陳瑾 丁雪梅
1.東華大學(xué) 服裝與藝術(shù)設(shè)計(jì)學(xué)院 上海 200051;2.東華大學(xué) 現(xiàn)代服裝設(shè)計(jì)與技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 上海 200051
隨著大數(shù)據(jù)、智能家居服務(wù)的發(fā)展,人與物的交融更加全面,大數(shù)據(jù)技術(shù)正在不斷向各個(gè)領(lǐng)域延伸,擴(kuò)大應(yīng)用范圍。服裝的洗滌護(hù)理作為家居生活的重要組成部分,其受眾廣、需求高,每年由此而產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量及其龐大。而作為服裝洗護(hù)重要載體的智能服裝洗護(hù)類家電,如洗衣機(jī)、干衣機(jī)、熨燙機(jī)等,記載著大量用戶服裝洗護(hù)數(shù)據(jù),若能充分挖掘這類家電背后所潛藏的用戶服裝洗護(hù)數(shù)據(jù),結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù),將給用戶的服裝洗護(hù)帶來重大變革。
用戶畫像作為用戶研究的重要方式之一,其應(yīng)用非常廣泛[1]。它可以理解為一個(gè)用戶信息標(biāo)簽化的過程,通過用戶主動(dòng)或被動(dòng)留下的種種數(shù)據(jù),加工成一系列的標(biāo)簽,通過抽象出一個(gè)用戶的信息全貌,了解用戶需求、偏好的數(shù)據(jù)分析方法。近幾年大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,開拓了企業(yè)獲取數(shù)據(jù)來源和處理數(shù)據(jù)的方法,使用戶模型越來越精準(zhǔn)全面。
但是,當(dāng)前用戶畫像主要用于互聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)分析運(yùn)營(yíng)領(lǐng)域,而服裝洗護(hù)領(lǐng)域所產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)并未充分發(fā)揮其價(jià)值,很多服裝洗護(hù)類家電企業(yè)了解用戶的洗護(hù)需求,依然通過用戶走訪、問卷發(fā)放等形式,但這種形式面臨著兩種問題:①人力物力消耗大,且走訪人數(shù)有限,難以以偏概全;②問卷題目帶有誘導(dǎo)性,用戶很容易根據(jù)調(diào)查人的思路做出非真實(shí)狀況下的選擇。顯然,用戶無意識(shí)下表現(xiàn)出來的行為習(xí)慣才是用戶最真實(shí)的反映。
智能化已經(jīng)成為各家電企業(yè)緊隨時(shí)代的發(fā)展趨勢(shì)。但是,根據(jù)美的中央研究院的調(diào)查顯示,以手機(jī)為媒介的智能家電產(chǎn)品進(jìn)入消費(fèi)者家之后,真正被用戶激活的不到20%,半年之后仍在使用的用戶不到5%[2]。服裝護(hù)理家電企業(yè)熱情高漲地投入,用戶卻得不到更好的洗護(hù)體驗(yàn),依托于手機(jī)的智能家電正在被消費(fèi)者遺棄。由此可見,智能服裝洗護(hù)的發(fā)展方向?qū)膯我弧⒈粍?dòng)地響應(yīng),轉(zhuǎn)化為主動(dòng)滿足用戶的各種服裝洗護(hù)需求。
用戶服裝洗護(hù)畫像平臺(tái)的提出,主要是源于企業(yè)對(duì)用戶服裝洗護(hù)需求的認(rèn)知渴望,圍繞企業(yè)的發(fā)展,其關(guān)注的核心問題主要有兩類,即“如何讓用戶更喜歡產(chǎn)品”和“如何把產(chǎn)品賣給合適的人”[3]。本文將研究重點(diǎn)聚焦于用戶的服裝洗護(hù)特征,通過大數(shù)據(jù)構(gòu)建用戶服裝洗護(hù)畫像,了解用戶的服裝洗護(hù)行為,挖掘連用戶都不明確的需求,既是對(duì)用戶畫像應(yīng)用的拓展,也是對(duì)服裝洗護(hù)的進(jìn)一步思考,更是對(duì)企業(yè)關(guān)注的核心問題的回答。
