從賣方市場為導向的批發階段，到渠道為王的初級零售階段，再到以消費者為核心的成熟零售階段，中國時尚行業經歷了從“人找貨”到“貨找人”的轉變。
面對新的消費格局，不難發現，時尚行業不管是擴張模式、商品模式、運營模式還是消費者模式都在發生根本性的變化。
擴張模式-從直營到“直營+聯營”管控擴張
從傳統的直營復制到后期的加盟式擴張，時尚企業過去對于加盟店的支持更多的在于商品端和基礎設施端賦能。而現在，為了提高整體營業額，時尚品牌開始向“直營+聯營”的管控式擴張發展，更多的賦能加盟店相同的數字化管理能力，更好地觸達消費者。
商品模式-“訂貨制”轉向“快反”模式
過去，時尚品牌平均需要提前6個月向廠商訂貨，確認好產品類型和數量之后，即使前端市場反饋不好，也很難及時做出調整。而現在，時尚潮流的轉變越來越快，很多時尚品牌在商品訂貨上都開始向“快反”模式轉型，減少提前訂貨的比重，更多地根據終端的銷售情況再進行快速補貨。
運營模式-追求更細顆粒度精細化運營
面對激烈的競爭環境，時尚行業對于品牌精細化運營程度以及數據分析顆粒度的要求越來越高，只有不斷優化商品結構、清晰用戶畫像、改善供應鏈管理，才會贏得更多的增長空間。
消費模式-加強消費者洞察
批發零售階段，時尚行業都是以產品研發為導向，供應鏈為保障，而現在消費者的影響力被提到了首要地位。時尚品牌更需要加強對消費者用戶畫像、用戶行為的洞察，通過強大的消費者洞察力去反哺到供應鏈端的訂貨和產品研發。
時尚行業競爭格局轉變需要強大的數字支撐
時尚行業生產運營模式的轉變，不僅要求企業對全局的消費環境有敏銳的感知，更要借助數字化賦能提升品牌創新型競爭力和綜合實力。根據麥肯錫發布的《2019全球時尚業態報告》顯示，搶奪數字領域將成為2019年對時尚行業產生重大影響的十大趨勢之一。
面對企業數字化轉型的需求，很多時尚品牌在內部管理運營和外部營銷層面依然存在諸多挑戰和要亟待改進的點，尤其是在商業智能領域：
數據口徑難統一，無法實現高效的數據共享；
傳統的數據報表制作效率低，無法支撐高速變化的業務發展需求；
決策層收到的數據分析結果滯后，很難追蹤問題根源拓寬管理半徑；
業務管理層能夠看到的數據分析結果維度簡單顆粒度粗糙，難以支持精細化運營；
數據分析員沉迷于做數據整理分析，很難結合業務沉淀出成熟的分析模型。
基于這種背景，觀遠數據創新性地提出一整套從BI(敏捷分析)到AI(智能決策)的完整“5A”落地路徑方法論。可以提高企業決策者和終端使用者的數據分析能力，提供包含商品、會員、供應鏈等在內的多場景數據分析指標體系搭建，幫助企業在數字化與智能化升級的過程中建立可持續的競爭優勢。
兩端賦能，實現自上而下的數據普惠
觀遠數據通過多數據源融合，可以為時尚品牌搭建一套一站式的商業智能平臺，滿足從決策端到業務端的層層數據分析和業績追蹤。
一、 賦能決策端
觀遠智能數據分析解決方案可以賦能決策者全局指揮、分級管理、異常定位等能力。
1、總覽全局，提升管理效率
通過為時尚品牌搭建戰情指揮室(或者企業數據大屏)，可以滿足核心管理層實時監測整體業務動態，進行快速指揮和決策，從而大大提高管理效率。
2、層層賦能，提升管理半徑
結合異常指標預警和智能推送，觀遠數據大屏在滿足決策者想要實時掌握全局經營狀況的同時，支持對某項指標進行跳轉、聯動、鉆取，從空中追蹤問題根源，及時將命令從總部、分公司下達到終端，實現總部到終端的層層賦能。
二、 賦能終端門店
對于終端門店的數據賦能，觀遠數據是通過對門店店長能力提升、終端數據的可視化、智能預警、分層管控等層面形成一個管理閉環。
