韩尚商学院：优品百货行业数据分析的发展趋势(一)

　　传统零售一直以来有着客户多、商品多、门店多的三多特征，但随着互联网广铺，实体零售还要加上一个数据多的特征。

　　这符合如果大数据时代，它的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。

　　麦肯锡全球研究对于大数据给出了这样的定义：

　　大数据，一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。

　　具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

　　互联网的发展及电商的井喷使零售行业在2016年遭受了闭店潮，到如今的重新崛起火热，原因之一是实体零售利用数据的转型。

　　快时尚百货就是从大数据中获利的典型例子，它的新零售应用和多方革新，使得其成为数据管理型企业的模板。

　　著名经济学家郎咸平曾指出：“2000年后成功的企业，成功不是靠创新，而是靠快速反应。”这说明需要的是对数据的处理，要对其快速反应，那么如何去做呢?

　　韩尚优品根据零售行业的特点和自身经验，总结了快时尚百货零售行业数据分析的3大趋势，供大家参考。

　　01全源数据整合

　　快时尚零售行业门店多、客户多，经常面临的问题是，不同数据在不同的系统中，各个系统之间彼此不相关联，很难从数据中发现隐藏的问题或商机。

　　更别说做到门店的反馈及时提高存货周转率，经营者通常需要看到某个指标来指导决策，但响应时间太过长。

　　所以必须要将全源数据进行整合，整合零售商散落在本地文件、云端数据与第三方系统中的数据，同时运用在线数据处理工具，抽取关键指标，形成定制化的数据集。

　　这所需时间甚至可以达到以分钟计，韩尚优品优品百货如今正进行类似的尝试，以求管理者能用第一手的数据用来进行销售布局、调整营销策略等。