伝統(tǒng)小売業(yè)は昔は「許三多」でした。お客さんが多く、商品が多く、店が多かったです。

今日までにもう一つ追加します。データが多いです。

インターネットの発展及び電気事業(yè)者の噴出により小売業(yè)は2016年に閉店の波に見舞われましたが、実體、電気事業(yè)者の競爭が激しいアパレル小売分野でも、ビッグデータから利益を得る典型があります。

2017年に、実體小売は逆勢いで包囲を突破したいなら、データ管理型企業(yè)に転換しなければならない。

世界服裝靴ネットによると、2016年の初め、商超大手

全世界の閉店店が269軒で、従業(yè)員が何萬人もいると宣言しました。萬達百貨店は40軒近くの店が閉店しました。天虹百貨、サンシャイン百貨、マーサ百貨も続々と陥落しました。年末には、友達の輪が狂おしく「実體店戦死者リスト」を伝えました。前述のいくつかのほかに、メシ百貨店、カルフール、マクドナルド、メトスボンビー、李寧など有名です。

「ランキングで有名」もあります。

一方、InditexはZara、Pull&Bear、Bershkaなどのファーストファッションブランドを持つ親會社として、2016年に純利益を10%上げた成績表を提出し、売上高は233.1億ユーロと過去最高を記録しました。

このような上昇の勢いは2017年に続き、Inditexグループの各ブランドが開業(yè)してから1年以上の店舗で、本年度の最初の6週間で売上高は8%上昇しました。

H&Mは1%の成績で惜しくもスタートしました。

有名な経済學(xué)者の郎咸平さんはかつて「2000年後に成功した企業(yè)は、成功は革新によるものではなく、迅速な反応によるものだ」と指摘しました。

Zaraの成功はまさにこの點を検証しました。

Zaraは自分のスピードショット生産システムを持っています。情報は各店舗のマネージャーが持っているPDAによって本社に伝えて、生産の注文を販売しています。彼らはPOSマシン、ERP、SCM、CRMとCADで発生したデータはこれまで互いに孤立していません。

したがって、在庫管理、生産モデル、店舗配送は、ロケットに乗るように、他のブランドに簡単にコピーすることはできません。

なぜファストファッションと呼ばれているのですか？しかし、H&M、GAPはZaraに過ぎないのですか？Inditexの最高経営責(zé)任者であるPablo＿Islaはインタビューに対して、「何の秘訣もありません。データに迅速に応答するだけです?！?/p>

では、2017年、小売業(yè)者はどうやって似ていますか？

同様に、データに応答しますか？

私たちは小売業(yè)の特徴に基づいて、小売業(yè)のデータ分析の5つのトレンドをまとめました。

1、全ソースデータ整合

小売業(yè)の店舗が多く、顧客が多く、Skuが多く、常に直面している問題は、異なるデータが異なるシステムにおいて、各システム間の関連がなく、データから隠れている問題や商機を発見するのが難しいことであり、Zaraのように、店舗ごとの情報フィードバックによって、在庫回転率を業(yè)界最適化し、他のブランドより3～4倍高い。

政策決定者は通常、ある指標を見て政策決定を指導(dǎo)する必要がありますが、要求からIT応答までは、一週間以上かかります。

入手したデータはすでに期限が切れています。復(fù)刻に使うしかないです。

2017年には、ますます多くの小売業(yè)界の従業(yè)員がソースデータ統(tǒng)合ツールから恩恵を受けることになります。小売業(yè)者がローカルファイル、クラウドデータと第三者システムに散在しているデータを統(tǒng)合し、オンラインデータ処理ツールを利用して、重要な指標を抽出し、確定化されたデータセットを形成します。

要求を出してからレポートをもらうまでは、時間ないし分で計算します。

管理者は最初の手のデータで販売レイアウト、マーケティング戦略などを調(diào)整することができます。

2、データアナリストはもはや専門アナリストに「獨占」されない

小売業(yè)にはあらゆるものが含まれています。従業(yè)員が多いグローバル企業(yè)があります。また、単獨作戦のお店もあります。

以前、データ分析を行うには、データの抽出、データの洗浄、モデリングなどのプロセスを経て、専門家が行う必要があります。

しかし、2017年には、コンビニの店主でもデータを深く耕すことができます。これは完全に相互性のデータ視覚ツールの誕生によるものです。

また、データ視覚は人間の脳科學(xué)、管理科學(xué)と情報科學(xué)の精華を融合させ、利用者の商業(yè)知能を奮い立たせ、迅速に政策決定を駆動することができる。

この年代には、このような高度な専門性を持っていますが、より使いやすいデータ解析ツールを抱擁する能力があります。

また、このようなツールはクラウドに依存していますので、現(xiàn)地配備は不要です。ハードウェアを買う必要がないので、価格は比較的安いです。

このようなツールの誕生のため、高級な分析はもう専門のアナリストに「獨占」されなくなります。中小小型の小売企業(yè)もデータ駆動管理を利用して、正確なデータで自分の仕事を指導(dǎo)することができます。しかも自分で分析しても、それともその人と共有しても、視覚化の図表は単純な數(shù)字あるいは文字の報告書より直感的で、方策を促進することができます。

