소매상은 어떻게 자ara 처럼 빠르게 데이터를 응답합니까?

전통 소매업종은 과거 ‘허삼여 ’인 고객이 많고 상품이 많고, 매장이 많다.
오늘까지 많은 데이터가 추가됩니다.
인터넷의 발전 및 전자상업계는 2016년 소매업종의 폐점 조수를 당했지만 실체, 전자상경쟁이 치열한 의류 소매 분야에서도 큰 데이터에서 이익을 얻는 전형도 있다.
2017년, 실체 소매는 역세 포위와 같은 포위, 반드시 전형, 데이터 관리형 기업이 되어야 한다.
세계 의류 신발 모자망에 따르면 2016년 초, 상업 초거두
월마트
글로벌 폐점 269개, 직원 수만 명, 만다백화점 40개 매장 폐쇄, 천홍 백화점, 햇살 백화점, 마사 백화점 역시 함락, 연말 친구 권은'실체점 전사 명단'에 휩싸였다. 앞서 언급한 몇 개 외에도 메시포르, 맥도날드, 메르도날드, 메르도르, 이녕 등 유명하다.
브랜드
게시판에는 유명하다.
이와 함께 인디렉스는 자카라, 폴 &Bear, Bershka 등 다양한 패셔니스타의 모직으로 2016년에는 순이익 10% 상승 성적표를 냈으며, 매출액은 233.1억 유로로 사상 최고로 기록됐다.
이런 상승세는 2017년까지 이어지고, 인디티렉스그룹의 개업 1년 이상 점포로, 이번 재년 첫 6주 동안 매출액이 8% 올랐다.
H &M 은 1% 떨어진 성적으로 석패했다.
유명 경제학자 낭함평은 "2000년 만에 성공한 기업은 창의성이 아니라 빠른 반응이다"고 지적했다.
자ara의 성공은 바로 이 점을 검증한 것이다.
자ara는 자신의 속사 생산 시스템 (rapid -fire production)을 한 세트 (rapid -fire production)을 장악하고 있는 PDA 에게 메시지를 건네고 모든 문전 매니저에게 의존하고 있는 PDA 에게 생산을 전달하고 생산을 결정해, 그들은 POS, ERP, SCM, CRM, CRM 과 CAD 에서 생긴 데이터는 서로 고립된 것이 아니다.
따라서 재고 관리, 생산 모드, 매장 배송, 로켓을 탄 것처럼, 다른 브랜드에 가서 쉽게 베끼지 못한다.
하이앤엠, GAP 는 왜 빠른지 몰라? 인디렉스 최고경영자 Pablo (Pablo)가 인터뷰를 할 때 "비결이 없어 빠른 속도로 호응할 수 있다"고 말했다.
그럼 2017년 소매상 어떻게
자ara
마찬가지로 빠른 응답 데이터는?
우리는 소매업의 특징에 따라 소매업 데이터 분석의 5대 추세를 총결해서 참고할 수 있도록 했다.
1, 전원 데이터 정합
소매업 매장이 많고 고객이 많고 Sku 가 많고 자주 직면한 질문은 다른 시스템에 따라 각 시스템이 서로 관련되지 않고, 데이터 중 숨겨진 문제나 상기 등을 찾기 어렵고, 자ara 같은 경우도 있을 수 없다. 각 매장의 정보 피드백에 따라 재고율을 업계에서 가장 우위, 다른 브랜드보다 3 ~4배나 높다는 것이다.
의사결정자는 일반적으로 어떤 지표를 보고 결정을 지도해야 하지만 수요부터 IT 까지 호응하는 데 일주일 정도 걸릴 필요가 있다.
손에 넣은 데이터가 이미 기한이 지났으니, 오퍼만 복구할 수 있을 뿐이다.
2017년 소매업 종업원들이 전체 데이터 통합 공구 ————이것은 로컬 파일, 윈단 데이터 및 제3자 시스템의 데이터와 함께 온라인 데이터 처리 도구를 운용해 결정화된 데이터 집합.
수요를 제시하는 것부터 보고서를 받으면 시간까지 분까지 계산된다.
관리자는 첫 손의 데이터로 매출 레이아웃, 마케팅 전략 조정 등을 할 수 있다.
2, 데이터 분석가 더 이상 전문 분석사'독점 '
소매업종은 만상을 포괄하고, 직원들이 수만 명의 글로벌 기업도 있고, 단병작전의 작은 가게도 있다.
이전에는 데이터 분석을 거쳐 데이터 추출, 자료 청소, 건모 등 과정을 거쳐 전문가가 진행해야 하며, 통상적으로 전문적인 데이터 분석부문을 배치해야 하며, 비용이 적지 않다.
하지만 2017년에는 편의점주라도 심경 데이터를 교호적인 데이터 시각 공구의 탄생 때문. 마우스 클릭, 끌려야 각종 그래프를 생성할 수 있고, 손성이 강하고, 누구나 조작할 수 있기 때문이다.
그리고 데이터 시각은 인뇌 과학 관리 과학과 정보과학을 관리하는 에센스를 융합시켜 사용자의 비즈니스 지능을 촉진시켜 빠른 구동 결정을 할 수 있다.
이 시대에 우리는 이러한 자체에 높은 전문성을 갖춘 능력을 가지고 있지만 더 쉽게 조작할 수 있는 데이터 분석 도구를 가지고 있다고 할 수 있다.
그리고 이런 공구는 운에 의존하기 때문에 로컬 배치가 필요 없고 하드웨어를 살 필요가 없어 가격이 상대적으로 저렴하다.
