当下，服装行业中的许多品牌商，许多都在提转型零售，将自己定位于零售运营商或是零售服务商。而在发展迅猛的电子商务领域中，不少电商企业也认为，电商的本质，仍然是零售。那么，对于零售，尤其是笔者所关注的服装零售，探本寻源的来思考，它的核心重点是什么。且站在笔者所关注的“数据”这一角度，可以面向服装零售及其上游的设计、供应链等业务，提供哪些业务应用以为其服务。
对于零售的诠释，有许多的认知。但是其中核心本质是产品。从大零售范畴来看，零售其实也包含服务的销售。而对于服装零售而言，最首要重要的无疑就是实体产品。众所周知，服装行业在经历了诸企业跑马圈地式的快速扩张期后，近几年进入了调整期。从产品的角度来观察服装零售企业遇到的问题，总的说来体现在产品的差异化不明显，以及企业运营管理精细化程度不够两个方面。前者体现为产品同质化情况严重，产品与消费者不匹配，后者体现为计划与商品运营过程粗放，加上供应链牛鞭效应，库存问题因此成为一个难解的结。
随着企业逐步重视数据资产，以及数据化运营、精细化运营的展开，以上这些问题的解决，都可以试图从数据的角度获得一定程度的助力。那么，我们便以数据作为出发点，看看其围绕着产品这个服装零售的核心，能够打造哪些有意义或是有意思的应用，作为数据化运营的辅助。
对于服装企业来说，运营计划是重中之重。在计划方面，基于历史数据，可以更科学的制定计划，如整体买货计划，单店买货计划等。企业可以结合自身的计划流程，提炼出计划模型，并系统化的实现。借助于工具运算，在运算规模及速度上有极大的优势，可以将将计划的粒度更加细化、维度更加丰富。
对于一些买手型的企业，数据可以深入的应用于供应商的甄选，通过建立供应商考核模型，或者评估模型，辅助企业供应商管理相关决策。 以上是较为概要级别的，旨在通过实现更准确的规划，更好的提供用户所需。
而在款的级别，对于设计品牌的设计以及买手正在选款方面，则可以基于历史的市场反应数据，掌握到本品牌的用户群体，对于颜色、尺码、风格以及其他一些商品属性元素的喜好，可以实现对风险的规避。一定程度上来说，了解到我们的客户不喜欢什么，要比去探究我们的客户喜欢什么想要什么要简单一些。
历史数据是一方面，是企业的内部数据资产。随着大数据时代的到来，服装企业可以效仿其他行业已经开始的一些尝试，如采集VOC（Voice of Customer）。一个例子是抓取SNS上的与品牌、与产品相关的数据，如评价相关的、质量相关的，经过分析，反馈至设计或选款，予以改进，使得产品与消费者更加匹配。
对于部分企业，如运动服饰品牌，研发亦是一个重点。通过研发，提升产品的科技含量或是某些专业方面特性，以达到强化个性，降低同质化的效果。看了下几家运动品牌上市公司财报，大约收入的二点几个百分点用于研发。在这个方面，采集来自消费者的声音，识别哪些Feature的研发是急迫的哪些是极有意义的，再对应的调整研发投入的倾向，应当可以起到不错的效果。
服装这一项商品，生命周期一般较短，供应链上各环节的延误，都极有可能对服装零售造成极大的损失。因此，上市之前，企业通过数据，及时的了解到供应链状况。辅导跟进产品的上市节奏，协调需求、产能与供应等几方面因素，并对于供应链上的异动，进行影响分析，即使采取措施。
而在服装商品销售生命周期中，分货上市，导入期、成长期、成熟期、衰退期，各个阶段亦都可以挖掘深入的数据应用。举例几个：
- 引入看板概念，以日频度将需要关注的款，通过系统规则推送给业务用户，进行决策；
- 对单款，设定数据规则，进行生命周期曲线分析与管理，及时给予数据做出促销、补货、追单、调配等操作；
- 整个销售过程中，通过购物篮应用发现商品的搭配组合。
以上内容点到即止，很多都在其他文章中有展开介绍。总而言之，以产品为核心，展开聊到的这一系列各种分析应用，共同的最终目的，均是为了更高效、更精准的的匹配消费者的需求，以及提高商品的可获得性，从而提高零售的效率。
