BIコアチームはコード農(nóng)をしなければなりません。

社長(zhǎng)は分析をするとともに、業(yè)務(wù)にも精通しなければならない。

雪梨は毎朝9時(shí)、雪梨が率いるBIチームは時(shí)間通りにBIシステムのデータ監(jiān)視モジュールを開けて、各業(yè)務(wù)システムのデータが計(jì)畫通りにグループデータ倉庫に流れているかどうかを確認(rèn)します。

次の日には、グループの各部門から千人の社員がBIを使って、BIのデータサポートを通じて會(huì)社の各業(yè)務(wù)モジュールに影響を與える決定をするからです。

雪梨との會(huì)話の中で、

グループBIチームは現(xiàn)在、エンジニア、製品マネージャー、データアナリストを含めて5人で編成されています。

去年の6月にこのチームも3人しかいませんでした。BIコアチームはコード農(nóng)をしたり、製品マネージャーをしたりします。分析をしたり、業(yè)務(wù)を徹底的に食べたりして、最終的に5ヶ月の間休まずに開発を完成します。

私から見れば、ラインマンのBIシステムは、私が見た他の會(huì)社のBIシステムと比べて、まったく「驚き」と表現(xiàn)できます。

和

ラインマンのBIシステムにも「逃さない」という名前があり、「天網(wǎng)恢々、疎にして漏らさない」という意味で、すべての業(yè)務(wù)データを海納してほしいという願(yuàn)望を表しています。

雪梨はかつて多くの企業(yè)のためにBIプロジェクトの実施を完成しました。

しかし、彼の目には、BIが漏れないのは、現(xiàn)在は全體の電気商業(yè)界の中で、アリババ、京東、唯品會(huì)などのプラットフォームの電気商が持っているBIシステムを除いて、一番リードしているBIシステムです。

この雪梨の目に映っているこれは素晴らしいものです。

すべてのデータを格納し、リアルタイムの演算データは分析の基礎(chǔ)であり、大データ時(shí)代において、各業(yè)務(wù)段階では一秒ごとにデータが生成され、BIが漏れないようにデータに対して異常な貪欲さがある。

BIを抜かさずに膨大な分散型データ倉庫を建設(shè)し、毎日ETLプログラムを通じて內(nèi)部ERP、WMS、CRM、OA、財(cái)務(wù)などのシステムから數(shù)百萬本のデータを同期させる。

一方、BIを見逃さないで、プラットフォームのインターフェースを通じてリアルタイムで寶を洗って、天貓、集まって割りに合います、京東、質(zhì)素です、唯品會(huì)、販売を分けます、直営店、加盟店、ラインマンのウェブサイト、APPなどの20余りの異なっているルートの注文、商品、會(huì)員のデータをデータ倉庫の中に戻します。

最後に、BIは自分で兇暴なネットワーカー部隊(duì)を建設(shè)しました。毎日絶えず業(yè)界、競(jìng)爭(zhēng)相手、社會(huì)世論などのデータを収集して保管しています。

1：BIデータの整合イメージを抜かさない。計(jì)算を速くするために、データをより直感的にするために、すべてのレポートは10秒以內(nèi)に計(jì)算し、BIを漏らさないで挑戦する技術(shù)のボトムラインを示す。

このような過酷なユーザー體験を達(dá)成するために、BIを見逃さずに既存の業(yè)務(wù)データベースの行式記憶の固有モードを放棄し、革新的に分析に適した分散型の列式記憶データベースを採(cǎi)用し、前億本のデータのまとめ演算を60秒から5秒以內(nèi)に低減させる。

人——お客様の360度の畫像とライフサイクル管理のすべてのブランドの努力は、最終的にはお客様のライフサイクルの価値を高めるために産出されます。

電気屋は自分の店舗の取引データしかないので、お客様の畫像に対しては非常に限られています。

普通はRFMモデル、會(huì)員等級(jí)、地域、製品選好などの限られた次元でしかお客様の畫像分析ができません。

漏れBIは取引先の畫像の能力の上でかなり驚異的で、彼女は匯美グループの下でいかなるブランドの消費(fèi)者を見ることができて、彼らはその他の婦人服のブランドの人數(shù)と好み度（図2のようです）を買って、これはブランドの責(zé)任者に対してブランドの位置付けの思考に対してとても大きい助けがあります。

