服装销售分析报告

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服装销售分析报告范文第1篇

后ERP建设时代，信息化的核心数据将在商业智能技术的支持下变为企业的“信息资产”，成为企业发展的无形牵引力。

经过前三期对商业智能领域从技术到应用直至产业链的梳理，现在到了预测的时候了，本期我们邀请了IBM、甲骨文、SAP、Teradata等四家商业智能厂商为读者预测未来商业智能的走势和应用场景。

最后，笔者建议2010年，对于想实施或正在关注商业智能的CIO朋友，一定要先给自己的IT系统做好“体检”工作，看看自己的IT系统数据收集完善情况、数据质量情况、数据统一口径情况、数据集成情况、数据集中情况。把这些前置环节夯实了，商业智能项目将能很快显现出它的威力。

预测1

在IBM看来，业务分析作为商业智能的一个部分，未来更具发展潜力。

商业智能解决的是：现在状况怎样，哪些数据在什么位置，人为地去判断下一步应该作什么新计划，而业务分析的出现则更加强调数据到信息的转变，它解决了为什么业务是这样的情况，如果业务继续下去，会出现什么状况；通过建模了解最好的可能性是什么等等业务人员真正需要关心的实质问题。

IDC公司的中国商业分析软件市场2009-2013年预测与分析报告指出：2009年商业分析市场收入将达2.8亿美元，在2013年达到4.3亿美元，五年的复合年均增长率(CAGR)为10.2％，IDC中国同时指出，相对于彼此孤立的商业智能软件，企业更需要一个综合性的业务分析解决方案。

近日，IBM为了夯实业务分析战略的落地，了两大新工作负载优化系统――IBM pureScaie应用系统和智慧分析系统。

IBM pureScale应用系统和智慧分析系统均是软硬件结合的解决方案，从微处理器到硬件、软件等各个级别均进行了集成，非常适合实时分析大量数据以及处理数据密集型交易，其速度是市场上同类产品的20倍。这两大工作负载优化系统将成为IBM业务分析(Business Analytics)战略的重要支撑手段。

IBM软件集团全球信息管理软件开发副总裁Martin J，Wildberger先生最近和记者分享了商业智能未来的四大发展趋势。首先是可预测性，其次是实时性，再次是大规模的并行处理能力，最后是大众化。

以大规模的并行处理能力为例，要让BI真正能在海量的信息中，找出有价值的信息，并且提取出有用的数据进行处理，强大的并行处理能力必不可少，这是此次IBM软硬件结合解决方案的原因，这是用户进行大量实时、可预测分析的基石。

小故事

很久很久以前，在一个名叫阿浆克小镇的地方，住着善良的面包店老板一家人。面包店老板名叫萨姆先生，每天，他都早早地打开店门，摆上自己刚做好的新鲜面包等待顾客上门。

但是，镇上开了一家大型的面包房，各种美味的蛋糕和面包在大大的玻璃罩子下显得十分诱人。小镇的顾客开始光顾大型面包房，渐渐遗忘了萨姆先生的小面包店。

传说中有一个仙女看到了萨姆的难处，派了三兄弟让面包店起死回生。

第一个男孩把每个曾经光临过面包店的顾客信息记录下来。并且把凡是经过面包店门口顾客的名字、性别、爱好、习惯等等信息也有记录。第二个男孩把前一天记录下的顾客信息筛选一遍，最后留在纸上的是其中的精华。第三个男孩记录的顾客的每次购买的面包种类、数量和光临的时间等等都蕴藏着他们的需求，将这些需求总结出来，萨姆的面包才能越卖越好。不过，识别出这些需求需要大量的数据筛选、运算以及多维度的分析才可以。

后来，萨姆先生的小店以复古风格装饰一新，将“传统手艺打造的‘毕滋努斯’”作为招牌产品，此外还针对阿蒙克小镇居民的口味偏好生产出当地才有的口味的面包。而且，针对不同职业的人群，萨姆先生还准备了特别的套餐和优惠活动，店里的生意热闹无比。人们好奇地问萨姆先生成功的秘诀，萨姆先生总是笑着说：“全靠阿蒙克小镇的三兄弟呀!”

童话里的第一个男孩是数据库的象征。数据库的职责就是忠实地记录各种信息，并把它们妥善地储存好。数据是企业获得业务分析能力的基础。第二个男孩则代表了生产“可靠数据”的软件，如数据仓库等等，通过ETL将有价值的、准确的信息留下，箅去不重要的、失真的信息。第三个男孩则代表了企业具有的商业智能和业务分析能力，基于之前的信息，以多维度的分析来得出结论，推动商业决策的进行。

预测2

大型的软件公司已经预测到将来的5到10年时间，商业智能将是软件领域的一大增长点，对于商业智能的未来，甲骨文认为有趋势。

1、方案集成度不断提高。对于商业智能的用户来言，高集成度的方案将大大降低过往高昂且费时的系统集成工作，并能保障快速的系统部署。

2、预置分析内容，并集成企业绩效管理的应用将成为主流。用户将能直接获取到已经预置了分析内容和指标的应用型商业智能解决方案，并集成了企业绩效管理应用，给企业决策、管理和运营提供从目标设定、计划配置、运营监控、信息分析到完善目标的闭环过程。

