零售不懂数据分析就是瞎子管理，以都市丽人为案例说开去

在大数据时代，不提“数据化”，都不好意思谈转型。而对于零售业来说，更是有着“不懂数据，就是个瞎子”的警语……今天，让我们一起来看看都市丽人的“数据智慧”。

在电商横行的今天，都市丽人的成功有些令人费解。但都市丽人副总裁兼首席信息官沙爽则表示，这种成功绝非异数，是都市丽人多年来积累的结果，是都市丽人成功破解了中国零售行业瓶颈之后的必然。

都市丽人成立于1998年，是一家致力于专业研发、经营时尚内衣为主的大型内衣品牌运营集团，其对标公司是美国的维多利亚的秘密(Victoria's Secret)，2014年都市丽人成功地在香港交易所上市，目前在全国有近8000家门店。

在都市丽人看来，中国并没有真正完整意义上的零售模式。在中国的零售业中，处处可见分销商和加盟店的身影。这就使得中国零售业中的数据流处于割裂状态，供应商、渠道商和销售终端各掌握一部分消费者数据。其结果就是生产厂商根本不知道消费者需求。

都市丽人今天的成功，正是在破解了数据难题之后取得的。在实践中，它逐步摸索出了一条适合自身所处市场的数据应用法则，其中最独特的一点是变“压货制”为补货制,而能做到这一步都是依靠加盟模式的创新及数据分析实现的。

这套法则的创立源自于都市丽人对于零售业的全新解读，那就是沙爽所说的“零售业的本质就是数据，10年后，所有的零售商都将成为IT企业”。

看数据避开红海

零售商在城市繁华地段扎堆开店，销售近似的产品，仿佛就是业内的惯例，即便是消费者也习以为常，直到电商的出现。这也就是目前大多数线下零售商的困境。这种困境的背后是整个零售行业对数据的忽视或者轻视。造成这种现象有其客观原因，那就是中国的零售行业数据链的割裂，生产厂商、渠道商和终端销售各自掌握一部分消费者数据，每一个参与者都是盲人摸象。根据不完全的数据制定决策的结果，就是整个行业都陷入到红海竞争中。

而都市丽人则采用了先进的“数据驱动营销理念”，在品牌转型之际，借力IBM数据与分析解决方案，成功将大数据分析与实际业务相结合，完善了管理系统，同时以全渠道整合营销的定位开启电商平台新渠道，建立起以客户为中心、以数据驱动商业的价值链，开创出独具竞争力的业务模式，为传统零售商创建全新商业模式提供了一个全新的发展路径。

都市丽人没有把自己定位为一个生产商或者渠道商，而是所有战略以消费者为核心，都市丽人关注的不仅仅是产品的销售情况，更关注市场欢迎度以及消费者对产品的评价。

正是基于这种定位，都市丽人营销人员突破现有流程所造成的瓶颈，以使营销团队可以快速、高效地响应消费者的需求。除了在技术上整合从不同渠道和客户接触点所获取的信息之外，都市丽人灵活地将相应的数据和内容结合起来，做到及时回应客户的需求。

这一切都仰赖于数据驱动。数据为都市丽人提供了更高的灵活度、敏捷度和确定性。它允许该公司领导者分离复杂活动和生态系统的各个组成部分，查看和了解其他业务与所在市场的动态相互关系。通过洞察并分析趋势和模式，都市丽人能够对未来趋势进行准确预测。借助建模技术和假设分析场景，他们甚至可以制定出下次最佳行动。 

数据智慧

IBM认为，数据正在成为新的自然资源，将成为企业的竞争优势，所以IBM的战略转型是要运用数据推动行业和专业转型。目前在大数据方面的投资已高达250亿美元，包括内部投资和SPSS、iLog、Algo、i2等30多起收购, IBM全球共有1.5万名分析顾问和超过400位数学科学家。沙爽介绍说：“ IBM在全球很多零售行业积累了大量成功实践，我知道的像美国的沃尔玛, 梅西百货, 维多利亚的秘密等。IBM在数据与分析领域合作的重要原因不仅仅是他们的确有非常好的解决方案,更重要原因是他们可以将全球成熟的行业实践带给我们,这样保证我们在起步之初就走在全球零售行业的前沿。”

随着消费者对时尚消费需求的不断升级，企业需要通过IT信息化建设增强自身的核心竞争实力。都市丽人所打造的大众内衣消费时尚理念，除了提出新的内衣消费主张外，更重要的是开启了内衣时尚全产业链的变革进程。为此，都市丽人选择了与IBM大数据解决方案展开合作。沙爽先生对此表示说，“如果用一句话简单来概括都市丽人的商业模式，那就是，都市丽人是一个真正将数据作为核心的零售公司。”

全渠道整合营销。都市丽人借助数据与分析技术，将洞察力与业务战略密切结合，有效地整合了线上线下资源，为企业客户和消费者提供整体电子商务服务平台。都市丽人将互联网技术带来的商业模式变革转变为业务增长的新动力，实现全渠道销售的目标。如此一来，电商平台不仅为会员服务，同时也为门店服务，获得更多盈利，使得这个平台成为门店销售的线上延伸。全新设计的电商平台助推了都市丽人线下业务的持续发展，建立起以会员为中心的服务兼顾零售的电商模式。

在平衡线上与线下的价格矛盾，使线上线下的营销得到统一从而消除内耗这个难题上，都市丽人采取的解决方式是，对线上、线下的关系重新进行了定位，配合全渠道会员营销战略，将电商平台定位为对零售渠道的补充。具体来说，就是将售卖商品扣除运营成本后，所有的利润都分配给会员注册的门店。电商平台只是维持运营，利润都归加盟商。这种方式在降低门店的库存压力和资金压力的同时，也降低了商品积压的风险，加盟商就可以把更大的精力放在新开门店和发展会员上。

