零售业如何用好大数据
零售业中的大数据应用
零售业中的大数据应用【前言】零售业是一个庞大的行业，随着科技的日益发展，尤其是大数据技术的出现，零售业的变革日益明显。
本文将重点介绍大数据在零售业中的应用，探讨其对零售行业的影响和未来发展趋势。
【一、大数据在市场营销中的应用】1、精准营销通过大数据分析消费者的购买行为和偏好，帮助企业制定更加精准的营销策略，提高广告和营销的效果。
比如，分析消费者的购买历史记录和浏览数据，可以把目标消费者分为不同的群体，进而制定定向广告，提高广告投放的精准度，让广告更有针对性。
2、协同营销利用大数据技术构建多渠道销售平台，实现实时协同营销，有效提高客户转化率。
多个部门之间可以共享数据，从而更加深入地了解客户的需求并给出具有针对性的建议。
同时，也可以将历史销售数据与实时销售数据相结合，提高销售业绩。
【二、大数据在供应链中的应用】1、库存优化通过收集历史订单、销售数据和预测市场走势等信息，实现智能库存管理，减少废品和滞销商品，并保证客户的满意度。
另外，通过大数据技术可以及时了解库存量和物流信息，更好地协调各个环节，提高供应链的效率。
2、生产计划优化通过大数据技术收集订单、采购数据和生产数据等信息，可以优化生产计划，减少生产成本，提高生产效率，缩短生产周期，提高库存周转率。
此外，通过大数据技术分析产品流通情况，可以对产品进行分类，对不同类别的产品实行不同的生产计划和销售策略。
【三、大数据在营销策略中的应用】1、产品策略通过大数据技术，企业可以了解消费者的购买偏好和需求，帮助企业制定不同类型的产品和服务，提高市场占有率。
2、价格策略零售企业通过分析大数据，可以实现定价分析，得出更为准确的定价策略。
针对不同的客户需求，制定不同价格策略，从而满足不同的消费需求。
3、渠道策略通过大数据技术，企业可以更好地了解不同渠道对销售量的影响及其销售效果，从而根据不同渠道的影响制定渠道策略。
【四、大数据在售后服务中的应用】1、客户服务通过大数据技术可以实现客户服务的自动化处理，并提供更加个性化和高效的客户服务。
大数据在零售行业的应用
大数据在零售行业的应用随着互联网和移动技术的迅猛发展，大数据已经成为各个领域的热门话题。
在零售行业，大数据的应用也变得越来越重要。
本文将从市场营销、商品管理、供应链、顾客体验和未来趋势等五个方面来探讨大数据在零售行业的应用。
一、市场营销大数据在市场营销中扮演着重要角色。
零售商可以通过分析大数据来了解消费者的购买行为、偏好和需求。
例如，通过分析购物车数据，零售商可以精确掌握消费者购买的商品种类、数量和价格范围，进一步制定个性化的营销策略。
另外，零售商还可以通过大数据分析预测销售趋势和市场需求，从而优化产品组合和定价策略，提高销售效果。
二、商品管理大数据在商品管理中的应用也相当重要。
零售商可以通过分析销售数据和库存数据来实时监控商品的销售情况和库存水平，进而实现精准的库存管理。
通过大数据分析，零售商可以预测商品的销售量和销售周期，从而合理制定进货计划和促销策略。
此外，大数据还可以帮助零售商分析商品的销售渠道和促销活动的效果，提升商品的推广和销售能力。
三、供应链供应链是零售行业中重要的环节之一。
大数据可以帮助零售商优化供应链管理，提高库存周转率和运输效率。
通过分析大数据，零售商可以预测需求、优化订货时间和运输路线，降低运输成本，提高供应链的效益。
另外，大数据还可以通过分析供应商的绩效数据，帮助零售商选择合适的供应商，建立稳定可靠的供应链体系。
四、顾客体验大数据可以帮助零售商提升顾客体验，增加顾客忠诚度。
通过分析大数据，零售商可以了解顾客的购物历史、偏好和反馈等信息，进而为顾客提供个性化的购物体验。
