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服装潮流动态变化的本质，决定了行业需求动态分析的必要性。近年大数据浪潮成为行业的新兴焦点，品牌和零售商可能期待大数据回答从日常运营到重要决策的各种问题。例如，哪些热销款式需要再次补货上架?未能促成购买的原因为何?目标客群期待品牌提供哪些价值?如何从纷繁复杂的数据中找到答案?

我们认为“驾驭大数据的能力”不单纯依赖数据和模型，关键要与业务洞见和管理变革的人紧密联系在一起，并基于以下三方面考虑，建立大数据分析模型。

1)明确需求性不把焦点过多关注于大量的数据收集，而是根据品牌的使用需求，将数据锁定在特点范围内，避免过度和冗余。

2)追求可得性为使数据能长期可持续地支撑分析判断，需要在实践中反复规整、改进，提升数据准确性、规范性和及时性，逐步建立内部可靠数据库。

3)确保结果性数据处理上，不过度追求数据分析模板，而应在不同的场景下，将技术能力与业务洞见结合，灵活机变。服装行业存在大量数据信息，根据数据获取难易和分析工具成熟度可分为以下四大类。然而，若要从大数据中受益，品牌和零售商无需将各种数据都运用纯熟。目前仅内部销售、客户关系数据即大有可为，值得企业充分挖掘利用。而其他可能代表深层次需求的外部数据仍有待长期开拓。随着技术与分析能力不断发展，品牌可以探索与外部形成数据联盟，获取关于消费者新角度的信息，从而建立更全面的分析模型。