广东斯凯瑞电子科技有限公司logo图片
400电话图片
客户案例
联系我们
深圳市海力网络科技有限公司
地址:广东省深圳市宝安区
热线:400-888-8888
手机:1388888888
电话:0769-88888888
传真:0769-88888888
邮箱:baidu@baidu.com

当前位置:首页 > 客户案例 > 客户案例 >

【案例分享】大数据为时尚产品

【案例分享】大数据为时尚产品
作者:admin点击:日期:2016-02-15 12:11

  齐鲁晚报讯 时尚+大数据会碰撞出什么样的火花?这篇时尚大数据应用案例告诉你,博晓通可以帮客户准确定位阶段目标,发掘最新的时尚热点和流行元素,从设计到营销的决策环节给出全方位的支撑。

  本时尚大数据应用案例被DT大数据产业创新研究院评选为“中国大数据应用最佳实践案例”,入选《赢在大数据:中国大数据发展蓝皮书》。

  全民娱乐的时代,明星效应显著,网络红人更是层出不穷。他们也在脱离所谓的明星,更愿意“接地气”的去跟粉丝互动,乐于发一些生活照在公开的社交账号上。这些信息直接引导了一大批粉丝的跟随,追求所谓同款,时尚的跟随者。由于网络获取信息渠道过多,发布时尚观点的人及数量极大,消费者也会从各时尚网站,时装发布会及上获取一些时尚信息,导向大同小异,朋友之间会一起探讨分享,倾心于网络助推的所谓“爆款”及“网红同款”。

  各个渠道的线上信息搜集之后,消费者心中会进行初步筛选,在商品详情页面仔细对比商品的搭配及细节,品牌度高的消费者会很快的确认购买商品的品牌,关注时尚的人群则更在意服装的样式及颜色。当确认自己想要的商品后,便会参考价格信息,对比各购买渠道的价格。这个时候,往往价格合理的商品就会脱颖而出,勾起消费者的购买。

  由于网络渠道“买家秀”与“卖家秀”的极大反差,消费者主动形成了查看购买评价的习惯。所有的线上购买渠道都建立了商品评价及晒单,更好的将线下口碑营销拿到线上渠道应用。生动的买家秀更加刺激消费者的购买欲,促使消费者更快的发生购买行为。然而看到大量的购买评价及晒图,消费者也毫无头绪,一般会从配图及前几条的评论中获取部分信息。这些信息决定了消费者后期的购买渠道。

  一旦所有信息搜集完毕,查看完各个渠道的购买评价后,消费者便会决定是否购买,在哪里购买,并下单完成购买过程。这个过程中,客服的及时服务至关重要,关注消费者的下单情况,与消费者核实相关信息,会提升消费者的购物体验,促使他们迅速完成支付环节。

  收到购买商品后,用户会及时试穿并在电商及社交上分享自己的购物体验及商品的评价。这些评价信息影响了大部分意向客户的购买决策,也为商家提供了改善的意见,同时获取用户的偏好信息。

  在目前的技术下,互联网信息零散,获取难度大,搜索引擎的检索又缺乏针对性的全网搜索,多样化的媒介方式使得资讯传达渠道变得越来越分散,企业雇佣技术人员去爬取并储存管理数据,显然低效且成本极高。因此,如何高效准确的收集并筛选分散在各处的有效资讯已经成为设计师所面临的巨大问题。

  由于使用传统方式获取时尚资讯的内容有限,造成在进行流行趋势预测时背景信息匮乏,预测精确度不高。全面掌握互联网上的时尚信息并进行甄选,能够有效辅助设计师提高预测效率及精确度,降低时间成本提高决策速度。

  设计部门:消费者越来越依靠社交和垂直网站上的信息来辅助自己做出决策。因此,对于时尚相关企业来说,获取有效的资讯及素材是设计师们获取灵感的重要来源之一;

  市场部门:整合互联网上消费者的相关信息,进行客户需求分析,明确市场定位,及时改变市场策略及宣传方式尤其重要,然而这些都建立在市场部门必须快速准确的获取有效信息;

  运营部门:了解互联网上消费者对于品牌的度及期望,有助于他们对消费者的预期进行针对性的引导,进而为销售机会。

  根据消费者的行为径,我们发现存在时尚信息的数据源主要包括时尚资讯、电商和社交。企业需要通过网络爬虫和API接口等各种方式获取这些时尚数据,并将这部分数据综合智能管理起来,生成时尚行业的综合数据库,统一管理,并且通过度的综合分析挖掘出数据价值,解决企业实际问题。

  时装设计师或企业通常都是拥有自己的时尚素材库,通过翻看大量的素材库和专业的时尚预测报告来设计当季和下一季的时尚产品。时尚大数据能够帮设计师发现最新的流行热点和时尚元素,比如,以热议色彩来看时尚趋势的呈现。

  全网中的色彩黑色系为时尚的热议色彩;白色系、系和蓝色系是第二批的热议色系,呈季节替变化,夏季流行白色系,秋季流行系;通过时间序列的季节性预测可以推断出未来的流行色系;也可以钻取出每个色系中具体的流行色,以便获取当季流行色指导。