例如，零售商可以通过分析顾客的购买历史和偏好，为其推荐相关的商品和优惠活动。
此外，零售商还可以利用大数据分析挖掘出顾客的潜在需求和行为模式，进一步提高顾客满意度和购物体验。
五、未来趋势未来，大数据在零售行业中的应用将更加广泛和深入。
首先，随着人工智能技术的快速发展，大数据将与人工智能相结合，实现更加智能化的零售管理。
大数据在零售业的应用
大数据在零售业的应用
大数据在零售业的应用包括以下几个方面：
1. 营销策略：通过数据分析了解消费者的偏好、购买习惯和需求，针对不同消费群体制定个性化的营销策略，提高营销效果和转化率。
2. 库存管理：利用大数据分析仓储、销售、物流等数据，预测消费者需求和货物流转情况，优化库存管理，减少库存积压和浪费，提高运营效率。
3. 商品定价：通过对大量销售数据的分析，了解市场价格、竞争对手的定价策略和消费者购买力，制定合理的定价策略，提高商品销售额和利润。
4. 客户服务：通过大数据分析消费者行为和反馈信息，了解客户需求和问题，提高客户使用体验和满意度，增强客户忠诚度和口碑效应。
5. 供应链管理：通过大数据分析供应链上游和下游的数据，了解供需关系和产品流向，优化供应链管理，提高供应链效率和快速响应能力。
综上所述，大数据在零售业的应用可以帮助企业了解市场、优化库存、提高销售、增加利润和提升客户满意度，对于企业的发展具有重要的意义。
大数据在零售行业的应用与优化策略研究报告
大数据在零售行业的应用与优化策略研究报告在当今数字化的时代，大数据已成为零售行业中不可或缺的一部分。
它为零售商提供了深入了解消费者行为、优化运营流程以及提升竞争力的有力工具。
本报告将详细探讨大数据在零售行业的应用，并提出相应的优化策略。
一、大数据在零售行业的应用1、精准营销通过收集和分析消费者的购买历史、浏览行为、兴趣爱好等数据，零售商能够实现精准营销。
例如，根据消费者的购买偏好向其推送个性化的产品推荐和促销活动，提高营销活动的针对性和转化率。
此外，利用大数据还可以对不同客户群体进行细分，制定差异化的营销策略，满足不同客户的需求。
2、库存管理大数据能够帮助零售商更准确地预测市场需求，从而优化库存管理。
通过分析历史销售数据、季节因素、市场趋势等，零售商可以合理安排采购计划，避免库存积压或缺货的情况发生。
实时的库存监控系统还能让企业及时了解库存水平，及时调整库存策略，提高资金周转率。
3、商品定价利用大数据分析竞争对手的价格、消费者对价格的敏感度以及成本等因素，零售商可以制定更合理的商品定价策略。
动态定价模型能够根据市场变化和消费者需求实时调整价格，实现利润最大化。
同时，合理的定价策略还能提高商品的竞争力，吸引更多消费者购买。
4、店铺选址与布局大数据可以为零售商在店铺选址和布局方面提供决策支持。
通过分析人口密度、消费水平、竞争对手分布等数据，选择最有利的店铺位置。
在店铺内部布局方面，根据消费者的行走路线和购物习惯，合理安排商品陈列，提高顾客的购物体验和购买欲望。
5、供应链优化大数据能够改善零售企业的供应链管理。
从供应商的选择、采购订单的下达、物流运输到库存管理，大数据的应用可以实现整个供应链的可视化和优化。
通过实时监控供应链中的数据，企业可以及时发现问题并采取措施解决，提高供应链的效率和可靠性。
二、大数据在零售行业应用中面临的挑战1、数据质量和准确性数据的质量和准确性是大数据应用的关键。
然而，在实际操作中，数据可能存在缺失、错误或不一致的情况。
大数据在零售业的运用
大数据在零售业的运用随着科技的不断发展和互联网的普及，大数据已经成为了各行各业的热门话题。
