十大行業(yè)方案 | 2020「鞋服時尚」行業(yè)智能數(shù)據(jù)分析解決方案

2020-11-03 11:24 來源：A5專欄我來投稿撤稿糾錯

在觀遠數(shù)據(jù)2020智能決策峰會現(xiàn)場，觀遠數(shù)據(jù)創(chuàng)始人兼CEO 蘇春園正式發(fā)布了十大行業(yè)智能數(shù)據(jù)分析解決方案，其中就包含“鞋服時尚”行業(yè)。此類方案將從產(chǎn)品方案和優(yōu)秀數(shù)字化實踐兩個層面，深度剖析企業(yè)如何形成數(shù)據(jù)從”看得到“、“看得懂”到“可行動”的落地路徑方法論。

鞋服時尚行業(yè)數(shù)字化難題

企業(yè)每一年都在談數(shù)字化建設(shè)，但在找到這個答案之前，更需要正視當(dāng)下以及轉(zhuǎn)型過程中，在內(nèi)部管理運營和外部營銷中面臨哪些問題和挑戰(zhàn)：

數(shù)據(jù)口徑難統(tǒng)一，無法實現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)共享；

傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)報表制作效率低，無法支撐高速變化的業(yè)務(wù)發(fā)展需求；

決策層收到的數(shù)據(jù)分析結(jié)果滯后，很難追蹤問題根源拓寬管理半徑；

業(yè)務(wù)管理層能夠看到的數(shù)據(jù)分析結(jié)果維度簡單，顆粒度粗糙，難以支持精細化運營；

數(shù)據(jù)分析員沉迷于做數(shù)據(jù)整理分析，很難結(jié)合業(yè)務(wù)沉淀出成熟的分析模型。

可落地的智能數(shù)據(jù)分析解決方案

如何化解這些眼前矛盾，立足長遠著眼當(dāng)下，合理地規(guī)劃數(shù)字化落地路徑？

觀遠數(shù)據(jù)創(chuàng)新性地提出一整套從BI（敏捷分析）到AI（智能決策）的完整“5A”落地方法論?？梢酝ㄟ^敏捷化、智能化的系列“灰科技”產(chǎn)品幫助企業(yè)快速提升經(jīng)營效率，逐步搭建包含戰(zhàn)略計劃、終端運營、采購生產(chǎn)、商品運營、業(yè)務(wù)運營、設(shè)計選款、顧客關(guān)系、市場營銷在內(nèi)的全場景落地模型，最終可借助AI算法實現(xiàn)智能化決策行動，建立可持續(xù)競爭優(yōu)勢。

（鞋服時尚品牌“5A”落地路徑）

1. 面向戰(zhàn)略計劃層的“集團駕駛艙”

在企業(yè)當(dāng)中，數(shù)字化落地都會遵循自上而下的推動過程。CEO對于企業(yè)數(shù)字化的認知、目標(biāo)和邊界定義，決定了企業(yè)數(shù)字化推進的方向和節(jié)奏。所以，數(shù)字化轉(zhuǎn)型首先得考慮CEO的數(shù)據(jù)訴求：控大局，把細節(jié)。

對此，觀遠數(shù)據(jù)沉淀了針對最高管理者的“集團駕駛艙”分析模型，CEO以及各級管理者可以通過數(shù)據(jù)大屏、移動BI輕應(yīng)用或Web端看板，實時、隨地監(jiān)測到各個部門核心指標(biāo)的完成情況，提高管理效率。

集團駕駛艙

同時，也可以通過聯(lián)動、下鉆、跳轉(zhuǎn)等功能從空中追蹤問題根源，及時將命令從總部、分公司下達到終端，實現(xiàn)總部到終端的層層賦能，擴大管理半徑。

2. 面向終端管理的“店長/督導(dǎo)助手”

督導(dǎo)或店長，是面向終端的基層管理者，他們對于一線業(yè)務(wù)的洞察能力和管理水平?jīng)Q定了單個片區(qū)或門店的業(yè)績。而數(shù)據(jù)顯示，只有5%的店長具備優(yōu)秀的管理能力，如果能將這種能力復(fù)制，就會提高公司整體的盈利能力。

觀遠數(shù)據(jù)可以幫助企業(yè)把優(yōu)秀店長的管理經(jīng)驗和看數(shù)方式沉淀為分析模型-“店長/督導(dǎo)助手”，賦能更多的終端運營者。通過“店長/督導(dǎo)助手”，終端運營者可以在258黃金點或其他關(guān)鍵節(jié)點實時監(jiān)控關(guān)鍵指標(biāo)的完成率，例如：城市排名、門店排名、爆款排名、新品表現(xiàn)、庫存狀態(tài)等。對于異常指標(biāo)及時分析原因，進行人工干預(yù)，從而人為抓住其中的增長機會。

