从海量的数据中分析顾客行径，用数据的手段改善管理和运营决策，进行精准营销，提升了“烟花烫”运营效率和获客能力
“烟花烫”是目前河南最大的互联网女装品牌，但没有一家线下实体店；我们在电商平台上销售，但从来不靠爆款冲量。最潮流的“大数据”概念其实已经走近了最传统最古老的手工业，两者“混搭”，就会产生强烈的化学反应。我们运用数据进行顾客画像，更精准地到达目标客户；运用从平台抓取的数据建立模型，对服装款式进行“赛马”，从而提升商品策略的精准度。
理论数据：大数据构建新经济底层
关于大数据的描述和对大数据的理解，每个人都有不一样的看法。信之者认为大数据的应用能大幅提升商业效率；疑之者认为大数据又是一次披着新鲜外衣的忽悠。
阿里巴巴创始人马云在去年10月的云栖大会上谈到了未来经济的5个新方向，分别是：新零售、新制造、新金融、新技术和新能源。这其中新能源就是特指大数据，他认为，数据是人类第一次创造了资源，与衣服不同，数据是人家用过你再用会更值钱，是越用越值钱的东西。最重要的是，新零售、新制造、新金融和新技术全部是以大数据为底层构建的。
大数据的第一阶段，是对用户行为的记录，这些行为记录产生了大量的存储需求，然后，需要用特定的算法对这些数据进行逻辑性很强的归类和筛选，再以用户能读懂的方式展现出来，这就是大数据的第一阶段。这里有大量的必要条件，需要海量的用户行为，超大容量的存储，以及逻辑性和归纳性极强的算法，这三者缺一不可，这需要巨大的硬件和人员投入，所以，高门槛之下必然诞生平台级企业，业界有商业数据看阿里，社交数据在腾讯的说法，事实上也说明了阿里云和腾讯云的赛道已经修建完毕。
现实运用：数据分析提升品牌销量
基础设施已经修建完毕，赛道已成，如何“赛马”？大数据的第二个阶段，就是数据的抓取，分析和应用。这看似简单的一句话里，蕴含着非常多的实际操作，我们以阿里巴巴生意参谋（阿里为商家提供的数据展示平台）为例，它会展现一些必要的基础数据，也支持用户自建维度向平台抓取自己需要的数据。我们向平台发起了很多的数据请求，在得到这些数据后，我们重新建立了一个数据模型，这个数据模型会帮我们在短时间内对300个款式（每季度上新数）有初步的评估，“优良中差”的四档标准，不能靠感觉来判断，也不能完全以销量来定夺，数据模型帮助进行多指标和多维度的综合评价，通过“赛马”来筛选出更优秀的潜力款式，让运营端和供应链端有更多的反应时间。依靠这些数据化的手段，我们去年在供应链能力没有明显改善的情况之下，销售规模却增长了一倍。
我们创新地应用数据，也获得了销售平台的高度认可。2016年7月8日，阿里巴巴首届十佳数据先锋商家颁奖典礼上，“烟花烫”脱颖而出荣获大奖。这也是我们第一次获得阿里巴巴颁发的全国性奖项。
“烟花烫”一直十分重视数据的分析和应用，并于2014年成立了专门的数据分析和研究团队，致力于从海量的数据中分析顾客行径，用数据的手段改善管理和运营决策，进行精准营销，提升了“烟花烫”运营效率和获客能力。
顾客画像：精确制导直达目标顾客
我们对数据的另一个应用方向就是顾客画像，在此之前，我们自以为顾客群体是28-35岁之间，以二三线城市人群为主，结果完成顾客画像后，数据答案让我们非常吃惊——35岁以上的顾客占据40%以上，是顾客群体中占比最大的，而且，和竞争品牌相比，我们在一二线城市的消费群体不足，三四线城市消费群体占比过高。
基于这些判断，我们在设计上采取了一系列的年轻化和时尚化的改动，经过两年的持续努力，到去年，这些举措产生了不错的效果，消费群体年轻化的趋势明显，在一二线城市的消费人群也稳步扩大。从现在的情况来看，我们对数据分析团队的投入还是非常值得的，因为和投入相比，未来数据带来的想象空间是巨大的。
公司数据团队已从刚开始的孤军奋战发展到目前近50人的规模。未来我们将把成熟的业务开放出来，帮助有需要的企业共同发展，和更多伙伴携手，共同把数据应用做得更好，更专业。
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