服装纺织：大数据时代之服饰行业的应用

　　◆品牌服饰迈入大数据时代在商业领域，大数据是企业收集起来的关于消费者、企业行为的海量相关数据，这些数据超越了传统的存储方式和数据库管理工具的功能范围。服装行业由于其内在的复杂性(每季开发上百种产品、型号颜色各不相同、在不同地域出售、面对多样化消费者)，更需要依托大数据的存储、搜索、分析和可视化技术升级改造产业链，加强精细化管理程度、把握消费者需求变化，挖掘出巨大商业价值。

　　◆国际零售、品牌商早已开始应用大数据促进销售国外服饰和零售企业早已开始运用大数据来为企业服务，主要方式有：采用顾客调查问卷加上自身开发的内部分析系统预测顾客需求；借助可穿戴设备和社交网站增强客户粘性和预测消费潮流；线下门店安装监控系统观测消费者行为、线上商店强化资料分析功能；在试衣间模拟穿着并返工改衣等。这一切都是为了使企业紧跟市场变化、精准满足消费者需求，最终促进销量和业绩。

　　通过对Target、Nike、Zara和Prada等案例的分析，我们得出结论：

　　大数据挖掘能带来实质的销售贡献，其中Target通过挖掘客户潜在需求，此后近11年收入复合增速达5%；Nike通过NIKE+直接掌握客户信息、增强体验粘性，此后2年收入复合增速达7%。

　　◆国内电商领域开发应用大数据，挖掘天然基因优势电商比传统企业在大数据的应用上有先知先觉，因为电商的主要资产就是数据—消费者的行为记录，能够快速了解消费者需求，并通过不同于线下的供应链模式及时满足。

　　我们分析了3个案例：1号店作为平台商注重利用信息技术对供应链进行整合、实现数据统一管理；淘品牌韩都衣舍的高速成长本身就依托大数据发力，2008-2012年销售额分别为300万、1300万、9000万、3亿多、近6亿，为天猫京东女装销量第一名。淘宝作为数据的出售方，进一步拓展业务，提供数据增值服务。

　　◆传统品牌可借力大数据转型，多个环节审视、改善、颠覆旧有价值链品牌服饰公司借助大数据，在服装行业可以应用于各个环节：商品企划上，挖掘用户需求，框定目标客户群，设计上提高产品关联性，定位更趋于做精；供应链上，订货制在大数据的支持下转为“订货+快速补货”，提高流转、降低库存；营销上，精准投放，加强互动；终端管理上，趋于KPI精细化管理；触网、O2O，更需大数据奠定基础。

　　大数据是机会，但实施起来也面临不少障碍，以下三点是阻碍国内品牌服饰企业广泛应用的重要因素：成本高昂，人才缺乏；大数据是“一把手工程”，需要企业的最高层直接负责，推行时往往面临加盟商抵制，关键是观念创新难；教条主义泛滥，无法落地。