在零售业中，大数据的运用也逐渐成为了提高竞争力和经营效益的重要手段。
本文将探讨大数据在零售业的运用，并分析其带来的益处和挑战。
一、大数据在零售业的应用场景1. 顾客行为分析零售业通过收集和分析顾客的购买记录、浏览行为、社交媒体数据等大数据，可以深入了解顾客的喜好、购买习惯和需求，从而进行精准的市场定位和产品推荐。
通过对顾客行为的分析，零售商可以更好地了解顾客的需求，提供个性化的购物体验，提高销售额和顾客满意度。
2. 库存管理优化零售业通过大数据分析，可以实时监控销售数据、库存情况和供应链信息，预测销售趋势和需求变化，从而优化库存管理。
通过准确预测需求，零售商可以避免库存积压和缺货现象，提高库存周转率和资金利用效率。
3. 价格优化零售业可以通过大数据分析市场价格、竞争对手的定价策略和顾客的购买行为，实现动态定价和个性化定价。
通过合理的定价策略，零售商可以提高产品的竞争力，增加销售额和利润。
4. 营销活动优化零售业可以通过大数据分析顾客的购买记录、浏览行为和社交媒体数据，精确识别潜在顾客和目标顾客群体，制定个性化的营销策略和推广活动。
通过精准的营销活动，零售商可以提高广告投放效果，增加销售额和顾客忠诚度。
二、大数据在零售业的益处1. 提高销售额和利润通过大数据分析顾客行为和需求，零售商可以提供个性化的购物体验和产品推荐，从而增加销售额和顾客满意度。
同时，通过优化库存管理和定价策略，零售商可以提高库存周转率和利润率。
2. 提高顾客满意度通过大数据分析顾客行为和需求，零售商可以提供个性化的购物体验和产品推荐，满足顾客的个性化需求，提高顾客满意度和忠诚度。
3. 优化运营效率通过大数据分析销售数据、库存情况和供应链信息，零售商可以实时监控和预测销售趋势和需求变化，优化库存管理和供应链管理，提高运营效率和资金利用效率。
如何在实体店中利用大数据技术提升经营效率
如何在实体店中利用大数据技术提升经营效
率
在实体店中，如何利用大数据技术提升经营效率？对于许多零售业
者来说，这可能是一个很有吸引力的课题。
随着科技的不断发展，大
数据技术已经成为许多企业提升竞争力的利器。
那么，实体店如何有
效地利用大数据技术呢？
首先，实体店可以通过采集和分析顾客数据来更好地了解顾客的需
求和喜好。
通过在店内安装摄像头和传感器等设备，可以实时记录顾
客的行为和购买偏好。
通过分析这些数据，实体店可以更准确地把握
顾客的需求，有针对性地进行商品推荐和促销活动，从而提升顾客的
购物体验和促进销售额的增长。
其次，实体店可以利用大数据技术进行库存管理和商品布局的优化。
通过分析销售数据和顾客购买行为，实体店可以更精准地预测需求量，避免过剩或缺货的情况发生。
同时，可以根据不同商品的热度和销售
情况，调整商品的陈列位置和搭配方式，提升商品的销售效率。
另外，实体店也可以通过大数据技术进行精准营销和客户管理。
通
过对顾客的购买记录和行为数据进行分析，实体店可以更精准地制定
营销策略，推送个性化的促销信息和优惠券，吸引顾客再次光顾。
同时，还可以建立顾客档案，记录顾客的购买历史和偏好，及时跟进顾
客的需求，提供更贴心的服务。
总的来说，利用大数据技术可以帮助实体店更好地理解顾客需求，优化库存管理和商品布局，提升销售效率和顾客满意度。
随着大数据技术的不断发展和应用，相信实体店的经营效率和竞争力将会得到极大的提升。
希望实体店能够积极拥抱大数据技术，不断创新和改进，为顾客提供更好的购物体验，实现经营的可持续发展。
大数据在零售门店中的应用
大数据在零售门店中的应用随着信息技术的快速发展，大数据已经成为零售业变革的重要驱动力。
