引 言

传统行业的决策过多依赖于领导人得眼光和洞察力，而数据分析要做的事，就是把这些眼光和洞察力转化为人人可读的数字！那么数据分析究竟是什么呢？人力资源、商品、设计、市场、销售、运营、财务，数据分析在服装公司部门有何作用？大数据时代来临，哪些职能线有被专业数据分析师或者人工智能的取代的危险？

数据分析在服装公司各流程环节的地位和作用

以下所有讨论内容仅代表发言者观点，不代表本平台观点。

参与者

冷芸时尚圈6群群友

时间：2019年1月5日

庄主：圆子-上海-杂货企划

讨论提纲

01对数据分析的理解

02数据分析在服装公司业务部门使用范围和现状

03数据分析在服装公司的内容和应用

04哪些职能线有被专业数据分析师和人工智能取代的危险

庄主简介

大学主修服装设计与工程，目前从事商品企划工作，也在寻求自我突破中。

一、对数据分析的理解

1.1 什么是数据分析

黄明-广州-6群副群主

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论，对数据加以详细研究和概括总结的过程。

丁育钦-武汉-6群副群主

数据分析重在分析数据里面可以体现出什么信息，对经营有什么反作用。

Nice-广州设计师

设计师虽然感性，但是其工作还是要有数据支撑，来探讨趋势、方向、独立的客户群体、消费者等。

九儿-深圳-服装设计

数据分析是根据用户行为预测用户喜好从而调整商品的过程。

黄明-广州-6群副群主

在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程，以提升有效性。例如J.开普勒通过分析行星角位置的观测数据，找出了行星运动规律。又如，一个企业的领导人要通过市场调查，分析所得数据以判定市场动向，从而制定合适的生产及销售计划。因此数据分析有极广泛的应用范围。

圆子-上海-杂货企划

平面设计通常被认为是“感性的工作”，但现在这份工作已经可以被程序所替代——其实阿里出了“鲁班”，双十一已经用的很不错了。感性的东西转化为数字，最终通过人工智能呈现。

宁波-elsa-买手

数据分析可以帮助我们把感性的认知量化成理性的数字。作为一个MD，数据分析的能力是必不可少的。

丁育钦-武汉-6群副群主

数据分析可以缩小不确定性。

Nice-广州设计师

数据分析可以用于预测、推断，商业设计还是很需要数据结构的。

黄明-广州-6群副群主

“鲁班项目”是阿里第一次基于算法和大数据，为用户做大规模的、个性化的商品推荐，叫做“千人千面”，是阿里流量分发模式很大的升级和转型。

圆子-上海-杂货企划

有的品类确实过于依赖个人的眼光和洞察力，对于公司来说则太危险了。那肯定需要一些统计工具来辅助判断。

九儿-深圳-服装设计

数据分析对数据样本来源有要求吗？

Nice-广州-设计师

取得数据的本体就是要求。

圆子-上海-杂货企划

最后要做数据清理。

黄明-广州-6群副群主

Excel数据分析是最基础的吗？

宁波-elsa-买手

个人感觉数据分析其实是一个工具，它的结果帮助我们更清楚的认识自己品牌目前的状况，比如说，最强势的品类是什么？在数据分析的基础上，再通过趋势与市场的实际情况，结合自己品牌目前的现状，对未来的规划及发展，做出调整。现在有专门的数据分析师。