3、操作型商业智能要求普适化商业智能功能。

各大厂商已经预测到商业智能系统将走下神坛，BI用户群也会相应地从现在的后台管理决策层向前端业务操作型用户延伸。

4、高级交互式分析将是又一热点。新一轮的高级分析需求已经在不同行业悄然升温。在将来的商业智能平台中，预测、分摊、假设模拟、数据挖掘等技术将成为又一轮的技术投资方向。

5、可视化技术进一步发展。对于数据的可视化将是新一个商业智能系统的又一趋势。越来越多的用户不再满足于传统的图像展现和交互式的图像展现。

6、智能化业务系统和商业智能平台的界限越来越模糊。越来越多的软件厂商和用户系统都在不断尝试将商业智能应用和业务系统紧密集成在一起，从而提供用户从业务操作到业务分析再返回指导业务操作的自动化平台。

7、数据采集质量越来越高，数量越来越大。

随着RFID、移动互联网技术的普遍应用，未来商业智能系统所能获取到的数据量和数据准确性将产生质的变化。

8、实时数据获取和整理。由于BI应用将向操作型发展的特点，也导致了用户对BI应用的实时性需求。

小场景

Z服装店试衣间琳达

2010年春季新款上市，Z服装门店已经是人头攒动，很多顾客都在店中挑选自己喜欢的服装，同时试衣问也排起了长队。在焦急等待10分钟后，琳达终于如愿进入了了试衣间。有趣的是试衣间里面的液晶屏幕吸引了她的注意。上面罗列的正是她精心 挑选的几件服装。这时她才注意到每件衣服上都已经配置了IIFID标签。更令她兴奋的是，屏幕上还显示了她所选择的衣服所推荐的上装，饰品以及它们的价格。琳达顺利完成了试装同时还多选购了相搭配的上装。近来每天这样的场景都会在z服装店发生，Z公司IT商务智能推广部门的负责人金总是看在眼里，美在心里。通过消费者行为数据的实时采集，数据仓库和商务智能系统的实时比对和分析。现在z服装店已经能第一时间的给他们的客户提供交叉销售的专业意见。在成功上线集成FZFID技术的商务智能试衣推荐系统后的1个月，Z服装门店的月销售量同比上涨了18％。货架周转率也提高了14％。

航空公司分析部门　李　琳

绿岛火山又有异动了，让UM航空公司定价部门的李琳紧张起来。去年冰岛火山事件让公司损失了一大笔业绩。而因延误造成的航班定价变化又没有及时跟上，让公司又错失了提高利润的机会。不过此次李琳已经是有备而来，去年事件后，公司马上组织了突发事件定价方案，在IT系统上部署了预测分析引擎。并且将之前由于特殊气象等原因带来的销售定价和市场反应信息都输入了系统。此时李琳面前的屏幕上已经显示出可能出现的几种定价挑战方案。李琳快速的键入了几个她认为可行的假设定价方案，在系统中配置了不同的定价策略参数，基于预测算法系统模拟出了这些定价方案会带来的成本变化，市场反应，并立即计算出了每一种定价策略会带来的最终利润情况。最终的结果让李琳松了一口气。

预测3

最近商业智能的概念从技术到应用都发生了巨大的变化，从商业智能到商业分析，再到企业绩效管理，再到企业绩效优化。那么商业智能的发展从技术上和应用上的趋势如何呢? 　在技术层面上： 　1、实时商业智能。为了实现实时商业智能，自然就需要将原来的ETL工具进行改造，也就形成了新的EII(企业信息整合)技术，来实现实时数据抽取，和原来的ETL工具配合，共同使用。

2、移动商业智能。将原来人们依赖于电脑的商业智能搬到了手机或者黑莓上，这样使得客户非常容易地监控、分析企业出现的例外现象。

3、SaaS商业智能。商业智能作为云计算，作为服务，企业不需要在自己的终端上安装任何软件，只要将自己的不管是电子表格、数据库等的数据，加载到远程的服务器上，就可以得到大量的分析和数据处理。

4、大数据量快速处理商业智能。原来一般是利用空间换时间的方法，比如多维数据库，但是它存在一定空间过大反而导致效率低下的问题，现在人们越来越多将软件和硬件结合起来，提高大数据量的处理速度和效率。

5、简单易用商业智能。

6、主数据管理(MDM)。在实现商业智能时，对于共享数据的处理，就需要一个工具，解决共享数据的模型和整合，这就是主数据管理所做的工作。

7、将数据分析和搜索引擎结合起来。只要客户在搜索引擎中输入关键词，就可以获得相关的分析结果，不需要开发就可以得到各种维度的分析。

8、文本分析商业智能。对互联网、公司的文件、文档进行分析。

9、智能型商业智能。商业智能可以自动适应和智能调节出现的问题，优化行动的进程，就需要自适应的算法和技术。

从应用层面上：

1、战略驱动的有效执行：商业智能概念从原来的报告、查询、多维分析、数据挖掘已经延伸到了企业绩效管理，更进一步延伸到了企业绩效优化。

2、协作型商业智能：从数据出发，可以在供应商、企业内部和客户之间共享分析的结果，来获得某些行动可能会产生的风险，这些风险会给供应商、企业内部、客户之间带来的损失。使得供应商、企业、客户共享信息。