零售门店通过收集和分析大量的消费者数据，可以更精准地了解顾客需求，优化库存管理，提升顾客体验，从而在激烈的市场竞争中获得优势。
本文将探讨大数据在零售门店中的应用。
一、顾客行为分析大数据使得零售商能够追踪和分析顾客的购物行为。
通过监控顾客在店内的移动路径、停留时间以及购买的商品，零售商可以了解顾客的偏好和需求。
这些信息有助于零售商优化商品布局，调整促销策略，甚至设计个性化的营销活动。
二、库存管理优化库存管理是零售业的核心环节之一。
利用大数据分析，零售商可以预测不同商品的需求量，从而减少库存积压和缺货现象。
此外，通过分析历史销售数据和市场趋势，零售商可以更合理地安排采购计划，提高资金周转率。
三、个性化推荐系统零售门店可以利用大数据分析顾客的购物历史和偏好，提供个性化的商品推荐。
这种推荐系统不仅能提升顾客满意度，还能增加销售额。
例如，通过分析顾客的购买记录和浏览行为，零售商可以向顾客推荐他们可能感兴趣的新产品或促销活动。
四、价格策略制定大数据可以帮助零售商制定更合理的价格策略。
通过分析竞争对手的价格、顾客的支付意愿以及市场供需状况，零售商可以动态调整商品价格，以吸引更多的顾客。
同时，大数据分析还可以帮助零售商识别价格敏感型顾客，为他们提供更优惠的价格。
五、供应链管理零售商可以通过大数据分析供应链中的各个环节，从而提高供应链的效率和响应速度。
例如，通过分析供应商的交货时间、产品质量以及成本，零售商可以选择更可靠的供应商。
此外，大数据分析还可以帮助零售商预测供应链中可能出现的问题，提前采取措施应对。
六、顾客关系管理大数据为零售商提供了丰富的顾客信息，使得顾客关系管理更加精细化。
零售商可以通过社交媒体、移动应用等渠道与顾客保持互动，收集顾客的反馈和建议。
这些信息有助于零售商改进服务，提升顾客忠诚度。
七、安全与风险管理零售门店在运营过程中面临着各种安全和风险问题。
大数据在零售业中的应用
大数据在零售业中的应用随着信息技术的发展，大数据技术已经成为了各行各业必不可少的工具之一，而在零售行业中的应用也越来越广泛。
大数据技术可以帮助零售业更好地了解消费者行为和需求，提供更个性化的服务和产品，并优化运营和决策过程。
在本文中，我们将深入探讨大数据在零售业中的应用及其价值。
一、大数据在零售业的应用1. 消费者行为分析大数据技术可以通过对消费者购买历史记录、社交媒体活动、搜索历史及其他相关数据的分析，来洞察消费者的需求、偏好和行为习惯。
零售商可以根据这些数据提供更加个性化的产品和服务，从而提高销售和满意度。
2. 库存管理零售商可以利用大数据技术来优化库存管理，减少过剩和缺货的情况。
通过对历史销售数据和趋势的分析，可以确定每个季节和地区的需求量，并在效率最高的时间内增加货物的补给。
3. 客户服务零售商可以通过大数据技术了解客户的需求和偏好，从而提供更加个性化的客户服务。
例如，制定更多的优惠活动，为VIP用户提供一对一的服务，或者提供更容易的退货和换货政策等。
4. 供应链优化零售商可以利用大数据技术分析供应链的每个环节，从而提高效率和减少成本。
例如，通过分析交通流量和货车行驶路线，零售商可以优化商品的分配和交付，从而降低运输成本和时间，提高客户满意度。
二、大数据在零售业中的价值1. 提供更好的客户体验大数据技术可以帮助零售商更好地了解客户需求和购买行为，从而提供更加个性化的产品和服务。
客户在得到更好的服务和产品体验后，会更加满意，从而增加忠诚度和销售量。
2. 增加销售收入通过大数据分析，零售商可以预测产品需求，从而避免过剩或缺货的情况发生。
同时，了解不同消费者群体购买行为和趋势，可以制定更加精准的营销策略和促销活动，从而增加销售收入。