店長/督導(dǎo)助手

同時，觀遠一站式分析平臺自帶的預(yù)警訂閱功能，也可以在指標(biāo)發(fā)生異常時及時提醒使用者，并根據(jù)指標(biāo)的危險等級進行逐級通知，從而降低經(jīng)營風(fēng)險。例如，當(dāng)門店連續(xù)2天指標(biāo)未達標(biāo)通知督導(dǎo)，連續(xù)5天沒達標(biāo)通知區(qū)域經(jīng)理。

訂閱預(yù)警

3. 面向商品運營的“商品分析”

過去，時尚品牌平均需要提前6個月向廠商訂貨，確認好產(chǎn)品類型和數(shù)量之后，即使前端市場反饋不好，也很難及時做出調(diào)整。而現(xiàn)在，時尚潮流的轉(zhuǎn)變越來越快，品牌在商品訂貨上都開始向“快反”模式轉(zhuǎn)型，減少提前訂貨的比重，更多地根據(jù)終端商品的銷售表現(xiàn)和消費者洞察快速補貨。

觀遠數(shù)據(jù)沉淀了面向商品運營等部門的商品企劃、商品銷售、商品畫像、商品庫存等分析模型。包含品類結(jié)構(gòu)分析、價格帶分析、商品畫像分析、動銷分析、售罄/折扣分析、連帶分析等。幫助鞋服時尚品牌360°立體洞察商品數(shù)據(jù)，合理制定商品企劃方案，運營部門也可以根據(jù)暢滯銷數(shù)據(jù)進行暢銷款推薦和滯銷款預(yù)警。

商品分析

4. 面向供應(yīng)鏈部門的“庫存/訂單流轉(zhuǎn)分析”

供應(yīng)鏈能力是鞋服時尚品牌的核心競爭力，如何提高供應(yīng)鏈整體效率？

觀遠數(shù)據(jù)推出了針對供應(yīng)鏈端的系列分析模型，企業(yè)可以實時監(jiān)控訂單的生產(chǎn)效率、翻單能力、入庫進度和逾期情況，刻畫供應(yīng)商能力畫像，對貨品質(zhì)量和庫存情況進行實時追蹤。

例如品牌商普遍面臨的“去庫存”壓力，觀遠數(shù)據(jù)對此推出“庫存分析模型”。企業(yè)可以看到全國庫存的分布情況，從總倉、分倉到門店；還可以通過庫齡去看往年款的庫存資金占比；通過品類去看區(qū)域的商品結(jié)構(gòu)差異，甚至是顏色喜歡好差異和尺碼差異，及時平衡全國性庫存結(jié)構(gòu)。另一方面，對于很多企業(yè)設(shè)定的區(qū)域/店鋪的庫存上線考核，可以結(jié)合觀遠訂閱預(yù)警功能自動預(yù)判，防止門店由于過度搶貨導(dǎo)致積壓的情況。

庫存分析

5. 面向新零售部門的“會員分析”

私域流量對企業(yè)的重要性在疫情期間已經(jīng)得到充分證明，而在企業(yè)有了私域流量之后，如何將“流量”變成“活躍留量”，就需要強化對會員的細顆粒度分析。

觀遠會員分析模型覆蓋了鞋服時尚品牌招募納新、復(fù)購留存、客群鑒定、行為習(xí)慣、用戶運營的全生命周期分析，包含：會員綜合看板、會員增長追蹤、消費者分群洞察、會員價值分析、會員喚醒分析等主題，可以幫助企業(yè)從“消費者”出發(fā)，進行設(shè)計選品、營銷活動籌備。

會員招募與留存分析

優(yōu)秀服裝企業(yè)數(shù)字化實踐

鞋服時尚行業(yè)的數(shù)字化是以消費者為中心重構(gòu)人、貨、場，通過數(shù)據(jù)與技術(shù)來不斷驅(qū)動運營效率的提升和商業(yè)模式的轉(zhuǎn)變。截止到目前，觀遠數(shù)據(jù)已經(jīng)服務(wù)了包含赫基集團、Lily商務(wù)時裝、紅豆股份、JNBY、七色紡、菲安妮等眾多鞋服時尚品牌，沉淀了行業(yè)領(lǐng)先的數(shù)字化落地方案和路徑。

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