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蘑菇街設搭配研究所 用大數據重塑時尚新零售

分類:推薦新聞 稿件來源:中國經濟信息


8月30日,蘑菇街在廣州發布2017年秋冬女裝潮流趨勢,并宣布設立搭配研究所,用大數據、人工智能與感性的時尚穿搭進行結合,通過機器學習算法,為平臺上的2億多女性用戶,“訓練”一個時刻在線的“私人穿搭小助手”。



蘑菇街時尚商品總監張欣表示:“通過大數據來洞察和預測商品潮流趨勢,不但能夠幫助平臺挑選更新更好的款式商品提供給消費者,還將能夠實現精準庫存預測,推動服裝行業供給側的升級。”未來,消費者穿在身上的可能是一身“美麗的數據”。同時,如果能做到比消費者更先一步掌握這些數據,對女裝行業來說,無疑是一種重塑和升級。

大數據破解潮流密碼

伴隨著國民經濟快速發展,人民生活水平提高,各方面消費力量興起,消費者逐漸趨于細分,“泛90后”和女性,已經成為時尚產業兩大主要目標客群,高學歷、高信心、高收入、高頻次、易種草、更細分是這兩個群體共同的特征。

張欣介紹,為了盡可能地掌握女性的消費選擇,蘑菇街做了海量的市場調研數據分析,數據采集對象上至蘑菇街全球街拍、設計師品牌、快時尚品牌,下至批發市場,以及日常女性真實的選裝場景。另一方面,蘑菇街做了全渠道銷售的大數據分析,從中得出對用戶的款式、風格、興趣、場景、購買力等等偏好的洞察。

“大數據的價值在于對數據的‘加工能力’,通過‘加工’實現數據的‘增值’。數據技術發展可以無限逼近消費者內心需求,而掌握數據就是掌握消費者需求”,張欣表示。



從精準庫存預測到“零庫存”

無論是對于傳統電商領域,還是對于時尚品牌,數據從來都是一個重要的衡量維度。據張欣介紹,以往傳統電商數據維度單一注重流量效率,而時尚品牌的數據維度中除了關注普通店面中的銷售數據,還關注以“進貨、存貨、銷售”三個維度為核心的“款式效率”。蘑菇街的時尚大數據結合了傳統電商的流量效率類數據和時尚品牌公司的商品效率類數據,從而使數據囊括的范圍更加全面。

在更加全面的數據輸出基礎上,蘑菇街從簡單的銷售環節逐步深入到產品的設計環節,突破了“生產-銷售-數據”的小閉環。在洞察每個單品細節設計的同時,還能夠更好的為用戶挑款選款,提前了解到用戶的需求,能夠精準快速地服務用戶滿足用戶需求。

蘑菇街希望通過對大數據的重塑,構建更聰明、更能滿足女性用戶需求的“時尚新零售”,更好地推動服裝行業的發展。



蘑菇街的趨勢大數據不但能夠幫助平臺用戶在購買衣服的時候給出合理建議,讓用戶更快更精準地購買自己喜歡的潮款;對電商商家來說意義同樣重大,可以幫助商家解決一直以來令人困擾的款式預測和庫存問題。通過大數據分析,可以得出更加準確的款式預測,并基于大數據進行款式判斷算法,經過流通環節的測款等方法做到最大程度的精準庫存預測,從而做到“零庫存”。

人工智能突破時尚與科技的邊界

在大數據洞察潮流趨勢的基礎上,蘑菇街正應用機器學習算法,來訓練時尚分析模型,并且結合流行趨勢特征和用戶畫像特征,在海量的商品中,找到多種可搭配的款式,形成“時裝衣柜”提供給時尚專家,最終為用戶找到更“貼心”的搭配。

同時,蘑菇街還匯聚了大量專業時尚人才,他們為用戶做出的搭配推薦會變成數據反饋,讓人工智能的“品位”越來越高,蘑菇街的人工智能,也將會成為女性消費者貼心的的私享搭配“小助手”。

 
 
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