3. 降低成本和提高效率通过大数据技术的应用，零售商可以减少库存过剩和缺货的情况，从而降低了库存成本。
同时，大数据分析还可以优化供应链和物流管理，提高效率和减少成本。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
企业和个人有着海量信息存储的需求，只有将数据妥善存储，才有可能进一步挖掘其潜在价值。
具体而言，这块业务模式又可以细分为针对个人文件存储和针对企业用户两大类。
主要是通过易于使用的API，用户可以方便地将各种数据对象放在云端，然后再像使用水、电一样按用量收费。
目前已有多个公司推出相应服务，如亚马逊、网易、诺基亚等。
运营商也推出了相应的服务，如中国移动的彩云业务。
5、管理客户关系客户管理应用的目的是根据客户的属性(包括自然属性和行为属性)，从不同角度深层次分析客户、了解客户，以此增加新的客户、提高客户的忠诚度、降低客户流失率、提高客户消费等。
对中小客户来说，专门的CRM显然大而贵。
不少中小商家将飞信作为初级CRM来使用。
比如把老客户加到飞信群里，在群朋友圈里发布新产品预告、特价销售通知，完成售前售后服务等。
6、个性化精准推荐在运营商内部，根据用户喜好推荐各类业务或应用是常见的，比如应用商店软件推荐、IPT V视频节目推荐等，而通过关联算法、文本摘要抽取、情感分析等智能分析算法后，可以将之延伸到商用化服务，利用数据挖掘技术帮助客户进行精准营销，今后盈利可以来自于客户增值部分的分成。
以日常的“垃圾短信”为例，信息并不都是“垃圾”，因为收到的人并不需要而被视为垃圾。
通过用户行为数据进行分析后，可以给需要的人发送需要的信息，这样“垃圾短信”就成了有价值的信息。
在日本的麦当劳，用户在手机上下载优惠券，再去餐厅用运营商DoCoMo的手机钱包优惠支付。
运营商和麦当劳搜集相关消费信息，例如经常买什么汉堡，去哪个店消费，消费频次多少，然后精准推送优惠券给用户。
7、数据搜索数据搜索是一个并不新鲜的应用，随着“大数据”时代的到来，实时性、全范围搜索的需求也就变得越来越强烈。
我们需要能搜索各种社交网络、用户行为等数据。
其商业应用价值是将实时的数据处理与分析和广告联系起来，即实时广告业务和应用内移动广告的社交服务。
运营商掌握的用户网上行为信息，使得所获取的数据“具备更全面维度”，更具商业价值。
典型应用如中国移动的“盘古搜索”。
二、“大数据”与零售业的结合运用对于数据的使用，许多实体零售商同样表示非常重视，他们对企业积累的数据进行了各种预测和分析。
然而，对具体的销售业务来说，往往存在理想与现实的纠结，前不久市场中一家知名的服装零售企业一方面在宣传盈利上市的同时，一方面曝出有近10亿元的库存。
国内很多零售企业都知道“大数据”应用的好处，但他们一旦将“大数据”的应用结合到自己的企业经营中时，便会出现与目前经营有非常大的不适应问题，如此导致许多企业对此都持非常谨慎的态度。
1、将零售策略与“大数据”技术进行结合零售企业谈的“大数据”的最大价值，是在零售策略上与“大数据”技术进行结合，最大程度地编制前置性的零售策略，确保销售计划的实现。
“大数据”讲究四个“V”：一是数据体量大（Volume）；二是数据类型复杂（Variety），多涉及到各种结构性与非结构性的；三是价值密度低（Value），这和体量大是相对应的；四是数据更新与处理速度快（Velocity）。
根据这些特性主动地在业务数据产生的同时做出相应的策略应对，会为企业赢得更多的时间和市场策略调整空间。
这类似于大江大河的洪峰预警，上游的洪峰出现什么状况，下游要做什么样的应对。