1、提煉優秀分析思路，復制優秀店長
觀遠數據在時尚行業沉淀了很多優秀店長的成熟數據分析經驗，打造了基于商品、會員、店鋪等場景的優秀業務分析模型，可以助力企業培養一線店長的分析思路，提升整體店長業務分析水平。
2、移動BI，實現終端運營可視化
觀遠數據移動BI可以無縫集成到企業微信或者釘釘等內部協同平臺，門店業務人員直接通過手機就可以看到門店的銷售情況、各項業務指標的完成情況，對問題指標進行策略調整。
3、智能預警、數據追人
門店店長可以通過對商品、庫存等設置預警，并通過短信或者郵件訂閱的形式在某項指標達到預警值時主動通知自己去觸發下一步的調整動作，從而降低庫存、減少采購成本，實現數據追人。
4、逐級預警 分層控險
除了對某項指標設置預警值，觀遠數據分析平臺還支持構建不同業務板塊的主題分析，實現某項業務經營指標從店長到區域經理到運營總監的一站式監控，當該業務指標到達不同的預警值會反饋到不同的層級，幫助企業實現層級管控，高效控制風險。
5、使用者行為分析，形成管理閉環
企業商業智能除了要實現人對業務的監控，更要實現人對人的管理賦能。觀遠使用者行為分析模型，可以清晰為開發者和管理者展現誰在用產品，用的頻次如何，他在看什么，有哪一些使用者頻繁把數據導出系統，會不會存在安全隱患…方便管理層不斷優化分析模型，形成管理閉環。
構建以商品流轉為核心的運營體系
形成分析閉環
1、業務運營，沉淀優秀的業務分析思維
觀遠數據后臺提供非常自助的敏捷分析和探索分析能力，可以從不同維度，不同視角自動呈現可視化分析，將人工經驗沉淀為固化的自動規則，提高數據分析員的工作效率和人工失誤。
2、商品分析，實現對商品的360°表現監測
觀遠數據的商品作戰室和異常庫存監控，可以覆蓋商品的效益分析、暢滯銷分析、價格段分析、ABC分析、毛利分析、庫存分析、流轉天數分析、退貨率分析、殘損率分析等全生命周期監控。幫助品牌優化進貨、價格、布局和庫存，實現最大效益。
3、 渠道分析，賦能渠道全生命周期管理
通過對全渠道業績進行分布分析和重點店鋪跟蹤，企業可以定位到不同渠道對于不同品類的消化程度，及時發現問題渠道，并可以通過對標桿店鋪的運營能力復制到其他渠道，拓展渠道能力優化渠道結構，提高優秀渠道的占比。
4、 會員分析，構建以消費者為中心的數據洞察
會員一直是時尚品牌最核心的運營中心，觀遠數據可以通過對用戶行為分析、會員活動分析、留存分析，清晰地刻畫用戶群體畫像，從而指導品牌進行千人千面的營銷，打造極致的用戶體驗，提高復購率。
客戶案例-Lily
客戶背景
Lily是女性時裝品牌，秉承時尚與商務完美融合的理念，以清新明快、現代簡約的風格，為都市年輕職業女性設計商務場合"正合適"的商務時裝。Lily商務時裝已在中國開設700余家品牌店鋪，入駐上海、北京、廣州、深圳、武漢等300個城市，并在俄羅斯、沙特、泰國、新加坡、科威特等國際市場開設零售店鋪近70家。
合作方案
1、 店鋪管家：以企業微信為載體，通過銷售分析、商品分析、會員分析等場景賦能，全方位幫助店長提升門店經營能力。
2、 沉淀業務分析經驗
提煉業務專家經典的業務分析思路，提供標準式分析模型，提升一線業務能力經驗;并與業務專家共同制定預警規則，有針對性推薦給有需要的群體。
3、 用戶推廣
以點帶面有針對性地對基層進行數據培訓，推動各個層級對數據報表的高效使用。
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