服裝洗護(hù)畫像平臺(tái)指的是在用戶畫像理論的基礎(chǔ)上,結(jié)合用戶服裝洗護(hù)大數(shù)據(jù),劃分出用戶數(shù)據(jù)集、產(chǎn)品數(shù)據(jù)集,用戶與產(chǎn)品間的交互數(shù)據(jù)集以及外部數(shù)據(jù)集,用于構(gòu)建用戶畫像及產(chǎn)品畫像,所建立起來的大數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)。其本質(zhì)是讓用戶屬性、行為特征及對(duì)應(yīng)的產(chǎn)品信息都“可視化”地展現(xiàn)在企業(yè)面前,為企業(yè)指導(dǎo)創(chuàng)新性發(fā)展戰(zhàn)略,如圖1所示。
服裝洗護(hù)畫像構(gòu)建的整體思路是一個(gè)閉環(huán),從數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)出發(fā),經(jīng)過數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)探索、畫像構(gòu)建和商業(yè)模式探索等,最后根據(jù)商業(yè)模式的探索結(jié)果進(jìn)行數(shù)據(jù)再設(shè)計(jì)。如圖2所示,它們之間是循環(huán)迭代的關(guān)系,通過一輪循環(huán),企業(yè)可以從中了解當(dāng)前用戶的特征及需求,制造符合目標(biāo)人群需求的產(chǎn)品,更新自己的商業(yè)模式,以此指導(dǎo)下一輪的循環(huán),通過不斷地更新迭代,逐步創(chuàng)造企業(yè)價(jià)值。
構(gòu)建用戶服裝洗護(hù)畫像的目的在于真實(shí)而全面地反映用戶信息,數(shù)據(jù)量越豐富,內(nèi)容越全面,所勾勒出的用戶畫像就越準(zhǔn)確。用戶服裝洗護(hù)畫像的大數(shù)據(jù)主要來自于企業(yè)內(nèi)部的管理數(shù)據(jù),官方商城或第三方平臺(tái)的產(chǎn)品及銷售數(shù)據(jù),移動(dòng)應(yīng)用數(shù)據(jù),合作伙伴的共享數(shù)據(jù)及可以獲得的外部數(shù)據(jù)。根據(jù)數(shù)據(jù)的特性,可以分成靜態(tài)數(shù)據(jù)和動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù),靜態(tài)數(shù)據(jù)較為穩(wěn)定,通??梢杂糜谥苯訕?gòu)建標(biāo)簽,而動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)會(huì)隨用戶的使用情況而變化,要建立標(biāo)簽推算。
親和圖法(Affinity Diagram),又稱KJ法,即把收集到的大量資料,按其相互親和性歸納整理的一種方法。用親和圖法歸納并整理相關(guān)數(shù)據(jù)集,主要包括用戶數(shù)據(jù)集、交互數(shù)據(jù)集、產(chǎn)品數(shù)據(jù)集和外部數(shù)據(jù)集,其主要內(nèi)容如下:
(1)用戶數(shù)據(jù)集
用戶屬性數(shù)據(jù)作為用戶最原始的數(shù)據(jù),可以表現(xiàn)用戶目前的基本情況,任何企業(yè)都希望具體而全面地了解用戶,但是,如圖3所示,企業(yè)能獲得的用戶信息并不多,因?yàn)槠渲猩婕暗接脩綦[私安全問題,對(duì)于無法獲得的數(shù)據(jù),可以通過數(shù)據(jù)標(biāo)簽推測(cè)。
