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美丽联合时尚总监:大数据将赋能时尚行业新零售

编辑:中国达人 图片:中国达人 2018-01-03
时尚大数据的价值在于对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的增值。

近日,作为杭州国际时尚周的重要环节之一,在“未来·势”杭州国际时尚周跨界论坛上,来自各方的与会专家共同探讨时尚与科技的融汇贯通。作为电商领域代表,美丽联合集团时尚总监张欣分享了“大数据赋能时尚新零售”的思考,从电商角度分析了时尚行业新零售的未来。

时尚消费者六大特征和五个碎片化

“新零售是以消费者体验为中心的数据驱动的泛零售形态。” 张欣认为,数据技术发展可以无限逼近消费者内心需求,掌握数据就是掌握消费者需求,因此,企业需要更加精准的数据以洞察不同消费者需求。 

“消费用户逐渐趋于细分,‘泛90后’和女性,已经成为时尚产业两大主要目标客群,具有高学历、高信心、高收入、高频次、易种草、更细分等六大特征。”张欣说,“以‘泛90后’为例,他们成长于物质已经比较充裕的年代,习惯于用互联网获取大量信息;他们是一群smart shopper,相比价格,他们更关注商品品质,服务体验和品牌个性等方面。”

未来用户的购物需求和购物场景,将会出现“时空、信息、需求、渠道、生产”这“五个碎片化”。因此也出现了社交电商、物联网、闪购等多元化的购物形式。

美丽联合时尚总监:大数据将赋能时尚行业新零售

时尚大数据闭环助推供给侧改革

除了消费者洞察,另一方面,张欣认为,时尚大数据的价值在于对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的增值。

基于时尚消费者的变化,未来时尚零售将出现场景化、数据化、个性化、社交化等四大趋势。在移动互联网时代,市场开始由传统价格导向转为场景导向;用户风格喜好、款式、颜色、设计细节等决策越来越多被数据指导;消费需求个性化在电商发展中快速演变、升级;电商行业已逐渐基于社会化。

张欣介绍, 作为新时尚电商,美丽联合集团也在尝试借助大数据和新零售形式,帮助服装行业供给侧,解决一直以来令人困扰的款式预测和库存问题。通过大数据分析,可以得出更加准确的款式预测,并基于大数据进行款式判断算法,经过流通环节的测款等方法做到最大程度的精准库存预测,从而做到“零库存”。

标签

  • 新零售 时尚
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