京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据将是移动应用与O2O模式的基础_数据分析师考试
“O2O模式与移动应用如何装得下大数据时代”。话题围绕以下问题展开:大数据的定义、大数据在服饰业的价值、移动应用以及O2O模式下的大数据应用等主题。
简单介绍下活动背景,这次活动是华南地区服饰行业CIO协会举办的“2014年度行业信息化高峰论坛”,该协会是华南地区最有影响力的服饰CIO协会,由深圳市赢家服饰有限公司信息总监胡剑雄等发起成立,经常进行案例应用分享、行业前沿讨论活动。
活动的主持人胡剑雄首先提出,如何看到大数据在服饰业的价值这一问题。卡宾服饰(中国)有限公司信息管理部总监邹聪认为,“大数据有没有价值,首先看服饰企业是否把握住数据源头。”卡宾的IT系统是加盟商开店必须配备的合同条件,为此卡宾在罕见地可以管控到全国1000多家门店,可管理到门店、人员和货品信息,门店的信息管控能做到实时的管控。
“现在人们不谈论大数据,好像有一点落伍,就好像一个企业不上SAP,就有一点落伍的感觉”。安正时尚集团股份有限公司的CIO王齐斌表示,“事实上目前服饰行业的数据基础还有点薄弱,目前应首先关注企业内部的数据,这些数据是移动互联时代的数据基础”。
此次活动讨论的第二个问题是,服饰行业的O2O模式到底是什么,现场讨论嘉宾的理解相对一致:O2O是颠覆服装业的一种运作模式,可以弥补在实体店收集不到顾客数据的遗憾,最终推动服饰行业从批发模式向零售模式的转变等等。
在实际的应用中,有的企业已经开始进行大数据的尝试。周聪分享了一个搭配分析的故事,最近卡宾对排名前30名的搭配购买数据分析发现,男性的购买规律并不符合人们的一般想象,大多数人会认为男性购物会选择一件上衣搭配一件裤子的购买搭配,但是分析结果发现,很多男性顾客采取两件上衣、两件裤子的购买方式,并且偏向购买两件颜色和风格相近的衣服,这一发现让卡宾更转变了设计思路,更注重服装的主题设计。
卡宾在进行大数据的尝试前,进行了大量的基础工作,卡宾很注重店铺主数据的设立和管理,主数据的变更必须老板签字才能改变,这种严格的数据管理方式,很好地支持了后续的商品管理等运营,为此卡宾可以实现对线上线下渠道的营销把控,以及可以针对VIP客户提供精准的导购服务模式。
在进行大数据分析的过程中,王齐斌的实践感受是,如何构建大数据的预测模型,进行人、货、场的分析,是一项具有挑战的工作;其次在操作层面上,在企业推动大数据的项目时,IT部门一定不要冲在前线,而应该与各业务部门、高层一起来推动这个项目。“在谈论大数据的分析前,目前整个O2O体系的建立还是一个难题,既没有成功的案例也没有相应的技术服务公司,为此至今也无法解决现在的微购物中没有货品搭配的功能。”深圳市品嘉百货股份有限公司信息总监蔡建勇表示。
O2O下的大数据应用是一方面,移动应用与大数据的应用是另一个同等重要的话题。“大数据做的是O2O的未来,可以提升O2O的价值空间,当来自移动端的客户访问和交易量发展到一定规模,大数据的价值会越来越明显,这是一项基础的技术工具。”周聪表示。
“无论出于O2O还是移动应用的考虑,企业都必须考虑应用大数据。”蔡建勇认为,“应用大数据需要解决两个问题:首先需要培养大数据分析的能力问题;其次企业需要真正将大数据用于解决业务的实际问题,包括用于决策层的管理、帮助业务部门实现商品管理、营销管理等业务”。
“大家更多谈论了应用层面,实际上企业对于数据的底层架构、未来的性能安全也应该密切关注;其次,企业还需要关注货品的一体化、会员的一体化等后台的工作。”深圳德津实业有限公司CIO张腾表示。邹聪从商业的角度提出另一个观点,“无论谈论O2O,移动应用或者大数据,一切都要回归商业本质。企业需要想清楚公司商业模式是什么,品牌定位是什么,而不是盲目追求O2O,移动应用或者大数据”。
作为活动的主持人的胡剑雄总结表示,此次的大数据讨论,最终希望服饰同行认识到整个行业已经进入大数据时代,而并非要马上对大数据进行应用,“此次活动参加讨论的嘉宾都认可,大数据将是企业在移动应用端的发力的工具,以及O2O模式深入应用的基础,这些应用需要回归商业本质,解决商业的实质问题”。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-08-24 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19在零售行业大数据分析与精细化运营领域,纸尿裤旁摆放啤酒是最经典、最具代表性的商业案例。两种看似毫无关联的商品,一个是婴幼 ...
2026-08-19 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-08-19在数据分析、业务监控、质量检测与风险管控工作中,数据波动性是衡量数据稳定性、业务健康度、结果可信度的核心依据。数据波动代 ...
2026-08-18很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当导致 ...
2026-08-18在数据分析、业务评价、产品评级、用户分层与综合决策场景中,单一指标往往无法全面、客观地评价事物整体水平。现实中的评价对象 ...
2026-08-18在数理统计、假设检验、数据分析与机器学习领域中,卡方分布(χ²分布)是继正态分布、t分布之后最重要的连续型概率分布之一。 ...
2026-08-17在Python数据清洗、文本校验、账号密码规则校验、脏数据过滤、字符串规整化处理中,正则表达式是最高效、最常用的文本匹配工具。 ...
2026-08-17 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-08-17手游行业具备用户迭代快、竞争激烈、用户粘性易流失的典型特征。随着新游持续上线、玩家审美升级、玩法疲劳等问题出现,存量用户 ...
2026-08-14在数字化产品运营、商业数据分析、业务增长管理中,零散的指标统计无法支撑系统性的业务决策。单一的点击率、转化率、销量数据只 ...
2026-08-14 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-08-14在数据库数据分析、数据清洗、报表统计与业务查询场景中,日期时间是最高频、最核心的基础字段。数据库中存储的日期格式多样,包 ...
2026-08-13