圖1 服裝洗護(hù)畫像平臺(tái)構(gòu)成
圖2 洗護(hù)畫像模型的構(gòu)建思路
圖3 用戶屬性數(shù)據(jù)構(gòu)成
(2)交互數(shù)據(jù)集
交互是指用戶與產(chǎn)品間發(fā)生交集,并由這種交集產(chǎn)生的記錄。交互數(shù)據(jù)集由兩個(gè)部分組成,分別是用戶購(gòu)買產(chǎn)品階段和用戶使用產(chǎn)品階段,如圖4所示。用戶購(gòu)買產(chǎn)品階段,其行為數(shù)據(jù)主要由官方網(wǎng)站或第三方銷售平臺(tái)記錄,從中我們可以了解到用戶的產(chǎn)品偏好,購(gòu)買途徑及收貨地址等信息;用戶使用產(chǎn)品階段,其行為數(shù)據(jù)主要由移動(dòng)應(yīng)用或設(shè)備電腦板提供,從中我們可以了解到用戶的服裝洗護(hù)習(xí)慣、需求等。
圖4 交互數(shù)據(jù)集構(gòu)成
圖5 產(chǎn)品數(shù)據(jù)集構(gòu)成
圖6 外部數(shù)據(jù)集構(gòu)成
(3)產(chǎn)品數(shù)據(jù)集
產(chǎn)品數(shù)據(jù)集指產(chǎn)品屬性及其銷售情況的數(shù)據(jù)集,如圖5所示,包括銷售情況、基本參數(shù)、洗衣能力和其它參數(shù),其來源于企業(yè)內(nèi)部的產(chǎn)品管理系統(tǒng)、網(wǎng)站銷售界面。其中,產(chǎn)品屬性為靜態(tài)數(shù)據(jù),可以作為標(biāo)簽直接用于產(chǎn)品畫像,銷售數(shù)據(jù)可以直觀反映產(chǎn)品熱度。
(4)外部數(shù)據(jù)集
外部數(shù)據(jù)集是除企業(yè)系統(tǒng)以外可以獲得的數(shù)據(jù)集,獲得的主要途徑可能來源于合作伙伴的共享數(shù)據(jù)、行業(yè)的平均數(shù)據(jù)或物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù),企業(yè)可以根據(jù)業(yè)務(wù)需要,在外部數(shù)據(jù)中添加重要信息,以便在原數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上了解更全面的信息,如圖6所示。
在數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)、收集并整合的基礎(chǔ)上,進(jìn)行服裝洗護(hù)畫像平臺(tái)的數(shù)據(jù)架構(gòu),如圖7所示。該框架共分為五層,分別是數(shù)據(jù)源層、數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)管理層、數(shù)據(jù)挖掘?qū)雍蜕虡I(yè)模式層,其內(nèi)容如下:
(1)數(shù)據(jù)源層是對(duì)企業(yè)現(xiàn)有數(shù)據(jù)獲取渠道進(jìn)行整合,尋找與用戶洗護(hù)數(shù)據(jù)相關(guān)的數(shù)據(jù)源,既包括企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)源也包括企業(yè)外部的數(shù)據(jù)源,主要來源于企業(yè)管理系統(tǒng)、官方商城及第三方銷售平臺(tái)、移動(dòng)應(yīng)用、合作伙伴共享數(shù)據(jù)及外部數(shù)據(jù);
(2)數(shù)據(jù)采集層是根據(jù)數(shù)據(jù)源所獲得的大量數(shù)據(jù),按四個(gè)大類進(jìn)行采集,分別是用戶數(shù)據(jù)集、交互數(shù)據(jù)集、產(chǎn)品數(shù)據(jù)集和外部數(shù)據(jù)集;
