패션 업종 개발 응용'빅데이터'가 상품 판매 촉진

업종은 내재적인 복잡성 때문에, 대데이터 저장소, 검색, 분석과 가시화 기술 업그레이드 산업 체인, 정세화 관리 수준, 소비자 수요 변화를 파악하고 커다란 상업가치를 발굴해야 한다.

브랜드 의상이 데이터시대로 매진하였다.

상업 분야에서 대데이터 는 기업이 수집한 소비자, 기업 행위에 대한 대량 관련 데이터베이스 관리 도구의 기능을 넘어섰다.

의류 업계는 내적 복잡성 (시즌 개발에 백종 제품, 모델 색깔이 각각 다르다, 지역별 판매, 다양화 소비자에 직면하여, 데이터의 메모리, 검색, 분석과 가시화 기술 업그레이드 산업 체인, 정세화 관리 수준, 소비자 수요 변화, 커다란 상업

.

국제 소매 · 브랜드 상업은 이미 큰 데이터를 응용해 판매를 촉진시켰다

해외 의복과 소매업체는 이미 대기자료를 활용하기 시작했고, 주요 방식은 고객 조사와 자체 개발한 내부 분석시스템의 예측 고객 수요를 적용하고, 장비와 소셜 사이트를 통해 고객 점성 향상과 소비자 예측 흐름, 라인 매장 설치 감시 시스템 관측 소비자 행위, 선상 상점 강화 자료 분석 기능, 시뮬레이션 시뮬레이션 및 재봉사 복제 등이다.

이 모든 것은 시장의 변화와 소비자 수요를 충족시키기 위해 기업이 최종적으로 판매량과 업적을 촉진시키기 위해서다.

Target, Nike, Zara, Prada 등의 사례를 분석한 결과, 빅데이터 발굴이 실질적인 판매공헌을 얻고 있으며, 이 중 Target 는 개굴 고객 잠재수요를 통해 최근 11년간 소득 복합 5%에 달했다. Nike 는 NIKE + 직접 고객 정보, 접착력 향상, 접착력 향상, 이후 2년 수입 복합 7%에 이르렀다.

전자상들은 기존 기업보다 큰 데이터의 응용에 선견을 가지고 있다. 전기 업체의 주요 자산은 데이터 -소비자의 행위기록이기 때문에 소비자 수요를 빠르게 이해하고, 선과 다른 공급 체인 모드를 통해 제때에 만족하기 때문이다.

우리는 3개 사례: 1호점은 플랫폼 업체로 정보기술 공급 사슬을 정합, 데이터 통일 관리, 타칭 브랜드 한도의의 고속성장 자체에 의존하고 있으며, 2008 -2012년 매출액은 각각 300만, 1300만, 9000만, 3억여, 약 6억, 천고양이 경동 여장 판매량을 1위로 분석했다.

타오바오는 데이터 매각으로 업무를 확장하여 데이터 증가 서비스를 제공한다.

전통적인 브랜드는 큰 데이터 변형, 여러 고리 심사, 개선, 옛 가치 사슬을 전복할 수 있다.

브랜드 의상 회사가 큰 데이터를 빌려, 의류 업계에서는 각 코너에 응용할 수 있다.

(1) 상품 기획에서 사용자 수요를 발굴하고, 상자 목표 고객 군을 정하고, 디자인상 제품 연관성을 높이고, 위치가 더욱 정교해지고

(2) 공급 사슬 위에 주문제 는 큰 데이터 지원 아래 '주문 + 빠른 보조품 + 으로 전환, 이동, 재고 감소;

(3) 마케팅상, 잘 투양, 상호 소통 강화;

(4) 단말기 관리에서 KPI 정세화 관리에 따라

(5) 터치, O2O, 큰 데이터가 기초를 다져야 한다.

큰 데이터는 기회지만 실시하면 많은 장애에 직면하고, 이하 3점은 국내 브랜드 의상 기업의 광범위한 응용을 방해하는 중요한 요소: 원가 높고 인재 부족, 큰 데이터는 ‘일자 공사 ’다. 기업의 최고층이 직접 책임지고, 추진할 때 가맹상 저항에 직면해 관념의 창조, 교조주의가 범람되어 땅에 떨어지지 못한다.