Zaraはビッグデータを持っています。迅速に対応し、修正と実行します。

＜p＞＜strong＞消費者の声を数字＜／strong＞＜p＞に変える

＜p＞店に入ると、カウンターと店内の隅々にカメラが設置されています。店のマネージャーはPDAを身につけています。

お客様が店員に「この襟の模様がとても綺麗です」、「ポケットのファスナーが好きではありません」と言っています。これらの細かい項目は支店長に報告しています。社長はZara内部の世界情報ネットワークを通じて、毎日少なくとも二回本社の設計者に情報を伝えて、本社が決定したらすぐに生産ラインに送り、製品のスタイルを変えます。

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＜p style=「text-align:center」＞＜border=「0」align=「センター」alt=「」src=「/uplloadimags/20305/28/2014052123011.JPG」/>＜p＞

＜p＞閉店後、販売員が決算し、毎日の商品の上下の棚卸しをし、お客様の購買と返品率を統計します。

カウンターの現金資料に合わせて、取引システムは当日の成約分析報告を行い、当日の商品の売れ行きランキングを分析し、その後、データはZara倉庫システムに直通します。

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＜p＞大量の顧客の意見を集めて、生産販売の決定をすると、在庫率が大幅に低下します。

また、これらの電話とコンピュータのデータによって、Zaraは似たような「地域流行」を分析し、色、版型の生産において、顧客のニーズに最も近い市場区間を作っている。

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＜p＞＜strong＞オンラインストアを実体店とする前測定指標＜/strong＞＜p＞

＜p＞2010年秋、Zaraは一気に6つのヨーロッパ国家にネットショップを設立し、ネット上の膨大な資料の接続性を高めました。

翌年、アメリカ、日本でインターネットのプラットフォームを発表しました。営業収入を増やす以外に、オンラインストアは双方向検索エンジン、資料分析の機能を強化しました。

意見を回収して生産側にあげるだけではなく、政策立案者に正確に目標市場を探し出せます。消費者にもっと正確なファッション情報を提供します。

アナリストの予想によると、ネットショップはZaraのために少なくとも10%の売上高を引き上げた。

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＜p＞また、オンラインストアは取引行為のほか、イベント商品の発売前のマーケティング試金石でもあります。

Zaraは通常、インターネット上で消費者アンケートを行い、インターネットからのフィードバックを通じて顧客の意見を取り入れ、実際に出荷された製品を改善する。

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＜p＞Zaraは、インターネット上の膨大な量の資料を、実体店舗の前測定指標と見なす。

ネットでファッション情報を探している人が、＜a target=“_blank”href=“http:/www.sjfzxm.com/”服飾＜a＞の好みや情報を把握し、流行を促す能力は、一般大衆よりも前衛的です。

また、ネットでZaraの情報を先取りして知る消費者は、実体店舗での消費率も高い。

Zaraはネットユーザーの好みに合わせて商品やトレンドを選択し、やはり店頭での販売実績は依然として目立っている。

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＜p＞これらの貴重な顧客資料は、生産側に加えて、Zara全体の所属する英徳斯（Inditex）グループの各部門によって運用されています。顧客サービスセンター、マーケティング部、設計チーム、生産ライン、通路などが含まれています。

これらの膨大な量の資料に基づき、各部門のKPIを形成し、Zara内部の垂直統合主軸を完成させる。

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＜p＞Zaraが進めている膨大な量の資料を統合し、空前の成功を収めた後、Zaraが所属する英徳斯グループの下の8つのブランドに適用されます。

未来のファッション圏を予見することができます。卓上のデザイン能力以外に、舞台下の情報/データ大戦は、より重要なステルス戦場となります。

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＜p＞＜strong＞ビッグデータが出たら、迅速に対応し、修正と実行します＜/strong＞＜p＞

＜p＞H&MはZaraのペースに追いつきたいと考えていますが、大きなデータを積極的に利用して製品の流れを改善していますが、効果が上がらず、両者の差が大きくなるのはなぜですか？＜p＞

＜p＞主な原因は、ビッグデータの最も重要な機能は生産時間を短縮し、生産側が顧客の意見に従って、第一時間で迅速に修正できるようにすることです。

しかし、H&M内部の管理プロセスは、大きなデータ供給の膨大な情報をサポートすることができません。

H&Mのサプライチェーンの中では、バージョンから出荷まで三ヶ月ぐらいかかりますが、Zaraとは全然比べられません。

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＜p＞H&MはZaraに似ていないので、後者の設計生産は半分近くスペイン国内に維持されています。H&Mの産地はアジア、中南アメリカ州各地に分散されています。

国際交流の時間が生産の時間コストを長くしました。

このように、ビッグデータは当日に各エリアの顧客の意見を反映しても、すぐに改善できなくなり、情報と生産が分離した結果、H&M内部のビッグデータシステムの機能が制限されます。

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＜p＞ビッグデータの運営を成功させるための鍵は、情報システムが意思決定の流れと緊密に結合し、消費者のニーズに迅速に対応し、修正し、直ちに決定を実行することである。

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