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趙剛:服裝行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用 從理念到實踐(3)

2013年11月12日 11:27  新浪財經(jīng) 微博
2013年10月17日,中國服裝大會第三場平行會議在北京國際飯店召開,會議主題為“大數(shù)據(jù)在服裝產(chǎn)業(yè)中的應(yīng)用”。北京賽智時代信息技術(shù)咨詢有限公司總經(jīng)理趙剛博士參與會議并發(fā)表觀點。(圖片來源:新浪財經(jīng))   2013年10月17日,中國服裝大會第三場平行會議在北京國際飯店召開,會議主題為“大數(shù)據(jù)在服裝產(chǎn)業(yè)中的應(yīng)用”。北京賽智時代信息技術(shù)咨詢有限公司總經(jīng)理趙剛博士參與會議并發(fā)表觀點。(圖片來源:新浪財經(jīng))

  第五個方面就是很重要的應(yīng)用,流行趨勢預(yù)測。大家知道,在社區(qū)中的很多的熱門話題,往往會先與我們所看到的一些流行的一些機構(gòu)或者是流行一些媒體所發(fā)布這樣一些流行的趨勢。那么我們通過社區(qū)中,這些熱點話題的分析,能夠很有效的判斷,能夠先導(dǎo)性的判斷流行一個趨勢。那么這個方面應(yīng)該是我們服裝企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)人,要去關(guān)注的一個方面。那么怎么和我們的社區(qū)和我們搜索引擎數(shù)據(jù)進行有效一個銜接,來對我們整個流行時尚趨勢一個判斷和分析。

  那么當(dāng)然這個大數(shù)據(jù)中一個以往談到很重要一個例子,就是通過大數(shù)據(jù)的分析,能夠?qū)κI(yè)進行前導(dǎo)期的判斷,能夠?qū)@個失業(yè)率前后一個變化,有先導(dǎo)性有后置性這樣一個指標(biāo)進行分析。在失業(yè)前人們更多減少了駕車出行,更多去討論如何去坐公交車、如何坐地鐵等等這樣一些,那么就反應(yīng)出來了,實際對流行趨勢同樣的道理,我們可能在我們社區(qū)中各種年輕人所談到的話題,他們更加喜歡的方式,包括在我們搜索引擎中,搜索引擎可能更多的有些滯后性,在這個流行趨勢后跟上這個趨勢的時候,用這個搜索引擎去搜索這個信息,我們社交媒體所看到的信息。我們從搜索引擎上搜索有些問題有后置性,判斷這種趨勢要起來了,或者正在擴散,對這種流行趨勢的把握,可以通過數(shù)據(jù)分析中去進行預(yù)測。

  第六個,關(guān)于我們產(chǎn)品定價方面,而我們?nèi)シ治觥?蛻魧τ谖覀儺a(chǎn)品的價格的變化有什么樣一個反應(yīng)。什么樣的數(shù)據(jù)范圍內(nèi),我們價格提升會影響我們客戶一個流失。那么這些數(shù)據(jù)一個積累和長期的一個分析,能夠?qū)ξ覀儍r格分析,怎么樣通過價格的變化,更好的減少客戶的流失,更好的吸引客戶,等等這方面有一個分析。更科學(xué)對我們產(chǎn)品有個定價,這是我們當(dāng)然,這個分析產(chǎn)品定價的分析已經(jīng)是很傳統(tǒng),但是在大數(shù)據(jù)時代,更多的數(shù)據(jù)收集過來,聚合過來都有產(chǎn)品的定價,會有更有效一個效果。

  那么第七個方面,在一些預(yù)測分析方面,據(jù)客戶異常流失,客戶流失一個預(yù)測。那么基于多個客戶行為數(shù)據(jù),我們建立客戶流失的預(yù)警模型。比如說在客戶的數(shù)據(jù)中,關(guān)于客戶過去六個月,又有三次抱怨,過去的四個星期,公開了兩次他客戶服務(wù)單在網(wǎng)上。過去幾個月可能同樣一個,以往客戶,這個客戶可能購買了很大量我們一個產(chǎn)品。但是在這幾個月,產(chǎn)品明顯在減少。關(guān)聯(lián)產(chǎn)品的購買在減少等等。

  就這樣一些信息,通過這樣一些數(shù)據(jù)及時有效的把握,能夠?qū)蛻舻牧魇ё鞒鰷?zhǔn)確一個預(yù)測,提前采取一些措施來挽留相關(guān)的客戶,是在客戶異常流失方面一個運用。

