公開茵曼はBIシステムがあります。ビッグデータはもともとこのように遊ぶことができます。

BIコアチームはコード農をしなければなりません。

社長は分析をするとともに、業務にも精通しなければならない。

雪梨は毎朝9時、雪梨が率いるBIチームは時間通りにBIシステムのデータ監視モジュールを開けて、各業務システムのデータが計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社の各業務モジュールに影響を與える決定をするからです。

雪梨との會話の中で、

グループBIチームは現在、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、業務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、私が見た他の會社のBIシステムと比べて、まったく「驚き」と表現できます。

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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、「天網恢々、疎にして漏らさない」という意味で、すべての業務データを海納してほしいという願望を表しています。

雪梨はかつて多くの企業のために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、現在は全體の電気商業界の中で、アリババ、京東、唯品會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であり、大データ時代において、各業務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し、毎日ETLプログラムを通じて內部ERP、WMS、CRM、OA、財務などのシステムから數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、質素です、唯品會、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を建設しました。毎日絶えず業界、競爭相手、社會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秒以內に計算し、BIを漏らさないで挑戦する技術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成するために、BIを見逃さずに既存の業務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用し、前億本のデータのまとめ演算を60秒から5秒以內に低減させる。

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、會員等級、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と好み度（図2のようです）を買って、これはブランドの責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界の流行の成り行きを洞察して、1つはしかし消費者の軌道の中から潛在的な細分の市場を発見して、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、撮影の企畫まで細かく分けて、サンプル開発、大商品生產、棚の上で販売、物流配送という長い段階で消費者に達し、デザイナーと消費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爭力は消費者のニーズに対する迅速なフィードバックである。

BIは設計者と消費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、製品點數、古い顧客比率、バイヤーの年齢構造などのデータはリアルタイムでまとめて計算します。

このデザインを擔當しているデザイナー、板師、品質検査QA、購買送り狀、寫真家、詳細ページの設計はいずれもデザインの実際データを確認して、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最適化によって、製品體験と消費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爭を構築している。

漏れないBI各タイプの消費者の年齢構造

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をばらばらに集めています。

現在は、どの従業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。ただ違った消費シーンの切り替えです。

平日は時間がないので、オンラインで買います。週末は十分な時間があるので、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データを統合することで、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軌跡を識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概略図

また、オンライン販売品目構造は、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です。オフライン販売の最も人気がある時間は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造データの動的計算により調整した。

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、品質構造、在庫、店舗內の流量はリアルタイムで監視しています。

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

バーの分析によって、エリア內の他の店舗を迅速に調整することができます。

漏れないBI店舗分布販売監視図