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Zaraはビッグデータを持っています。迅速に対応し、修正と実行します。

2013/5/28 23:21:00 65

Zara、ブランド、企業(yè)

<p><strong>消費者の聲を數(shù)字</strong><p>に変える


<p>店に入ると、カウンターと店內(nèi)の隅々にカメラが設(shè)置されています。店のマネージャーはPDAを身につけています。

お客様が店員に「この襟の模様がとても綺麗です」、「ポケットのファスナーが好きではありません」と言っています。これらの細(xì)かい項目は支店長に報告しています。社長はZara內(nèi)部の世界情報ネットワークを通じて、毎日少なくとも二回本社の設(shè)計者に情報を伝えて、本社が決定したらすぐに生産ラインに送り、製品のスタイルを変えます。

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<p style=「text-align:center」><border=「0」align=「センター」alt=「」src=「/uplloadimags/20305/28/2014052123011.JPG」/><p>


<p>閉店後、販売員が決算し、毎日の商品の上下の棚卸しをし、お客様の購買と返品率を統(tǒng)計します。

カウンターの現(xiàn)金資料に合わせて、取引システムは當(dāng)日の成約分析報告を行い、當(dāng)日の商品の売れ行きランキングを分析し、その後、データはZara倉庫システムに直通します。

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<p>大量の顧客の意見を集めて、生産販売の決定をすると、在庫率が大幅に低下します。

また、これらの電話とコンピュータのデータによって、Zaraは似たような「地域流行」を分析し、色、版型の生産において、顧客のニーズに最も近い市場區(qū)間を作っている。

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<p><strong>オンラインストアを?qū)g體店とする前測定指標(biāo)</strong><p>


<p>2010年秋、Zaraは一気に6つのヨーロッパ國家にネットショップを設(shè)立し、ネット上の膨大な資料の接続性を高めました。

翌年、アメリカ、日本でインターネットのプラットフォームを発表しました。営業(yè)収入を増やす以外に、オンラインストアは雙方向検索エンジン、資料分析の機能を強化しました。

意見を回収して生産側(cè)にあげるだけではなく、政策立案者に正確に目標(biāo)市場を探し出せます。消費者にもっと正確なファッション情報を提供します。

アナリストの予想によると、ネットショップはZaraのために少なくとも10%の売上高を引き上げた。

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<p>また、オンラインストアは取引行為のほか、イベント商品の発売前のマーケティング試金石でもあります。

Zaraは通常、インターネット上で消費者アンケートを行い、インターネットからのフィードバックを通じて顧客の意見を取り入れ、実際に出荷された製品を改善する。

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<p>Zaraは、インターネット上の膨大な量の資料を、実體店舗の前測定指標(biāo)と見なす。

ネットでファッション情報を探している人が、<a target=“_blank”href=“http:/m.pmae.cn/”服飾<a>の好みや情報を把握し、流行を促す能力は、一般大衆(zhòng)よりも前衛(wèi)的です。

また、ネットでZaraの情報を先取りして知る消費者は、実體店舗での消費率も高い。

Zaraはネットユーザーの好みに合わせて商品やトレンドを選択し、やはり店頭での販売実績は依然として目立っている。

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<p>これらの貴重な顧客資料は、生産側(cè)に加えて、Zara全體の所屬する英徳斯(Inditex)グループの各部門によって運用されています。顧客サービスセンター、マーケティング部、設(shè)計チーム、生産ライン、通路などが含まれています。

これらの膨大な量の資料に基づき、各部門のKPIを形成し、Zara內(nèi)部の垂直統(tǒng)合主軸を完成させる。

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<p>Zaraが進(jìn)めている膨大な量の資料を統(tǒng)合し、空前の成功を収めた後、Zaraが所屬する英徳斯グループの下の8つのブランドに適用されます。

未來のファッション圏を予見することができます。卓上のデザイン能力以外に、舞臺下の情報/データ大戦は、より重要なステルス戦場となります。

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<p><strong>ビッグデータが出たら、迅速に対応し、修正と実行します</strong><p>


<p>H&MはZaraのペースに追いつきたいと考えていますが、大きなデータを積極的に利用して製品の流れを改善していますが、効果が上がらず、両者の差が大きくなるのはなぜですか?<p>


<p>主な原因は、ビッグデータの最も重要な機能は生産時間を短縮し、生産側(cè)が顧客の意見に従って、第一時間で迅速に修正できるようにすることです。

しかし、H&M內(nèi)部の管理プロセスは、大きなデータ供給の膨大な情報をサポートすることができません。

H&Mのサプライチェーンの中では、バージョンから出荷まで三ヶ月ぐらいかかりますが、Zaraとは全然比べられません。

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<p>H&MはZaraに似ていないので、後者の設(shè)計生産は半分近くスペイン國內(nèi)に維持されています。H&Mの産地はアジア、中南アメリカ州各地に分散されています。

國際交流の時間が生産の時間コストを長くしました。

このように、ビッグデータは當(dāng)日に各エリアの顧客の意見を反映しても、すぐに改善できなくなり、情報と生産が分離した結(jié)果、H&M內(nèi)部のビッグデータシステムの機能が制限されます。

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<p>ビッグデータの運営を成功させるための鍵は、情報システムが意思決定の流れと緊密に結(jié)合し、消費者のニーズに迅速に対応し、修正し、直ちに決定を?qū)g行することである。

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