(3)數(shù)據(jù)管理層是按照親和圖的方式,在數(shù)據(jù)采集層四大類數(shù)據(jù)集的基礎(chǔ)上,根據(jù)數(shù)據(jù)間的相近關(guān)系歸類整理,通過數(shù)據(jù)清洗后規(guī)整地輸入數(shù)據(jù)管理層;
(4)數(shù)據(jù)挖掘?qū)邮钦麄€(gè)洗護(hù)畫像平臺(tái)中最重要的部分,它由兩個(gè)部分組成,分別是數(shù)據(jù)探索和數(shù)據(jù)建模。在數(shù)據(jù)探索階段,根據(jù)研究目的在數(shù)據(jù)管理層調(diào)用相關(guān)的數(shù)據(jù),通過文本挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等方式,初步構(gòu)建標(biāo)簽體系,另外,根據(jù)產(chǎn)品數(shù)據(jù)集構(gòu)建產(chǎn)品畫像。在數(shù)據(jù)建模階段,其核心是構(gòu)建用戶畫像的標(biāo)簽體系,而標(biāo)簽信息的關(guān)鍵在于權(quán)重指標(biāo),它由0~1的數(shù)值表示,即用戶屬于該標(biāo)簽的概率為多少,該標(biāo)簽的權(quán)重可能隨時(shí)間的增加而減少,因此標(biāo)簽權(quán)重的公式:標(biāo)簽權(quán)重=衰減因子*行為權(quán)重*子權(quán)重[4],由此可以創(chuàng)建用戶畫像模型,通過關(guān)聯(lián)現(xiàn)有產(chǎn)品畫像,構(gòu)造新品畫像,作為后期產(chǎn)品研發(fā)的雛形;
(5)商業(yè)模式層是從更高的角度進(jìn)行數(shù)據(jù)應(yīng)用,對(duì)企業(yè)而言,鎖定特定的用戶群體就是確定商業(yè)定位,運(yùn)行機(jī)制將圍繞定位展開,包括業(yè)務(wù)模式、運(yùn)行機(jī)制、關(guān)鍵資源和產(chǎn)品設(shè)計(jì),最終實(shí)現(xiàn)企業(yè)價(jià)值。
產(chǎn)品作為企業(yè)對(duì)外輸出的重要成果,其是否貼近用戶需求,直接影響企業(yè)的后期發(fā)展。因此,研發(fā)符合市場(chǎng)需求的產(chǎn)品是每個(gè)企業(yè)都面臨的問題。用戶的差異很大,所以要進(jìn)行用戶細(xì)分,通過創(chuàng)建用戶畫像來了解每個(gè)用戶群體的關(guān)鍵特征。該平臺(tái)打通了用戶、服裝和服裝洗護(hù)類家電三者間的關(guān)系,直觀展現(xiàn)什么類型的用戶喜歡什么樣的產(chǎn)品,從而讓研發(fā)人員在產(chǎn)品設(shè)計(jì)過程中拋開個(gè)人喜好,將焦點(diǎn)放在目標(biāo)用戶的需求上,研發(fā)出符合市場(chǎng)需求的產(chǎn)品。
德國(guó)提出了“工業(yè)4.0”,日本在推動(dòng)“社會(huì)5.0”,“高端智造”將成為社會(huì)發(fā)展重點(diǎn),即如何滿足用戶的個(gè)性化需求。企業(yè)根據(jù)服裝洗護(hù)畫像平臺(tái)上用戶細(xì)分所呈現(xiàn)出的特征進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷,如從訂單數(shù)據(jù)中反映出某類人群接受的價(jià)格區(qū)間,他們所偏愛的產(chǎn)品顏色,購(gòu)買方式等,從而投其所好對(duì)用戶展開營(yíng)銷。另外,企業(yè)可以將產(chǎn)品模塊拆分,由顧客自主選擇下單,企業(yè)進(jìn)行產(chǎn)品組裝配送,將顧客的被動(dòng)接受變?yōu)橹鲃?dòng)選擇,向“高端智造”發(fā)展。
