服饰供应链大数据
面向各类服饰品牌商客户,针对其面临的服饰产业链路长复盘难、零售商订货基本靠经验、不了解品牌购买人群画像等问题,通过“1+1+N”的服饰大数据应用方案,助力企业从粗放式管理向精细数字化运营转变。“1+1+N”即一个数据平台、一套服饰行业标签类目体系、N个数据业务场景。提供服饰商品全链路复盘、订货助手、消费者画像等大数据应用服务,通过大数据为品牌服饰企业从B2B2C模式转型成S2B2C模式赋能。
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方案架构

行业痛点:

1. 服饰设计、内审、订货、生产、零售链条太长,难以通过数据进行全链路复盘

2. 零售商订货完全凭感觉决定订什么款式、订多量,比较感性

3. 如何知道品牌服饰的购买人群画像特征

4. 商圈评估门店选址,数据采集模式太传统,有没有更好的工具

5. 如何评价零售门店真实的经营状况,分析门店经营健康度

6. 如何通过销售端销量分析流行趋势的变化

 

使用场景:

1. 商品全链路复盘

2. 订货助手

3. 消费者画像

4. 零售数据化运营

 

服务:

1. 商品复盘分析体系

2. 零售商订货助手

3. 品牌消费者画像

4. 门店健康度评估

5. 商圈价值评估

 

价值:

1. 服饰链路包含设计、内审、订货、生产、零售,需要通过对商品全链路的复盘,找到可以优化提升的环节,提升品牌公司整体的竞争能力

2. 通过订货助手辅助零售上合理订货,科学搭配货品结构。让门店订货时的货品结构更加合理,对于多订了的货品进行预警,对于少定的货品进行有效推荐

3. 提供品牌服饰的消费者画像,辅助开展商品企划、服饰设计、营销策略

4. 通过客流、销量、盈利能力评估门店经营健康程度,提示门店经营风险

5. 通过人流、商圈定位、消费群体、辐射范围等维度数据采集实现商圈扫描,形成一个对于某个商圈的综合打分,辅助门店选址

应用场景
商品全链路复盘
订货助手
消费者画像
零售数据化运营
方案价值
品牌竞争力提升

商品复盘分析体系

品牌竞争力提升

服饰链路包含设计、内审、订货、生产、零售,需要通过对商品全链路的复盘,找到可以优化提升的环节,提升品牌公司整体的竞争能力。

订货更科学

零售商订货助手

订货更科学

通过订货助手辅助零售上合理订货,科学搭配货品结构。让门店订货时的货品结构更加合理,对于多订了的货品进行预警,对于少定的货品进行有效推荐。

营销更精准

品牌消费者画像

营销更精准

提供品牌服饰的消费者画像,辅助开展商品企划、服饰设计、营销策略。

助力门店布局经营

门店健康度评估 商圈价值评估

助力门店布局经营

通过客流、销量、盈利能力评估门店经营健康程度,提示门店经营风险; 通过人流、商圈定位、消费群体、辐射范围等维度数据采集实现商圈扫描,形成一个对于某个商圈的综合打分,辅助门店选址。

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