与日用百货不同，服装商品有很强的季节性。一旦某个季节（春季、夏季、秋季或冬季）将要过去，当季的商品就要进行大力度的打折。比如刚开始是5折，然后一直降到2.5折。之后还卖不出去的商品就会被转移到折扣出清店去。这一打折的过程成本很高，严重地挤压了现有商品的利润。只要初始时段的出售量略低于预期，就会带来明显的后果。
季节性还体现在节日或重大体育活动等事件上。虽然这些节日、活动往往只持续几天，但带来的销量却是惊人的。如果零售商没有为此类特殊的日子做好准备，那蒙受的损失将是巨大的。所有服装商案头都应有一本季节日历和一张地理气候地图。日历可以提醒你季节及节日的到来。地图则会展现一个国家的气候带划分，每个气候带都可视作是一个商品区。比如在美国，从南方腹地（佛罗里达州到亚拉巴马州）横跨至南加利福利亚，均属于不同的商品区。大体来说，一共有6个气候带，商品区的划分也可以此为标准。频繁使用此类地图的正是大众贸易商和大型服装连锁品牌。
澳大利亚却有其独特的气候带划分，与美国的恰好颠倒，在澳大利亚，寒带位于南部。不管在何处，大部分的连锁商（在各地拥有多家店铺的零售商）会在战略制订时考虑地理气候带的因素。
大部分情况下，各个商品区内建有自己的配送中心，专门配送适合这一区域的商品。商品配送与气候带紧密相关。例如，佛罗里达州会比中西部地区更早收到春款商品。同时，美国南部地区会收到更多适合在温暖地带销售的服装。商品配送再次印证了合理使用数据的作用，参考根据季节变化绘制的需求曲线，店铺可以在最恰当的时候收到需要的商品。
分析是一项十分重要的工作，利用分析，我们能在商品开售前预测商品的销量（需求曲线）、定价层次及日后的打折情况。需求曲线深受季节因素的影响。如果能在需求大量的时候进行力度较小的打折促销，就可以避免日后的大力度打折，从而保证了利润率，合理利用数据可看作是艺术，也可看作是技术，数据都是基本的部分。
不难发现，服装产业中，数据驱动（基于事实）的决策是关键所在。想做作出正确的决策，就必须了解过去几年的流行趋势及当季的潮流。迅速发现顾客在购物时喜欢捎上何种商品，就能知道什么来做“每日特价”最合适，从而提振利润率。这一类分析并不适合心里承受力弱的人。要知道，大部分服装买手需要提前一年决定明年商店里应该卖什么（颜色、风格、款式、图案）、采购量应是多少，任何微小的错误都会影响整整一季的财务情况。