圆子-上海-杂货企划

数据分析区别于数据挖掘，更加偏向于业务分析。数据分析偏算法、IT方向，是个很“专”的专业。

黄明-广州-6群副群主

数据分析师（CPDA）好像是个职业，需要持证上岗吧？

宁波-elsa-买手

一般公司现有的数据分析师大多数是做报表的，还有MD、买手等。如果是市场大环境的分析一般会找专业的公司做，大数据的采集很不容易。

丁育钦-武汉-6群副群主

需要结合具体行业来看，要是一个职业能干全部行业的数据分析，那岂不是逆天了。

圆子-上海-杂货企划

数据分析师不可替代性太强了。

宁波—elsa—买手 

请问数据分析一般哪些专业的人在做？

圆子-上海-杂货企划

一般是财务在做数据分析，财务部有个战略部门。

丁育钦-武汉-6群副群主

财务确实可以有能力做分析。根据财报，可以看出很多很多东西。

宁波—elsa—买手

以前遇到过一个教VBA编程的老师，他自己本身是做财务的。用他自己的话说，高效的数据分析能力，可以大大提升他的工作效率。

南京-金融-Luck

近年才有这个专业的,以前好像都是财务或者市场营销做这些事情。

丁育钦-武汉-6群副群主

我是学财务的。在学校的时候有专门的老师教我们分析哪些哪些指标。

圆子-上海-杂货企划

香港好像有学校开设了商业数据分析师专业。

上海-赵莉-电商

如果有些数据比较主观又该怎么收集？比如说这个衣服不好卖，每个客人讲的理由可能都不太一样。

圆子-上海-杂货企划

可以做专业的问卷调查，然后转化为数字，然后SPSS。

冷芸-上海-群主

那属于定性分析的范畴，属于调研数据分析，是有专门的方法的，但不是用SPSS分析。定性分析有不同方法。首先是排除偶然及非相关因素干扰，确认数据真实；其次，要做内容分析或者文本分析。

小结：

数据分析区别于数据挖掘，更加偏向于业务分析。传统行业的决策过多依赖于领导人得眼光和洞察力，而数据分析要做的事，就是把这些眼光和洞察力转化为人人可读的数字！数据分析不能为了分析而分析，而要将落脚点放到业务、产品和用户上。数据分析的框架：明确分析目标、数据收集、数据清理、数据分析、数据报告、执行与反馈。

1.2 数据分析使用到的软件和技能

圆子-上海-杂货企划 

大家觉得数据分析会用到什么软件？比如刚刚前面提到的万能的Excel。

丁育钦-武汉-6群副群主

Python.

上海-赵莉-电商

淘宝的生意参谋。

冷芸-上海-群主

大家貌似没有区分数据分析与数字分析？这个基本概念要区分。数据分析不一定是数字分析。

丁育钦-武汉-6群副群主

数字是偏向定量，数据是定性、定量都包含吗？

冷芸-上海-群主

对。这两者分析方法都不一样。大家要知道数据分析与数字分析两个概念。数据、数字、文本，图像都是可分析对象。

圆子-上海-杂货企划

对的，我们的讨论的比较偏向于数字分析了。

黄明-广州-6群副群主

市场调研的数据分析是将规范的数据按照不同维度整理、录入,然后进行建模；不规范的数据的话就必须先通过一些定性的处理,让它变得规范，然后再用工具进行分析。

宁波—elsa—买手

常用的软件有Excel，SPSS，EViews。服装公司用Excel得比较多吧，SPSS还有EViews以前读书时用来分析经济趋势的，我都已经忘光了。

圆子-上海-杂货企划

SQL语言。

南京-金融-Luck

视频通过什么围度来分析呢？

冷芸-上海-群主

语境分析法。

圆子-上海-杂货企划

我们公司业务部门做数据分析，其实还是用Excel的比较多，Excel可以运用VB语言进行编辑。所以前面大家提到的财务老师教VB，因为他们用的比较多。

九儿-深圳-服装设计

请问这些分析的人的专业是财务相关吗?

冷芸-上海-群主

不是。社会学、社会科学，人类学用数据分析用的最多，包括消费者习性分析。消费者习性研究很多属于定性研究。

圆子-上海-杂货企划

在数据分析的技能里，哪些商业分析模型适用于零售业？

Nice-广州-设计师

商业智能领域Cognos、Style Intelligence、Microstrategy、 Brio、BO和Oracle以及国内产品如Yonghong Z-Suite BI套件等。

圆子-上海-杂货企划

适用零售业的商业分析模型：RMF客户价值分析模型、购物篮分析模型（将顾客和商品关联起来，通过这种关联有效管理商品的摆放及顾客的喜好，做到销售利润最大化并将顾客感兴趣的商品即使推送给顾客）等。

