伴随着疫情接近尾声，越来越多的鞋服品牌在近期陆续恢复营业。但是疫情带给大家的后遗症却还没有完全消除，有些品牌还在挣扎求生，有些品牌已经通过数字化升级实现突围。

观远「护航者公益直播」第二期邀请了在鞋服时尚领域具有多年数据分析服务经验的顾问 舒方涛分享《时尚战“疫”后，如何用数据化升级突围而出》。

后疫情下的思考与行动

疫情虽然严重影响了线下的客流量，有些地区部分时段线下客流量甚至可以归零，但同时线上渠道也迎来了大丰收。大趋势之下，每家品牌都在线上做了很多探索，但收获却不尽相同。这不得不引发思考：当危机从天而降，我们是否已经做好了足够的准备去抓住机遇，实现弯道超车。

一、疫情“临场大考”考验什么

江南布衣2月10日宣布：小程序日均GMV破100万，同比增长500％；太平鸟2月8日宣布，疫情期间日均总零售额超800万。茵曼2月5日数据显示，仅有10%的店铺开门，就迅速收揽了6.5万名客户，7日实现日收入百万。

同样是玩线上渠道，为什么他们可以在疫情的大考面前收获如此傲人的成绩？这主要归结于两点原因，一是平时的积累，另一个就是面对突发状况的快速反应能力。

平时的积累除了人才、现金的储备，还有一些可能被忽视的信息数字化能力以及一些对新模式的探索。拿这次疫情来说，如果之前企业就已经做好了小程序、线上商城等私域流量的运营，面对这次疫情，能够把握的机会就会比其他企业多得多。

快速反应能力更多考验的是企业对于市场的精准理解和洞察、自上而下的快速决策反应以及和整个团队的执行力和外部经销商之前强大的配合力。当企业规模较大时，单凭经验是无法在疫情面前做出快速反应的，必须要依赖一整套完善的数据分析体系支撑，才能提高决策层的决策效率和科学性，快反制胜。

二、疫情过后，企业将面临什么

除了走出眼下的困境，对于时尚鞋服行业来说，更需要思考，疫情结束之后，我们会面临哪些困难，如何解决。

第一大难题就是库存。2019年是众所周知的暖冬，很多企业在冬装销售上本身就面对很大压力，再加上疫情“黑天鹅”，库存必然会成为今年服装企业商品管理的一个主旋律。而要解决库存难题，企业一定要把库存压力转化成推动线上发展的动力。

其次就是疫情结束之后可能出现的报复性消费。对于这种大概率事件，企业更要做好两手准备，一是做好充足准备，不管是商品运营还是营销活动上；另一个也是基于我国的人口变化考虑考虑，中国有2亿的个体户，而在上半年当他们收入严重受损，报复性消费的能力也会明显减弱。

当消费主力逐渐缩减或者报复性消费没有到达预期时，企业更应该考虑以消费者为核心的运营体系搭建，通过精准营销，增加消费者粘性

三、时尚鞋服品牌数字化战略怎么走

基于疫情时期各个企业的表现，我们不难得出一个结论：数字化能力强的企业在疫情面前都展现的卓越的竞争力。部分表现较差的企业也在积极反思如何通过现在暴露的问题提升自己的数字化能力，为未来储备能量。

而企业的整体数字化战略到底怎么走？舒方涛总结了一点：要坚持两条腿走路，一条腿短期战略抓成效，一条腿长期战略塑体系。

在短期战略里，全渠道一定是要去坚持的方向。企业可以去探索直播、电商、社交、微商城、小程序、朋友圈、微信群等渠道，它都会成为我们跟客户的一些触点。

而打通全渠道不是简单地去建设一套全渠道系统就够了，而是要围绕全渠道体系去做更多精细化运营。长期的战略是要坚持去打造一个自上而下的快速反应体系，支撑高效决策。不管是短期还是长期，都离不开对于数据价值的挖掘，这也是近几年数字化转型被高频强调的原因。

企业如何分布构建智能数据分析体系

撇开单个企业的单项操作不说，企业的数字化转型都会遵循一个从浅到深的阶段性过程，我们能做的就是有效的去缩减每个阶段跨越的时间。基于十几年的数据分析项目服务经验，观远数据将其总结为一套从敏捷分析到智能决策的“5A”路径。

每个企业的信息化和数字化程度都不相同，数字化转型的需求和切入点自然也会不一样。

1. 敏捷化：快速构建不同业务系统的数据指标体系，再倒逼使用者通过数据指导业务。

2. 场景化：在不同指标已经构建好的基础上，需要做一些基于企业“人货场”关键场景的分析实践，沉淀一些优秀的管理思路。

3. 自动化：当有了数据体系之后，能不能让它更加普惠，在用户端可以更实现自助化分析，在业务端能够实现数据追人。

4. 增强化：更进一步利用AI实现增强化，通过先进计算力实现更深度分析。

5. 行动化：通过AI算法能力实现建议行动化，包括预测、自动诊断，指导在重要的决策上怎么不断优化。

具体到鞋服时尚领域，企业可以分布实现哪些场景的智能数据分析应用呢？

观远数据基于在该领域的数据分析经验总结了包含战略计划、设计选品、采购供应、商品、门店等在内的八大核心指标体系。

围绕盈利这个总目标，时尚鞋服企业的数字化转型也可以分为对应场景的数字化改革，不一定要全局覆盖，可以根据自己的实际经营情况逐个突破做深做精，关键是找准自己的切入点由点到面全局打通。

1、商品分析：“商品画像和用户画像的有机结合，才能真正串联人货场三者关系。”

2、门店分析：“单店模型中首要考虑的是怎么把店长的这个重要的影响因素给标准化，怎么把优秀店长的经验和管理逻辑进行复制。”

3、客户分析：“对于消费者的洞察，我们不仅仅要判断已经发生的消费事实，更要预判消费者未来的趋势变化，提前进行动作。”

截止到目前，观远数据也在鞋服时尚领域合作了包含Lily、赫基、江南布衣、菲安妮等众多时尚品牌，未来，观远数据将继续深耕零售时尚领域，用数据赋能时尚鞋服精细化运营。