从卖方市场为导向的批发阶段，到渠道为王的初级零售阶段，再到以消费者为核心的成熟零售阶段，中国时尚行业经历了从“人找货”到“货找人”的转变。
面对新的消费格局，不难发现，时尚行业不管是扩张模式、商品模式、运营模式还是消费者模式都在发生根本性的变化。
扩张模式-从直营到“直营+联营”管控扩张
从传统的直营复制到后期的加盟式扩张，时尚企业过去对于加盟店的支持更多的在于商品端和基础设施端赋能。而现在，为了提高整体营业额，时尚品牌开始向“直营+联营”的管控式扩张发展，更多的赋能加盟店相同的数字化管理能力，更好地触达消费者。
商品模式-“订货制”转向“快反”模式
过去，时尚品牌平均需要提前6个月向厂商订货，确认好产品类型和数量之后，即使前端市场反馈不好，也很难及时做出调整。而现在，时尚潮流的转变越来越快，很多时尚品牌在商品订货上都开始向“快反”模式转型，减少提前订货的比重，更多地根据终端的销售情况再进行快速补货。
运营模式-追求更细颗粒度精细化运营
面对激烈的竞争环境，时尚行业对于品牌精细化运营程度以及数据分析颗粒度的要求越来越高，只有不断优化商品结构、清晰用户画像、改善供应链管理，才会赢得更多的增长空间。
消费模式-加强消费者洞察
批发零售阶段，时尚行业都是以产品研发为导向，供应链为保障，而现在消费者的影响力被提到了首要地位。时尚品牌更需要加强对消费者用户画像、用户行为的洞察，通过强大的消费者洞察力去反哺到供应链端的订货和产品研发。
时尚行业竞争格局转变 需要强大的数字支撑
时尚行业生产运营模式的转变，不仅要求企业对全局的消费环境有敏锐的感知，更要借助数字化赋能提升品牌创新型竞争力和综合实力。根据麦肯锡发布的《2019全球时尚业态报告》显示，抢夺数字领域将成为2019年对时尚行业产生重大影响的十大趋势之一。
面对企业数字化转型的需求，很多时尚品牌在内部管理运营和外部营销层面依然存在诸多挑战和要亟待改进的点，尤其是在商业智能领域：
数据口径难统一，无法实现高效的数据共享；
传统的数据报表制作效率低，无法支撑高速变化的业务发展需求；
决策层收到的数据分析结果滞后，很难追踪问题根源拓宽管理半径；
业务管理层能够看到的数据分析结果维度简单颗粒度粗糙，难以支持精细化运营；
数据分析员沉迷于做数据整理分析，很难结合业务沉淀出成熟的分析模型。
基于这种背景，观远数据创新性地提出一整套从BI(敏捷分析)到AI(智能决策)的完整“5A”落地路径方法论。可以提高企业决策者和终端使用者的数据分析能力，提供包含商品、会员、供应链等在内的多场景数据分析指标体系搭建，帮助企业在数字化与智能化升级的过程中建立可持续的竞争优势。
两端赋能，实现自上而下的数据普惠
观远数据通过多数据源融合，可以为时尚品牌搭建一套一站式的商业智能平台，满足从决策端到业务端的层层数据分析和业绩追踪。
一、 赋能决策端
观远智能数据分析解决方案可以赋能决策者全局指挥、分级管理、异常定位等能力。
1、总览全局，提升管理效率
通过为时尚品牌搭建战情指挥室(或者企业数据大屏)，可以满足核心管理层实时监测整体业务动态，进行快速指挥和决策，从而大大提高管理效率。
2、层层赋能，提升管理半径
结合异常指标预警和智能推送，观远数据大屏在满足决策者想要实时掌握全局经营状况的同时，支持对某项指标进行跳转、联动、钻取，从空中追踪问题根源，及时将命令从总部、分公司下达到终端，实现总部到终端的层层赋能。
二、 赋能终端门店