小结：

软件：Excel、VB语言、SQL、Tableau

适用零售业的商业分析模型：RMF客户价值分析模型、购物篮分析模型（将顾客和商品关联起来，通过这种关联有效管理商品的摆放及顾客的喜好，做到销售利润最大化并将顾客感兴趣的商品即使推送给顾客）

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二、数据分析在服装公司各部门使用范围和现状

圆子-上海-杂货企划

公司哪些岗位会有数据分析岗位，或者哪些岗位对数据分析有要求？

邢台-慕雪-买手

销售数据分析、货品数据分析？

宁波—elsa—买手

最常见的岗位就是做报表了，还有比如说做产品企划划分品类结构时可以参考下数据分析的结果。

Nice-广州-设计师

产品分类，市场部。

圆子-上海-杂货企划

财务是最明显的一个岗位了。每个月月底，财务专门有个小哥来我们这里做ppt报告。

丁育钦-武汉-6群副群主

你们工作的衔接点在哪呢？

圆子-上海-杂货企划

MFP达成情况、各品类情况、库存率等各种指标预警我们要随时调整采购策略。比如说运营的同事，商品运营、店铺运营、商品陈列都是可以用数据分析来支持自己的决策的。购物篮分析模型，其实是产品销售的相关性。

丁育钦-武汉-6群副群主

相关性是指. 类似于互补品之类的吗？

圆子-上海-杂货企划

是这个意思，你可以发现品类销售的关联性问题。比如有个例子，买尿不湿的人有一定的几率会买啤酒。尿不湿和啤酒的相关性最大，然后你的陈列上可以就会根据你的数据进行改变。RMF客户价值分析模型有点偏向这个。

黄明-广州-6群副群主

我对于服装行业不太了解，新媒体的运营岗位是需要做数据分析的，新媒体运营的数据分析浅显来说大致包括三个方面：用户信息获取渠道（微博、微信、网站、小红书、抖音等等）；用户分析（累计用户、新增关注人数、取消关注人数、用户来源、用户属性）；内容分析（图文发布数、阅读量、评论数、分享转发数、二次传播数、点赞数、收藏数、文章阅读来源）。

小结：

数据分析广泛应用于服装公司的各个部门，常见的部门有财务部、市场部等。各个部门之间的工作可以用MFP达成情况、各品类情况、库存率等相衔接。

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三、数据分析在服装公司的内容和应用

3.1 商品企划中数据分析能用的地方？

宁波-elsa-买手

产品生命周期模型可以帮助规划上货的SKU。

圆子-上海-杂货企划

商品企划中有专门的历史数据分析，这可能对于专业的数据分析人员来说很简单。

佳奇leo-深圳-时尚买手

SKU也是用模型规划的么？我都是自己规划的！商品企划中，需要大规模的数据分析为支撑么？

冷芸-上海-群主

看数据量大小。小公司不需要。超大型企业有数据模型。

邢台-慕雪-买手

数据分析最好能解决库存。

宁波-elsa-买手

只有几个SKU就没啥必要，如果是那种做品类深度的品牌就比较需要，比如一个polo品类当季能上百来个SKU的，不能说数据分析完全决定它，但是数据分析有一定的参考意义。

打个比方讲，如果你抛硬币，只抛3次，有可能三次都是正面。那么用数据分析的结果来说，抛硬币就是，100%为正面，但是实际上我们知道，抛硬币为正面的概率为50%，前面之所以会得到100%的结果，是因为你只抛了三次，也就是说，你用于分析的数据样本过小。在服装行业也是一样的道理，几个SKU，相当于只抛3次硬币，没有做数据分析的意义。

