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帆软优质数据挖掘成功落地带领数家企业走进“衣架”

来源： 环球科技网 日期：2019-05-30 责编： 殷绪江

近日，马克华菲等七家企业的信息化负责人在帆软相关团队的带领下参观“衣架”，共同交流“衣架”在报表应用和数据挖掘方面的优质方案和成功的落地经验，并探讨数据挖掘在服装行业的应用。

截至目前，衣架品牌开设门店分布于上海、北京、天津、南京、无锡、苏州、杭州、长沙等一二线城市的核心CBD。“衣架”与帆软已经合作四年，在本次走进标杆活动中，“衣架”信息化经理邵佳宇与帆软数据挖掘运营总监龚健康围绕着报表应用与店铺选址的案例进行了分享。
用优质方案传授报表应用的道与术
据邵佳宇介绍，“衣架”信息化架构中对企业数据化建设的思考。首先他指出 OTB（采购限额计划）一直是很多零售、服装企业运营的重点，但是由于数据收集工作量大、订货数据不断调整等因素，导致很多企业无法准确的制定商品需求的预测，从而造成采购成本的浪费。针对这种情况，“衣架”利用FineReport制定了销售预算评估、店铺订货分析等多个报表，通过填报、联动查询等功能，结合前两年的销售数据，可以准确的进行订货预算和销售预估，并且可以显示备货率、授权买货占比等细化指标，精确到具体门店，实现分销系统的精细化。
有了精确高效的采购订货系统，还要有配套的门店导购考勤方案进行商品销售。正如分享嘉宾所说的“数据智慧化”，“衣架”利用FineReport的数据填报导入和查询功能，打造总部与门店高效的沟通平台，让数据自己会“说话”。所有门店导购员的排班情况、每天工作时间、衣着打扮、工作积极性等指标都清晰的展现在门店管理系统中。同时“衣架”利用移动端原生集成，方便所有导购在手机端就可以查看自己的考勤情况，做到日常监督全覆盖，也加强了总部决策层层对各个门店的指导管控。

实战案例展现数据挖掘的巨大价值
数据挖掘已经成为众多企业进行市场竞争、开拓盈利模式的着陆点，它通过挖掘数据潜在的价值进行分析和预测，重要性不言而喻。龚健康先生首先开门见山的将挖掘项目的系统构架和实施流程呈现出来，从根据业务需求确定预测目标，到数据收集预处理，再到算法模型搭建和优化应用，整套流程都可以通过高性能分布式计算Spider引擎和预置数据挖掘算法，进行自主数据分析以辅助业务预测判断。在具体的店铺选址流程中，商场的口碑特征、人流量特征、消费水平特征等因素都会成为关键数据入库，在线性、树状、组合等模型的分类计算后成为店铺画像的一部分，系统生成店铺销售额预测报告，再由决策者验证是否有开店价值。
在谈到数据挖掘在鞋服时尚领域的具体应用时，分享嘉宾以“衣架”的门店选址作为切入点，指出相比于整个团队依靠简单调研和经验进行选址的传统方式，利用数据挖掘进行门店选址更加的精确，自动化程度高，而且节约成本。决策者通过自助式数据挖掘工具，从挖掘数据价值，再到应用数据价值，可以精准的量化商场客流量、区域消费水平、预计销售额等指标。

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