服装企业近年来都在进行数字化转型，但四个本质问题 “ 为啥转，转到哪，如何转，啥效果 ” ，很多企业都纠缠不清。企业竞争的本质就是资源配置效率的竞争，服装企业的数字化还是围绕这个本质来进行，以数据自动流动化解复杂系统的不确定性，优化企业资源的配置效率。从另一个角度来讲，数字化转型的关键不在企业获取数据量的大小和多少，也不在于为数字化升级而升级，也不在于被少数互联网巨头 “ 牵鼻子 ” 走，而是在于企业是不是合乎业务价值和效益去投入和利用海量数据。

数字化紧密的围绕着“人货场”三个服装零售企业核心要素所带来的业务价值展开，依据丰富的数据来源和处理能力，以实体门店、电子商务、移动互联网为核心，通过融合线上线下，实现商品、会员、交易、营销、供应链等数据的共融互通，达到企业全链路数字化目的，进而实现智能决策赋能各种业务场景，最终给消费者和品牌商带来最大的体验和业务价值。

全面的消费者数据是建立在一个良好的CRM基础之上，不仅需要顾客的触达方式（如电话号码、微信、微博等），还有基于技术（如AI或IOT）和人工手段捕捉到的各种非结构化信息，而商品数据则从商品的企划阶段开始就有更加精细合理的数字化的商品标签体系，而且该标签体系会和后续的采购、生产和销售环节链接起来。

在生产环节，下单数量、原料库存、供应商产能、库存状态等也都在商品管理和供应商管理系统实现数字化；在销售环节，铺货数量、补货数量、库存数量、销售情况、促销定价等环节也会由商品系统进行管理，实现从企划、设计、生产、销售和市场的全貌数字化链接。

商品数据来源分为内部数据和外部数据。内部数据包括来自于ERP、DRP、CRM、POS、SRM、电商平台等系统的各种数据，这些数据构成了服装企业数据运用的基础。同时，来自于外部的各种数据，如天气数据、行业大盘数据、竞争对手数据、地理数据、舆情数据、流行趋势数据以及来自于各种智能IOT设备（如智能摄像头）等也成为数据分析的重要来源。而且数据形态不仅有传统的结构化数据，非结构化数据也渐渐成为分析的主要来源之一。

有了丰富的数据来源，还要建立规范的数据治理能力和数据管理体系。服装企业要对数据管理体系进行梳理和补全以及大量的清洗，如销售主数据的增加，问题订单和负库存的处理，商品属性的补充完整，生命周期数据的再定义等等，这些都成为数据应用的必要基础。建立数据中台是长期为企业提供强大数据治理能力保证的最有效和最“一劳永逸”的方法，并且随着近年来大数据技术和AI技术的快速进步，数据算法的新理论、新方法也不断涌现并被付诸实践。

数字化转型最终的目的是智能决策，简而言之就是基于数据+算法+业务场景的决策。数字化决策总共分四个阶段：一是展示描述，主题紧紧围绕着“过去发生了什么”以及“正在发生什么”而展开，决策者最为关注的运营要素——关键绩效指标，如：销售额、坪效、利润率、客单价、进店率、转化率、目标完成率、同比增长率等等；二是分析洞察，从“发生了什么”转向“为什么发生”，分析判断数据的目的是了解数据报表、商业报告的背后的含义，以及这些过往行为发生的动机和原因；三是预测未来，关注点会超越当前进而思考下一个问题：“将来会发生什么”，从本质上说预测就是根据零售企业所过去发生的事件以及当前实时的影响因素，对于销售额、利润率、成本等未来的取值做出自动化和智能化的估计；四是指导决策，回答的问题其实就是：“我应该做什么”才能达到最佳的状态。第一和第二阶段不少企业已经或者逐步开始实现，第三和第四阶段才是数字化转型的关键，特别是是做了预测以后给企业的各种决策场景赋能。具体到服装企业来说，智能决策则包括智能企划、流行洞察、智能设计、智能预测、仿真模拟、智能铺货、智能营销、智能翻单、智能补货、智能调拨、智能定价、智能促销、高效协同、智能预警、快速柔性供应链等。这些是服装企业数字化转型的关键，也是最能够给企业带来业务价值的地方…（sofastsoft . com）