圆子-上海-杂货企划

商品企划会做历史数据分析，作为来年的上架SKU数、波段批次，作为辅助作用。

冷芸-上海-群主

有很多理论模型解决库存问题。这个其实理论挺成熟。只是时尚产品变化太多、生命周期太短，真正运用有困难。

丁育钦-武汉-6群副群主

是，库存有很多模型，单位的一些计量也难测算，一个很简单的EOQ模型一般人运用也很困难。

冷芸-上海-群主

所以库存模型对于时尚品的总量规划有意义。但对个体SKU意义不大。

佳奇leo-深圳-时尚买手

我合作的一些设计师买手集合店数据规模的确非常小。而且困扰我们最大的实际问题还是库存。小体量的数据分析不但没帮助，可能还会误导，数据分析的前提是数据库要足够大，一点偶然性因素就会带来完全不一样的结果。我们公司做企划历史数据分析，一般也是复盘MFP完成情况、生命周期销售曲线、品类分析、系列分析、颜色分析、尺码分析等。

圆子-上海-杂货企划

库存的话，季节性产品，年底KPI对库存率控制严格。

小智-连云港-数据分析

数据分析需要一定的样本数据支撑，体量小的可以参考竞品或者行业内数据。除了历史数据外，客群划分、竞品分析，销售预测都是需要的。

商品企划过程中，其实还是需要数据分析。历史数据分析、客群划分、竞品分析，对来年产品销售预测、上架批次波段SKU数有辅助作用。其实，对快时尚来说库存分析问题是比较难解决的。

佳奇leo-深圳-时尚买手

那服装设计师会不会参考数据进行开发呢？还是他们都有自己的理念？

小智-连云港-数据分析

服装设计师会做部分的参考，但不是全部。现在的品牌服装设计师更多的是偏向产品设计。设计企划、商品企划，就是给设计一个方向。有的公司设计会参考下历年的畅销款、滞销款和客户群体。设计更多的还是一个感性的工作。

3.2 商品运营需不需要数据分析，以及运用在哪里？

圆子-上海-杂货企划

数据分析可以运用到前面讲的企划中，当商品到仓后，商品的管理中最重要的一部分就是库存控制。

小智-连云港-数据分析

我们会从存销上来看单品，整体上会从品类出发。

圆子-上海-杂货企划

商品运营除了库存控制，还要进行销售监测。如果有什么异常，需要进行干预。

Poirot-宁波-设计师

我有个问题，商品企划中的数据来源都是针对的以往的消费群体，而以往的消费者的固有思维很重，好卖的总是那么几款，库存的往往是设计感强烈的。

冷芸-上海-群主

这是个很好的问题，也是实际的问题。这个问题一靠设计解决，二靠企划解决。但是是相对解决，不是完美解决。

圆子-上海-杂货企划

那就是企划后期，陈列款的订货量的把控。去年的爆款到今年进行变化上架，说不定就变成AB款了。“SABC款”是款式畅销度的定义，S是“爆款”。

Poirot-宁波-设计师

服装的款式时效性很强，去年的流行款，今年可能就不流行，我在思考如何吸引新的顾客？

圆子-上海-杂货企划

看你品牌定位，流行性很强的品类，就不一样。

冷芸-上海-群主

怎么定义“新顾客”。是指同样的客户，只是扩展体量？还是不同人群？这个需要你自己思考。

3.3 营销部门会用到数据分析吗？

小智-连云港-数据分析

会，而且用的不比商品少。

冷芸-上海-群主

现在营销都是数字化驱动啊！数字化驱动与决策，互联网社交媒体出来后更是如此。传统时代看得很肤浅。

圆子-上海-杂货企划

大到做一个活动，目标人群如何划分，不同人群的方案是什么，预计投入多少产出多少，这些都需要数据支持；小到一个营销话术，也需要切分不通人群进行对照实验来决定。可以说，现在不依靠数据分析的运营已经越来越少。

