在中国的时尚界，有一种模式叫江南布衣。

20几年前，以当时并不多见的设计师定位创立品牌，发展至今，打破设计师品牌难以进入主流市场的魔咒，江南布衣的市场占有率在全国三百多个设计师品牌拔得头筹，根据2017财年统计显示，江南布衣市场占有率在全球经营的独立实体零售店近1800家，海外独立零售门店40家。

有人形象地总结江南布衣用小众的市场做出了大众的业绩，2017财年，江南布衣的营收超过20亿，其中，会员的贡献率超过60%，这也使得江南布衣的会员管理成为某些培训平台热门的课程之一。同时，尽管旗下有包括女装、男装、童装、家居用品在内的多个设计师品牌分别针对不同的细分人群，但对于时下热门的定制化、个性化需求，设计师定位的江南布衣又明确表示不会考虑。

坚守初心、懂得取舍，这应该是江南布成功的源代码之一。而回顾其创新之路，无论是全渠道运营，还是新零售试水，大多也是以理性规划、合理取舍为前提。

江南布衣信息总监方磊，2014年起负责江南布衣全渠道商品及全渠道会员建设项目。十几年零售信息化的经验，让方磊对于充斥于时尚零售业的新名词新概念有着清醒的认知，对于大数据、区块链、人工智能等创新技术，不会因为要高科技所以高科技，坚持能解决痛点是采用的前提。

2017年，江南布衣选择FineReport进行数据梳理，搭建统一报表平台，消除数据孤岛，为运营和决策提供实时、高效的支持。而通过数据梳理、解决问题，最终实现完全数据驱动，则是江南布衣三步走数据规划的核心脉络。

江南布衣的数据结构及策略

在推进全渠道商品和会员运营的过程中，江南布衣电商、微商、官网等线上平台产生了大量的数据。这其中有结构性的数据也有过程性的数据。方磊介绍道，江南布衣在当下比较关注的是结构性的数据，比如说定量多少、购买交易额、单价等等，这些都是江南布衣关注的核心数据的一部分。而对于过程性数据，则产生于顾客在进入商城、将产品放入购物车或者收藏，之后购买、支付，有没有退换货这个完整的流程，每一个核心点都会反映一些信息，即顾客为什么进商城，对什么感兴趣，是否有再次购买的潜力。同理，还会有线下的行为数据，通过人脸识别、RFID等科技手段获取信息，加强企业数据收集的完整性。方磊称之为线下电商化，解决倒三角的问题。

收集线上线下完整数据，对行为数据进行分析，这些对于江南布衣来讲都是数据价值实现的方向。在当下，方磊考虑最多的是解决数据之间的交合问题。也就是解决企业内部数据之间有什么关联，比如会员感兴趣的货品，业务部门会站在会员的角度提供不同的货品组合。这时候就会涉及到企业内部财务数据、商品数据以及会员数据的打通，并在打通的前提下做整体的分析。

同时，要打通和分析的数据不仅仅产生于企业内部的系统，对于第三方平台、渠道产生的外部数据，可能基于不同的系统，或者一些云上的数据等等，这些也同样需要纳入到江南布衣整体的数据策略里面去。而到底哪些数据是整合的对象，还是基于方磊之前的标准：是否需要。

除此之外，还有一部分数据当下可能没有办法利用，或者没有价值，但随着技术和业务的发展，会在某个阶段利用起来。比如之前江南布衣订货会的数据一般不会保留下来，但在方磊看来这个数据同样很重要，通过比对订货量的多少，了解经销商及所处区域市场特点。

要让这些结构复杂、数据源各异的数据发挥价值，江南布衣从更长远的规划来考虑数据的策略和布局。对于外部数据，方磊的建议是慎用。有些标签繁多的数据看上去很美，但对于不一定全能用得到，要看企业的需求。

