十大行业方案 | 2020「鞋服时尚」行业智能数据分析解决方案

Posted 2023-02-14 刘星石

在观远数据2020智能决策峰会现场，观远数据创始人兼CEO 苏春园正式发布了十大行业智能数据分析解决方案，其中就包含“鞋服时尚”行业。此类方案将从产品方案和优秀数字化实践两个层面，深度剖析企业如何形成数据从”看得到“、“看得懂”到“可行动”的落地路径方法论。

01

鞋服时尚行业数字化难题

企业每一年都在谈数字化建设，但在找到这个答案之前，更需要正视当下以及转型过程中，在内部管理运营和外部营销中面临哪些问题和挑战：

数据口径难统一，无法实现高效的数据共享；

传统的数据报表制作效率低，无法支撑高速变化的业务发展需求；

决策层收到的数据分析结果滞后，很难追踪问题根源拓宽管理半径；

业务管理层能够看到的数据分析结果维度简单，颗粒度粗糙，难以支持精细化运营；

数据分析员沉迷于做数据整理分析，很难结合业务沉淀出成熟的分析模型。

02

可落地的智能数据分析解决方案

如何化解这些眼前矛盾，立足长远着眼当下，合理地规划数字化落地路径？

观远数据创新性地提出一整套从BI（敏捷分析）到AI（智能决策）的完整“5A”落地方法论。可以通过敏捷化、智能化的系列“灰科技”产品帮助企业快速提升经营效率，逐步搭建包含战略计划、终端运营、采购生产、商品运营、业务运营、设计选款、顾客关系、市场营销在内的全场景落地模型，最终可借助AI算法实现智能化决策行动，建立可持续竞争优势。

（鞋服时尚品牌“5A”落地路径）

1. 面向战略计划层的“集团驾驶舱”

在企业当中，数字化落地都会遵循自上而下的推动过程。CEO对于企业数字化的认知、目标和边界定义，决定了企业数字化推进的方向和节奏。所以，数字化转型首先得考虑CEO的数据诉求：控大局，把细节。

对此，观远数据沉淀了针对最高管理者的“集团驾驶舱”分析模型，CEO以及各级管理者可以通过数据大屏、移动BI轻应用或Web端看板，实时、随地监测到各个部门核心指标的完成情况，提高管理效率。

集团驾驶舱

同时，也可以通过联动、下钻、跳转等功能从空中追踪问题根源，及时将命令从总部、分公司下达到终端，实现总部到终端的层层赋能，扩大管理半径。

2. 面向终端管理的“店长/督导助手”

督导或店长，是面向终端的基层管理者，他们对于一线业务的洞察能力和管理水平决定了单个片区或门店的业绩。而数据显示，只有5%的店长具备优秀的管理能力，如果能将这种能力复制，就会提高公司整体的盈利能力。

观远数据可以帮助企业把优秀店长的管理经验和看数方式沉淀为分析模型-“店长/督导助手”，赋能更多的终端运营者。通过“店长/督导助手”，终端运营者可以在258黄金点或其他关键节点实时监控关键指标的完成率，例如：城市排名、门店排名、爆款排名、新品表现、库存状态等。对于异常指标及时分析原因，进行人工干预，从而人为抓住其中的增长机会。

店长/督导助手

同时，观远一站式分析平台自带的预警订阅功能，也可以在指标发生异常时及时提醒使用者，并根据指标的危险等级进行逐级通知，从而降低经营风险。例如，当门店连续2天指标未达标通知督导，连续5天没达标通知区域经理。

订阅预警

3. 面向商品运营的“商品分析”

过去，时尚品牌平均需要提前6个月向厂商订货，确认好产品类型和数量之后，即使前端市场反馈不好，也很难及时做出调整。而现在，时尚潮流的转变越来越快，品牌在商品订货上都开始向“快反”模式转型，减少提前订货的比重，更多地根据终端商品的销售表现和消费者洞察快速补货。

观远数据沉淀了面向商品运营等部门的商品企划、商品销售、商品画像、商品库存等分析模型。包含品类结构分析、价格带分析、商品画像分析、动销分析、售罄/折扣分析、连带分析等。帮助鞋服时尚品牌360°立体洞察商品数据，合理制定商品企划方案，运营部门也可以根据畅滞销数据进行畅销款推荐和滞销款预警。

商品分析

4. 面向供应链部门的“库存/订单流转分析”

供应链能力是鞋服时尚品牌的核心竞争力，如何提高供应链整体效率？

观远数据推出了针对供应链端的系列分析模型，企业可以实时监控订单的生产效率、翻单能力、入库进度和逾期情况，刻画供应商能力画像，对货品质量和库存情况进行实时追踪。

例如品牌商普遍面临的“去库存”压力，观远数据对此推出“库存分析模型”。企业可以看到全国库存的分布情况，从总仓、分仓到门店；还可以通过库龄去看往年款的库存资金占比；通过品类去看区域的商品结构差异，甚至是颜色喜欢好差异和尺码差异，及时平衡全国性库存结构。另一方面，对于很多企业设定的区域/店铺的库存上线考核，可以结合观远订阅预警功能自动预判，防止门店由于过度抢货导致积压的情况。

库存分析

5. 面向新零售部门的“会员分析”

私域流量对企业的重要性在疫情期间已经得到充分证明，而在企业有了私域流量之后，如何将“流量”变成“活跃留量”，就需要强化对会员的细颗粒度分析。

观远会员分析模型覆盖了鞋服时尚品牌招募纳新、复购留存、客群鉴定、行为习惯、用户运营的全生命周期分析，包含：会员综合看板、会员增长追踪、消费者分群洞察、会员价值分析、会员唤醒分析等主题，可以帮助企业从“消费者”出发，进行设计选品、营销活动筹备。

会员招募与留存分析

03

优秀服装企业数字化实践

鞋服时尚行业的数字化是以消费者为中心重构人、货、场，通过数据与技术来不断驱动运营效率的提升和商业模式的转变。截止到目前，观远数据已经服务了包含赫基集团、Lily商务时装、红豆股份、JNBY、七色纺、菲安妮等众多鞋服时尚品牌，沉淀了行业领先的数字化落地方案和路径。

通过大数据获取用户信息，交流V：starxingshi