如今，互聯網一切入我們的生活的方方面面，互聯網的發展也帶來了大數據的發展。在如今的大數據時代，各行各業都開始蠢蠢欲動，希望用數據來指導未來生意當中的決策，使之能夠更有效、準確地謀求市場先機。“電子商務”從發展至今，積累了大量的數據，這也是衣柜企業開始擁抱電商并使其業務向數據化過程轉變的原因之一。

衣柜企業開拓商業視角 應與數據化業務關聯(圖片來源于網絡)

衣柜企業應從管理用戶向鏈接用戶思維轉變

在“雙十一”階段服務某個商家的互動數據，用互動工具從前期預熱到“雙十一”當天產生的價值。新客互動轉化率的比較數據差異非常大，包括客單價的比較差異非常大。而老客戶互動和有互動轉化率和客單價差異非常大，所以互動的第一個價值就是通過互動提高用戶對這個產品和品牌的墾殖，提高轉化效率。以往衣柜企業用戶管理更關注成交用戶，沒有關注成交之外的衣柜用戶的動作，所以，衣柜企業應從從管理用戶到連接用戶轉變。

數據營銷發展到今天，數據化工具將給衣柜企業帶來極大地效率增加。例如雙十一之前一個月(10月1日-11月1日)，要重點商家集中起來產生2000萬的潛客采集，通過一些工具來采集。“雙十一”流量變的越來越貴，“雙十一”流量以往大部分要么轉化、要么流失。但是如果建立了潛客的概念，建立了和客戶鏈接的概念，今天可以把20%、30%的人通過鏈接方式、互動工具，把數據保留下來，未來可以實時轉化。

以數據和互動產生商業策略是衣柜企業的決策捷徑

IBM的調查問卷是零售企業面臨的大部分困惑，不管從和顧客的互動上和對顧客的洞察上以及做出的決策上。如果每個衣柜企業把經營動作解構成數字化的數據，這個企業就變成了一臺可以學習的計算機，這臺計算機對于用戶的互動，對于用戶洞察以及基于這些洞察產生的決策九不依賴于某一個人和決策團隊，而是依據于這些傳感器或者數據和顧客互動的過程產生策略。所以，衣柜企業應從數據上開拓商業視角，依賴數據可以做很多事情。

有業內人士做了意思的數據測試，他們通過測款判斷哪些款式有可能在“雙十一”期間引爆，所以同樣一個款用三種方式進行后臺訂單錄入，把一個款做了三個貨號：一是現貨;二是預售，分為25天、35天兩個貨號，這就是三個貨號的定單，“雙十一”幾個款引爆了，儲備了8000件幾個小時賣光了，系統自動推出了預售款，整個過程有很大一部分是預售創造的售罄率。

從業務數據化到數據業務化發展

線上也好、線下的O2O數字化改造也好，仍然儲備了大量數據，這些數據仍然可以在現有的數字上進行應用。基于對于原有用戶的數據洞察，給現在服務的用戶做出精準的標簽化的畫像。這些數據非常成熟了，每個消費者每天都會打開手機，打開手機會打開某一個APP，打開APP某一個頁面的時候，如果想確定這樣類型的人成為目標投放的人群系統會發一個請求到后臺，如果圈定某一類人均想投廣告，以前就是發短信，但是現在精準投放是百分之百可以看到的，這也是衣柜企業開展數據化業務的一大亮點。

但是這種并不是系統用戶的客戶檔案，是經過機器學習放大同類型其他的人，精準投放的人群效率逐漸在優化，響應率和轉化率在逐漸提高。基于對現有用戶精準洞察，放大人群的DSP，將成為下一個衣柜企業數據業務化的非常重要的路徑和手段。

數據在今天大部分衣柜企業都有著不凡的意義，大數據體現的不僅僅是消費者當下的一個消費訴求，更是衣柜企業可以善加運用以此對于市場的一份調查，以此探測民眾的一個訴求。各企業需共同推動數據和數據之間的融合，真正讓數據在使用的過程當中產生更大的價值。