数据用到这一层面上，才具有直接的业务价值，这不是那种销量同期比、环比、销售计划比数据能指导业务的价值能相比的。
例如一家涉足线上业务的实体零售商，在一组货品的15分钟促销时间内，往往准备着3套应变策略，以确保货品能够按计划卖出。
在实体商业领域，有许多关于数据与营销的案例。
一个较早的版本就是美国沃尔玛啤酒和尿布的数据关系。
原来，美国的妇女在家照顾孩子，所以她们会嘱咐丈夫在下班回家的路上为孩子买尿布，而丈夫在买尿布的同时又会顺手购买自己爱喝的啤酒。
当分析师了解到啤酒和尿布销量存在正相关关系、并进一步分析的时候，发现了这样的购买情境，于是将这两种属于不同门类的商品摆在一起。
这个发现为商家带来了新的销售组合。
当然，即使再多的零售连锁企业知道这个故事，也极少从平时销售中能发现这样的组合，哪怕是牵强附会的。
所以，零售策略设计是零售业“大数据”价值最大的地方，也是“大数据”可以直接为其提供支持的业务。
2、零售企业对“大数据”应保持正确态度企业的领导者首先要重视“大数据”的发展、重视企业的数据中心，把收集顾客数据作为企业营销运营的第一目标；第二，对企业内部人员进行培训及建立收集数据的软硬件机制；第三，以业务需求为准则，确定哪些数据是需要收集的；第四，确认在企业已有的数据基础上或者未来方向前提下，如何达成前三项目标的基础建设方案。
在这些IT基础工作需要企业有实实在在的投入和建设规范的信息化团队，作为中国商业最大的一分子——中小微型零售企业似乎是不可能也没有足够的能力来面对这样一场变化的。
大中型零售商因为本身业务及利润的积淀，已经能够承担这样一场需求趋势的需要成本。
中小微型企业还处于快速发展过程中，如果也如同大中型企业进行全方面的投入，将很快会被新型的IT工具拖垮或者遭受重创。
但这并不意味着中小零售企业没有机会，实际上IT的发展为所有的企业都提供了平等的选择，云计算的广泛应用即是对这样一场变革带来的临时礼物。
作为中小微型零售企业，完全不必考虑自己建设一套“大数据”的IT系统，他们从精力、成本、能力上来说都不适合，因此此类企业可以将企业的IT建设外包给适合的服务商，企业本身的所有精力可以投入到对商圈的开发上。
目前，一些IT软件开发运营商也已经针对传统零售企业推出了云服务的基础平台，为中小微型商业企业提供了大型企业和超大型企业同样的基础环境及系统架构，小企业只需清晰地规划出自己的目标和适合的步骤，使用云平台按需付费即可，大可不必进行巨大的初始投入和不可预测的运行成本。
三、“大数据”在零售企业实战中的应用1、Target最早关于“大数据”的故事发生在美国第二大的超市塔吉特百货（Target）。
孕妇对于零售商来说是个含金量很高的顾客群体。
但是他们一般会去专门的孕妇商店而不是在Target购买孕期用品。
人们一提起Target，往往想到的都是清洁用品、袜子和手纸之类的日常生活用品，却忽视了Target有孕妇需要的一切。
为此，Target的市场营销人员求助于Target的顾客数据分析部要求建立一个模型，在孕妇第2个妊娠期就把她们给确认出来。
在美国出生记录是公开的，等孩子出生了，新生儿母亲就会被铺天盖地的产品优惠广告包围，因此必须赶在孕妇第2个妊娠期行动起来。
如果Target能够赶在所有零售商之前知道哪位顾客怀孕了，市场营销部门就可以早早的给他们发出量身定制的孕妇优惠广告，早早圈定宝贵的顾客资源。
如何能够准确地判断哪位顾客怀孕？ Target想到公司有一个迎婴聚会（baby shower）的登记表，开始对这些登记表里的顾客的消费数据进行建模分析，不久就发现了许多非常有用的数据模式。
比如模型发现，许多孕妇在第2个妊娠期的开始会买许多大包装的无香味护手霜；在怀孕的最初20周大量购买补充钙、镁、锌的善存片之类的保健品。
