一篇读懂服饰行业数据化基本方法,服饰商家必看!

2024-06-05 23:53 穿啥好 徐哥
23

到处都是数据化的声音,大家都说数据化很重要。但数据化为什么重要,数据化能带来什么实际的收益?数据化又要怎么进行?想必绝大部分人都有这些疑问,今天就以服装行业为例,好好说说数据化这件事。

数据化的认知误区

  • 电商 ≠ 数据化:不管你在哪个电商平台卖货,数据都是平台的,不是商家自己的,商家是帮助平台数据化的对象,并不代表商家已经数据化。虽然商家可以看到一些流量数据,但这些无法形成数据资产。

  • 购买数据 ≠ 数据化:买来的数据一般只能做参考作用,这些都是数据公司从公域上抓取过来的,不属于商家自有的数据,可重复利用率低,也不能资产化,更不能确权。

  • BI系统 ≠ 数据化终点:商业智能(BI)系统的应用只是数据化的一步,真正的挑战在于如何让数据流动起来指导决策,而非单纯展示。BI系统能够整合商家内部的各种数据源,提供可视化的报表和分析工具,但如果商家仅仅停留在数据展示和报表生成的阶段,无法将这些数据应用到实际的业务决策中,那么BI系统的价值也将大打折扣。而且上一套系统不能从根本上解决数据的收集和治理,只能分析现有的数据,局限性太大。

  • 无纸化办公 ≠ 数据化:无纸化办公,可以算是信息化,信息需要规范后才能变成数据,数据要治理后才能利用,其距离挖掘数据潜力还差之千里。数据化需要将商家的各项业务流程数字化,并通过数据分析和挖掘,发现业务中的潜在问题和机会,从而优化业务流程和提升商家的竞争力。无纸化办公只是数据化的一个初级阶段,真正的数据化还需要更深入的分析和应用。

数据化之路的障碍

  • 没有思路不知如何开始:缺乏清晰策略,盲目跟风,忽视了数据化应基于商家现状和需求定制。许多商家在数据化的初期,往往没有明确的目标和策略,只是看到同行在做数据化,就盲目跟风,结果投入了大量的资源,却没有取得预期的效果。数据化需要根据商家的具体情况,制定详细的实施计划和步骤,明确数据化的目标和方向,才能真正发挥数据的价值。

  • 数据缺失与数据孤岛:数据要么匮乏,要么分散在各个系统中,难以整合利用。许多商家在数据化的过程中,面临的一个主要问题就是数据的缺失和孤岛现象。各个部门和系统之间没有实现数据的共享和整合,导致数据分散在各个孤立的系统中,无法形成完整的业务视图。

  • 数据应用困境:即便握有数据,却不懂得如何有效管理。许多商家在数据化的过程中,尽管积累了大量的数据,但由于缺乏专业的数据分析和治理能力,无法将这些数据转化为实际的业务价值。数据治理包括数据的采集、存储、清洗、分析和应用等多个环节,需要专业的技术和工具支持,否则数据将成为沉睡的资源,无法发挥其应有的价值。

  • 人才与技术短板:大数据人才稀缺,自行开发系统成本高昂,购买现成系统又难以匹配业务需求。数据化需要专业的大数据人才和技术支持,而目前市场上大数据人才稀缺,商家难以招聘到合适的人才。自行开发数据化系统成本高昂,周期长,风险大,而购买现成的系统又难以完全匹配具体业务需求,导致数据化的实施难度加大。

数据化的现实意义

1. 提升开发效率

通过数据分析,商家可以更准确地预测市场需求,从而避免盲目开发;设计与面辅料的数据化还可以使在原有款式的基础上进行改款,快速生成多个新款式,进一步提升开发效率。

2. 更好的服务客户

客户的数据化使商家能够更深入地了解客户需求和偏好,从而提供个性化的服务,提升客户满意度。比如优化客户服务流程、通过自动化客服系统实时解答客户的问题等。

3. 数据资产化,带来额外的收益

客户数据化不仅可以帮助商家提升销售,还可以通过异业合作或广告合作带来额外的收益。例如,商家可以将匿名化处理后的客户数据出售给需要进行市场分析的第三方公司,获取收益;设计的数据化也可以将设计成果直接转化为产品,在设计市场进行交易变现。

4. 优化内部管理

数据化使商家的各项工作流程更加透明和高效,能够实现看板管理,实时监控各个环节的运行情况,及时发现和解决生产中的问题,提升运营效率;帮助商家进行精准的绩效考核和资源分配,优化内部管理流程等。

5. 精准营销,降低库存

客户数据化使商家可以进行精准的营销和销售预测,从而降低库存风险。设计数据化与客户数据化的结合,也使得商家能够有节奏地进行销售和生产,实现边卖边产,彻底告别库存烦恼。

数据化怎么做

我们的观点是,再高大上的系统不如用能带来收益的方法,穿啥好专业为服饰行业提供数据化运营工具,开始用就能带来收益,越用数据越多,资产积累就越多。而且最关键的点是,零成本投入,还有顾问一步步带您上手。穿啥好将帮助您在以下几个方面进行数据化:

1. 客户数据化

2. 产品数据化

3. 设计数据化

4. 面料数据化

5. 交易数据化

6. 合作伙伴数据化

7. 工作流程数据化

穿啥好不同于市面上绝大部分的大数据系统,首先穿啥好是一个公域+私域结合的电商平台,但平台上产生的数据全是商家自己的;另外穿啥好结合人工智能开发了数据治理的工具,无需专业人士,也能借助人工智能用好数据;其次穿啥好提供了面向行业的数据化工具,帮助商家把传统的事务数据化,并让这些数据能够产生价值。

数据化的一些展望

1. AI+数据,大大提高效率

人工智能与数据的深度融合将大大提高设计、客户服务和销售等环节的效率。在服装设计方面,AI可以通过分析市场数据和消费者行为,自动生成设计方案,减少设计师的工作量;AI还能够生成虚拟模特,合成服装和场景,使产品图更加智能化。在客户服务方面,AI通过自然语言处理技术,实时解答客户的问题,提供个性化的服务,提升客户满意度和忠诚度。在销售环节,AI可以通过分析销售数据,优化库存管理和销售策略,提高销售转化率和资金周转率。

2. 数据确权,数据资产化

数据确权是指明确数据的所有权和使用权,使数据成为一种合法的资产。通过数据确权,商家不仅可以通过销售服装赚钱,还可以通过数据交易获得额外的收益。例如,商家可以将经过匿名化处理的客户数据出售给需要进行市场分析的第三方公司,获取收益;商家还可以利用数据进行精准广告投放,提高广告效果,增加广告收入。通过数据确权与交易,数据将成为商家的新金矿,带来巨大的商业价值。

3. 数据资产成为一个商家的主要资产

随着数据在商业中的重要性不断提升,未来商家的价值评估将越来越依赖于其数据资产的规模和质量。数据资产不仅包括商家自身的数据,还包括通过数据交易和合作获取的外部数据。数据的规模和质量将直接影响商家的市场洞察力和决策能力,成为衡量商家实力的关键指标。未来,数据资产还将成为估值和上市的主要考核指标,决定商家的市场地位和发展前景。

昵称:
内容:
验证码:
提交评论
评论一下