冷芸-上海-群主

营销数据主要看什么数据？以及看数据的目的是什么？大家都知道吗？

圆子-上海-杂货企划

我最深的感触就是“客户群分析”。

丁育钦-武汉-6群副群主

CRM。

Poirot-宁波-设计师

发销率。

Rachel-广州-物料开发

比如我们公司客户喜欢花艺，我们就会开展VIP的花艺下午茶活动，增强客户参与度与忠诚度。

冷芸-上海-群主

CRM可以是营销也可以是运营的工作。

圆子-上海-杂货企划

我以前弄过RFM客户价值分析模型，里面客户群的分类非常详细。RFM模型，营销部门的朋友没学会，然后会员分析就趋于简单化了。

小智-连云港-数据分析

有些数据还不好收集或者收上来是错的，还是需要借助硬件，人为填报数据错误较高。

冷芸-上海-群主

这不一定是用的人的问题。也要看数据质量与可收集性。

丁育钦-武汉-6群副群主

门店里的那些成交率、连带率，也可以算吗？

小智-连云港-数据分析

门店不单单是这些。在商品运营中会看客单价、连带率、店铺存销比等等各种指标。

圆子-上海-杂货企划

最简单的坪效、人效、Z型图 、W7M30这些都要做，要看至少要几十个指标。但收集数据本身要成本。坪效现在不像以前考量那么多了。现实中数据的问题首先是数据收集与质量问题。公司的internal control里有很显著的一条就是information system。举个例子，一家公司不同员工输入成本，有的输入含税成本，有的输入不含税的。这就是数据质量问题。数据定义不清晰，十个用户十个理解。

小智-连云港-数据分析

会员的数据真实性也是一个大问题。比如什么样的商品挂在什么位置比较好销，由于门店的陈列是周期更换的，这个商品每一件销售数据都要和当时的陈列位置挂钩到一起分析，这个数据就比较难取。

3.4 其他部门，有什么用得到数据分析的地方？

格桑卓玛-上海-商品

营销不适合做商品企划吧？商品企划要数据。进货也要数据分析吧？设计，生产都要看数据的吧？

小智-连云港-数据分析

对，生产用到的很多。下次我有空分享个生产的分析体系给大家。

圆子-上海-杂货企划

生产也会用到？我很好奇。

丁育钦-武汉-6群副群主

生产更多是执行，将数据分析得来的决策付诸于生产。

圆子-上海-杂货企划

我也是这样的感觉。我的理解是只要准时出货到货就好了。

小智-连云港-数据分析

排产是个头疼的问题。生产更多是对接企划计划部分，数据对接的多就是订单准交、质量合格率、退货率、维修率之类的。当然也需要看看材料分析，备料之类的。

圆子-上海-杂货企划

人力资源也会用到。现在的HR在做人力规划时，从人员结构分析到配置策略分析再到成本分析，无论哪一项都需要使用到数据。除了本公司的人力数据外，还需要业务数据，竞对公司数据乃至于整个行业数据。通过大量数据的分析，可以更加精确的制定公司的人力资源战略。

小结：

数据分析在服装公司的内容和应用？

3.1 商品企划 产品运营

由于销售渠道开始网络化，所以基本上每个产品在做客群划分、竞品分析、销售预测等等工作时都必须基于数据来进行建模并分析。以前那样只要写写产品分析书，画画产品原型，做做产品交互的“好日子”已经过去了。越来越多的公司里，如果产品不能拿数据出来支撑自己的工作，是基本上获取不到什么资源的支持。

3.2商品运营

3.3营销

更加离不开数据了。大到做一个活动，目标人群如何划分，不同人群的方案是什么，预计投入多少产出多少，这些都需要数据支持；小到一个营销话术，也需要切分不通人群进行对照实验来决定。可以说，现在不依靠数据分析的运营已经越来越少。

3.4其他部门

财务部门、战略规划

现在的HR在做人力规划时，从人员结构分析到配置策略分析再到成本分析，无论哪一项都需要使用到数据。除了本公司的人力数据外，还需要业务数据，竞对公司数据乃至于整个行业数据。通过大量数据的分析，可以更加精确的制定公司的人力资源战略。

