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帆軟優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)挖掘成功落地 帶領(lǐng)數(shù)家企業(yè)走進“衣架”

來源: 環(huán)球科技網(wǎng)  日期:2019-05-30  責(zé)編: 殷緒江  
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    近日,馬克華菲等七家企業(yè)的信息化負責(zé)人在帆軟相關(guān)團隊的帶領(lǐng)下參觀“衣架”,共同交流“衣架”在報表應(yīng)用和數(shù)據(jù)挖掘方面的優(yōu)質(zhì)方案和成功的落地經(jīng)驗,并探討數(shù)據(jù)挖掘在服裝行業(yè)的應(yīng)用。
 
    截至目前,衣架品牌開設(shè)門店分布于上海、北京、天津、南京、無錫、蘇州、杭州、長沙等一二線城市的核心CBD。“衣架”與帆軟已經(jīng)合作四年,在本次走進標桿活動中,“衣架”信息化經(jīng)理邵佳宇與帆軟數(shù)據(jù)挖掘運營總監(jiān)龔健康圍繞著報表應(yīng)用與店鋪選址的案例進行了分享。
用優(yōu)質(zhì)方案傳授報表應(yīng)用的道與術(shù)
    據(jù)邵佳宇介紹,“衣架”信息化架構(gòu)中對企業(yè)數(shù)據(jù)化建設(shè)的思考。首先他指出 OTB(采購限額計劃)一直是很多零售、服裝企業(yè)運營的重點,但是由于數(shù)據(jù)收集工作量大、訂貨數(shù)據(jù)不斷調(diào)整等因素,導(dǎo)致很多企業(yè)無法準確的制定商品需求的預(yù)測,從而造成采購成本的浪費。針對這種情況,“衣架”利用FineReport制定了銷售預(yù)算評估、店鋪訂貨分析等多個報表,通過填報、聯(lián)動查詢等功能,結(jié)合前兩年的銷售數(shù)據(jù),可以準確的進行訂貨預(yù)算和銷售預(yù)估,并且可以顯示備貨率、授權(quán)買貨占比等細化指標,精確到具體門店,實現(xiàn)分銷系統(tǒng)的精細化。
    有了精確高效的采購訂貨系統(tǒng),還要有配套的門店導(dǎo)購考勤方案進行商品銷售。正如分享嘉賓所說的“數(shù)據(jù)智慧化”,“衣架”利用FineReport的數(shù)據(jù)填報導(dǎo)入和查詢功能,打造總部與門店高效的溝通平臺,讓數(shù)據(jù)自己會“說話”。所有門店導(dǎo)購員的排班情況、每天工作時間、衣著打扮、工作積極性等指標都清晰的展現(xiàn)在門店管理系統(tǒng)中。同時“衣架”利用移動端原生集成,方便所有導(dǎo)購在手機端就可以查看自己的考勤情況,做到日常監(jiān)督全覆蓋,也加強了總部決策層層對各個門店的指導(dǎo)管控。
實戰(zhàn)案例展現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘的巨大價值
    數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)成為眾多企業(yè)進行市場競爭、開拓盈利模式的著陸點,它通過挖掘數(shù)據(jù)潛在的價值進行分析和預(yù)測,重要性不言而喻。龔健康先生首先開門見山的將挖掘項目的系統(tǒng)構(gòu)架和實施流程呈現(xiàn)出來,從根據(jù)業(yè)務(wù)需求確定預(yù)測目標,到數(shù)據(jù)收集預(yù)處理,再到算法模型搭建和優(yōu)化應(yīng)用,整套流程都可以通過高性能分布式計算Spider引擎和預(yù)置數(shù)據(jù)挖掘算法,進行自主數(shù)據(jù)分析以輔助業(yè)務(wù)預(yù)測判斷。在具體的店鋪選址流程中,商場的口碑特征、人流量特征、消費水平特征等因素都會成為關(guān)鍵數(shù)據(jù)入庫,在線性、樹狀、組合等模型的分類計算后成為店鋪畫像的一部分,系統(tǒng)生成店鋪銷售額預(yù)測報告,再由決策者驗證是否有開店價值。
    在談到數(shù)據(jù)挖掘在鞋服時尚領(lǐng)域的具體應(yīng)用時,分享嘉賓以“衣架”的門店選址作為切入點,指出相比于整個團隊依靠簡單調(diào)研和經(jīng)驗進行選址的傳統(tǒng)方式,利用數(shù)據(jù)挖掘進行門店選址更加的精確,自動化程度高,而且節(jié)約成本。決策者通過自助式數(shù)據(jù)挖掘工具,從挖掘數(shù)據(jù)價值,再到應(yīng)用數(shù)據(jù)價值,可以精準的量化商場客流量、區(qū)域消費水平、預(yù)計銷售額等指標。

 

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