大數據的來臨正在悄無聲息的改變著我們對服裝零售行業的認識，無論從數據端的采集還是到海量數據的分析，都將以一種前所未有的方式進行。

????????僅就一加店鋪而言，經營者可以實時的看到終端店鋪的客流情況，顧客在店內的消費動線，對試銷産品的關注度，VIP的消費情況。零售分析不僅僅局限在，傳統粗放的數據采集，而是采用更加主動的方式記錄終端發生的每一個因素的變動。
????????我們不需要重新創造什麽，只需要將每天發生的每一個事件記錄下來，分析其中的相關性，得出最精准的判斷。

????????服裝行業的大數據變革會讓我們從因果關系轉變到相關關系，而且僅需要關注相關關系，並不需要了解爲什麽。當數據的采集達到“分子”級別時，數據所呈現出來的性質就會發生改變。一旦了解了這些新的性質，就能夠用數據來做從前無法做到的事情。表面上看，我們通過大數據來分析日常的經營決策，但更厲害的地方在于，我們能夠預測未來。在一個可能性和相關性占主導的行業中，經營者必須與數據所呈現的客觀事實進行博弈。
????????當店鋪發生的每一個細節，都會被完整的記錄和保存的時候，未來就會變得無比清晰。

????????通過對店鋪發生所有事情的數據采集，從而會讓我們找到數據之間的相關性，即一個數據增加時，另一個數據是否會相應增加。例如，全面監測店鋪的客流量，找到A類店鋪客流的特點和BC類店鋪的特點，通過成交轉化率的分析找到消費産品客群的特點。尤其在假節日或者促銷時節，這些數據的細致分析會讓我們看到更加細微的差異。
????????對服裝企業而言，店鋪是所有前端工作的承載和最終檢驗的環節，店鋪數據是品牌運作所有數據彙集的樞紐和動脈，只有終端店鋪盈利這個品牌才能盈利。???

????????通過大數據的方式，服裝企業的品牌公司能夠收集到最全面的店鋪數據，從而形成一個屬于自己品牌的大型數據庫。這個數據庫不是隨機店鋪的信息采集，而是全體數據；不需要對數據進行精確性錄入，更多混雜性的數據也將一並進行分析；數據之間不再需要因果解釋，更多的是相關性的分析；數據庫可以根據不同的目的進行重複分析和利用，它的價值並非一次性的，數據的價值會隨著從不同維度的分析産生更高的價值。例如，僅從全體客流量一項數據的分析，便可以最大限度得到諸如，促銷，降價，選址，上新等分析預測。

????????對于線下的服裝企業而言，我們一直坐在尚未開發的信息噴泉之上，每天大量的數據從我們的日常店鋪中流失。其中有一些品牌公司可能收集了數據並使用過幾次，因儲存方式和分析手段的制約，導致這些數據被長埋于計算機，形成“數據墳墓”。處于休眠的數據價值可以通過另一個截然不同的數據集合釋放出更大的價值，例如，如果我們可以通過監控設備24小時采集店鋪人流的數量，那麽我們就可以通過每天的成交數量進行交叉比對，從而對店鋪選址，店鋪陳列，終端訂貨進行分析。
????????一切讓數據說話，這才是大數據的價值。

????????對服裝行業而言，大數據的廣泛使用會爲這個傳統行業帶來最大的一個顛覆就是：具備服裝行業專業知識的數據分析者成爲更具備競爭力的從業人員。主要原因在于：專業的數據分析和統計人員能夠更加客觀的洞察數據的另一面。由于數據的采集是全面，實時，原始的，因此服裝企業的核心競爭力，不單單是業績和模式上的規模。更重要的是日積月累的店鋪數據及消費者數據，舉例而言，僅就店鋪內的主陳列位來看，A款和B款的搭配能更有效的提升轉化率和客單價，一旦這個數據通過比對發現後，就可以在其他店鋪迅速推廣，這個速度是原始店鋪管理無法實現的。

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