Prada为每件衣服上配有RFID码。顾客拿衣服进到试衣间，分析RFID会被自动识别。数据会传至Prada总部，被存储起来加以分析和利用。如果有一件衣服销量很低，以往的作法是直接放弃·。但如果RFID传回进试衣间的次数多，那就说明也许微小改变就会重新创造出一件非常流行的产品

但RFID物联网方案始终尚未成为主流，究其原因，成本过高

作者：周剑

天善智能咨询总监

分析近两年，“大数据”已经从一个概念，慢慢在一些信息化程度比较高的行业中不断实践并涌现出来不少经典案例。而向来信息化建设从不火热的服装行业，似乎仍是与大数据有着不短的距离，纵观其产品设计、供应链、零售等各个方面，大数据应用水平与互联网、金融、电信、政府等行业相比要落后许多。

分析事实上，在当下，国内服装行业大环境仍是非常严峻，以品牌商为例，面临着消费者消费升级、品牌与产品同质化严重、供应链效率低下、运营管理粗放等诸多方面问题，因此探索如何规划科学的自身小数据建设，摸索务实可行的拥抱大数据的方式，是非常有意义的。

作者近年亦一直在关注服装行业大数据建设，在此整理剖析了若干业内的大数据实践案例，以供参考。

01

阿迪达斯，经销商支持平台

分析阿迪达斯在今年新CEO上任后，美国市场获强势增长，股价一度上涨78%。但是相信很多人对其在之前数年的“低谷期”印象深刻。

分析在国内市场，受2008年奥运之战引发的库存危机影响后，阿迪达斯推行了名为“通向2015之路”的计划，此计划的核心为“关注消费者”。时任阿迪达斯大中华区董事总经理的高嘉礼认为，门店业绩表现的优劣，完全取决于消费者需求。因此，阿迪达斯一方面要求各级运营团队查看、跟踪售罄率等KPI，另一方面通过终端交易数据的采集与分析，了解消费者的偏好特征，以便在合适的地区推出最符合消费者需求的产品。在这点上，似乎也印证了新CEOKasper分析Rorsted所述，过于静态被动而忽略消费者需求，将导致失去了消费者对品牌的热诚。

分析实施此计划后，经销商们将门店的零售交易明细上传至阿迪达斯，在总部对数据做整合、分析，得出的结论再用于指导经销商销售。通过对这些数据的分析，可以更准确了解当地消费者对商品颜色、款式、功能的偏好，以及目标群体的消费价格带。

分析其次，在每季订货会时，阿迪达斯会用基于数据分析，帮助经销商选择最适合的产品，经销商无需再像之前按个人偏好、拍脑袋的做决策下订单。

分析据称，通过计划的实施，阿迪达斯一方面库存水平得到降低，另一方面增加了单店零售的消化，产品方面亦可做到适时适地适品适价。

分析可借鉴性：★★★★★

分析：从“批发型”公司转为“零售驱动型”公司，是许多国内品牌商转型路线。严格来说，此案例并无多少大数据色彩，但其基础性、重要性、可落地性使得其可作为数据系统建设必由之路。

02

Prada，武装到试衣间

分析作为国际奢侈品品牌，Prada亦在大数据的路上探索尝试。

分析许多年之前，在纽约Prada旗舰店内，会为每件衣服上配有RFID码。顾客在店内浏览时，每当拿起一件衣服进到试衣间，其上的RFID会被自动识别，此时试衣间里的智能屏幕就会自动播放模特穿着这件衣服走T台的视频。

分析更深入的应用是，这些在门店发生的数据会传至Prada总部。每一件衣服在哪个城市哪个旗舰店什么时间,衣服被拿进多少次试衣间、每次停留多长时间、最终是否被购买等信息，都会通过RFID进行收集并传回，被存储起来加以分析和利用。这意味着，无论是否成为最终的购买客户，每一位走进Prada门店的消费者，都将会参与到商业决策的过程之中。

分析如果有一件衣服销量很低，以往的作法是直接放弃·。但如果RFID传回的数据显示这件衣服虽然销量低，但进试衣间的次数多。那就能另外说明一些问题。也许这件衣服的下场就会截然不同，也许在某个细节的微小改变就会重新创造出一件非常流行的产品

