
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
Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师:业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段,其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04