最后Target选出了25种典型商品的消费数据构建了“怀孕预测指数”，通过这个指数，Target能够在很小的误差范围内预测到顾客的怀孕情况，因此Target就能早早地把孕妇优惠广告寄发给顾客。
为了不让顾客觉得商家侵犯了自己的隐私，Target把孕妇用品的优惠广告夹杂在其他一大堆与怀孕不相关的商品优惠广告当中。
根据这个“大数据”模型,Target制订了全新的广告营销方案，结果Target的孕期用品销售呈现了爆炸性的增长。
Target的“大数据”分析技术从孕妇这个细分顾客群开始向其他各种细分客户群推广，从Target使用“大数据”的2002年到2010年间，Target的销售额从440亿美元增长到了670亿美元。
2、Z ARA2、Z ARAZ ARA平均每件服装价格只有LVHM四分之一，但是，回看两家公司的财务年报，Z ARA税前毛利率比LVHM集团还高23、6%。
（1）分析顾客的需求在Z ARA的门店里，柜台和店内各角落都装有摄影机，店经理随身带着PDA。
目的是记录其顾客的每个意见，如顾客对衣服图案的偏好，扣子的大小，拉链的款式之类的微小举动。
店员会向分店经理汇报，经理上传到Z ARA内部全球资讯网络中，每天至少两次传递资讯给总部设计人员，由总部作出决策后立即传送到生产线，改变产品样式。
关店后，销售人员结帐、盘点每天货品上下架情况，并对客人购买与退货率做出统计。
再结合柜台现金资料，交易系统做出当日成交分析报告，分析当日产品热销排名，然后，数据直达Z ARA仓储系统。
收集海量的顾客意见，以此做出生产销售决策，这样的作法大大降低了存货率。
同时，根据这些电话和电脑数据，Z ARA分析出相似的“区域流行”，在颜色、版型的生产中，做出最靠近客户需求的市场区隔。
（2）结合线上店数据2010年，Z ARA同时在六个欧洲国家成立网络商店，增加了网络巨量资料的串连性。
2011年，分别在美国、日本推出网络平台，除了增加营收，线上商店强化了双向搜寻引擎、资料分析的功能。
不仅回收意见给生产端，让决策者精准找出目标市场；也对消费者提供更准确的时尚讯息，双方都能享受“大数据”带来的好处。
分析师预估，网络商店为Z ARA至少提升了10%营收。
此外，线上商店除了交易行为，也是活动产品上市前的营销试金石。
Z ARA通常先在网络上举办消费者意见调查，再从网络回馈中，撷取顾客意见，以此改善实际出货的产品。
Z ARA将网络上的海量资料看作实体店面的前测指标。
因为会在网络上搜寻时尚资讯的人，对服饰的喜好、资讯的掌握，催生潮流的能力，比一般大众更前卫。
再者，会在网络上抢先得知Z ARA资讯的消费者，进实体店面消费的比率也很高。
这些顾客资料，除了应用在生产端，同时被整个Z ARA所属的英德斯（Inditex）集团各部门运用：包含客服中心、行销部、设计团队、生产线和通路等。
根据这些巨量资料，形成各部门的KPI，完成Z ARA内部的垂直整合主轴。
Z ARA推行的海量资料整合，后来被Z ARA所属英德斯集团底下八个品牌学习应用。
可以预见未来的时尚圈，除了台面上的设计能力，台面下的资讯/数据大战，将是更重要的隐形战场。
（3）对数据快速处理、修正、执行H&M一直想跟上Z ARA的脚步，积极利用“大数据”改善产品流程，成效却不彰，两者差距愈拉愈大，这是为什么？主要的原因是，“大数据”最重要功能是缩短生产时间，让生产端依照顾客意见，能于第一时间迅速修正。
但是，H&M内部的管理流程，却无法支撑“大数据”供应的庞大资讯。
H&M的供应链中，从打版到出货，需要三个月左右，完全不能与Z ARA两周的时间相比。