鞋服專場 | 時尚戰“疫”后，如何用數據化升級突圍而出

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伴隨著疫情接近尾聲，越來越多的鞋服品牌在近期陸續恢復營業。但是疫情帶給大家的后遺癥卻還沒有完全消除，有些品牌還在掙扎求生，有些品牌已經通過數字化升級實現突圍。

觀遠「護航者公益直播」第二期邀請了在鞋服時尚領域具有多年數據分析服務經驗的顧問 舒方濤分享《時尚戰“疫”后，如何用數據化升級突圍而出》。

后疫情下的思考與行動

疫情雖然嚴重影響了線下的客流量，有些地區部分時段線下客流量甚至可以歸零，但同時線上渠道也迎來了大豐收。大趨勢之下，每家品牌都在線上做了很多探索，但收獲卻不盡相同。這不得不引發思考：當危機從天而降，我們是否已經做好了足夠的準備去抓住機遇，實現彎道超車。

一、疫情“臨場大考”考驗什么

江南布衣2月10日宣布：小程序日均GMV破100萬，同比增長500％；太平鳥2月8日宣布，疫情期間日均總零售額超800萬。茵曼2月5日數據顯示，僅有10%的店鋪開門，就迅速收攬了6.5萬名客戶，7日實現日收入百萬。

同樣是玩線上渠道，為什么他們可以在疫情的大考面前收獲如此傲人的成績？這主要歸結于兩點原因，一是平時的積累，另一個就是面對突發狀況的快速反應能力。

平時的積累除了人才、現金的儲備，還有一些可能被忽視的信息數字化能力以及一些對新模式的探索。拿這次疫情來說，如果之前企業就已經做好了小程序、線上商城等私域流量的運營，面對這次疫情，能夠把握的機會就會比其他企業多得多。

快速反應能力更多考驗的是企業對于市場的精準理解和洞察、自上而下的快速決策反應以及和整個團隊的執行力和外部經銷商之前強大的配合力。當企業規模較大時，單憑經驗是無法在疫情面前做出快速反應的，必須要依賴一整套完善的數據分析體系支撐，才能提高決策層的決策效率和科學性，快反制勝。

二、疫情過后，企業將面臨什么

除了走出眼下的困境，對于時尚鞋服行業來說，更需要思考，疫情結束之后，我們會面臨哪些困難，如何解決。

第一大難題就是庫存。2019年是眾所周知的暖冬，很多企業在冬裝銷售上本身就面對很大壓力，再加上疫情“黑天鵝”，庫存必然會成為今年服裝企業商品管理的一個主旋律。而要解決庫存難題，企業一定要把庫存壓力轉化成推動線上發展的動力。

其次就是疫情結束之后可能出現的報復性消費。對于這種大概率事件，企業更要做好兩手準備，一是做好充足準備，不管是商品運營還是營銷活動上；另一個也是基于我國的人口變化考慮考慮，中國有2億的個體戶，而在上半年當他們收入嚴重受損，報復性消費的能力也會明顯減弱。

當消費主力逐漸縮減或者報復性消費沒有到達預期時，企業更應該考慮以消費者為核心的運營體系搭建，通過精準營銷，增加消費者粘性

三、時尚鞋服品牌數字化戰略怎么走

基于疫情時期各個企業的表現，我們不難得出一個結論：數字化能力強的企業在疫情面前都展現的卓越的競爭力。部分表現較差的企業也在積極反思如何通過現在暴露的問題提升自己的數字化能力，為未來儲備能量。

而企業的整體數字化戰略到底怎么走？舒方濤總結了一點：要堅持兩條腿走路，一條腿短期戰略抓成效，一條腿長期戰略塑體系。

在短期戰略里，全渠道一定是要去堅持的方向。企業可以去探索直播、電商、社交、微商城、小程序、朋友圈、微信群等渠道，它都會成為我們跟客戶的一些觸點。

而打通全渠道不是簡單地去建設一套全渠道系統就夠了，而是要圍繞全渠道體系去做更多精細化運營。

長期的戰略是要堅持去打造一個自上而下的快速反應體系，支撐高效決策。不管是短期還是長期，都離不開對于數據價值的挖掘，這也是近幾年數字化轉型被高頻強調的原因。

企業如何分布構建智能數據分析體系

撇開單個企業的單項操作不說，企業的數字化轉型都會遵循一個從淺到深的階段性過程，我們能做的就是有效的去縮減每個階段跨越的時間?；谑畮啄甑臄祿治鲰椖糠战涷?，觀遠數據將其總結為一套從敏捷分析到智能決策的“5A”路徑。

每個企業的信息化和數字化程度都不相同，數字化轉型的需求和切入點自然也會不一樣。

敏捷化：快速構建不同業務系統的數據指標體系，再倒逼使用者通過數據指導業務。

場景化：在不同指標已經構建好的基礎上，需要做一些基于企業“人貨場”關鍵場景的分析實踐，沉淀一些優秀的管理思路。

自動化：當有了數據體系之后，能不能讓它更加普惠，在用戶端可以更實現自助化分析，在業務端能夠實現數據追人。

增強化：更進一步利用AI實現增強化，通過先進計算力實現更深度分析。

行動化：通過AI算法能力實現建議行動化，包括預測、自動診斷，指導在重要的決策上怎么不斷優化。

具體到鞋服時尚領域，企業可以分布實現哪些場景的智能數據分析應用呢？可以參考《觀遠數據鞋服時尚智能數據分析解決方案》。

觀遠數據基于在該領域的數據分析經驗總結了包含戰略計劃、設計選品、采購供應、商品、門店等在內的八大核心指標體系。

圍繞盈利這個總目標，時尚鞋服企業的數字化轉型也可以分為對應場景的數字化改革，不一定要全局覆蓋，可以根據自己的實際經營情況逐個突破做深做精，關鍵是找準自己的切入點由點到面全局打通。

講師「金句集錦」

1、商品分析：“商品畫像和用戶畫像的有機結合，才能真正串聯人貨場三者關系。”

2、門店分析：“單店模型中首要考慮的是怎么把店長的這個重要的影響因素給標準化，怎么把優秀店長的經驗和管理邏輯進行復制。”

3、客戶分析：“對于消費者的洞察，我們不僅僅要判斷已經發生的消費事實，更要預判消費者未來的趨勢變化，提前進行動作。”

截止到目前，觀遠數據也在鞋服時尚領域合作了包含Lily、赫基、江南布衣、菲安妮等眾多時尚品牌，未來，觀遠數據將繼續深耕零售時尚領域，用數據賦能時尚鞋服精細化運營。

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