魏煒、朱武祥[5]提出了魏朱商業(yè)模式,筆者根據(jù)洗護(hù)畫像平臺(tái)的特征,將魏朱商業(yè)模式中的現(xiàn)金流結(jié)構(gòu)更改為產(chǎn)品設(shè)計(jì)。該商業(yè)模式由三部分組成,分別是定位、運(yùn)行機(jī)制和企業(yè)價(jià)值。當(dāng)企業(yè)找出自己的現(xiàn)有用戶和潛在用戶,鎖定某類用戶的特定需求,把好鋼用在刀刃上,完成商業(yè)定位。當(dāng)企業(yè)明確商業(yè)定位后,整個(gè)運(yùn)行機(jī)制也就一目了然,如何整合自己的業(yè)務(wù)系統(tǒng),關(guān)鍵資源有哪些,如何將其運(yùn)用于產(chǎn)品的開發(fā)設(shè)計(jì),為企業(yè)提供最有效的盈利模式。最終,實(shí)現(xiàn)企業(yè)的商業(yè)價(jià)值。
物聯(lián)網(wǎng)的概念是在1990年提出,它是指由海量的智能物品通過互聯(lián)網(wǎng)連接組成的高度動(dòng)態(tài)的、完全分布式的系統(tǒng)(Internet of Things,簡(jiǎn)稱IOT)[6]。今天,我們正從“物聯(lián)網(wǎng)”走入“萬物互聯(lián)”的時(shí)代,通過用戶與產(chǎn)品之間的互動(dòng),構(gòu)建用戶服裝洗護(hù)畫像平臺(tái),打通用戶、服裝和服裝洗護(hù)類家電間的關(guān)系。如圖8所示,在這個(gè)平臺(tái)上還可以以相同的模式構(gòu)建用戶干衣畫像、用戶熨衣畫像和用戶O2O洗衣畫像,它們?cè)诒举|(zhì)上都是建立起用戶及其服裝洗護(hù)方式間的關(guān)系,當(dāng)企業(yè)有能力將這四部分?jǐn)?shù)據(jù)整合到一起時(shí),其產(chǎn)品和用戶間的數(shù)據(jù)就可以構(gòu)筑服裝洗護(hù)物聯(lián)網(wǎng),使企業(yè)能全面而深刻地洞察用戶服裝洗護(hù)的全過程,而這也正是“萬物互聯(lián)”下不可或缺的一部分。
圖7 服裝洗護(hù)畫像平臺(tái)數(shù)據(jù)架構(gòu)圖
圖8 服裝洗護(hù)畫像平臺(tái)在物聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用
隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來,市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)已經(jīng)到了群雄逐鹿的時(shí)代,如何能牢牢的黏住老用戶、吸引新用戶、讀懂用戶的興趣和喜怒哀樂,這都是企業(yè)發(fā)展至關(guān)重要的問題[7]。在不斷開發(fā)創(chuàng)新和服務(wù)的今天,“用戶”的重要性不言而喻,對(duì)于服裝洗護(hù)類家電企業(yè)而言,充分挖掘用戶的服裝洗護(hù)大數(shù)據(jù)是至關(guān)重要的。本文借助“用戶畫像”的技術(shù)方法,以用戶的服裝洗護(hù)數(shù)據(jù)為研究對(duì)象,闡明用戶服裝洗護(hù)畫像的大數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)概念、構(gòu)建基礎(chǔ)和數(shù)據(jù)架構(gòu)。該平臺(tái)整合了用戶、服裝、服裝洗護(hù)類家電三者間的數(shù)據(jù)流,幫助企業(yè)在精準(zhǔn)營(yíng)銷、產(chǎn)品設(shè)計(jì)和確定商業(yè)模式的優(yōu)先級(jí)方面掌握主動(dòng)權(quán),并緊隨“萬物互聯(lián)”的時(shí)代趨勢(shì),為用戶提供更好的產(chǎn)品和服務(wù),實(shí)現(xiàn)企業(yè)的商業(yè)價(jià)值。