大数据如何与零售业的结合

根据这个“大数据”模型，Target制订了全新的广告营销方案，结果Target的孕期用品销售呈现了爆炸性的增长。Target的“大数据”分析技术从孕妇这个细分顾客群开始向其他各种细分客户群推广，从Target使用“大数据”的2002年到2010年间，Target的销售额从440亿美元增长到了670亿美元。

2、ZARA

ZARA平均每件服装价格只有LVHM四分之一，但是，回看两家公司的财务年报，ZARA税前毛利率比LVHM集团还高23、6%。

（1）分析顾客的需求

在ZARA的门店里，柜台和店内各角落都装有摄影机，店经理随身带着PDA。目的是记录其顾客的每个意见，如顾客对衣服图案的偏好，扣子的大小，拉链的款式之类的微小举动。店员会向分店经理汇报，经理上传到ZARA内部全球资讯网络中，每天至少两次传递资讯给总部设计人员，由总部作出决策后立即传送到生产线，改变产品样式。

关店后，销售人员结帐、盘点每天货品上下架情况，并对客人购买与退货率做出统计。再结合柜台现金资料，交易系统做出当日成交分析报告，分析当日产品热销排名，然后，数据直达ZARA仓储系统 。

收集海量的顾客意见，以此做出生产销售决策，这样的作法大大降低了存货率。同时，根据这些电话和电脑数据，ZARA分析出相似的“区域流行”，在颜色、版型的生产中，做出最靠近客户需求的市场区隔。

（2）结合线上店数据

2010年，ZARA同时在六个欧洲国家成立网络商店，增加了网络巨量资料的串连性。2011年，分别在美国、日本推出网络平台，除了增加营收，线上商店强化了双向搜寻引擎、资料分析的功能。不仅回收意见给生产端，让决策者精准找出目标市场;也对消费者提供更准确的时尚讯息，双方都能享受“大数据”带来的好处。分析师预估，网络商店为ZARA至少提升了10%营收。

此外，线上商店除了交易行为，也是活动产品上市前的营销试金石。ZARA通常先在网络上举办消费者意见调查，再从网络回馈中，撷取顾客意见，以此改善实际出货的产品。

ZARA将网络上的海量资料看作实体店面的前测指标。因为会在网络上搜寻时尚资讯的人，对服饰的喜好、资讯的掌握，催生潮流的能力，比一般大众更前卫。再者，会在网络上抢先得知ZARA资讯的消费者，进实体店面消费的比率也很高。

这些顾客资料，除了应用在生产端，同时被整个ZARA所属的英德斯(Inditex)集团各部门运用：包含客服中心、行销部、设计团队、生产线和通路等。根据这些巨量资料，形成各部门的KPI，完成ZARA内部的垂直整合主轴。

ZARA推行的海量资料整合，后来被ZARA所属英德斯集团底下八个品牌学习应用。可以预见未来的时尚圈，除了台面上的设计能力，台面下的资讯/数据大战，将是更重要的隐形战场。

（3）对数据快速处理、修正、执行

H&M一直想跟上ZARA的脚步，积极利用“大数据”改善产品流程，成效却不彰，两者差距愈拉愈大，这是为什么?

主要的原因是，“大数据”最重要功能是缩短生产时间，让生产端依照顾客意见，能于第一时间迅速修正。但是，H&M内部的管理流程，却无法支撑“大数据”供应的庞大资讯。H&M的供应链中，从打版到出货，需要三个月左右，完全不能与ZARA两周的时间相比。

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