每天学一点销售学（图解实操版）/创业的必修课系列

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18.3 成功案例：挖出大数据中的大商机 如果企业能掌握运用大数据的诀窍，对获取的数 据进行及时有效的整理和分析，就可以很好地有效地 帮助企业进行营销决策，为企业带来巨大的经济效益 。在本节中，笔者将为大家介绍企业运用大数据的成 功案例。 18.3.1 Zara：大数据迅速洞悉顾客需求 Zara是西班牙Inditex集团旗下的一个子公司， 它既是服装品牌，也是专营Zara品牌服装的连锁零售 品牌。在世界各地56个国家内，设立超过两千多家的 服装连锁店，Zara平均每件服装价格只有LVHM的1/4 ，但是，回看两家公司的财务年报，Zara税前毛利率 比LVHM集团还高23.6 ％。其实并非难事，Zara主要 通过3个步骤来形成盈利模式，如图18-12所示。 1.分析顾客的需求 在Zara的各家门店里，店内的每个角落都装有摄 影机，店经理随身带着PDA(Personal Digital Assistant，又称为掌上电脑)，目的是记录其顾客的 每个意见，如有的顾客向店员反映衣服图案不好看、 扣子的大小不合适、拉链的款式不够新潮等情况，店 员会及时向店经理汇报。 当经理了解到这些衣服的缺点之后，会通过Zara 内部全球资讯网络，每天至少两次传递资讯给总部的 设计人员，总部的设计人员根据各个店面报上来的顾 客反映情况作出判断，如确实存在某方面的不足，总 部就会做出决策，并立刻传送到生产线，改变产品样 式。 每天停止营业后，销售人员会盘点每天货品上下 架情况，并对客人购买与退货率做出统计。再结合柜 台现金资料、销售额等交易数据，做出当日成交分析 报告，分析当日产品热销排名，然后，数据直达Zara 仓储系统。 所以Zara通过收集海量的顾客意见，以此做出生 产销售决策，这样使存活率大大降低。同时，Zara还 分析出相似的“区域流行”，根据不同区域的流行特 点，做出最靠近客户需求的市场区隔。 2.结合线上店数据 Zara为了增加数据资料的广泛性，于2010年在6 个欧洲国家成立网络商店。2011年又分别在美国、日 本推出网络平台，除了增加营收，更重要的是，线上 商店强化了信息搜索与资料分析功能。不仅回收意见 给生产端，让决策者精准找出目标市场，而且对消费 者提供更准确的时尚讯息。无论是Zara公司还是消费 者，都能享受“大数据”带来的好处，Zara依次至少 提升了10％的营业收入。 此外，线上商店除了交易行为，也是实体零售的 营销试金石。Zara先在网络上举办消费者意见调查， 通过网络顾客的回馈，撷取顾客意见，改进产品，从 而改善实际出货的产品。 Zara将网络上的海量资料看作实体店面的监测指 标。因为会在网络上搜寻时尚资讯的人，对服饰的喜 好、资讯的掌握、催生潮流的能力，比一般大众更前 卫。再者，如果主动在网络上搜寻相关时尚讯息的消 费者，当他们进实体店面时就可以为其主动推荐相关 产品，这样消费的成交率得到大大提高。 Zara推行的海量数据整合，后来被其所属英德斯 集团下的8个品牌学习应用。这些商业数据，除了增 强了台面上的设计能力，台面下的数据大战，将是更 重要的隐形战场。 3.对数据快速处理、修正、执行 “大数据”最重要的功能是缩短生产时间，让生 产端依照顾客意见，能于第一时间迅速修正。所以瑞 典的H&M一直想跟上Zara的脚步，成效却并不显著， 两者差距越拉越大。其原因就是H&M的供应链中，从 打版到出货需要3个月左右，完全不能与Zara两周的 时间相比。 Zara设计生产近半维持在西班牙国内，数据的实 效性比较高。而H&M产地分散到亚洲、美洲各地，跨 国沟通的时间拉长了生产的时间成本，而且各个地区 的销售状况大不相同。就算大数据当天反映了各区顾 客意见，无法立即改善，因为时间和距离的延长，限 制H&M的大数据系统功效。 所以大数据运营成功的关键，是资讯系统要能与 决策流程紧密结合，迅速对消费者的需求做出回应、 修正，并且立刻执行决策。 销售行业大数据最重要的功能是缩短生产时间， 让生产端依照顾客意见，能于第一时间迅速修正。大 数据成功进行商业营销的关键，是信息分析与商业决 策紧密结合，在最短时间内对消费者的需求做出正确 的回应和修正，并且执行正确的决策。（p345-346）