用此類地圖的正是大眾貿易商和大型服裝連鎖品牌。

澳大利亞卻有其獨特的氣候帶劃分，與美國的恰好顛倒，在澳大利亞，寒帶位于南部。不管在何處，大部分的連鎖商（在各地擁有多家店鋪的零售商）會在戰略制訂時考慮地理氣候帶的因素。

大部分情況下，各個商品區內建有自己的配送中心，專門配送適合這一區域的商品。商品配送與氣候帶緊密相關。例如，佛羅里達州會比中西部地區更早收到春款商品。同時，美國南部地區會收到更多適合在溫暖地帶銷售的服裝。商品配送再次印證了合理使用數據的作用，參考根據季節變化繪制的需求曲線，店鋪可以在最恰當的時候收到需要的商品。

分析是一項十分重要的工作，利用分析，我們能在商品開售前預測商品的銷量（需求曲線）、定價層次及日后的打折情況。需求曲線深受季節因素的影響。如果能在需求大量的時候進行力度較小的打折促銷，就可以避免日后的大力度打折，從而保證了利潤率，合理利用數據可看作是藝術，也可看作是技術，數據都是基本的部分。

不難發現，服裝產業中，數據驅動（基于事實）的決策是關鍵所在。想做作出正確的決策，就必須了解過去幾年的流行趨勢及當季的潮流。迅速發現顧客在購物時喜歡捎上何種商品，就能知道什么來做“每日特價”最合適，從而提振利潤率。這一類分析并不適合心里承受力弱的人。要知道，大部分服裝買手需要提前一年決定明年商店里應該賣什么（顏色、風格、款式、圖案）、采購量應是多少，任何微小的錯誤都會影響整整一季的財務情況。