分析可借鉴性：★★

分析：Prada之外，Moncler与Salvatore分析Ferragamo等奢侈品牌亦有RFID物联网方面的尝试，但此方案始终尚未成为主流，究其原因，过高的成本，会企业大部分企业望而却步。毕竟在如今全渠道零售时代，线上预售等亦可更为低成本的洞察消费者对商品款式的反应。

03

ZARA，终端消费偏好采集

分析继前些年ZARA的案例为许多媒体竞相报道，也为诸多企业纷纷学习，这两年热度退却，但是其老板奥特加2016年9月登上世界首富，又再次把这家公司拉入人们视线。

分析ZARA本身有许多方面值得企业学习借鉴，在此仅将其部分数据领域的战法案例挑选一二稍作了解。

分析ZARA以数据为核心打造的极速供应链系统，实现了新产品的柔性化生产。相对竞争对手来说，ZARA可以通过数据的联通和协同更快更好的控制从市场调研、到设计、打版、制作样衣、批量生产、运输和零售整个环节。

在ZARA，有一个全天候的“数据处理中心”。

每一个零售网点都可以通过该系统追踪销售数据，同时，系统亦能对顾客的消费特性进行洞察。譬如，通过分析，公司能够在商品上市后初期及时的发现畅销款与滞销款，迅速做出决策，以保持很高的售罄率。

分析在ZARA的门店的系统里，除对每天服装销售情况进行统计外，柜台和店内各角落都装有摄影机，店经理随身带着PDA。当客人向店员反映：“这个衣领图案很漂亮”、“我不喜欢口袋的拉链”，这些细微末节的细项，店员向分店经理汇报，经理通过Zara内部全球资讯网络，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刻传送到生产线，改变产品样式。

分析除此之外，收集时尚元素的最佳地方是店铺，因为只有在店铺才能了解顾客的需求。店铺提供销售数据，再将其递交给店面经理，店面经理整理完毕后将结果交给设计部门，设计部分按照顾客需求设计出款式，再将其递交给商业部门去评估成本和价格，之后再开始打板制作。此段融入上段。

分析可借鉴性：★★★★★

分析分析：相较于案例一中阿迪达斯通过终端交易数据了解消费者，ZARA对消费者声音的倾听则更为坚决。大数据辅助商品设计、供应链运作，是完全可行的。

将数据与信息采集与决策流程紧密结合，迅速采集消费者的需求，并作出分析、修正、制定决策并执行，是数据化运营成功关键。

04

优衣库，全渠道策略

优衣库在中国市场持续着高速的发展，应该说它并不算是严格意义上的快时尚。与通常拿来对比的ZARA、H&M相比，其在全渠道零售方面建设颇有特色。

分析20多年来，通过收集每天每时每刻、每款每色每码、每个店铺所有的销售数据，优衣库形成了一个庞大的数据库。它通过实时监控、分析销售数据，来制定生产量，调整营销方案。

分析而在全渠道方面，毫无疑问，其亦是运用大数据的好手，看两个例子就能有深刻的印象。

分析优衣库进行的免费派送活动，依托支付宝的数据能力，按照不同人群的地域分布、行为偏好、消费偏好、生活半径、乃至新老客户等情况，将其活动信息推荐给目标用户，实现较为精准的定向营销，提升活动的效果。

分析而另一方面，基于优衣库线上销售交易，在后台分析出哪些人在买、单次消费金额、消费频率等，利用这些数据可以精准地指导优衣库将新门店开在中国哪些区域。开店准确率高，此处亦是大数据优势的体现。

分析可借鉴性：★★★★

分析分析：时至今日，相较于单纯线下零售运用大数据的进展缓慢，转型全渠道零售的企业可以结合大数据碰撞出来的具有新意的火花着实让人期待。

05

Edited，服装第三方数据

分析这并非是一家服装品牌商，而是一家创于英国的服装行业大数据公司。

分析最初，创始人发现了服装行业的若干痛点，譬如，对于设计师来说，信息资源少，把握和响应流行趋势难;而对于零售商来说，需要实时数据，辅助其决定商品何时上架，何时打折，何时下架。因此，此平台定位为帮助服装零售商、品牌和供应商在正确的时间、以正确的价格交付正确的产品。即right分析product,分析at分析the分析right分析price,分析at分析the分析right分析time。