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3、企業(yè)の応答速度はデータの生産速度に追いつく

企業(yè)の応答速度がデータの生産速度に追いつかないことは、データ駆動の運営にとって重要な問題である。

ZaraとH&Mのスピード戦を例に挙げると、2つの企業(yè)がT臺ショーを見たのは同じですが、H&Mはバージョンから出荷まで3ヶ月ぐらいかかります。Zaraは2週間しかかかりません。

情報が最初の時間に消化?利用されないと、時効性が保証されなくなり、世界が千変萬化し、期限が切れた情報は誤った情報に等しい。

企業(yè)の応答速度をデータの生産速度に合わせるにはどうすればいいですか？

まず、データを直接に分析する必要があります。

以前のビジネス知能は、多くの重複性の仕事をしなければならない。フォーマットが同じ週報、月報でも、毎回の需要は一連の仕事を代表しています。しかし、2017年、データ処理ツールで一回のデータフローを作成し、そのデータフローに基づいて分析看板を作成して、後の仕事量はマウスをクリックして、自動更新元データを選択すればいいです。

第二に、直接決定者に直接分析する必要があります。

企業(yè)の各階層、各職能の責(zé)任者は、もう複雑なレポートに基づいて、自分の最も注目すべき部分を分割しなくてはなりません。彼らは自分の管理看板を持って、リアルタイムで更新すればいいです。

最後に、直接にチームを?qū)g行する必要があります。

生産、供給、配送、または運営にかかわらず、第一時間で意思決定を取得し、サポートするデータを見て、意思決定を信頼し、最終的に決定を?qū)g行し、データから行動までの全過程を完成することができます。

データ-分析-方策決定-すべての秒レベルの応答を?qū)g行してこそ、企業(yè)の応答速度がデータの生産速度に追いつくことができる。

4、モバイル分析は小売業(yè)の発展を加速する。

データの分析と共有はPCでしか実現(xiàn)できませんか？報告の受け手が長年各地を転々とするCXO、販売、バイヤーなどが九晩五にパソコンに向かえないキャラクターであれば、どんないいツールでも「即時応答」が実現(xiàn)できないでしょうか？

Zaraは當(dāng)時、店舗ごとにマネジャーにPDAをカスタマイズし、情報のバリアフリー流通を保証し、業(yè)界初の試みとなりました。

私達は思わず想像してしまいました。もし小売産業(yè)チェーン上の重要なノードごとに、CXO、生産部門、サプライヤー、配送センター、店舗などからモバイル端末で情報を共有できるなら、多くの問題はもう問題ではないと思います。

2017年、小売実體店はビッグデータと全面的に統(tǒng)合されます。これは伝統(tǒng)小売業(yè)がオンラインショッピングモールに陣地を移転するだけでなく、実體店もデータを利用して全體の業(yè)務(wù)チェーンを最適化することができます。

その中で最も重要なツールの一つは、モバイル端末の分析をサポートするコミュニケーション協(xié)力ツールです。

これにより、CXO人は空港にいても、データ出力に基づいて決定することができます。運営者は一日中外にいても、データに基づいて普及ルートを調(diào)整することができます。販売チームはいつでもどこでも攜帯電話を取り出して、データに基づいて自分の製品の優(yōu)位性を展示することができます。

移動解析ツールは時間と空間の制限を突破し、全方位で企業(yè)管理のデータ化を支援します。

5、小売業(yè)は科學(xué)技術(shù)集約型産業(yè)に向かう

機械學(xué)習(xí)、人工知能の発展も小売にチャンスをもたらします。

H&Mの「古著の回収」は、環(huán)境保護のほか、生産資源の節(jié)約の目的もあります。

Zaraは生産元からマシンを利用して生地ごとの使用を計畫し、裁斷方法を確保することが最も節(jié)約できる。

現(xiàn)在、AI、機械學(xué)習(xí)などはいくつかの伝統(tǒng)的な小売企業(yè)にとってはまだ遠いかもしれませんが、數(shù)年はかからないかもしれません。AIは多くの企業(yè)に入り、人工に代わって日常の仕事を完成し、小売業(yè)を「労働集約型」産業(yè)から「科學(xué)技術(shù)集約型」産業(yè)へと導(dǎo)いています。

その時、役に立つデータの増量は今日よりもっと素晴らしいです。私達は準備を整えて、新しい知恵を迎えますか？

あなたと共に未來へ

小売業(yè)の発展の5つのトレンドに合わせて、全ソースデータの整合、データ視覚、モバイル端末のコミュニケーション協(xié)力、データの即時更新、海量データの秒レベル応答の5つの機能を提供します。複數(shù)の顧客、複數(shù)の単品、複數(shù)の店舗、複數(shù)の環(huán)節(jié)間のデータ障壁を打ち破り、企業(yè)、全業(yè)界の発展狀況をリアルタイムにデータ視覚でグローバルに展示します。

ビッグデータは実體の反対側(cè)に立ったことがないと信じていますが、大きなデータに乗って離陸した人がいる時は、大部隊はまだビッグデータの前で躊躇しています。

実際には、適切なツールを持っている限り、大きなデータは平等に見られ、私たちをよりエキサイティングな未來に導(dǎo)いてくれます。

Zaraの「速さ」は、いつか実體小売業(yè)の常態(tài)になる。

もっと素晴らしい報道がありますので、世界の服裝ネットに注目してください。