京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
名创优品:大数据时代的创新者_数据分析师考试
近日,中国首个大数据交易所在贵阳挂牌营业,与此同时“贵阳国际大数据产业博览会暨全球大数据时代贵阳峰会”胜利召开。除国家主要领导人发来贺电,或亲临现场致辞外,现场还来了三位中国工程院院士以及10个国家的驻华代表,马云、马化腾、雷军、周鸿袆等知名互联网企业领军人物悉数到场并发言,如此高规格地召开,让人不禁要问:为啥大数据火了?
大数据不仅是互联网时代的产物,同时也是互联网时代的动力。根据国际数据公司(IDC)的研究,2005 年企业存储的结构化数据为4EB,到2015 年将增至29EB,年复合增长率逾20%。非结构化数据发展更猛,2005 年为22EB,2015 年将增至1600EB,年复合增长率约60%,远远快于摩尔定律。同时全球64%的企业已成为数字化转型的探索者和实践者,“全方位的客户体验、灵活高效的业务流程、智慧化的产品与服务、创新的商业模式”已成为新的数字化转型战略的核心,而这一切的基础就是大数据。
零售行业品牌们如何形成及应用大数据?这是一个摆在互联网+时代的关键问题和机遇。笔者就此问题跟踪研究在大数据挖掘与应用走在零售行业前列的日本快时尚设计师品牌名创优品。研究发现,名创优品把自有的和合作单位提供的客户数据、客户行为数据、市场销售数据、社交媒体数据、供应链数据、物流数据等海量、多样的原始数据,以合作形式委托国际知名的大数据挖掘处理团队,结合自身业态深层挖掘,再把挖掘成果优化订单处理、产品设计与制造、原料处理和终端零售等业务环节,用环节的最优解来不断挑战产品价格和成本的极限。
大数据优化订单处理,名创优品紧扣消费者细微需求变化。消费者需求是随时在变化的,如果企业不能把握这种变化,将会被市场无情地抛弃。在过去,也即工业2.0或者3.0时代,很多企业会聘请专业市场调研公司通过抽样的办法来把握这种变化。但由于种种原因,这种抽样调研常具片面性,无法把握消费者真实需求,更别谈体察消费者细微需求变化了。而互联网科技给现代商业带来了大数据,只要企业充分利用好大数据是可以紧扣消费者细微需求变化的。因此名创优品专门成立大数据处理部门,通过挖掘海量的消费者购买数据,把握和预测消费者需求的细微变化。
大数据优化产品设计与制造,名创优品挑战最具性价比商品。在把握和预测消费者需求的细微变化后,名创优品会把全球各地市场的需求数据汇集到日本设计总部。让设计师们根据这些数据设计满足这些需求的产品,然后再把设计成果分发至各国市场遴选优秀的生产制造。大数据既确保了设计师足不出户,了解和把控需求变化,接上地气,同时也缩短设计与制造周期,让名创优品成为真正的快时尚。
大数据优化原料处理,名创优品实施全国最优采购方案。追求更低价格更优质的原料是每个供应商既可保证竞争力又可获得赢利的梦想。如何才能做到?唯一破解办法是在期货市场先人一步,拥有议价权。名创优品通过大数据技术提前预制全球产品相关原料动态,结合对市场需求变化洞察力备注生产海量的优质低价原料。
大数据优化终端零售,名创优品专为消费者私人定制。基于大数据在订单处理、产品设计与制造、原料处理等技术红利,名创优品摆在货架上的每一件产品都紧紧锁定消费者需求,且高质量、高效率和高科技的产品本质冲决着低成本、低毛利、低价格的购买体验。终端零售广告问题已在名创优品营销体系中无情剔除,且这剔除成本再在价格上返利消费者,N倍当量超出消费者预期,形成良好口碑传播效应。
名创优品之所以能领衔零售行业,成为各种商业地产宠儿,成为每个市场消费者热捧对象,笔者以为这是与其互联网基因密不可分,其中大数据技术更是功不可没。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在Python开发中,HTTP请求是与外部服务交互的核心场景——调用第三方API、对接微服务、爬取数据等都离不开它。虽然requests库已 ...
2025-12-12在数据驱动决策中,“数据波动大不大”是高频问题——零售店长关心日销售额是否稳定,工厂管理者关注产品尺寸偏差是否可控,基金 ...
2025-12-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力矩阵中,数据查询语言(SQL)是贯穿工作全流程的“核心工具”。无论是从数据库 ...
2025-12-12很多小伙伴都在问CDA考试的问题,以下是结合 2025 年最新政策与行业动态更新的 CDA 数据分析师认证考试 Q&A,覆盖考试内容、报考 ...
2025-12-11在Excel数据可视化中,柱形图因直观展示数据差异的优势被广泛使用,而背景色设置绝非简单的“换颜色”——合理的背景色能突出核 ...
2025-12-11在科研实验、商业分析或医学研究中,我们常需要判断“两组数据的差异是真实存在,还是偶然波动”——比如“新降压药的效果是否优 ...
2025-12-11在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,数据库就像“数据仓库的核心骨架”——所有业务数据的存储、组织与提 ...
2025-12-11在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01