2016年，Fabletics的銷售額達到2.35億美元，成為全球電商增長最快的15家公司之一。然而總經理格雷格卻表示，Fabletics的線上成功事實上要歸功于其18家實體店——是的，來自于實體店的數據驅動了Fabletics的整體成長。

“數據量太大了，很多企業想做出更好的決策反而變得很難，因為這些數據是‘有偏（biased）’的”，格雷格在大會上表示。

大數據時代，絕大多數企業都是在收集信息，然后把這寫東西丟到一個“營銷漏斗”當中，進而做個決策，而決策還簡單的要死，也就是消費者到底買沒買這件商品。“更多的數據卻沒有帶來真正的洞察”，格雷格表示，“我們需要更好的、更具有購買背景（contextual）的數據，因此我們才開了實體店”。

起初，Fabletics就是由女演員Kate Hudson聯合創辦的一個線上運動服裝品牌。

2016年中期，Fabletic開發了一個稱為“OmniCart”的技術，這項技術的核心就是為店員配備一套電子設備，讓店員能更好為消費者服務。

OmniCart模式

當消費者拿著衣服去試衣間的時候，店員會先對這些服裝進行掃碼記錄。由于Fabletics采用的是會員體系，因此這些消費者基本都是注冊會員，這樣后臺系統中事實上就將實名的消費者和他們的偏好直接對應了起來，并加入購物車，消費者可以在他們想買的時候直接付款。

同時，試衣間中的電子標識系統也可以記錄下商品顏色、大小、偏好等信息，并提供給店員，這樣店員甚至可以直接在店內為個體消費者提供個體化的推薦。

由于所有數據都被記錄了下來，Fabletics就可以了解到消費者們對于服裝的“評價”進而調整配貨，比如說目前Fabletics銷售量最好的綁腿的賣出率（Sell-through Rate）是81%，但是小號的綁腿卻遠低于這個數字，于是Fabeltics就根據這個數據調整了店內商品的大小，以避免未來可能產生的退貨和消費者不滿意。

在數據的幫助下，Fabletics開始在店內測試新款商品，并據此調整線上的商品展示：如果某種商品在線下銷售非常好，但是線上很一般，這可能就意味著線上商品的展示圖片需要調換。

此外，OmniCart這套系統貫穿于消費者的整個購買流程，收集全流程數據，甚至店員和消費者的溝通也包括在內，然后系統就會分析消費者需求，并將建議提交給電商平臺。

同時，很有趣的一點是，Fabletics發現，在有自己實體店的地區，自己的銷售額反而好。當然，店鋪本身也成了Fabletics全渠道業務中的“發貨中心”，這極大地降低了物流的成本，而且店鋪也成了Fabletics“做實驗”、做展示的終端。

格雷格表示，Fabletics做的不是“數據挖掘”，而是“店鋪挖掘（Brick Mining）”，他們會使用線上線下的數據進行交叉分析，并根據結果進行調整，比如調整店鋪的內部布局。

“我的手機現在就能告訴我，任何一家店鋪現在有多少人在試衣間里，他們待了多久、試了多少商品”，格雷格表示，“我們就可以根據這些數據來調整我們的店鋪。”

（來源：聯商網專欄作者王子威）