이러한 공구의 탄생 때문에, 고급 분석은 더 이상 전문 분석사 ‘독점 ’에 의해 소규모 소매업체들도 데이터 구동관리를 이용할 수 있으며, 정교한 데이터로 자신의 업무를 지도할 수 있기 때문이다. 또한 자신의 분석이나 그 사람과 나눌 수 있고, 단순한 숫자나 문자의 보고서보다 직관적으로 판단할 수 있다.
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3, 기업의 응답 속도 데이터 생산 속도
기업의 응답 속도는 데이터 생산 속도를 따라잡지 못하는 것은 데이터 구동 운영의 관건이다.
자ara와 H &M 의 속도전으로 예를 들어 두 기업이 T 쇼를 보는 시간은 마찬가지지만 H &M 은 출품까지 3개월 정도 걸릴 시간이 걸리고, 자ara는 2주밖에 안 걸린다.
만약 정보가 최초로 소화되고 이용될 수 없다면 시효성은 보장할 수 없고, 세계는 천변만화, 기한이 지나는 정보는 잘못된 정보와 같다.
어떻게 기업의 응답 속도를 데이터의 생산 속도를 따라잡을 수 있습니까?
우선 한 손의 데이터는 직접 분석해야 한다.
기존 상업지능은 중복성 작업을 많이 해야 한다. 격식 같은 주보, 월보, 매회 수요는 일련의 일을 대표한다. 하지만 2017년에는 데이터 처리 도구로 데이터 흐름을 만들어 이 데이터 흐름에 근거하여 한 번 분석보드를 작성하고, 이후의 작업량은 마우스 한 번, 자동 업데이트 데이터를 클릭하면 된다.
그 다음으로 한 손으로는 의사결정자를 직행해야 한다.
기업의 각 등급, 각 직능 책임자는 더 이상 복잡한 보고서에 근거하지 않고 자신에게 가장 관심을 갖는 부분을 분별하지 않는다. 그들은 자신의 관리 판본을 갖고 실시간으로 갱신하면 된다.
마지막 결정은 팀 직행이 필요하다.
생산, 공급, 배송, 운영, 첫 시간 결정을 받거나, 결정을 지지하는 데이터는 신뢰 결정, 최종 결정을 수행하고, 데이터부터 행동의 전과정을 완성할 수 있다.
데이터 -분석 -결정 -모든 초급 응답을 수행해야 기업의 응답 속도는 데이터 생산속도와 따라갈 수 있다.
4. 이동 분석 가속 소매업 발전
데이터의 분석과 공유, PC 단에서만 이루어질 수 있을까? 보고서의 수신자는 일년 내내 각지를 전전하는 CXO, 판매, 매출, 매수 등 9밤 5대 컴퓨터를 상대로 할 수 없는 캐릭터, 더 좋은 도구는'즉시호응'을 실현할 수 없을까?
당시 자ara는 매장마다 PDA 를 위해 정보의 무장애 유통을 보장해 업계의 창출이라고 할 수 있었다.
Google은 소매산업 사슬의 관건별 노드, CXO, 생산 부문, 공급업체, 배송센터, 매장 등에서 모바일을 통해 정보를 공유할 수 있다는 것을 상상할 수 있다.
2017년 소매실체점은 대형 데이터와 전면적으로 통합될 것이며, 전통 소매업이 모두 온라인 상업으로 이동하는 것이 아니라 실체점도 데이터를 이용해 전체 업무 체인을 최적화할 수 있다는 것이다.
그 중 가장 중요한 도구 중 하나는 이동단의 분석을 지원하는 소통 공구다.
이를 비롯해 CXO 는 공항에서 데이터 수출 결정에 기반할 수 있고, 운영자는 하루 종일 외부에서 데이터 조정 채널을 보급할 수 있고, 판매팀은 언제 어디서나 휴대폰을 꺼내 자신의 제품의 우위를 보여 줄 수 있다.
모바일 분석 도구는 시간과 공간의 제한을 돌파하고, 전방위 조력업체 관리자료화.
5, 소매업이 과학 기술 밀집형 산업
기계 학습, 인공지능의 발전도 소매를 위해 기회를 가져왔다.
H &M'낡은 옷 회수'는 환경 보호 외에도 생산자원을 절약할 목적이 있다.
반면 자ara는 생산원지에서 기계를 이용하여 모든 원단의 사용을 계획하고, 재단방식을 확보하는 것이 가장 절약된다.
현재 AI, 기계 학습 등은 일부 전통 소매업체들에게는 아직 멀지만, 몇 년도 걸릴 수 없지만, AI 는 광대기업에 들어가고, 대체로 일상적인 작업을 완수하고 소매업종을 이끌고 ‘노동 밀집형 ’산업에서 ‘과학기술 밀집형 ’ 산업으로 향하고 있다.
그 때 유용한 데이터의 증량은 오늘보다 더 가관될 것이다. 우리가 준비가 잘 되어 새로운 지혜를 맞이할 것인가?
너와 함께 미래로
소매업 발전의 5대 추세를 맞추어, 전원데이터 통합, 데이터 시각, 이동 단의 소통 협업, 데이터 즉시 갱신, 해양 데이터 초급 응답 5대 기능, 다채로운 고객, 다채로운 아이템, 다종의 매장, 여러 코너 사이의 데이터 장벽, 본 기업, 전 업계의 발전 상황을 즉시적으로 데이터 시각 으로 전국적 으로 표현한다.
우리는 큰 데이터는 지금까지 실체의 대립에 서지 않았고, 단지 누군가가 이미 큰 데이터를 타고 이륙했을 때, 큰 부대는 아직 큰 데이터 앞에서 배정되어 있다고 믿는다.
사실, 적당한 도구를 가지고 있다면, 큰 데이터는 동인으로, 더욱 감동적인 미래를 이끌어갈 것이다.
자ara의 속도는 언젠가는 실체 소매업종의 상태가 될 것이다.
세계 의상 모자 망에 주목해 주세요.
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