  全网中的流行色针对性较差,同时缺乏专业性。我们通过空间向量算法将文章分类,筛选出设计师关注的三类趋势预测文章并分别对其颜色进行统计,分别为时装周及发布会类文章、色彩趋势预测类文章和时尚预测机构发布的文章。设定预测是季度为16年秋冬,如下图所示。由于机构会发布大量的色彩预测文章,因此,色彩预测类文章和时尚机构文章中的色彩预测较为一致,而时装周和发布会的文章在色彩热度顺序上稍有调整,可见大牌的服装设计师对于时尚预测只是参考,发布的产品色彩还是会进行差异化调整。

  同时,色彩的文章类别还可以选定影视作品爆款类文章和明星时尚博主穿搭类文章进行分别统计,来寻找可能成为“爆款”的明星产品。

  为展现每个统计数值背后的原始数据,客户通过系统的钻取原文功能,只需要点击统计图中对应的,就能查看被统计进来的原始数据,便于用户了解详细信息、查找原因和支持决策。钻取出的原始数据图文并茂,是带有趋势呈现功能的智能素材库。

  客户选取结构化较强的电商数据来看属性之间的交叉分析,以及发布量和评论量的热度对比,分析哪种产品的率是最高的。

  以风格与色彩的交叉分析为例,图中交叉点中颜色越深的方格表示越多的存在这种产品。其中风格和颜色,均可以换成面料、花版和工艺等其他时装产品属性,进而查看品牌或市场的时装产品布局和各属性之间的搭配。

  通过某些品牌的某品类夏季连衣裙和短裤的纯色产品发布量和销量的对比,客户发现连衣裙中天蓝色的率最高,需要大量的持有库存;而浅灰色和深蓝色则要注意减仓以免货物滞销积压。而纯色短裤中,牛仔蓝和卡其色的率高,最可能成为利润型热销款。

  知己知彼才能百战不殆。客户可以随时了解竞争品牌整体销售情况趋势图与本品的对比情况,时间维度可以细分到周,也可以选择月,同时Y轴的数值可以选择发布数量,也可以选择销售量。

  另外,客户可以分品牌看价格段情况,A品牌对应的为蓝色的箱式图可以看出其价格集中在150-250中间,相对偏向低价位段;而B品牌对应的橘红色箱式图,则表现集中在140-200元之间,且其集中度更高,极值之间的差异更大。

  客户还可以得知各品牌中的品类和单产品的属性分布情况,先是可以看到某品牌各个品类的发布或销售量的占比情况;再以该品牌连衣裙的品类为例,可以看其发布或销售的风格、花版、颜色和廓形等属性的产品分布情况;也可以对其进行提到的品类与属性之间、属性与属性之间、属性与价格段之间以及品类与价格段之间的各种交叉分析。

  同时,客户某些品牌促销手段的使用情况,促销手段种类众多,例如比较常见的有满减、返券、赠品、手机专享价、聚划算等等,都可以通过饼图模型看到它们的占比,也可以通过分不同价格段、分不同品类进行横向对比发现其各个价格段促销手段的差异。

  通过某互联网服装品牌的新代言人营销契合度分析,提取社交网络中提及该品牌和该明星的发文,统计品牌定位词和明星评价词,客户可以得到排名靠前的描述性词汇来看两者的契合度。

  同时,在寻找营销点时,客户还可以统计常规形容词、常规名词、消费者关注点和消费者满意度等各种词汇,寻找消费者心目中的品牌形象,使其宣传可以最大程度的产生共鸣。

  电商中的消费者评价一般分为三类,关于产品本身的、关于客户服务和关于本身的。同时,消费者评价包括客观的打分和主观的阐述内容两种,客观的分数分别从1星到5星,分为好中差。客户还可以通过语义判别对内容进行2级或5级正负向归类统计。同时,客户还可以基于时尚数据采集和分析做品牌声量的正向和负向分析,分别看产品、渠道和客服方面的具体问题,也方便客服人员迅速找到产品和服务优良的一面以及有待改善的一面。

  实时抓取电商的产品信息数据,一旦发现竞争对手的价格变动,随即发出邮件预警价格波动风险,客户可以及时作出价格策略调整。客户可以对促销信息价格段、销售量和新品信息,均实现实时变化,一旦触发预先设定的条件就会发出预警邮件给运营的相关部门人员。同时,信息源也可以是社交和电商评价,这就是传统的危机监测业务,将监测到的负面信息发给客户服务人员,要求其及时解决抱怨与投诉,优化改善服务质量,也能给产品改进提供帮助。

  不管你是不是时尚达人,你都无法忽略时尚行业对你的影响。随着社交和电商时代的来临,人们的消费习惯受到了极大的改变,也促使时尚行业去思考如何通过大数据这样的新技术去聆听消费者的,预测流行趋势等。但是,互联网数据犹如沙粒一样分散,如何从这些分散沙粒中淘到真金,提升时尚企业数据资产的价值?博晓通通过多年研发和实践,构建出一套高性价比的时尚大数据产品和解决方案,欢迎来电咨询





  • 巨匠机械手机版
  • 关注微信公众号
  • Copyright www.gdjyjm.com © 2010-2025 All Rights Reserved 北京巨匠机械有限公司 版权所有
  • 地址:北京市朝阳区酒仙桥路甲10号3号楼星城国际大厦c座6层 全国统一客服热线:15801230355
  • 电话:010-84563330 传真:010-84563331 邮箱:qygjkj@vip.163.com
  • 京ICP备05030273号