三步走数据规划实现完全数据驱动

在选择FineReport之前，江南布衣曾选择类似的工具实践企业的数据策略。但是在推进过程中，不同系统产生的数据无法通过原有的工具整合在一起，只能是供应链、财务、分销等不同系统的数据分别处理。这一个个的数据孤岛没办法实现方磊提到的数据交合，对于运营和决策的支持也极其有限。因此江南布衣数据规划中有一个重要的前提，就是建立一个统一的数据平台。这也恰恰FineReport核心优势。同时，其简单易操作的特点，也使得在数据相对复杂的前提下，江南布衣各部门在短短两三个月的时间里，就制作出了一两百个报表。用方磊的话总结，就是这个工具确实是足够好用的。

除了好用，丰富的图形展示模板也是方磊比较看好的重要特点。之前大部分报表是通过表格来展示数据，除了结构单一不方便比较，表格也会特别长。通过图形化的展示，更直观的同时可以实现不同纬度的对比，为运营管理及决策提供更大支持。

而在这个过程中，FineReport的功能设置也为江南布衣某些流程控制提供了很好的参考。比如在报表工具中设备审批通知的功能，这样在报表提交的过程中，就会一定程度地避免管理层查看及审批滞后的问题。关于这部分功能的设置，帆软的工程师用了一年多的时间了解江南布衣相关的业务流程及需求，提出改进策略。

此外，在方磊看来，报表的价值不仅是用来做汇报的。更重要的是能解决问题、发现问题。这也是江南布衣数据规划的第二步。所以江南布衣的报表设置了O2O、会员、货品管理等不同主题。这种方式改变了原来报表仅供老板查看的情况，各个部门、部门和部门之间可以结合报表提供的数据进行讨论和比较，快速发现系统、流程的问题，在数据分析的基础上做相关决策。

在接受ENI采访时，江南布衣正在同步推进前两步数据规划，即在完成重要业务模块搭建的基础上，完成所有业务模块的搭建。同时在实现统一数据平台的基础上，投入更多的精力去做提炼，实现数据的汇总展现，这其中不是简单的叠加，而是做一个数据的集合。

最后一步实际上也是江南布衣数据策略的目标，那就是实现完全的数据驱动。当平台运行足够长的时间，形成一套管理逻辑之后，通过数据分析发现问题的同时，如何实现业务的优化和提升。这是需要大数据挖掘才能解决的问题。”帆软也有数据挖掘的相关工具，但是如果我们需要商业智能挖这类工具的支持，是需要扰现有模式梳理清楚，工具只是一个实践途径”方磊如是说。

在江南布衣数据规划逐渐推进的过程中，企业的数字文化也快速形成。管理层、业务部门形成了一个共识，那就是数据足够重要，坚定了搭建统一数据平台的决心。对于IT部门来讲，需要做的就是最大化满足管理层及业务部门提出的需求。同时，数据驱动管理提升是一个循序渐进的过程，一方面需要数据人才的培养。另外也需要持之以恒地挖掘数据价值、进行流程优化。

跟帆软的合作：道同则相谋

对于方磊来讲，道同基于两个方面，首先是专业。有些软件公司的作风是一上来就拍胸脯，承诺一切都搞得定。等做的时候发现跟之前了解的不一样了，然后再考虑、讨论、继续实施。等上线的时候就会发现，跟最初承诺的效果还是会有不小的差异。但帆软的作风是对于他们不熟悉的流程，先完整地去了解、深度思考之后再做开发和设计。同时，在各个环节上会与相关负责人进行互动，哪些是他们能想明白，哪些是想不明白需要讨论一下的。这项工作在江南布衣项目上用了一年多的时间。

其次是敬业。帆软到江南布衣实施的工程师们，基本上是被当作江南布衣的员工来看待的。一方面是能站在江南布衣公司需求的角度考虑问题，而不仅仅是站在实施方的角度帮客户建个工具。另外，即使是出差过来，遇到一些问题也同样会加班到很晚。

在新零售带动大数据热的行业背景下，数据驱动已经成为时尚零售业频率非常高的词语，而要真正实现数据驱动，需要一套适合的工具、专业的合作伙伴，更需要企业明确自身需求，合理规划，这样才能达到设定的目标。江南布衣三步走的大数据规划，为行业提供了颇接地气的参考版本。