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揭秘Zara的大数据

Zara平均每件服饰价格只有LV的四分之一,但是,打开两家公司财报,Zara税前毛利率比LVMH集团还高,达到23.6%。

  把消费者声音化成数字

  走进店内,柜台和店内各角落都装有摄影机,店经理随身带着PDA。当客人向店员反映:“这个衣领图案很漂亮”、“我不喜欢口袋的拉链”,这些细微末节的细项,店员向分店经理汇报,经理通过Zara内部全球资讯网络,每天至少两次传递资讯给总部设计人员,由总部作出决策后立刻传送到生产线,改变产品样式。

  关店后,销售人员结帐、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,交易系统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 。

  收集海量的顾客意见,以此做出生产销售决策,这样的作法大大降低了存货率。同时,根据这些电话和电脑数据,Zara分析出相似的“区域流行”,在颜色、版型的生产中,做出最靠近客户需求的市场区隔。

  以线上店为实体店的前测指标

  2010年秋天,Zara一口气在六个欧洲国家成立网络商店,增加了网络巨量资料的串连性。次年,分别在美国、日本推出网络平台,除了增加营收,线上商店强化了双向搜寻引擎、资料分析的功能。不仅回收意见给生产端,让决策者精准找出目标市场;也对消费者提供更准确的时尚讯息,双方都能享受大数据带来的好处。分析师预估,网络商店为Zara至少提升了10%营收。

  此外,线上商店除了交易行为,也是活动产品上市前的营销试金石。Zara通常先在网络上举办消费者意见调查,再从网络回馈中,撷取顾客意见,以此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前测指标。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,会在网络上抢先得知Zara资讯的消费者,进实体店面消费的比率也很高。Zara选择迎合网民喜欢的产品或趋势,果然在实体店面的销售成绩,依旧亮眼。

  这些珍贵的顾客资料,除了应用在生产端,同时被整个Zara所属的英德斯(Inditex)集团各部门运用:包含客服中心、行销部、设计团队、生产线和通路等。根据这些巨量资料,形成各部门的KPI,完成Zara内部的垂直整合主轴。

  Zara推行的海量资料整合,获得空前的成功,后来被Zara所属英德斯集团底下八个品牌学习应用。可以预见未来的时尚圈,除了台面上的设计能力,台面下的资讯/数据大战,将是更重要的隐形战场。

  有了大数据还要迅速回应、修正与执行

  H&M一直想跟上Zara的脚步,积极利用大数据改善产品流程,成效却不彰,两者差距愈拉愈大,这是为什么?

  主要的原因是,大数据最重要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。但是,H&M内部的管理流程,却无法支撑大数据供应的庞大资讯。H&M的供应链中,从打版到出货,需要三个月左右,完全不能与Zara两周相比。

  因为H&M不像Zara,后者设计生产近半维持在西班牙国内,而H&M产地分散到亚洲、中南美洲各地。跨国沟通的时间,拉长了生产的时间成本。如此一来, 大数据即使当天反映了各区顾客意见,无法立即改善,资讯和生产分离的结果,让H&M内部的大数据系统功效受到限制。

  大数据运营要成功的关键,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作出回应、修正,并且立刻执行决策。

  • 责任编辑:张棋

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