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蘑菇街设搭配研究所 用大数据重塑时尚新零售

分类:推荐新闻 稿件来源:中国经济信息


8月30日,蘑菇街在广州发布2017年秋冬女装潮流趋势,并宣布设立搭配研究所,用大数据、人工智能与感性的时尚穿搭进行结合,通过机器学习算法,为平台上的2亿多女性用户,“训练”一个时刻在线的“私人穿搭小助手”。



蘑菇街时尚商品总监张欣表示:“通过大数据来洞察和预测商品潮流趋势,不但能够帮助平台挑选更新更好的款式商品提供给消费者,还将能够实现精准库存预测,推动服装行业供给侧的升级。”未来,消费者穿在身上的可能是一身“美丽的数据”。同时,如果能做到比消费者更先一步掌握这些数据,对女装行业来说,无疑是一种重塑和升级。

大数据破解潮流密码

伴随着国民经济快速发展,人民生活水平提高,各方面消费力量兴起,消费者逐渐趋于细分,“泛90后”和女性,已经成为时尚产业两大主要目标客群,高学历、高信心、高收入、高频次、易种草、更细分是这两个群体共同的特征。

张欣介绍,为了尽可能地掌握女性的消费选择,蘑菇街做了海量的市场调研数据分析,数据采集对象上至蘑菇街全球街拍、设计师品牌、快时尚品牌,下至批发市场,以及日常女性真实的选装场景。另一方面,蘑菇街做了全渠道销售的大数据分析,从中得出对用户的款式、风格、兴趣、场景、购买力等等偏好的洞察。

“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’。数据技术发展可以无限逼近消费者内心需求,而掌握数据就是掌握消费者需求”,张欣表示。



从精准库存预测到“零库存”

无论是对于传统电商领域,还是对于时尚品牌,数据从来都是一个重要的衡量维度。据张欣介绍,以往传统电商数据维度单一注重流量效率,而时尚品牌的数据维度中除了关注普通店面中的销售数据,还关注以“进货、存货、销售”三个维度为核心的“款式效率”。蘑菇街的时尚大数据结合了传统电商的流量效率类数据和时尚品牌公司的商品效率类数据,从而使数据囊括的范围更加全面。

在更加全面的数据输出基础上,蘑菇街从简单的销售环节逐步深入到产品的设计环节,突破了“生产-销售-数据”的小闭环。在洞察每个单品细节设计的同时,还能够更好的为用户挑款选款,提前了解到用户的需求,能够精准快速地服务用户满足用户需求。

蘑菇街希望通过对大数据的重塑,构建更聪明、更能满足女性用户需求的“时尚新零售”,更好地推动服装行业的发展。



蘑菇街的趋势大数据不但能够帮助平台用户在购买衣服的时候给出合理建议,让用户更快更精准地购买自己喜欢的潮款;对电商商家来说意义同样重大,可以帮助商家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”。

人工智能突破时尚与科技的边界

在大数据洞察潮流趋势的基础上,蘑菇街正应用机器学习算法,来训练时尚分析模型,并且结合流行趋势特征和用户画像特征,在海量的商品中,找到多种可搭配的款式,形成“时装衣柜”提供给时尚专家,最终为用户找到更“贴心”的搭配。

同时,蘑菇街还汇聚了大量专业时尚人才,他们为用户做出的搭配推荐会变成数据反馈,让人工智能的“品位”越来越高,蘑菇街的人工智能,也将会成为女性消费者贴心的的私享搭配“小助手”。

 
 
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