零售行业数据分析的5大趋势 【中国服装圈·1352期】屋顶秧田工装

搜索编辑：中国服装圈 文章来源：数据观

传统零售行业过去是“许3多”€€€€客户多、商品多、门店多。到今天还要加上1多€€€€数据多。互联网的发展及电商的井喷恒漉工作服
使零售行业在2016年遭受了闭店潮，但即便在实体、电商竞争均10分剧烈的服装零售领域，也有从大数据中获利一批工作服低价处理
的典型。2017年，实体零售如想逆势突围，必须转型，成为数据管理型企业。

2016年初，商超巨头沃尔玛宣布全球闭店269家，触及员工上万人;万达百货近410家店关闭;天虹百货、阳光百货、玛莎百货也纷纭沦陷;年底，朋友圈疯狂流传《实体店阵亡名单》，除前面提到的几家以外，梅西百货、家乐福、麦当劳、美特斯邦威、李宁等知名品牌也“榜上着名”。

我们根据零售行业的特点，总结了零售行业数据分析的5大趋势，供大家参考。

1、全源数据整合

零售行业门店多、客户多、Sku多，常常面临的问题是，不同数据在不同的系统中，各个系统之间彼此不相干联，很难从数据中发现隐藏的问题或商机，更不可能做到像Zara那样，根据每一个门店的信息反馈，将存货周转率提至业内最优，比其它品牌高3～4倍。

决策者通常需要看到某个指标来指点决策，但从提出需求到IT响应，却需要1周乃至更长时间。得手的数据已然过期，只能用来复盘。

2017年，将有愈来愈多的零售行业从业人员受益于全源数据整合工具€€€€它将整合零售商散落在本地文件、云端数据与第3方系统中的数据，同时应用在线数据处理工具，抽取关键指标，构成定制化的数据集。从提出需求到拿到报表，将以小时乃至分钟计。管理者能用第1手的数据用来进行销售布局、调剂营销策略等。

2、数据分析师不再被专业分析师“垄断”

零售行业包罗万象，有员工上万的全球性企业，也有单兵作战的小店。之前，要进行数据分析，要经过提取数据、清洗数据、建模等进程，必须由专业人员来进行，而且通常要部署1个专业的数据分析部门，花费不菲。

但在2017年，即便是便利店主也能深耕数据，这完全是由于交互性数据视觉工具的诞生€€€€仅需鼠标点击、拖拽，就能够生成各种各样的图表，上手性极强，任何人都可以操作。而且，数据视觉融会了人脑科学、管理科学与信息科学的精华，可以激起使用者的商业智能，快速驱动决策。

可以说，在这个年代，我们有能力拥抱这类本身具有高度的专业性、但却更加容易操作的数据分析工具了。而且，这类工具由于依托于云，不需要本地部署，不需要购买硬件，所以价格相对低廉。

由于这类工具的诞生，高级分析将不再被专业分析师“垄断”，中小微型的零售企业也能够利用数据驱动管理，用精准的数据来指点自己的工作;并且不管是自己分析、还是与它人分享，可视化图表都要比单纯数字或文字的报表更加直观，更能增进决策。

3、企业的响应速度跟上数据的生产速度

企业的响应速度追不上数据的生产速度，是数据驱动运营的关键问题。

拿Zara与H&M的速度战来举例，两个企业看到T台走秀(获得灵感)的时间是1样的，但H&M从打版到出货需要3个月左右的时间，Zara仅需两周。如果信息不能在第1时间被消化、利用，其时效性就没法保证，而世界千变万化，过期的信息就等于毛病的信息。

如何让企业的响应速度跟得上数据的生产速度?

首先，1手数不要去美容院工作服
据需要直达1手分析。

之前的商业智能，需要做大量的重复性工作，即便是格式相同的周报、月报，每次需求都代表着1系列的工作;但2017年，只要用数据处理工具制作1次数据流，并基于该数据流制作1次分析看板，以后的工作量就是点击1次鼠标、选择自动更新源数据便可。

其次，1手分析需要直达决策人。

企业各层级、各职能的负责人，不再基于1份复杂的报表，拆分自己最需要关注的部份;他们只需要具有1个自己的管理看板，并选择实时更新便可。

最后，1手决策需要直达履行团队。

不管是生产、供货、配送、还是运营，都能第1时间拿到决策、看到支持决策的数据以信任决策、终究履行决策，完成从数据到行动的全进程。只有数据-分析-决策-履行全部秒级响应，才能保证企业的响应速度跟得上数据的生产速度。

4、移动分析加速零售行业发展

数据的分析与分享，只能在PC端实现吗?如果报告的接收人是终年需要展转各地的CXO、是销售、是买手等不能朝9晚5对着电脑的角色，那末再好的工具，是不是都没法实现“即时响应”了?

2017年，零售实体店将与大数据全面整合，这不光是说传统零售行业都要往线上商城上转移阵地，而是说，实体店也能利用数据来优新乡市工作服订制
化全部业务链条。其中最关键的工具之1，就是支持移动端分析的沟通协作工具。

有了它，CXO人在机场，也能基于数据输出决策;运营人员全天在外，也可基于数据调剂推行渠道;销售团队更能随时随地取出手机，基于数据展现自己产品的优势。

移动分析工具突破了时间和空间的限制，全方位助力企业管理数据化。

5、零售业走向科技密集型产业

机器学习、人工智能的发展也为零售带来机遇。H&M“回收旧衣”，除环保，也有节省生产资源的目的。而Zara则在生产源头就利用机器来计划每块布料的使用，确保剪裁方式是最节省的。

现在，AI、机器学习等可能对某些传统零售企业来讲还有点遥远，但或许用不了几年，AI就会进入广大企业，替换人工完成1些平常的工作，带领零售行业从“劳动密集型”产业走向“科技密集型”产业。届时，有用数据的增量会比今天更加可观€€€€我们是不是做好准备，迎接新智慧?

逢迎零售业发展5大趋势，数据观为您提供全源数据整合、数据视觉、移动端沟通协作、数据即时更新、海量数据秒级响应5大功能，打破多个客户、多款单品、多家门店、多个环节之间的数据壁垒，将本企业、全行业的发展状态即时地用数据视觉做全局性展现。

我们相信，大数据历来没有站在实体的对峙面，只是当有人已乘着大数据起飞时，大部队还在大数据眼前踟躇。其实，只要具有适合的工具，大数据将1视同仁，带领我们迈入更加激动人心的未来。