인만은 원래 BI 시스템이 있는 걸 폭로하고, 큰 데이터는 이렇게 놀 수 있었구나.

BI 핵심 팀은 야드농도 하고 해야죠.

사장은 분석도 잘 하고 업무도 철저히 해야 한다.

눈배는 매일 아침 9시, 설이가 이끄는 BI 팀은 제시간에 BI 시스템 데이터 모니터링 모듈을 열어 각 업무 시스템의 데이터를 계획대로 그룹 데이터창고로 되돌릴 것인지 확인하고 있다.

다음 날 그룹 각 부서에서 천 명의 직원들이 BI 를 사용해 BI 데이터 지원을 통해 회사의 업무 모듈에 영향을 미치는 결정을 내리기 때문이다.

설리와 이야기를 나누는 가운데

그룹 BI 팀은 현재 엔지니어, 제품 매니저와 데이터 분석사를 포함해 총 5명의 편성입니다.

지난해 6월 이 팀도 3명이다. BI 핵심 그룹은 코드농을 하고 제품 매니저를 해야 할 뿐만 아니라 업무를 알아야 할 뿐만 아니라 5개월간 간격공강 개발을 마치고 일반기업이 1 ~2년 더 오래 걸쳐 건설하는 BI 시스템이 필요하다.

내가 보기에 인만의 BI 시스템은 내가 본 다른 회사 BI 시스템에 비하면 그야말로 ‘놀랍다 ’로 표현할 수 있다.

과

직원들과 마찬가지로 인만 BI 시스템도 자신의 꽃제목을 ‘빠뜨리지 않는다 ’며 ‘천망진창, 소홀 ’을 뜻한다. 설이는 그녀가 모든 업무 데이터가 잘 되지 않기를 희망한다.

설이가 한때 많은 기업으로 BI 프로젝트를 완성했다.

하지만 비는 현재 전체 전자상업계 중 알리바바, 경동, 유품 등 플랫폼 배터리케이션 등 플랫폼의 BI 시스템을 제외하고 가장 앞서가는 BI 시스템이다.

나는 네 가지 측면에서 이 설도의 눈에 굉장한 비지를 폭로했다.

숫자 ——모든 데이터를 저장합니다. 실시간 연산 데이터는 분석의 기초, 데이터베이스 시대, 각 업무 일초마다 데이터가 생기고, 비의 데이터는 이상적인 탐욕입니다.

BI 를 누설하지 않고 거대한 분포식 데이터 창고를 만들어 매일 ETL 프로그램을 통해 내부 ERP, WMS, CRM, OA, 재무 등 시스템을 통해 백만 개의 데이터를 동시했다.

한편, BI 는 플랫폼 인터페이스를 통해 실시간 타오보, 천고양이, 집산, 경동, 당당당당당당당, 유품회, 직영점, 가맹점, 가맹점, 인만 공식 홈페이지, APP 등 20여 개의 다른 채널 주문서, 상품, 회원 데이터창고로 돌아갔다.

마지막으로 BI 가 사납고 사나운 인터넷 파충부대를 만들지 않았고, 매일 업계, 경쟁 상대, 사회 여정 등 데이터를 채집하고 저장하고 있다.

1: BI 데이터 통합 표시도 빠르게 계산하기 위해 수치를 더 직관적으로, 모든 보고서는 10초 안에 계산해 BI 가 도전할 수 있는 기술 베이스를 보여준다.

이러한 가혹한 사용자 체험을 위해, 비의 기존 업무 데이터베이스 행식의 고유 패턴을 포기하지 않고, 혁신적으로 분석하는 분포식 메모리 데이터베이스를 채택하기 위해 60초에서 5초로 내려갔다.

사람 ——고객 360도 화상과 생명주기를 관리하는 모든 브랜드의 노력은 결국 고객 생명주기의 가치를 향상시키기 위해 BI 는 고객 화상과 고객 생명주기 관리에서 매우 중요한 역할을 하고 있다.

전자상매가가 자기 가게의 거래 자료만 가지고 고객 화상에 대해 매우 한계가 있다.

일반적으로 RFM 모형, 회원 등급, 지역, 제품 선호 등 유한 차원을 통해 고객 화상 분석을 진행할 수 있다.

반면 BI 는 고객 화상 의 능력 에서 놀랍 은 환미 그룹 기 아래 한 브랜드 소비자 를 볼 수 있다. 다른 여장 의 브랜드 인수 와 선호도 를 구매 했 다. 이 브랜드 책임자 가 브랜드 정위 에 대한 사고에 큰 도움 이 된다.