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四、哪些智能线有被专业数据分析师或人工智能取代的危险

丁育钦-武汉-6群副群主

德勤机器人一出，多少财务都哭了，分析财务数据能力简直强的不要不要的。

Annie-上海-企高俱乐部副部长

录入数据的人会首先被替代。

格桑卓玛-上海-商品

会计分财务会计和管理会计，前者偏统计分析，后者决策。

丁育钦-武汉-6群副群主

管理会计是不容易被取代。生产线上的工人也有一定风险。

黄明-广州-6群副群主

美工是不是会被取代？看阿里的“鲁班”好强大，一秒钟撸8000张图。

圆子-上海-杂货企划

是的，鲁班超级强。我觉得鲁班可以把我们部门4个平面取代2-3个。

格桑卓玛-上海-商品

数据统计肯定会被取代，信息系统会越来越完善，BI是趋势。

小智-连云港-数据分析

上了BI或者AI的公司，报表文员要裁掉一大半。现在都偏向AI了。

格桑卓玛-上海-商品

每个商品管理人员都希望公司的系统足够强大，免得天天做报表。

圆子-上海-杂货企划

商品管理人员，有很多很基本的功能也会的。

小智-连云港-数据分析

还有就是有超强数据思维和逻辑分析的人不会被替代吧！数据分析师都会往两级发展，一种偏向于算法，一种偏向于业务。

Annie-上海-企高俱乐部副部长

一切能突破常规思维的工作，还是要人来完成。因为人工智能都是通过常规数据和做法来做机器学习的。

小结：

数据分析在弱化，数据分析技能越来越普遍运用到各个岗位，产品、运营、市场、人力资源、销售、财务、运维。普通文员、财务或被有业务能力的数据分析师和人工智能取代。

庄主总结

感谢大家的积极参与，在讨论过程中，大家提出的很多观点都值得深入探讨。以下是我根据大家的讨论整理总结所得:

1、对数据分析的理解

1.1 什么是数据分析

数据分析区别于数据挖掘，更加偏向于业务分析。传统行业的决策过多依赖于领导人得眼光和洞察力，而数据分析要做的事，就是把这些眼光和洞察力转化为人人可读的数字！数据分析不能为了分析而分析，而要将落脚点放到业务、产品和用户上。数据分析的框架：明确分析目标、数据收集、数据清理、数据分析、数据报告、执行与反馈。

1.2 数据分析使用的软件和技能

软件：Excel、VB语言、SQL、Tableau

适用零售业的商业分析模型：RMF客户价值分析模型、购物篮分析模型（将顾客和商品关联起来，通过这种关联有效管理商品的摆放及顾客的喜好，做到销售利润最大化并将顾客感兴趣的商品即使推送给顾客）

2. 数据分析在服装公司业务部门使用范围和现状

数据分析广泛应用于服装公司的各个部门，常见的部门有财务部、市场部等。各个部门之间的工作可以用MFP达成情况、各品类情况、库存率等相衔接。

3. 数据分析在服装公司部门的内容和作用

3.1 商品企划 产品运营

由于销售渠道开始网络化，所以基本上每个产品在做客群划分、竞品分析、销售预测等等工作时都必须基于数据来进行建模并分析。以前那样只要写写产品分析书，画画产品原型，做做产品交互的“好日子”已经过去了。越来越多的公司里，如果产品不能拿数据出来支撑自己的工作，是基本上获取不到什么资源的支持。

3.2 商品运营

3.3 营销

更加离不开数据了。大到做一个活动，目标人群如何划分，不同人群的方案是什么，预计投入多少产出多少，这些都需要数据支持；小到一个营销话术，也需要切分不通人群进行对照实验来决定。可以说，现在不依靠数据分析的运营已经越来越少。

3.4其他部门

财务部门、战略规划

现在的HR在做人力规划时，从人员结构分析到配置策略分析再到成本分析，无论哪一项都需要使用到数据。除了本公司的人力数据外，还需要业务数据，竞对公司数据乃至于整个行业数据。通过大量数据的分析，可以更加精确的制定公司的人力资源战略。

4、哪些职能线有被专业数据分析师或者人工智能的取代的危险

数据分析在弱化，数据分析技能越来越普遍运用到各个岗位，产品、运营、市场、人力资源、销售、财务、运维。普通文员、财务或被有业务能力的数据分析师和人工智能取代。

总结整理：丁育钦、黄明

编辑：Fu Di

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