Nike,留学生快要买不起了

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真正的魔幻2020

真正的两极反转

其实是这个样子的

但!Nike的快乐远不止于此

Nike:把优秀两个字打在公屏上

当其他公司希望可以顺利苟到2021的时候,另一边的Nike却迎来了最戏剧性的转折。我们先来看几组数据

2020财年第四财季,Nike全球营收63.13亿美元,同比下降38%,共亏损7.9亿美元。

2021财年第一季度,Nike营业收入实现106亿美元,在汇率不变的基础上与上一财年持平,净收益同比增长11%,达到15.18亿美元。

好像觉得11%也并没有多厉害?但再看看这些全球疫情冲击,快时尚集体萎靡:拥有“ZARA”等大品牌的全球最大服装企业Inditex 2020年第一季度亏损2.3亿人民币,同比下降103%,H&M总销售额同比下降50%,Gap亏损9亿,同比下降43%……

但只用了短短三个月的时间,Nike不仅填了上一季度留下的大坑,还实现了“过山车”式逆增长。

要问怎么做到的,这时候就要全体起立给Nike的数字化业务鼓个掌。

财报显示,在汇率不变的基础上,Nike的数字业务收入同比增长83%,几乎占其总业务的三分之一,已经在2021财年第一季度就达到了此前计划在2023年达到的数值。

玩数字化,Nike是这个

Nike搞数字化也不是一天两天的事了。当大部分体育用品公司还在忙着传统扩张开店时,Nike就已经借助一系列数字平台开启了庞大的数字化帝国全球布局。

1999年,Nike推出了“客制化”网站“NikeiD”,让消费者使用空白鞋模自行设计,借此收集了大量消费者的偏好及消费兴趣数据;

2006年,与苹果公司合作推出Nike+,集运动数据统计app、会员福利、全球活动、电商等产业线于一体,收集到了大量用户运动偏好和器械偏好。

之后Nike将上述两者结合,打造了Consumer Direct Offense数字营销策略,通过与用户建立直接联系,将用户数据反馈给公司,从而辅助决策及新产品研发。

也正是借助这个数字营销策略,Nike的股价几乎在短时间内直接翻了一番,收入和盈利迅速增长。

尝到了甜头的Nike,开始铁了心地要从“数据协助型”企业往“数据决策型”企业转型!

去年年底,曾出任过Bain & Company全球董事及CEO、PayPal董事长,在eBay工作7年,对大数据及数字营销有相当经验的约翰·多纳霍(John Donahoe)正式上任Nike新首席执行官。

(左)Mark Parker与 (右)John Donahoe

事实证明,Nike做了一个非常正确的选择。John Donahoe上任后,大力发展数字化,其丰富的科技行业经验,也给了Nike发展数字化更多的新可能。

Nike当月股价创下了历史新高,在移动电商业务的推动下,Nike的数字化业务在最近一个季度增长了42%,总收入增长了7%,达到107亿美元

不可否认,作为运动时尚行业老大哥,在疫情下傍着大数据这个神助攻,Nike来了个漂亮的“回杀”。

当然了,同样是搞时尚搞潮牌的市场大咖们,自然不会眼睁睁看着Nike独享这块“点金石”放眼整个行业,没有谁会放过数字化。

没有哪个时尚巨头,能放弃大数据

显然,借助算法数据更能了解用户的心这点,奢侈品们看得比谁都明白。

Chanel亲自点名,Farfetch数字化有多强?

奢侈品玩起数字化来,向来都是大手笔。

2018年,为了提升线上线下的数字服务体验,Chanel直接收购了英国时尚电商Farfetch的少数股权。

为什么高冷的Chanel把数字化都寄托在Farfetch平台上,自然是因为人家的数字化,业内也是鼎鼎有名

Farfetch平台汇聚了全球700多家时尚奢侈品买手精品店;每月大约实现1000万次网站访问;

财报显示,第二季度Farfetch数字化平台服务收入为2.38亿美元,同比增长33.9%

Farfetch的数字平台GMV第二季度达到了历史最高的6.51亿美元,同比增长了34.4%。

Farfetch直接为Chanel线下门店打造了一款数字“镜子”,可以识别顾客带进试衣间的衣服,还可以直接展示商品细节,并收集客户喜好偏好数据。

同样看好Farfetch的,不仅仅是为了提升自己数字化的奢侈品牌,目前国内互联网大佬腾讯、京东,新加坡淡马锡控股,IDG 资本以及美国投资公司Dragoneer 等都是Farfetch背后的投资方。