  第八個方面就是基于環(huán)境分析一個問題的發(fā)現(xiàn)。那么我們可以看到,我們在整個經(jīng)營過程中,我們的物流、資金流控制都很好,但是發(fā)現(xiàn)這個過程中,這個銷量在不斷的下降,可能跟我們大環(huán)境相關(guān),這時候就去看,我們整個通過環(huán)境分析中問題與發(fā)現(xiàn)。我們競爭價格數(shù)據(jù),是競爭對手,降價了。帶走我們的銷售量,還是由于天氣災(zāi)害的原因,還是在社交網(wǎng)絡(luò)上以傳播一些信息導(dǎo)致了我們的這樣一個外部化學(xué)一個變化。所以對環(huán)境分析的問題,能夠有效的對我們企業(yè)所面臨的外部經(jīng)營環(huán)境的,能夠發(fā)現(xiàn)很多大的一些問題。這是第八個方面。

  第九個方面我們談到就是說,不僅在電子商務(wù),不僅在社區(qū)網(wǎng)絡(luò),不僅在移動物聯(lián)網(wǎng)上,將來越來越多我們的企業(yè),也會在物聯(lián)網(wǎng)上對獲得的數(shù)據(jù)進行采集和分析,我們在零售店越來越多的應(yīng)用,采集更多的與我們產(chǎn)品和客戶直接接觸過程中,很多相關(guān)的數(shù)據(jù)。那么在這個過程中,通過數(shù)據(jù)的分析也能給我們客戶提供更加直觀的客戶體驗和感受,比如說我們FID的試衣間,我們的智能掛架。在天津有一個應(yīng)用示范一個項目,就是服裝物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的示范,那么在這個過程中,你穿上他這樣一個物聯(lián)標(biāo)識這樣一個衣服,那么這個過程中你從貨架中取走這件衣服,讓他有紀(jì)錄。那么你穿上的過程中,你和鏡子之間有一個互動,根據(jù)你的行為推薦另外一款衣服。同時還有另外一個展示,貨架上沒有你展示這件衣服,根據(jù)智能鏡給你配出來這套效果,你來看對這個衣服選用一個情況等等。通過這樣一個過程中,我們的服裝,跟我們用戶之間,體驗的過程中數(shù)據(jù)有效的采集。我們數(shù)據(jù)分析提供一個很好的應(yīng)用。那么這是我們在談到服裝企業(yè)中可能現(xiàn)在能夠看到的,一些大數(shù)據(jù)的應(yīng)用。那么大數(shù)據(jù)會涉及到,我們企業(yè)經(jīng)營的各個方面,我們運營端,我們供應(yīng)鏈各個環(huán)節(jié),這些相關(guān)數(shù)據(jù)的采集和分析,都會為我們作出決策提供更大一個價值。

  通過這樣一些應(yīng)用,希望讓大家感覺到,數(shù)據(jù)的采集和分析。我們通過與互聯(lián)網(wǎng)與物聯(lián)網(wǎng)有這樣一個對接,能夠為我們業(yè)務(wù)的發(fā)展,為我們戰(zhàn)略決策提供更高一個風(fēng)采。所以第二個問題就是關(guān)于大數(shù)據(jù)之間對我們有什么樣的作用。讓大家直觀的感覺到,他和我們業(yè)務(wù)是密切相關(guān)的。大數(shù)據(jù)對于我們企業(yè)來說,怎么去運用他,對于中小企業(yè),可能運用的方式是不同的,大體上我們怎么樣一個流程去理解它,去應(yīng)用它。去接受它。我們可以看到,現(xiàn)在在企業(yè)數(shù)據(jù)分析的流程大概是這樣的。我們通過電子商務(wù)交易,通過ERP系統(tǒng),建立我們訂單數(shù)據(jù)庫、ERP數(shù)據(jù)庫,有一些走的快的企業(yè)。通過我們商業(yè)智能系統(tǒng),到數(shù)據(jù)倉庫中對我們數(shù)據(jù)進行分析,得出一些數(shù)據(jù)的報表。我們老板的桌面上,每個月、每周都有相關(guān)的各個渠道相關(guān)的數(shù)據(jù),銷售數(shù)據(jù)。我們資金情況等等這樣一些數(shù)據(jù)。這是目前我們數(shù)據(jù)分析的基本的流程。

