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      引領(lǐng)服裝數(shù)據(jù)運營智能化,觀遠數(shù)據(jù)亮相亞洲服裝智能制造博覽會

       2020-07-29 12:32  來源:A5專欄  我來投稿 撤稿糾錯

        阿里云優(yōu)惠券 先領(lǐng)券再下單

      黑天鵝、灰犀牛現(xiàn)象頻繁出現(xiàn),不確定性已成為常態(tài);我們能做的,是抓住其中的確定性。精細運營、快速反應(yīng),讓決策更智能,這是未來十年的確定性。

      中國制造業(yè)向智能制造轉(zhuǎn)型升級已成為大勢所趨,而“智能”不僅體現(xiàn)在生產(chǎn)制造環(huán)節(jié),還有日常的經(jīng)營管理和決策環(huán)節(jié)。

      7月23日-25日,以“聚力創(chuàng)新•智勝未來”為主題,AME亞洲服裝智能制造博覽會,在上海世博展覽館舉辦。博覽會同期舉辦了“亞洲服裝智能制造高峰論壇”、“LINK FASHION全球服裝領(lǐng)袖峰會”等高端論壇。

      觀遠數(shù)據(jù)作為深耕服裝行業(yè)的智能數(shù)據(jù)分析與決策服務(wù)商受邀參加,創(chuàng)始人兼CEO蘇春園現(xiàn)場發(fā)表了《構(gòu)建智能時代的決策大腦》主題分享。

      從流量時代,進入效率時代,比拼的是“精細運營”&“快速反應(yīng)”的內(nèi)功

      新冠疫情讓零售行業(yè)尤其是服裝業(yè)遭受了前所未有的滑鐵盧,而同時,在疫情的沖擊下,很多企業(yè)也另辟了生存之道。

      某時尚女裝品牌千名店長變身微商,在疫情期間,僅微商城和微信群的銷售額就貢獻率近70%的業(yè)績。

      通過和觀遠數(shù)據(jù)共建的智能數(shù)據(jù)分析平臺以及移動端“店鋪管家”應(yīng)用,該品牌可以在疫情期間對銷售結(jié)構(gòu)和暢銷商品進行深度分析,也可以根據(jù)每天的一些數(shù)據(jù)分析來迭代更新自己客戶群的標簽,實現(xiàn)更精準營銷。

      疫情終究結(jié)束,但是和疫情一樣的突發(fā)情況會隨時存在,零售行業(yè)最終還是要圍繞“人貨場”進行精細化運營,提高自己的快速反應(yīng)能力,用數(shù)據(jù)驅(qū)動決策。

      而數(shù)據(jù)驅(qū)動零售智能決策的本質(zhì)并不是產(chǎn)生10x爆炸式增長,而是持續(xù)產(chǎn)生10x-1000x的增長機會。當一個品牌每周多有1,000次增長的機會,當每周庫存預測提高1%的基準,52周之后,與你競爭的就不是同跑道的品牌了。

      CEO、一線店長、數(shù)據(jù)分析師是實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的根據(jù)地

      數(shù)據(jù)驅(qū)動零售智能決策,有人需要用,有人需要做。所以,好的數(shù)據(jù)智能產(chǎn)品一定是從CEO、一線店長、數(shù)據(jù)分析師三個角色出發(fā)去設(shè)計。

      CEO的數(shù)據(jù)視角:“我不要你覺得,我要我覺得。”

      傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)決策方式,是通過Excel、報表或者傳統(tǒng)BI分析歷史數(shù)據(jù)作為依據(jù)進行判斷決策。而這種方式難免會出現(xiàn)匯報不及時、數(shù)據(jù)有偏差、維度單一等問題。CEO需要的實時掌控大盤信息,抓各業(yè)務(wù)單元的第一KPI,同時,又可以追溯到業(yè)務(wù)終端問題,實時感知經(jīng)營末梢的變化。

      針對這類需求,觀遠數(shù)據(jù)給眾多服裝品牌提供了決策駕駛艙、CEO數(shù)據(jù)大屏、空中巡店等應(yīng)用。CEO可以通過數(shù)據(jù)的下鉆、聯(lián)動等交互,把握總體目標,擴大管理半徑,對問題作出及時調(diào)整。

      (觀遠數(shù)據(jù) 決策駕駛艙示意圖)

      一線的數(shù)據(jù)視角:“越傻瓜越好,請給我做減法。”

      一線店長的主要任務(wù)是做好門店管理,提供有溫度、有特色的購物體驗,所以他們對于數(shù)據(jù)的要求是越簡單越好,復雜的分析看板必然會增加他們的管理負擔。

      而在現(xiàn)實的場景中,店長的能力一般都參差不齊。針對這種問題,觀遠數(shù)據(jù)和部分服裝品牌打造了“店鋪管家”、“業(yè)績追蹤”、“全渠道分析”、“診斷分析”等分析模型。通過將5%優(yōu)秀店長管理經(jīng)營的方法邏輯沉淀到數(shù)據(jù)分析模型中,可以賦能另外95%的店長提升數(shù)據(jù)管理能力。同時,通過訂閱預警等功能,可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)追人,幫助店長及時掌握門店異常。

      數(shù)據(jù)分析師視角:“天下武功,唯快不破”

      數(shù)據(jù)分析師是整個公司數(shù)據(jù)系統(tǒng)的直接賦能者,面對海量的數(shù)據(jù)源,他們需要更敏捷、更智能的數(shù)據(jù)分析工具,去與業(yè)務(wù)真正結(jié)合,而不是糾結(jié)在重復的數(shù)據(jù)清洗、準備工作。

      觀遠數(shù)據(jù)產(chǎn)品一直以“用戶體驗”為核心,開發(fā)了智能數(shù)據(jù)準備、實時數(shù)據(jù)分析引擎、極速分析引擎、智能數(shù)據(jù)大屏、移動BI輕應(yīng)用等黑科技產(chǎn)品,可以幫助數(shù)據(jù)分析師擺脫高重復、高代碼的工作,真正實現(xiàn)從借鑒到超越。

      數(shù)據(jù)智能落地,需要看三年,做三個月

      CEO、一線門店和數(shù)據(jù)分析師這三個角色是企業(yè)實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的根據(jù)地。以這三個角色為核心進行數(shù)據(jù)布局,就完成了數(shù)據(jù)建設(shè)的第一步。其次,就是逐步落地企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

      不同企業(yè)發(fā)展階段和信息化程度不一樣,對于數(shù)據(jù)智能的規(guī)劃路徑也不一樣?;诖耍^遠數(shù)據(jù)提出了以終為始的“5A”落地路徑方法論(Agile敏捷化、Accurate場景化、Automated自動化、Augmented增強化、Actionable行動化)。不管企業(yè)處于什么階段,都可以找到適合自己的切入口。

      在整個體系的搭建過程中,也并不是一蹴而就,觀遠數(shù)據(jù)一直提倡“看三年做三個月,分步構(gòu)建”的數(shù)據(jù)落地方法論。

      以“CEO、一線店長、數(shù)據(jù)分析師”為視角,堅持“以終為始,分步構(gòu)建”,截至到目前,觀遠數(shù)據(jù)已經(jīng)服務(wù)了包含赫基集團、Lily、江南布衣、卡爾丹頓、紅豆在內(nèi)的眾多服裝品牌。未來,將持續(xù)完善產(chǎn)品,優(yōu)化服務(wù),助力更多服裝時尚品牌通過數(shù)據(jù)智能實現(xiàn)持續(xù)增長。

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