分析平台通过技术手段获取汇总来自全球社交媒体、设计师的T台走秀报告、流行博客各种来源的流行时尚数据，同时抓取零售网站，收集各大电商在售商品，数量、售价等信息。

分析提供的服务如：

分析-分析每天、每周发布反映特定市场类别的新品和打折商品情况的零售报告，供业内人士追踪竞争情况。

分析-分析提供参考工具，包括比较购物工具，和监控人们在网上评论内容的社交监控分析工具。

分析-分析虚拟的销售规划档案工具，帮助零售商制定下一季的促销战略。

分析服务范围涵盖男装、女装、童装、配饰和美容等细分行业，数据服务内容亦可定制，以Saas服务月租模式收费，客户有Target、ASOS、Gap、Gilt等。

分析可借鉴性：★★★

分析分析：独立搭建这样一个的平台是不现实的,但品牌商和零售商均可很容易的借助其数据服务提升自己多个领域的能力。美中不足的是，似乎国内市场没有如此表现的服装行业数据平台。

分析（来源：天善智能社区《五大案例，洞悉服装品牌拥抱大数据之路》，www.hellobi.com；略有编改）

相关延伸——

ZARA的大数据秘密

【摘要】1、全球ZARA门店经理每天两次将门店最新顾客需求上传总部；

2、门店当日成交分析报告(含热销排名)数据直达ZARA全球仓储系统；

3、ZARA将网络上海量资料看作实体店面的前测指标；

4、大数据最重要功能是缩短生产时间,让生产端看清顾客需求；

5、大数据驱动的快速供应链...

Zara平均每件服饰价格只有LV的四分之一，但是，打开两家公司财报，Zara税前毛利率比LVMH集团还高，达到23.6%。

【把消费者声音化成数字】

走进店内，柜台和店内各角落都装有摄影机，店经理随身带着PDA。当客人向店员反映：“这个衣领图案很漂亮”、“我不喜欢口袋的拉链”，这些细微末节的细项，店员向分店经理汇报，经理通过Zara内部全球资讯网络，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刻传送到生产线，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。

【以线上店为实体店的前测指标】

2010年秋天，Zara一口气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。次年，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。Zara选择迎合网民喜欢的产品或趋势，果然在实体店面的销售成绩，依旧亮眼。

这些珍贵的顾客资料，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，获得空前的成功，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。

【有了大数据还要迅速回应、修正与执行】

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两周相比。

因为H&M;不像Zara，后者设计生产近半维持在西班牙国内，而H&M;产地分散到亚洲、中南美洲各地。跨国沟通的时间，拉长了生产的时间成本。如此一来， 大数据即使当天反映了各区顾客意见，无法立即改善，资讯和生产分离的结果，让H&M;内部的大数据系统功效受到限制。

大数据运营要成功的关键，是资讯系统要能与决策流程紧密结合，迅速对消费者的需求作出回应、修正，并且立刻执行决策。（《物流指闻》：wuliuzhiwen2013-05）

为什么像 Prada 这样的奢侈服装品牌和 Zara 这样的快时尚品牌的净利润率差不多？

4点主要原因。

【来源：知乎匿名用户】

1）Zara作为快时尚的典范，每周两次由店长直接根据市场需求订货，完全做到新货0库存。在每个季尾打折销售后其退货比例低于10%。Prada的退货比例根据同档次奢侈品牌销售状况判断约在40%左右。换言之，Zara约30%的销售收入在Prada是季末库存。

2）Zara完全依靠设计更新（全速抄袭大牌），开店选址在黄金商业区及店铺设计来吸引客户。根本不做广告宣传。和Prada等一众奢侈品牌比较节省了大笔市场方面支出。

3）Zara只有直营店铺，所有利润归属于本公司。而Prada有代理经营店铺，即有代理方分成利润。

4）对于Prada等奢侈品牌本属重要新兴消费市场的中国内地，因受两会及反腐影响，公务消费急剧减少，奢侈品销售额总体不及预期。而Zara的中低端定价商品几乎不受此方面的影响，中国市场销售如常。2013上半年中国市场销售额增长约20%。