BI 고객 브랜드 선호 화상 안내도

또 비는 소비자들의 품목에 대한 선호, 유행 원소의 선호, 원단 선호, 그림 3.

독특한 디자인을 추구하는 디자이너 브랜드로서 디자인의 독특함과 고객 수요 이전의 일치를 가장 어렵다.

BI, 인맨의 디자이너로 기획의 특색과 큰 데이터 아래 고객 스타일의 선호를 충분히 결합시켜 ‘죽음 ’의 발생을 크게 피할 수 있다.

BI 고객 상품 속성 선호 화상 표시도

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그룹 소속 12개 브랜드의 900만 고객에 의존하여 환미는 전체 인터넷 여장 업계의 유행을 통찰하고 있지만 소비자 궤적에서 잠재적인 세분시장을 발견하면 13번째 부화의 브랜드가 발생할 수 있다.

상품 ———기획 일부터 판매단까지 전프로세스 관리의 모든 브랜드를 관리하는 감정은 결국 제품으로 소비자들에게 전달된다.

의류 브랜드는 일반적으로 디자인 기획을 출발, 색상, 원단, 품류, 촬영 기획, 다시 디자인 개발, 대품 생산, 상가판매, 물류 배송 이런 긴 코너가 결국 우리 소비자, 디자이너, 소비자 사이에서 큰 갭이 생겼다.

인터넷 브랜드의 핵심 경쟁력은 소비자 수요에 대한 빠른 피드백이다.

비비는 디자이너와 소비자의 거리를 단축하는 실명을 담고 있으며, 각 스타일의 첫 상품은 어떤 플랫폼에서 판매되고, 이 디자인의 전화율, 홈 조회율, 판매율, 환불율, 제품 평점, 로펌, 로플랜트 연령구조 등을 실시간으로 계산한다.

이 스타일을 담당하는 디자이너, 판사, 질검QA, 구매 추적, 사진사, 자세한 페이지 디자인은 모두 디자인의 실제 데이터들이 복구 여부를 확인하고, 제품 복권에 필요한 최적화를 결정할 수 있다.

환미그룹은 BI 디자인의 전체로 지속적인 최적화, 지속적인 보증 제품 체험과 소비자 기대의 일치성을 바탕으로 인터넷 여장의 핵심 경쟁을 구축한다.

BI 스타일리시한 소비자의 연령 구조

과거 미국 그룹 12개 브랜드의 100명 디자이너 는 매년 적어도 수만 개의 디자인을 개발해 각 부문마다 분산된 다양한 데이터 지표를 수집하고 무의미한 데이터수집에 많은 시간을 들여 분석과 정책을 분석하지 않는 데 대비했다.

현재 어떤 직원이든 데이터를 수집할 필요가 없다. 각 스타일의 전반적인 데이터를 실시간으로 살펴보면 분석과 결정을 할 수 있다.

장 — 선상선 아래 전체 채널 데이터 통합 고객은 선상선 아래의 구분이 없으며, 단지 소비 장면의 전환일 뿐이다.

근무일은 시간이 없어서 라인으로 구매하고 주말에는 충분한 시간이 많기 때문에 실체점 옷차림에 구매를 희망합니다.

통합 라인과 선 아래 소비 데이터를 통해 고객의 선상에서 밑으로, 선 아래로 온전한 소비 궤적을 인식할 수 있다.

각 고객의 인수 주소에 근거하여 BI 는 모든 거리와 동네마다 분포 상황을 꼼꼼하게 그려낼 수 있다.

기존 고객의 분포에 따르면 인만은 가맹점의 선적지에 아주 좋은 수준을 갖추고 있다. 각 점포 개업은 주변 인만 팬들에게 메시지를 보내는 것으로 알려졌다.

BI 고객 분포 좌표 표시도

또 선상 판매 품목구조는 일반적으로 선 아래 쌍11은 동복 선상에서 판매하는 폭발점이고, 선 아래에서 가장 폭발하는 시간은 12월 ~1월, 재고에 대한 선상에서 분배되는 것은 큰 시련이다.

비의 동기화된 라인 아래의 품격 구조 데이터 동태 계산을 통해 조정한다.

일반적인 의상 개점 패턴을 구별하고, 인만은 처음부터 데이터를 중심으로 하는 O2O 의 길을 선택하고, 점포 판매량, 품종 구조, 재고, 입점 유량은 실시간 모니터 범위 안에 있다.

각 지역의 감독은 BI 를 빼지 않고 매장의 현재 판매 상황과 각 지역마다 잘 표현되는 점포를 찾아야 한다.

마크 분석을 통해 지역 내 다른 점포를 신속하게 조정할 수 있다.

비문점 분포 판매 감시 표시도