黑天鵝、灰犀牛現象頻繁出現，不確定性已成為常態；我們能做的，是抓住其中的確定性。精細運營、快速反應，讓決策更智能，這是未來十年的確定性。

中國制造業向智能制造轉型升級已成為大勢所趨，而“智能”不僅體現在生產制造環節，還有日常的經營管理和決策環節。

7月23日-25日，以“聚力創新•智勝未來”為主題，AME亞洲服裝智能制造博覽會，在上海世博展覽館舉辦。博覽會同期舉辦了“亞洲服裝智能制造高峰論壇”、“LINK FASHION全球服裝領袖峰會”等高端論壇。

觀遠數據作為深耕服裝行業的智能數據分析與決策服務商受邀參加，創始人兼CEO蘇春園現場發表了《構建智能時代的決策大腦》主題分享。

從流量時代，進入效率時代，比拼的是“精細運營”&“快速反應”的內功

新冠疫情讓零售行業尤其是服裝業遭受了前所未有的滑鐵盧，而同時，在疫情的沖擊下，很多企業也另辟了生存之道。

某時尚女裝品牌千名店長變身**，在疫情期間，僅**城和微信群的銷售額就貢獻率近70%的業績。

通過和觀遠數據共建的智能數據分析平臺以及移動端“店鋪管家”應用，該品牌可以在疫情期間對銷售結構和暢銷商品進行深度分析，也可以根據每天的一些數據分析來迭代更新自己客戶群的標簽，實現更精準營銷。

疫情終究結束，但是和疫情一樣的突發情況會隨時存在，零售行業最終還是要圍繞“人貨場”進行精細化運營，提高自己的快速反應能力，用數據驅動決策。

而數據驅動零售智能決策的本質并不是產生10x爆炸式增長，而是持續產生10x-1000x的增長機會。當一個品牌每周多有1,000次增長的機會，當每周庫存預測提高1%的基準，52周之后，與你競爭的就不是同跑道的品牌了。

CEO、一線店長、數據分析師是實現數據驅動的根據地

數據驅動零售智能決策，有人需要用，有人需要做。所以，好的數據智能產品一定是從CEO、一線店長、數據分析師三個角色出發去設計。

CEO的數據視角：“我不要你覺得，我要我覺得。”

傳統的數據決策方式，是通過Excel、報表或者傳統BI分析歷史數據作為依據進行判斷決策。而這種方式難免會出現匯報不及時、數據有偏差、維度單一等問題。CEO需要的實時掌控大盤信息，抓各業務單元的第一KPI，同時，又可以追溯到業務終端問題，實時感知經營末梢的變化。

針對這類需求，觀遠數據給眾多服裝品牌提供了決策駕駛艙、CEO數據大屏、空中巡店等應用。CEO可以通過數據的下鉆、聯動等交互，把握總體目標，擴大管理半徑，對問題作出及時調整。



一線的數據視角：“越傻瓜越好，請給我做減法。”

一線店長的主要任務是做好門店管理，提供有溫度、有特色的購物體驗，所以他們對于數據的要求是越簡單越好，復雜的分析看板必然會增加他們的管理負擔。

而在現實的場景中，店長的能力一般都參差不齊。針對這種問題，觀遠數據和部分服裝品牌打造了“店鋪管家”、“業績追蹤”、“全渠道分析”、“診斷分析”等分析模型。通過將5%優秀店長管理經營的方法邏輯沉淀到數據分析模型中，可以賦能另外95%的店長提升數據管理能力。同時，通過訂閱預警等功能，可以實現數據追人，幫助店長及時掌握門店異常。

數據分析師視角：“天下武功，唯快不破”

數據分析師是整個公司數據系統的直接賦能者，面對海量的數據源，他們需要更敏捷、更智能的數據分析工具，去與業務真正結合，而不是糾結在重復的數據清洗、準備工作。

觀遠數據產品一直以“用戶體驗”為核心，開發了智能數據準備、實時數據分析引擎、極速分析引擎、智能數據大屏、移動BI輕應用等黑科技產品，可以幫助數據分析師擺脫高重復、高代碼的工作，真正實現從借鑒到超越。

數據智能落地需要看三年，做三個月

CEO、一線門店和數據分析師這三個角色是企業實現數據驅動決策的根據地。以這三個角色為核心進行數據布局，就完成了數據建設的第一步。其次，就是逐步落地企業的數字化轉型。

不同企業發展階段和信息化程度不一樣，對于數據智能的規劃路徑也不一樣。基于此，觀遠數據提出了以終為始的“5A”落地路徑方法論（Agile敏捷化、Accurate場景化、Automated自動化、Augmented增強化、Actionable行動化）。不管企業處于什么階段，都可以找到適合自己的切入口。

在整個體系的搭建過程中，也并不是一蹴而就，觀遠數據一直提倡“看三年做三個月，分步構建”的數據落地方法論。

以“CEO、一線店長、數據分析師”為視角，堅持“以終為始，分步構建”，截至到目前，觀遠數據已經服務了包含赫基集團、Lily、江南布衣、卡爾丹頓、紅豆在內的眾多服裝品牌。未來，將持續完善產品，優化服務，助力更多服裝時尚品牌通過數據智能實現持續增長。

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