在觀遠數據2020智能決策峰會現場，觀遠數據創始人兼CEO 蘇春園正式發布了十大行業智能數據分析解決方案，其中就包含“鞋服時尚”行業。此類方案將從產品方案和優秀數字化實踐兩個層面，深度剖析企業如何形成數據從”看得到“、“看得懂”到“可行動”的落地路徑方法論。
01
鞋服時尚行業數字化難題
企業每一年都在談數字化建設，但在找到這個答案之前，更需要正視當下以及轉型過程中，在內部管理運營和外部營銷中面臨哪些問題和挑戰：
數據口徑難統一，無法實現高效的數據共享；
傳統的數據報表制作效率低，無法支撐高速變化的業務發展需求；
決策層收到的數據分析結果滯后，很難追蹤問題根源拓寬管理半徑；
業務管理層能夠看到的數據分析結果維度簡單，顆粒度粗糙，難以支持精細化運營；
數據分析員沉迷于做數據整理分析，很難結合業務沉淀出成熟的分析模型。
02
可落地的智能數據分析解決方案
如何化解這些眼前矛盾，立足長遠著眼當下，合理地規劃數字化落地路徑？
觀遠數據創新性地提出一整套從BI（敏捷分析）到AI（智能決策）的完整“5A”落地方法論?？梢酝ㄟ^敏捷化、智能化的系列“灰科技”產品幫助企業快速提升經營效率，逐步搭建包含戰略計劃、終端運營、采購生產、商品運營、業務運營、設計選款、顧客關系、市場營銷在內的全場景落地模型，最終可借助AI算法實現智能化決策行動，建立可持續競爭優勢。
（鞋服時尚品牌“5A”落地路徑）
1. 面向戰略計劃層的“集團駕駛艙”
在企業當中，數字化落地都會遵循自上而下的推動過程。CEO對于企業數字化的認知、目標和邊界定義，決定了企業數字化推進的方向和節奏。所以，數字化轉型首先得考慮CEO的數據訴求：控大局，把細節。
對此，觀遠數據沉淀了針對最高管理者的“集團駕駛艙”分析模型，CEO以及各級管理者可以通過數據大屏、移動BI輕應用或Web端看板，實時、隨地監測到各個部門核心指標的完成情況，提高管理效率。
集團駕駛艙
同時，也可以通過聯動、下鉆、跳轉等功能從空中追蹤問題根源，及時將命令從總部、分公司下達到終端，實現總部到終端的層層賦能，擴大管理半徑。
2. 面向終端管理的“店長/督導助手”
督導或店長，是面向終端的基層管理者，他們對于一線業務的洞察能力和管理水平決定了單個片區或門店的業績。而數據顯示，只有5%的店長具備優秀的管理能力，如果能將這種能力復制，就會提高公司整體的盈利能力。
觀遠數據可以幫助企業把優秀店長的管理經驗和看數方式沉淀為分析模型-“店長/督導助手”，賦能更多的終端運營者。通過“店長/督導助手”，終端運營者可以在258黃金點或其他關鍵節點實時監控關鍵指標的完成率，例如：城市排名、門店排名、爆款排名、新品表現、庫存狀態等。對于異常指標及時分析原因，進行人工干預，從而人為抓住其中的增長機會。
店長/督導助手
同時，觀遠一站式分析平臺自帶的預警訂閱功能，也可以在指標發生異常時及時提醒使用者，并根據指標的危險等級進行逐級通知，從而降低經營風險。例如，當門店連續2天指標未達標通知督導，連續5天沒達標通知區域經理。
訂閱預警
3. 面向商品運營的“商品分析”
過去，時尚品牌平均需要提前6個月向廠商訂貨，確認好產品類型和數量之后，即使前端市場反饋不好，也很難及時做出調整。而現在，時尚潮流的轉變越來越快，品牌在商品訂貨上都開始向“快反”模式轉型，減少提前訂貨的比重，更多地根據終端商品的銷售表現和消費者洞察快速補貨。
觀遠數據沉淀了面向商品運營等部門的商品企劃、商品銷售、商品畫像、商品庫存等分析模型。包含品類結構分析、價格帶分析、商品畫像分析、動銷分析、售罄/折扣分析、連帶分析等。幫助鞋服時尚品牌360°立體洞察商品數據，合理制定商品企劃方案，運營部門也可以根據暢滯銷數據進行暢銷款推薦和滯銷款預警。
商品分析
4. 面向供應鏈部門的“庫存/訂單流轉分析”
供應鏈能力是鞋服時尚品牌的核心競爭力，如何提高供應鏈整體效率？
觀遠數據推出了針對供應鏈端的系列分析模型，企業可以實時監控訂單的生產效率、翻單能力、入庫進度和逾期情況，刻畫供應商能力畫像，對貨品質量和庫存情況進行實時追蹤。
例如品牌商普遍面臨的“去庫存”壓力，觀遠數據對此推出“庫存分析模型”。企業可以看到全國庫存的分布情況，從總倉、分倉到門店；還可以通過庫齡去看往年款的庫存資金占比；通過品類去看區域的商品結構差異，甚至是顏色喜歡好差異和尺碼差異，及時平衡全國性庫存結構。另一方面，對于很多企業設定的區域/店鋪的庫存上線考核，可以結合觀遠訂閱預警功能自動預判，防止門店由于過度搶貨導致積壓的情況。
庫存分析
5. 面向新零售部門的“會員分析”
私域流量對企業的重要性在疫情期間已經得到充分證明，而在企業有了私域流量之后，如何將“流量”變成“活躍留量”，就需要強化對會員的細顆粒度分析。
觀遠會員分析模型覆蓋了鞋服時尚品牌招募納新、復購留存、客群鑒定、行為習慣、用戶運營的全生命周期分析，包含：會員綜合看板、會員增長追蹤、消費者分群洞察、會員價值分析、會員喚醒分析等主題，可以幫助企業從“消費者”出發，進行設計選品、營銷活動籌備。
會員招募與留存分析
03
優秀服裝企業數字化實踐
鞋服時尚行業的數字化是以消費者為中心重構人、貨、場，通過數據與技術來不斷驅動運營效率的提升和商業模式的轉變。截止到目前，觀遠數據已經服務了包含赫基集團、Lily商務時裝、紅豆股份、JNBY、七色紡、菲安妮等眾多鞋服時尚品牌，沉淀了行業領先的數字化落地方案和路徑。
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