  在這個過程中,也會有一些用戶瀏覽的日志,做了一些記錄。這是對我們客戶,對我們這個過程中,我們對他們的行為信息進行提供,其中也放到了數(shù)據(jù)庫中,但是大部分是刪掉了。我們不僅關(guān)注我們企業(yè)業(yè)務(wù)中的數(shù)據(jù),同時有效分析和把握我們每天的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),我們網(wǎng)絡(luò)瀏覽的數(shù)據(jù)。我們社區(qū)網(wǎng)絡(luò)上交流的數(shù)據(jù)。通過這些數(shù)據(jù)的分析和把握,用這只大象,用這個相關(guān)的大數(shù)據(jù)分析的工具,去分析這些數(shù)據(jù)。為我們提供廣告效果的分析、客戶滿意度的分析,剛才我提到應(yīng)用的分析給我們提供更大一個應(yīng)用一個價值。那么這個過程中,數(shù)據(jù)分析和利用的分析從產(chǎn)生數(shù)據(jù)、聚集數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)、利用數(shù)據(jù)。要去看我外部電子采購,電子商務(wù)客戶服務(wù)中分成外部結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),社交網(wǎng)絡(luò)、傳感器等等所產(chǎn)生非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù),根據(jù)我們需要,進行相關(guān)一個有效的采集。當(dāng)然這種采集不一定是完全通過我們自己自身的渠道,也可以經(jīng)過外部的渠道。現(xiàn)在越來越多擁有數(shù)據(jù)的企業(yè),提供這個采集的服務(wù)。

  根據(jù)你數(shù)據(jù)的模型建立起,用這些數(shù)據(jù)干什么用,建立相關(guān)的指標(biāo)。我們整個企業(yè)數(shù)據(jù)相關(guān)的模型,我們企業(yè)這種數(shù)據(jù)的倉庫,把相關(guān)的數(shù)據(jù)和分析化一個數(shù)據(jù)的聚集,它聚合過來。到我們企業(yè)的數(shù)據(jù)分析過程當(dāng)中來,分析這些數(shù)據(jù)。那么根據(jù)我們定的目標(biāo),客戶分析,市場分析,根據(jù)這個目標(biāo)作出相關(guān)分析的模型,進行數(shù)據(jù)的分析。最后要可視化展現(xiàn)這些數(shù)據(jù)。通過我們現(xiàn)在報表報告,動態(tài)圖表,我們信息圖。我們的這個網(wǎng)絡(luò)模型等等,來去展現(xiàn)這些數(shù)據(jù)。實施的過程中,一定是按照目標(biāo)導(dǎo)向去實施,要定義好我們的需求,不是說為大數(shù)據(jù)而大數(shù)據(jù),根據(jù)我們業(yè)務(wù)的目標(biāo),根據(jù)我們要做什么,通過這些數(shù)據(jù)是分析客戶還是去分析我們的渠道等等。這樣定義好的目標(biāo),根據(jù)你的目標(biāo)來設(shè)定你的需求。根據(jù)你的需求確定你要采取什么樣的數(shù)據(jù),用什么樣渠道獲取這些數(shù)據(jù),怎么去分析這些數(shù)據(jù),這個過程中是采用外部的渠道去幫你分析數(shù)據(jù),還是自己建立相應(yīng)的平臺,有相關(guān)的策略進行實施和部署。過程中很重要一個方面就是對客戶全生命周期一個數(shù)據(jù)的采集和分析。把握數(shù)據(jù)不同的特征,提升階段、衰退階段、流失階段分別有什么不同的特征,怎么把握客戶,怎么在穩(wěn)定的階段培養(yǎng)忠誠度,培養(yǎng)社交網(wǎng)絡(luò)的行為,帶來我們品牌效應(yīng)的提升。在這個客戶衰落階段,怎么保留他。預(yù)測出這個趨勢,及時能夠給他新的服務(wù)和產(chǎn)品,在這個過程中去把握的采集的數(shù)據(jù)的重點也不同。不同生命階段,客戶把握的重點也會不同。通過這樣一個數(shù)據(jù)的分析,通過我們的產(chǎn)品推薦、交叉銷售、品牌營銷等等。滿意度的這種提升一些措施來滿足這樣的客戶。

