如果你经常逛H&M，你一定会发现，只要在同样的时间段里，每一个H&M门店都长得差不多，无论你在纽约第五大道还是在上海百联广场，你所看到的商品品类几乎相同。
去年年底，H&M 将该店内销售的商品数量减少了 40%，砍掉了大量的男装，增加了厨具产品，还增加了一家咖啡店和一家售卖鲜花的售货亭。据官方说法，这家门店的营业额有显著上升，但是并未公开具体数据。
对于 H&M 来说，此举是改变其零售店销量不景气情况的又一次尝试。近年来，新电商平台的不断诞生和“超快时尚”竞争者的出现，让包括 H&M 在内的大量快时尚品牌营业额增速放缓。
以中国区为例，2013 年之后，H&M 每年新开的门店数量在 60~90 家左右，但它的单店收入一直在下滑(2015 年除外)，结果在 2017 年门店数量同比增长 14% 的情况下，销售额只有2% 的增长。也就是说，中国消费者对 H&M 的需求不足以支持如此速度的实体店扩张，而未能顺利销售出去的积压库存严重影响了 H&M 的盈利能力。
显然，在大数据技术的引领下H&M找到了相应的对策。毫不客气的说大数据是未来零售业技术革命的核心。
——360度用户洞察带来个性化体验
H&M可以根据客户行为分析，进行深入洞察，以360度视角，为更多的客户提供符合他们需求的产品；同时根据同样的客户洞察和物联网位置数据，可以通过最佳产品布局，引导个性化的、便利的消费体验。
——利用机器语言优化商业目标，提高经营效率
通过运用预测分析和继续学习，H&M可以优化供应链，减少库存，并且改善订单来源，调整基本价格进行针对性优惠、促销和送券活动等，利用机器语言优化商业目标，从而提高经营效率。
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