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大數據與服飾業
2019/10/22 14:58
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齊真

倫敦、米蘭、巴黎及紐約是全世界引領時尚潮流的地區,英國時尚業的年產值超過台幣一兆元,約80萬人投入這個產業,這80萬人專注在色彩研究、材質研發、趨勢研究、式樣設計、品牌行銷、供應鍵管理…。服裝產品具有明顯的季節性,講求時尚、流行,越具流行性特色的服裝款式其產品的生命週期越短,產品須不斷推陳出新來因應市場及多變的消費者。小從服飾連鎖店大到台灣紡織服飾業,都可用內部銷售資訊、客戶反應以及外部網路資訊進行資料分析,將零散的資料以結構化的方式呈現,讓數據變得有價值,企業可以快速調整商品,符合時裝業快速多變的樣態,進而了解競爭者,替企業提供精準的目標市場、客群,以符合消費者對服飾追求流行時尚感。

該如何利用資訊系統,將資料、資訊、情報和知識整合起來,才能對企業提供決策支援,故需要提供以下的能力

·       能夠將交易、行銷互動、物聯網蒐集的大數據鏈接並透過多通路多媒介整合進入資料平台

·       能夠將多維度資料,透過各種關鍵績效指標,轉換成管理所需的資訊

·       能夠將客戶,競爭,市場等經驗萃取成資料驅動的量化描述,形成去組織化的情報蒐集平台

·       能夠將量化的情報結合,將行業專家的經驗和分析思路,萃取成資料驅動的知識流模型,透過資料的實證,支援協作的精準的企業預期管理

大數據是資料入口的前哨,透過多通路多媒介的平台,將交易前的行銷互動和喜好探索,以及購買後的使用、回饋、相關行為,蒐集進入資訊系統中,才能夠將大數據近一步​​分析並轉換成企業有價值的資訊和情報。而人工智慧則可以應用在各個不同的層級,例如在資料層級的影像辨認、逛店以及網絡App等瀏覽行為;在資訊層級,可以應用機器學習,分析門店的補貨需求,供應鏈的優化計算;在情報層級,可以透過語音辨認,自動學習分析銷售的話術,客戶情緒反應的評估;在知識層級,可以學習專家經驗的判斷,對市場跨族群的銷售模式,產品賣點分析,進而個人化的精準行銷。

資訊系統必須將各個層級所需的基本架構和地基建立,將可擴充的應用模組逐漸實施,大數據的平台概念必須在資料層級落實,而分析的結果可以提供到相對應的不同層級。人工智慧應該在此架構中扮演,特定應用或協助操作及決策優化的支援角色,為目前的服飾業提供合理投資報酬率,可落實的解決方案,以提升產業價值和以數據驅動業務主導的利潤鏈。

 

內部交易資訊:CRMPOS

ü 銷售量、款式、價錢、材質、年齡

ü 店長紀錄客戶對商品反映,做為下一批商品改進依據

ü 針對熱銷款式、品牌、款式顏色、材質、功能性進行社據分析

ü 消費者對商品的評分(喜好、互動、回饋),觀察消費者對不同品牌商品的喜愛度。

ü 掌握業者在市場的銷售情形與分布

ü 機器學習

ü 洞悉市場

ü 掌握消費市場

ü 掌握正在崛起的品牌,進而挖掘過去未曾接觸過的潛力品牌成為新客戶,成為潛在商機。

ü掌握未來流行

ü預測訂單

ü精準行銷

外部資訊:網路、物聯網

ü 官網產品資訊(國內外)

ü 電商銷售資訊(國內外)

ü 客群分布情況,決定服飾風格及流行性,是否可以進行展店

ü 影像辨識網路瀏覽

 

關鍵字大數據多通路情報

 

參考資料:

1.  2018-08-16財訊 台大團隊玩創新 讓紡織廠變聰明

2.  2019-07-29 Digitimes誰是下一個品牌新秀?紡織業用大數據分析挖掘潛在新客戶

3.  CSI台灣服務業聯盟 台灣服飾業通路之變化與趨勢

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