小売業者はどのようにzaraのようにデータに応答しますか？

伝統小売業は昔は「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者の噴出により小売業は2016年に閉店の波に見舞われましたが、実體、電気事業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。

有名な経済學者の郎咸平さんはかつて「2000年後に成功した企業は、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？

私たちは小売業の特徴に基づいて、小売業のデータ分析の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。復刻に使うしかないです。

2017年には、ますます多くの小売業界の従業員がソースデータ統合ツールから恩恵を受けることになります。小売業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

小売業にはあらゆるものが含まれています。従業員が多いグローバル企業があります。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、管理科學と情報科學の精華を融合させ、利用者の商業知能を奮い立たせ、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。

{pageubreak}

3、企業の応答速度はデータの生産速度に追いつく

企業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。

企業の各階層、各職能の責任者は、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、直接にチームを実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、最終的に決定を実行し、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実行してこそ、企業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の発展を加速する。

データの分析と共有はPCでしか実現できませんか？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」が実現できないでしょうか？

Zaraは當時、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合されます。これは伝統小売業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務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、全方位で企業管理のデータ化を支援します。

5、小売業は科學技術集約型産業に向かう

機械學習、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、環境保護のほか、生産資源の節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約できる。

現在、AI、機械學習などはいくつかの伝統的な小売企業にとってはまだ遠いかもしれませんが、數年はかからないかもしれません。AIは多くの企業に入り、人工に代わって日常の仕事を完成し、小売業を「労働集約型」産業から「科學技術集約型」産業へと導いています。

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。複數の顧客、複數の単品、複數の店舗、複數の環節間のデータ障壁を打ち破り、企業、全業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いてくれます。

Zaraの「速さ」は、いつか実體小売業の常態になる。

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。