梁道雷， 鄭軍紅， 楊聰霞， 張心怡

(浙江理工大學(xué) a.理學(xué)院；b.信息學(xué)院，杭州 310018)

近年來，人們的生活水平有很大的提高，消費(fèi)者對(duì)于服飾的觀念出現(xiàn)了顯著轉(zhuǎn)變，逐漸由關(guān)注服飾的基本使用價(jià)值轉(zhuǎn)向?qū)Ψ椘焚|(zhì)需求、設(shè)計(jì)感及個(gè)性化要求，于是服裝定制逐步成為服裝行業(yè)新的發(fā)展點(diǎn)。由于服裝定制具有快時(shí)尚和個(gè)性化的特點(diǎn)，對(duì)產(chǎn)品服務(wù)和營銷要求更加快速便捷、精準(zhǔn)定位、時(shí)尚把握和良好的用戶體驗(yàn)。

互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展改變了中國工業(yè)發(fā)展的傳統(tǒng)運(yùn)行模式，從設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、銷售到物流都滲透了互聯(lián)網(wǎng)元素。如今互聯(lián)網(wǎng)營銷呈現(xiàn)出個(gè)性化、生態(tài)化和社交化特點(diǎn)[1]。大數(shù)據(jù)[2]作為人工智能新興技術(shù)，提取企業(yè)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行狀況，挖掘內(nèi)在發(fā)展規(guī)律，輔助企業(yè)決策。因此利用互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)技術(shù)，服裝定制企業(yè)可以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營銷，達(dá)到降低成本、提高營銷效率來最終提高企業(yè)競爭力[3]。

1 服裝定制行業(yè)營銷技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀

目前中國服裝定制業(yè)的發(fā)展已有初步規(guī)模，市場上有雅戈?duì)?、杉杉、?bào)喜鳥、衣邦人、埃沃等定制品牌，但其市場營銷還是以市場為導(dǎo)向的傳統(tǒng)營銷模式為主，依據(jù)大規(guī)模生產(chǎn)為基礎(chǔ)，通過連鎖分店來拓展定制業(yè)務(wù)。隨著國內(nèi)電子商務(wù)快速發(fā)展，也有部分小型服裝定制品牌通過電子商務(wù)平臺(tái)來發(fā)展業(yè)務(wù)，如恒龍、尚品開發(fā)了APP服裝定制平臺(tái)[4]，寶禾、伊年、雪虎公司是通過天貓、京東開設(shè)服裝定制店鋪。目前這些平臺(tái)功能比較簡單，主要流程是客戶選擇款式，輸入服裝技術(shù)參數(shù)，然后進(jìn)入制造環(huán)節(jié)。因此現(xiàn)階段的問題是，傳統(tǒng)門店?duì)I銷模式造成定制服裝成本過高、時(shí)間長、市場感知慢[5]，而當(dāng)前的定制平臺(tái)功能比較簡單，被動(dòng)運(yùn)營，消費(fèi)行為認(rèn)知能力不足；沒有深度分析客戶個(gè)性需求以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)推薦；缺少流行服飾元素抓取以實(shí)現(xiàn)時(shí)尚推薦；不能全面掌握市場上的客戶關(guān)注點(diǎn)和商品評(píng)論以改進(jìn)服飾設(shè)計(jì)。

2 基于“互聯(lián)網(wǎng)+大數(shù)據(jù)”服裝定制精準(zhǔn)營銷的意義

為了解決目前服裝定制存在的問題，本文將通過互聯(lián)網(wǎng)手段，搭建大數(shù)據(jù)營銷平臺(tái)，深度挖掘營銷數(shù)據(jù)，形成以客戶需求為導(dǎo)向的精準(zhǔn)營銷方案，將改善用戶體驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)營銷運(yùn)營效能最大化。

2.1 助力提升數(shù)據(jù)價(jià)值

服裝定制相關(guān)數(shù)據(jù)是企業(yè)重要的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，大數(shù)據(jù)技術(shù)完成各種多源跨域數(shù)據(jù)的融合，將銷售數(shù)據(jù)、服裝設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)、售后評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)、供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)、社交數(shù)據(jù)、時(shí)尚流行資訊、行業(yè)數(shù)據(jù)及競爭對(duì)手?jǐn)?shù)據(jù)整合在一起[6]，使得企業(yè)數(shù)據(jù)深度、廣度和延續(xù)性有很大提升，為后續(xù)分析提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，有利于對(duì)客戶進(jìn)行全方位價(jià)值剖析。

