近日，记者在男装品牌雅戈尔位于北京的一家自营店了解到，由于店面所处区域的客流量有限，该店平均每月亏损10万元。店员无奈地表示，该店的经营状况与预想的不一样，没想到这个区域看似繁华，实际上消费力并不高。记者在了解情况后发现，的确该区域虽然一直人来人往，但他们并非是来此休闲购物的，大部分人都是行色匆匆的上班族。记者进一步了解到，商圈内多为规模在50人以下的小型公司，工资不高且并不需要职员身着西装衬衫等正式服装。因此，可以想象雅戈尔并不是十分符合该商圈的消费需求。
另一个来自欧洲的品牌H&M今年在全球共开设356家店铺，目前该集团拥有店铺3132家，比去年同期相比提升了12.8％。直至11月底，集团销售额同比上升了13％，达60.49亿美元。该品牌于11月推出的设计师合作系列“theIsabelMarantcollection”再次受到消费者的青睐。较好的业绩让集团十分欣喜，当被问道如何经营品牌时，品牌负责人表示：“时机对一个品牌来说十分重要，什么时间推出什么产品，以及在哪开店，我们对此都十分谨慎。”所谓时机即品牌对消费群体及消费行为作出统计再进行数据分析，然后得出一个最利于品牌发展的结论。这正是大数据时代的特点，一切用数字说话，数据分析可以帮助决策者作决定。
大数据时代来了
雅戈尔自营店亏损也许是由很多原因造成的，但是至少有一点我们可以肯定，之所以店员表示与预想的情况不一样，说明该店在开业前并没有完全掌握该区域的特点及消费数据。
品牌和零售商如何知道潜在客户是谁？如何对客户进行社会化分析？对于正在开发的产品如何知道市场反馈怎么样？如何在作决定之前获得更准确的市场资讯以承担最低的风险？越来越多的数据系统帮助企业作出决定。目前，在国际上众多服装品牌、零售商都非常注重企业资源计划系统（ERP）、商务智能（BI）以及产品生命周期管理系统（PLM）的建设，用来帮助企业从大量的数据中钻取信息，更好地利用数据提高决策质量。
时尚产业产品管理专家本（BenMuis）表示，时尚产业是一个复杂的行业，服装企业不像其他企业可以开发一款新产品可以销售很多年。一个典型的时尚品牌需要在每季开发上百种产品。而这些新品又是由在不同地域的供应商提供的，无论是生产还是检测过程都没有办法统一，最后还在极为分散的地点出售。这种复杂性使其产品和供应链团队处在一个高危环境，因为任何一环出错，代价都是非常昂贵的。随着行业复杂性的增加，大数据变得越来越重要。
英国AuroraFashions集团最近对其数据系统进行大笔投资，主要用于提高商业分析和企业资源分配能力。该集团旗下有3个品牌，分别为Coast,OasisandWarehousebrands，在全球39个国家共有1999个店铺。AuroraFashions集团急需打破品牌、地域的界限，将零售分析供应链数据整合起来。Aurora的策略总监AnneSinclair表示：“我们采用的是BoardInternational的软件，它可以帮助我们快速创建交互式和定制化的企业报告,不需要任何编程,使数据更直观、可视化。”它还可以集成来自异类数据源的数据,帮助用户更好地洞察趋势、了解原因和影响。
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