  聚集和分析數(shù)據(jù)的技術(shù)平臺上,結(jié)構(gòu)化去采取相應(yīng)的數(shù)據(jù)倉庫這樣的方式,非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可能更多采取像Hadoop這樣的平臺,功能結(jié)構(gòu)在我們整個企業(yè)倉庫和BI平臺上,預(yù)測分析,包括我們移動終端對信息一個訪問,這是具體分析數(shù)據(jù)的技術(shù)平臺,這個平臺有的企業(yè)是自己建,有的企業(yè)可能利用社會上,比如淘寶、亞馬遜[微博]提供這樣一些分析平臺,我們?nèi)プ鑫覀兿嚓P(guān)數(shù)據(jù)的分析。這種分析可能會在歷史統(tǒng)計報表的分析上,進一步的要看做一些事實的分析,正在發(fā)生什么,將來發(fā)生什么。這是大數(shù)據(jù)分析中所展現(xiàn)出來的兩個重要的方面。歷史統(tǒng)計分析上,更進一步的注重對預(yù)測分析,事實分析一個提升。分析的算法我不多提了,這些算法在很多大數(shù)據(jù)分析的工具中,都是標(biāo)配,決策數(shù)。序列分析,保留客戶,相似的分析、我們整個傾向性的分析等等。用這種算法支撐大量的數(shù)據(jù)中,隔出我們有價值一個分析。分析就是展現(xiàn),展現(xiàn)的方式有很多種,我們看到VCR一些報表,也有現(xiàn)在流行的方式,像信息圖這樣的方式,信息圖內(nèi)容含量非常高,而且非常深厚。不同的身材的女性所展現(xiàn)出來不同服裝配比這樣一個信息圖的展現(xiàn)。那么這是對于我們男士套裝這個演變歷史一個展現(xiàn),通過這樣一個信息圖的這個展現(xiàn)方式很生動,點擊率也是非常高。確實很生動展現(xiàn)了文章內(nèi)容信息含量,展現(xiàn)我們整個分析一個內(nèi)容。這是流行趨勢一個信息圖。這是一些關(guān)系圖。可能分析我們客戶,分析我們相關(guān)這個企業(yè)之間,可以通過這種關(guān)系圖,那么關(guān)系和每個可能點,代表他整個用戶量的大小,等等這樣一些方式來展現(xiàn)一些新內(nèi)容。

  這是我們說的整個過程,整個怎么進行數(shù)據(jù)采集,怎么去分析它,最后到怎么展現(xiàn),一類是對電子商務(wù)網(wǎng)站的合作,在網(wǎng)站上,他幫我們賣衣服的同時,也幫我們做相關(guān)的客戶,相關(guān)的廣告的分析,市場的分析,第二類對我們社區(qū)網(wǎng)站進行合作。特別重視我們向現(xiàn)在微博、微信這樣一些社區(qū)平臺。通過他們來進行趨勢的預(yù)測,社區(qū)營銷等等這樣一些服務(wù)。可以建立很好的一個合作關(guān)系,最后大數(shù)據(jù)是未來競爭的一個利器,有了他更贏得市場,沒有他受到別人更多的一個挑戰(zhàn),要應(yīng)用優(yōu)先。要數(shù)據(jù)要內(nèi)外兼修,有一本書叫大數(shù)據(jù)時代。當(dāng)然今天,我也自賣一下我自己的一本書,10月底要出來了叫大數(shù)據(jù)時代:技術(shù)與應(yīng)用實踐指南,最后總結(jié)一下在大數(shù)據(jù)應(yīng)用的過程中,我們一定要知道。大數(shù)據(jù)代表的并不一定就是我們,這些企業(yè)都是跟大數(shù)據(jù)相關(guān)的,不要覺得大數(shù)據(jù)太大,跟我們沒有什么關(guān)系,只要大數(shù)據(jù)所分析出來的價值,能夠服務(wù)于企業(yè)的業(yè)務(wù)提升。

  第二個方面我們要知道,大數(shù)據(jù)跟我們用在哪些方面,主要還是業(yè)務(wù)相關(guān)。怎么在我們的行為分析,產(chǎn)品的推薦,廣告的營銷這些方面去運用大數(shù)據(jù),為我們業(yè)務(wù)去服務(wù)。第三個方面在怎么做的過程中,不要覺得這里頭要投入很大的技術(shù)力量。實際上在這個過程中,我們有了ERP有了信息化這樣的基礎(chǔ),引入Hedoop這樣的平臺,如果我們自身不能擁有這么多數(shù)據(jù)情況下,我們要借助外部的力量,整合更多的數(shù)據(jù)。向淘寶、亞馬遜提供這樣一些數(shù)據(jù)服務(wù)給我們更多的企業(yè)。所以不要去遠(yuǎn)離大數(shù)據(jù),盡快去跟大數(shù)據(jù)接近。去迎合大數(shù)據(jù),去擁抱大數(shù)據(jù),讓大數(shù)據(jù)為我們業(yè)務(wù)發(fā)展。這是我給大家交流,希望能夠有助于各位在企業(yè)中應(yīng)用。謝謝。

 

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