3、GRC是一个新的领域：企业除了关心企业的绩效指标外，越来越多的关注关键风险指标。

4、企业绩效驾驶舱：简单易用的可视化展现，领导层，特别是高管层需要看到一目了然的结果，所以驾驶舱越来越受到人们的关注。

5、全员需要的商业智能：现在大部分企业都是将商业智能作为领导的决策支持系统，这样系统的应用就很少，将来的趋势是人人都用商业智能，此系统成为企业的一套每天都在应用的业务系统。

6、商业智能和核心业务系统整合：在ERP系统中是流程驱动，将手动的东西变成计算机自动化处理，但是还要对每个节点进行智能的判断。

7、商业智能作为服务，可以将信息作为服务进行销售。这样可以获得更大的信息和效益。

小场景

张总在销售分析的会议上，看着销售总监将他们客户关系管理的客户信息拖到网上的分析工具，很快得到了销售预测的信息。张总问公司产品“童车”在哪个地域昨天销售的好，销售总监在搜索中输入“童车销售排名”，结果相关的信息马上出现在大屏幕上和在外地出差参会人的手机上。大家通过手机在讨论销售出现问题的原因，将自己的数据和分析结果通过手机进行共享，最后利用鱼骨图方法和8WOT分析达到共识。通过讨论，大家发现了销售好的地方的主要因素是什么，而且了解到：没有做好的主要原因是竞争对手的促销造成的，马上做出决定，改变营销策略。这就是实时商业智能和在手机上迅速获得信息的案例。

预测4

BI行业经过多年实践和发展，已经取得了丰富的阶段性成果。许多金融、电信、物流、航空、制造业的大型企业已经相继搭建了企业级的数据仓库平台，发展了一套比较完善的报表和指标监控体系等后台应用，能够较好地支持后台管理层对企业经营情况的跟踪了解，以作出相应的战略调整和经营决策。

如果要对国内的BI发展做一小结的话，概括地讲，基础数据平台和后台战略型应用是过去10余年的发展重点。根据我们的实践和研究调查，BI已基本呈现出如下几个基本趋势：

首先，BI应用的范围将从目前的战略型应用逐步向操作型应用拓展，BI用户群也会相应地从现在的后台管理决策层向前端业务操作型用户延伸。简单讲，BI不仅要服务于企业如何制定管理决策，提升其战略型商业智能，下一步还将逐渐把目光投向如何更好支持战略的执行，提高企业人员的操作型商业智能。因为，执行的效率如何以及是否得力等细节因素往往决定了一个企业的竞争优势乃至成败得失。战略级的决策是关键的，能否又快又好地执行也同样重要。

其次，在技术上BI将向动态商业智能方向发展，动态数据仓库是技术基础，在全球Teradata已有100多家客户采用了ADW技术。由于BI应用将向操作型发展的特点，也导致了用户对BI应用的实时陛需求。很明显，企业的管理层看报表和KPI通常不需要很高的实时性，大概一个月或一周看一次。但是对操作型的用户而言，例如银行的柜面，CallCenter等前端渠道操作型用户，需要BI应用提供最近的关于当下客户的交易行为、风险以及营销机会等信息，很显然，滞后的信息无法让工作人员在与客户接触时准确了解客户的全貌，如潜在需求等情况，将导致商业机会的流失或者不当的业务动作。

另外，企业数据的综合治理也已逐渐受到越来越多客户的重视，毕竟数据的质量是BI得以使用和推广的基础。

小场景

某天，银行的客户经理小王刚挂断与一位老客户的电话，就注意到电脑里新增了一条营销信息，表明另一位高潜力客户杜某的活期帐户上，刚存入60000元人民币。这条是一条重要的信息，是因为后台数据仓库系统通过分析杜某的前6个月历史记录后，判断出这是一笔不寻常的大额进帐。

小王凭着业务经验，觉得这里面可能蕴藏着理财产品的营销机会，因此立刻拨通了杜某电话，进行了专业的营销沟通。经过电话沟通发现60000块这笔款，是杜某刚把英国的一辆旧车卖了暂时转入银行的钱，还得知杜某刚从国外学成回来，准备长期在国内发展，刚在北京谋了一份新的工作，且有买一辆新车的需求，但是手头资金暂时困难。

得知此情况后，小王向杜某推荐了银行开展的汽车贷款优惠活动，并且建议杜某可以留一部分钱在储蓄账户，一部分用于购车首付，银行有相关的产品可以用存款抵销一部分车贷利息。于是，客户杜某觉得有必要咨询一下理财顾问，客户经理小王就推荐了行内的理财专家。经过与理财专家的咨询交流，最后杜某与银行做了如下业务：

a向银行借了8万元的汽车贷款。

b新立一个账户，存进了2万元，以后每月向该账户存入一笔钱，作为后续买房子的首付预算。