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传统服饰行行业如何做数字化转型？随着互联网技术的不断发展，互联网用户基数规模不断扩大，参与网络购物用户数不断攀升，电子商务行业日趋成熟。在激烈的市场竞争下，服装零售行业也开拓了线上零售模式，将线下实体店与线上渠道相结合，业务规模和运营模式日渐规范。

近几年，直播等电商新模式为零售行业提供了新的增长空间，给传统服饰行业带来了新的增长动力。增长空间的背后，是激烈的市场竞争和消费者需求多元化的挑战。服装零售行业需要加速转型，利用数字化技术，线上满足全渠道营销多变的需求，线下赋能门店，在门店提供更加个性化和便捷的购物体验。

所以，要想做好传统服饰行业数字化转型，我们必须要知道：传统服饰商业的数字化痛点在哪里？解决思路是什么？

Excel做不了？还真不是这么回事

1、数据无法同步更新，复用率低

线上电商部分，随时有变化，随时有商机！热点背后是无数的新机遇，耽误一点点时间不知道会错过多少机会。

单纯的数据罗列满足不了快速变化的数据分析需求，比如老板突然说想更细地看某个地区、或者某个门店的数据，换成Excel，你就需要重复合并查询多次报表，但通过BI就可以直接通过联动、钻取、跳转等方式，进一步获取更深层次的数据，实时调整查看数据。

数据无法同步更新还会让企业工作的环节产生很多问题：

不同部门或不同系统之间需要重复录入相同的数据，降低了工作效率
数据无法同步更新可能导致数据在不同系统之间不一致
增加数据的混乱程度，难以清晰地跟踪数据的来源和变更历史，给数据分析工作增加难度
数据的及时性和准确性降低，从而降低了数据的价值和可用性
由于数据无法同步更新，可能导致数据错误和不一致性增加，进而增加了数据管理和数据分析中出现错误和风险的可能性。

2、数据量大时，工作卡慢

数据处理过程中出现工作卡慢会导致工作时间延长，从而影响到生产效率。员工需要花更多的时间来处理数据，导致工作进度缓慢，难以按时完成任务。同时，由于数据处理的进度缓慢，会导致数据分析工作和决策管理的进度也需要相应的延时，这会直接影响管理层的决策速度。

3、操作过程繁琐，学习成本高

Excel 在进行数据分析方面虽然功能强大，适用于进行一些简单的展示性分析，但相比专业的数据分析软件，其功能和灵活性相对较弱，无法满足企业对于更复杂数据分析的需求。Excel 所展示的静态图表和报表，对于大量数据的可视化有一定的限制，难以形成直观的数据展示和分析结果，生成的分析结果有一定局限性，增加了决策的风险。