对于终端门店的数据赋能，观远数据是通过对门店店长能力提升、终端数据的可视化、智能预警、分层管控等层面形成一个管理闭环。
1、提炼优秀分析思路，复制优秀店长
观远数据在时尚行业沉淀了很多优秀店长的成熟数据分析经验，打造了基于商品、会员、店铺等场景的优秀业务分析模型，可以助力企业培养一线店长的分析思路，提升整体店长业务分析水平。
2、移动BI，实现终端运营可视化
观远数据移动BI可以无缝集成到企业微信或者钉钉等内部协同平台，门店业务人员直接通过手机就可以看到门店的销售情况、各项业务指标的完成情况，对问题指标进行策略调整。
3、智能预警、数据追人
门店店长可以通过对商品、库存等设置预警，并通过短信或者邮件订阅的形式在某项指标达到预警值时主动通知自己去触发下一步的调整动作，从而降低库存、减少采购成本，实现数据追人。
4、逐级预警 分层控险
除了对某项指标设置预警值，观远数据分析平台还支持构建不同业务板块的主题分析，实现某项业务经营指标从店长到区域经理到运营总监的一站式监控，当该业务指标到达不同的预警值会反馈到不同的层级，帮助企业实现层级管控，高效控制风险。
5、使用者行为分析，形成管理闭环
企业商业智能除了要实现人对业务的监控，更要实现人对人的管理赋能。观远使用者行为分析模型，可以清晰为开发者和管理者展现谁在用产品，用的频次如何，他在看什么，有哪一些使用者频繁把数据导出系统，会不会存在安全隐患…方便管理层不断优化分析模型，形成管理闭环。
构建以商品流转为核心的运营体系
形成分析闭环
1、业务运营，沉淀优秀的业务分析思维
观远数据后台提供非常自助的敏捷分析和探索分析能力，可以从不同维度，不同视角自动呈现可视化分析，将人工经验沉淀为固化的自动规则，提高数据分析员的工作效率和人工失误。
2、商品分析，实现对商品的360°表现监测
观远数据的商品作战室和异常库存监控，可以覆盖商品的效益分析、畅滞销分析、价格段分析、ABC分析、毛利分析、库存分析、流转天数分析、退货率分析、残损率分析等全生命周期监控。帮助品牌优化进货、价格、布局和库存，实现最大效益。
3、 渠道分析，赋能渠道全生命周期管理
通过对全渠道业绩进行分布分析和重点店铺跟踪，企业可以定位到不同渠道对于不同品类的消化程度，及时发现问题渠道，并可以通过对标杆店铺的运营能力复制到其他渠道，拓展渠道能力优化渠道结构，提高优秀渠道的占比。
4、 会员分析，构建以消费者为中心的数据洞察
会员一直是时尚品牌最核心的运营中心，观远数据可以通过对用户行为分析、会员活动分析、留存分析，清晰地刻画用户群体画像，从而指导品牌进行千人千面的营销，打造极致的用户体验，提高复购率。
客户案例-Lily
客户背景
Lily是女性时装品牌，秉承时尚与商务完美融合的理念，以清新明快、现代简约的风格，为都市年轻职业女性设计商务场合"正合适"的商务时装。Lily商务时装已在中国开设700余家品牌店铺，入驻上海、北京、广州、深圳、武汉等300个城市，并在俄罗斯、沙特、泰国、新加坡、科威特等国际市场开设零售店铺近70家。
合作方案
1、 店铺管家：以企业微信为载体，通过销售分析、商品分析、会员分析等场景赋能，全方位帮助店长提升门店经营能力。
2、 沉淀业务分析经验
提炼业务专家经典的业务分析思路，提供标准式分析模型，提升一线业务能力经验;并与业务专家共同制定预警规则，有针对性推荐给有需要的群体。
3、 用户推广
以点带面有针对性地对基层进行数据培训，推动各个层级对数据报表的高效使用。