数据驱动的补货系统

门店作为企业提供产品与服务的主要渠道，其经营状况的优劣将影响企业经营业绩。都市丽人因此选择IBM iLOG业务规则管理系统，优化集团从门店的补货系统到排班系统，利用信息系统对产品信息、库存信息进行管理。

服装行业相比于其他行业，库存风险对于企业经营管理尤为重要。都市丽人深谙建立智能补货系统的重要性，借鉴国外快时尚品牌所采用的市场导向补货策略，及时调整门店与配送仓之间的商品库存分布，不断优化该系统，实现企业利润最大化。同时，面对不断增长的人力成本，都市丽人在经营中通过有效的排班机制，确保门店提供优秀的顾客服务，并在完成销售任务之余，实现优化利润与员工满意度的最佳平衡。

洞察消费者偏好。客户会毫无保留地说出你可以在哪些事情上做得更好。都市丽人通过观察顾客在购买过程中所探究过的选项，推断出他们所看重的因素。鉴别网站提供的哪些信息对顾客是有价值的，尤其是对那些最重要的顾客。

网络数据是独一无二的，它让你可以知晓顾客接下来会买什么以及他们的决策过程是如何进行的。根据顾客的典型浏览模式将他们进行分类，比起传统的基于人口和销售的分类，这种分类能为企业提供一个关于顾客的全新视角。这使得企业可以积极地推动顾客去完成他们还未完成的交易。提供正确的选择，顾客几乎会认为在他们购买商品的时候，你读懂了他们的想法。

数据带来营销新变化

都市丽人企业高管认识到收集客户相关数据的价值，懂得如何从这些数据中获得洞察力，继而创造智慧的、主动的、与客户相关的交互通路。他们明确如何有效地使用客户数据做决策，将洞察力转变为销售业绩的增长。对他们而言，“大”并不是大数据中最重要的，最重要的应该是企业如何来驾驭这些大数据，企业对大数据进行分析，以及随之采取的业务改进措施才是最重要的。而数据也为都市丽人带来了从未想象过的市场营销新变化。

重塑营销模式。借助数据营销，都市丽人将数据、流程、人力、渠道和技术等内部和外部营销职能进行合并和简化。公司通过直营店和加盟店共享客户数据，确定哪些客户是最好的业务来源。同时针对不同地区门店营销数据，结合其他一些相关因素，对未来销售趋势生成预测。然后将这些预测结果分享给所有营销部门和加盟商，营销人员可根据这些预测趋势进行适当的进货和补货调整，集中了解客户与公司所开展的所有互动，达到最好销售成果。

都市丽人在洞悉大数据的结构和多元性的基础上，对其进行搜集、分析和执行，建立起以驱动客户参与为目标的市场营销模式。这种营销模式为公司内部职责建立可量化标准，协助营销人员整合市场化流程、更高效地制定计划、执行任务和证明其业务价值，从而实现营销成果量化。

完善供应链、库存管理。利用先进数据分析技术的另一个领域是对配送中心内的物理存货配置进行模拟和自动化处理，评估政策和供应链变化的能力帮助公司增强了对客户的响应能力，同时减少了流动资金。运营的复杂是单靠直觉无法应对的，必须进行详细的分析。基于数据应用模式，都市丽人创建了零售监控系统（RBM）。该系统利用追踪收集所有加盟店POS系统数据，为每一家门店设置关键KPI指标。这个关键业绩指标涉及店效、周转率和库存结构性是否合理，货品缺码率，畅销款缺货率以及门店排班里面人员绩效的达标率等。在平台上针对关键指标设置预警模型，通过数据采集，可以自动生成结果。每家门店可以登录平台，一目了然整个供应流程和库存状况，适时做出相应调整。

创建、增强和完善“流失”模型。流失模型指出了那些最有可能注销账户的顾客，从而可以及早采取措施以防止这些客户流失。对于零售行业来说，流失是一个非常严重的问题。管理客户流失一直是，而且以后仍将是理解客户使用情况和收益的关键。利用大数据来应对客户流失是最简单也是最合逻辑的方法。都市丽人通过会员消费领域的数据分析，甄别出哪些客户可能流失，了解是什么情况和什么问题导致客户不再消费该公司产品。通过对客户消费数据记录进行分析，梳理出关键事件，确定客户流失前的行为模式，制定出提升客户体验战略，将客户流失率降为最低。

都市丽人在通过数据驱动完善零售运营的基础上，推出了多品牌发展战略，在该公司的零售平台上创建起多品牌的运营模式。收购一线内衣品牌欧迪芬，创建适合年轻人的新品牌Free day，同时开拓男士内衣市场，这一系列举措都是基于对消费者行为模式的深度洞察，培养与消费者间信任关系，为未来收益铺路。

数据零售未来

在每个行业，以及全球每个地区，企业高层领导都在寻求充分发挥企业内现有的海量信息价值的方式。企业利用新技术收集的数据达到了前所未有的量级，然而，只有对数据拥有更明确、更及时的洞察力，才能从现有的数据中获得价值并在市场上赢得竞争优势。

大数据可以更全面地了解客户偏好和需求，通过这种深入了解，所有类型的企业均可以找到新的方式与现有客户和潜在客户交互。这一原则尤其适用于零售业。大数据分析带来的价值体现在获取、处理和理解与客户相关数据，共享这些洞察力，并且将其转化为企业以前不可能开展的营销模式。更好地处理和使用客户数据，而不是面对大量数据无所适从。基于大数据分析结果的数据驱动型营销正是值得关注、投资和实验的领域，它可能正是传统零售行业正在寻求的转折点。