Ralph Lauren:想变年轻,还是得玩数字化

比Chanel数字化玩得更狠的还有Ralph Lauren,一个在10多年前就攻占全球男性审美的服装品牌。

如果说你对这个品牌了解不多,但他们家最经典的“POLO Bear”,你一定非常眼熟

在潮流这一属性还没觉醒的时候,POLO Bear基本就是侃爷的唯一选择;而在Ralph Lauren最火的时候,穿一件立领polo衫也是所有成功男士的标配。

但时代在变,已经创立53年的Ralph Lauren,也挂上“传统”、“古早”等标签。

只有跟得上时代变化的时尚品牌,才会永远年轻,火了几十年的经典Ralph Lauren也开始投入数字化转型中

Ralph Lauren推出数字产品身份技术,集团每件产品标签上都印一个独特的识别码,通过用智能手机扫描,消费者不仅能验证产品真伪,还能获取产品细节信息和造型搭配技巧及建议;

9月下,Ralph Lauren表示将整个公司进行重组,精简组织结构并加速向线上转型;

在业务的关键领域实施新技术平台;

在全球范围内推出基于云计算的人力资源和规划系统,通过数字化价值链项目为消费者提供更好的服务;

继续投资于增强消费者体验的技术,支持全渠道购物、个性化、增强现实等领域的数字功能。

根据公司声明,如果以上数字化重组计划完成,将在Ralph Lauren的2022财年为公司节省1.8亿至2亿美元。不仅变年轻,还能省钱,美滋滋~

不约而同盯上大数据的时尚行业,其实还有更大危机一大批搞事的“外行人”也开始抢占市场了。

沃尔玛,开始吃时尚饭

因为参与TikTok事件而被热议的沃尔玛,一家听起来和时尚行业八竿子都打不到一块的全球顶级超市,也开始吃起了时尚饭。

其实沃尔玛打时尚行业的算盘也不是一天两天了,两年前就收购了Bonobos等知名时尚品牌,近日又推出了名为Free Assembly的男女装自由品牌。

业内人士还预计沃尔玛这波操作,将直接抢走线下时尚市场30%-40%的份额,其时尚收入至少增长10%-20%

要问哪里来的自信永恒定律,大数据最懂消费者需要什么,线下店永远玩不过线上搞数据的

Business insider曾经出过一个很有意思的数据,作为世界上最大的零售商:

每天有3700万人在沃尔玛购物,比加拿大总人口还多;

如果沃尔玛是一个国家的话,它将是世界第28大经济体。

所以有那么一句话说:沃尔玛天然就是大数据

有了海量数据这样的先天优势,想利用起来还不简单?沃尔玛在2011年就自建了Walmart labs,利用大数据挖掘商品和消费需求,并将这些数据转化为有助于决策的信息,通过移动端向用户进行精准推送。

为了更好进行大数据挖掘,2013年,Walmart Labs还悄悄收购了一家初创公司Inkiru来增强数据分析能力,包括网站个性化、搜索、营销等等。

所以说,有大数据撑腰的沃尔玛想做时尚,真的是so easy~

时尚行业也离不开的Data,到底多吃香?

2020年啦,别再觉得Data还只是科技行业的专属了!!

Thinkful网站在调查了7000个数据岗位的job posting后,发现对data人需求排名第一的行业正好是传统的Marketing,远超第二、第三的金融和咨询。

贝恩公司也曾给出预测,到2025年,全球25%的奢侈品销售将在网上完成

所以说,Data才是求职界的真海王:求职范围不局限在tech,而是全行业

而且,在Glassdoor发布的“50 Best jobs in America for 2020”中,Data Scientist还因为薪资福利好、工作满意度高而位居榜三

此外,和Data相关的岗位,也都在榜上,比如Data Engineer(第6名)、Business Analyst(第26名)、Data Analyst(第44名)。

而且受疫情影响,Data行业的人才需求在今年进一步扩大。

据IBM的数据,2020年所有美国Data Scientist类岗位数量将增加36万个,总数达到270万;LinkedIn的研究数据显示,当前美国的Data Scientist类人才缺口约为151,717人

重点是在各大公司疯狂抢人的背景下,Data岗的薪资也是妥妥甩开了其他热门岗位。

H-1B太友好

对于留学生而言,H-1B简直就是心头大石,而能够找到愿意为你sponsor H-1B的公司和职位,可以为留美工作提供太多便利。

美国移民局之前公布的数据显示,在愿意Sponsor H-1B的Top 50公司中,Data相关岗位占了接近一半

图源 My Visa Jobs

想进Data行业,没有限制

随着越来越多的公司开始注重大数据,聪明的留学生自然不会错过这波Data潮。那么Data行业最喜欢的人才是什么样的呢?

Data没有学历限制,相比其它理工科行业如Quant等更偏爱研究生,Paysa数据库显示,Data Scientist的学历有将近一半都是本科生。

Data行业也没有硬性的专业限制,任何一个专业的同学,都可以通过系统的Technical skill提升,就能找到自己适合的Data岗位!

一般来说,想要拿Data offer,你要有以下技能

1

需要会使用一门或多门编程语言

R语言是专门为数据科学而设计的语言,在数据科学领域比较受欢迎。

现在大火的Python目前也成为分析、数据科学和机器学习平台使用频率最高的语言。

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