BIお客様のブランド偏愛畫像模式図を漏らさないでください。

また、BIを漏らさないでください。消費(fèi)者が各種類において、デザインに対する好み、流行要素の好み、ファブリックの好みを畫像化することもできます。

ユニークなデザインを追求するデザイナーブランドとして、最も制御しにくいのはデザインの獨(dú)特性と取引先のニーズにマッチする前です。

BIを漏らさないことによって、ラインマンのデザイナーは企畫の特色とビッグデータのもとでお客様のスタイルの偏愛を十分に結(jié)び付けて、「デッドモデル」の発生をかなり避けることができます。

BI取引先の商品屬性の偏愛畫像の模式図を漏らさない

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グループの12ブランドの900萬の顧客に頼って、匯美は全體のインターネットの婦人服の業(yè)界の流行の成り行きを洞察して、1つはしかし消費(fèi)者の軌道の中から潛在的な細(xì)分の市場(chǎng)を発見して、第13回孵化のブランドを生むかもしれません。

商品――企畫から販売までの流れであらゆるブランドの感情を管理し、最終的には商品を通じて消費(fèi)者に伝えます。

ファッションブランドは、デザイン企畫から、色、生地、品類、撮影の企畫まで細(xì)かく分けて、サンプル開発、大商品生產(chǎn)、棚の上で販売、物流配送という長(zhǎng)い段階で消費(fèi)者に達(dá)し、デザイナーと消費(fèi)者の間に大きなギャップが生じました。

インターネットブランドの核心競(jìng)爭(zhēng)力は消費(fèi)者のニーズに対する迅速なフィードバックである。

BIは設(shè)計(jì)者と消費(fèi)者の距離を縮める実名を積載しています。各モデルの初単品はどのプラットフォームでも販売しています。このモデルの転化率、主図クリック率、販売量、払い戻し率、製品點(diǎn)數(shù)、古い顧客比率、バイヤーの年齢構(gòu)造などのデータはリアルタイムでまとめて計(jì)算します。

このデザインを擔(dān)當(dāng)しているデザイナー、板師、品質(zhì)検査QA、購買送り?duì)?、寫真家、詳?xì)ページの設(shè)計(jì)はいずれもデザインの実際データを確認(rèn)して、返送するかどうかを決めることができます。

匯美集団はBIモデルを抜かさない全リンクの継続的な反復(fù)最適化によって、製品體験と消費(fèi)者の期待との整合性を持続的に保証し、インターネット女裝の核心競(jìng)爭(zhēng)を構(gòu)築している。

漏れないBI各タイプの消費(fèi)者の年齢構(gòu)造

以前は匯美集団の12ブランドの百人以上のデザイナーが毎年少なくとも數(shù)萬のデザインを開発していました。各部門はこれらのデザインの異なるデータ指標(biāo)をばらばらに集めています。

現(xiàn)在は、どの従業(yè)員もデータを集める必要がなく、各モデルの全體データをリアルタイムで確認(rèn)すれば分析と方策決定ができます。

オンラインライン下の全ルートのデータを統(tǒng)合してお客様をオンラインラインの下に分けていません。ただ違った消費(fèi)シーンの切り替えです。

平日は時(shí)間がないので、オンラインで買います。週末は十分な時(shí)間があるので、オフラインで試著して購入したいです。

オンラインとオフラインの消費(fèi)データを統(tǒng)合することで、顧客のオンラインからオフライン、オフラインからオンラインまでの完全な消費(fèi)軌跡を識(shí)別することができます。

各お客様の受入住所によって、BIが漏れないように、お客様の各街道、各団地における分布狀況を精緻に描き出すことができます。

既存のお客様の分布によって、ラインマンは加盟店の立地にとても良い精度を持っています。各店舗のオープンには周辺のラインマンファンにメールを送ります。

BIを抜かさないお客様分布座標(biāo)概略図

また、オンライン販売品目構(gòu)造は、一般的にオフラインより前になります。ダブル11は冬服オンライン販売の爆発點(diǎn)です。オフライン販売の最も人気がある時(shí)間は12月～1月です。これは在庫のオンラインラインの下での配分にとって大きな試練です。

BI同期を抜かさない線上線下のクラス構(gòu)造データの動(dòng)的計(jì)算により調(diào)整した。

一般的な服裝の開店モードとは異なり、ラインマンは最初からデータを中心としたO 2 Oルートを選択しています。店舗ごとの販売量、品質(zhì)構(gòu)造、在庫、店舗內(nèi)の流量はリアルタイムで監(jiān)視しています。

各エリアの監(jiān)督はBIを漏らさずに店舗の現(xiàn)在の販売狀況と地域ごとに比較的いい店舗を調(diào)べることができます。

バーの分析によって、エリア內(nèi)の他の店舗を迅速に調(diào)整することができます。

漏れないBI店舗分布販売監(jiān)視図