Zara平均每件服饰价格只有LV的四分之一，但是，打开两家公司财报，Zara税前毛利率比LVMH集团还高，达到23.6%。
走进店内，柜台和店内各角落都装有摄影机，店经理随身带着PDA。当客人向店员反映：“这个衣领图案很漂亮”、“我不喜欢口袋的拉链”，这些细微末节的细项，店员向分店经理汇报，经理通过Zara内部全球资讯网络，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刻传送到生产线，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Zara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，Zara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。
把消费者声音化成数字
以线上店为实体店的前测指标
2010年秋天，Zara一口气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。次年，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Zara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。Zara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。
Zara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Zara资讯的消费者，进实体店面消费的比率也很高。Zara选择迎合网民喜欢的产品或趋势，果然在实体店面的销售成绩，依旧亮眼。
这些珍贵的顾客资料，除了应用在生产端，同时被整个Zara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Zara内部的垂直整合主轴。
Zara推行的海量资料整合，获得空前的成功，后来被Zara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。
有了大数据还要迅速回应、修正与执行
H&M一直想跟上Zara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Zara两周相比。
因为H&M不像Zara，后者设计生产近半维持在西班牙国内，而H&M产地分散到亚洲、中南美洲各地。跨国沟通的时间，拉长了生产的时间成本。如此一来，大数据即使当天反映了各区顾客意见，无法立即改善，资讯和生产分离的结果，让H&M内部的大数据系统功效受到限制。
大数据运营要成功的关键，是资讯系统要能与决策流程紧密结合，迅速对消费者的需求作出回应、修正，并且立刻执行决策。
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