2.2 提升營銷觸達(dá)精準(zhǔn)率

傳統(tǒng)營銷模式是大眾的、粗放的全面撒網(wǎng)形式。如今，利用大數(shù)據(jù)使得營銷生態(tài)全面升級(jí)，對(duì)用戶平臺(tái)登入的渠道獲取，關(guān)鍵詞搜索，服飾頁面瀏覽，設(shè)計(jì)師優(yōu)選、穿衣搭配參考與服飾選定等用戶行為進(jìn)行分析。掌握客戶服飾偏好、顏色偏好、風(fēng)格偏好、設(shè)計(jì)師偏好，精準(zhǔn)描繪客戶畫像，量身訂制對(duì)應(yīng)的營銷產(chǎn)品和營銷策略，通過企業(yè)APP、微信公眾號(hào)或其他互聯(lián)網(wǎng)營銷平臺(tái)精準(zhǔn)推送給目標(biāo)客戶，提高被選率，降低營銷成本。

2.3 搭建市場羅盤，把握市場動(dòng)態(tài)

搭建數(shù)據(jù)可視化的市場羅盤，通過日、周、月的實(shí)時(shí)在線數(shù)據(jù)查詢，及時(shí)了解各類服飾、面料、風(fēng)格、促銷方案、渠道和設(shè)計(jì)師等的點(diǎn)擊量、收藏量和訂單量，獲取互聯(lián)網(wǎng)抓取品牌輿情和商品評(píng)價(jià)，進(jìn)行多維度多主題分析，掌握用戶需求、產(chǎn)品異動(dòng)、渠道動(dòng)態(tài)、用戶口碑和趨勢變化，以調(diào)整服飾布局、銷售渠道，優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計(jì)。

2.4 獲取流行趨勢和市場關(guān)注點(diǎn)，輔助產(chǎn)品開發(fā)

由于對(duì)時(shí)尚資訊信息獲取的不完整，服裝設(shè)計(jì)師對(duì)潮流元素很難把握，通過大數(shù)據(jù)對(duì)權(quán)威時(shí)尚周及發(fā)布會(huì)、色彩趨勢論壇和時(shí)尚預(yù)測機(jī)構(gòu)的信息抓取和分析，建立時(shí)間序列預(yù)測模型，提供給設(shè)計(jì)師更準(zhǔn)確的流行元素參考，幫助設(shè)計(jì)流行服飾。

通過對(duì)主流社交平臺(tái)和行業(yè)網(wǎng)站的信息獲取，了解客戶對(duì)服裝定制關(guān)注點(diǎn)和評(píng)論，深度掌握市場偏好和意愿，輔助設(shè)計(jì)師對(duì)服飾設(shè)計(jì)的改進(jìn)和新服飾的開發(fā)。

3 基于“互聯(lián)網(wǎng)+大數(shù)據(jù)”的服裝定制的精準(zhǔn)營銷平臺(tái)和技術(shù)分析

建立基于互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)技術(shù)的服裝定制營銷平臺(tái)，整合服裝企業(yè)內(nèi)外部數(shù)據(jù)源，建立關(guān)于客戶、服飾、渠道方面的精準(zhǔn)營銷模型，把握流行趨勢，洞察各類服裝定制客戶的偏好，制定線上線下融合的營銷策略，讓客戶參與到服裝的設(shè)計(jì)與制作中，增強(qiáng)用戶體驗(yàn)，提高企業(yè)競爭力。

3.1 “互聯(lián)網(wǎng)+大數(shù)據(jù)”服裝定制營銷平臺(tái)的技術(shù)架構(gòu)設(shè)計(jì)

為整體服務(wù)于服裝定制行業(yè)互聯(lián)網(wǎng)精準(zhǔn)營銷創(chuàng)新，滿足營銷分析平臺(tái)實(shí)時(shí)高速分布式運(yùn)算和存儲(chǔ)，提出了基于Hadoop的服裝定制營銷體系技術(shù)架構(gòu)，如圖1所示。該平臺(tái)分為數(shù)據(jù)源層、數(shù)據(jù)采集存儲(chǔ)層、數(shù)據(jù)模型層、功能分析層和業(yè)務(wù)應(yīng)用層。

數(shù)據(jù)源層是提供各類企業(yè)內(nèi)外部來源數(shù)據(jù)，有結(jié)構(gòu)化的業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化的網(wǎng)頁、文本、圖像等數(shù)據(jù)，分別有營銷系統(tǒng)，時(shí)尚資訊，電商平臺(tái)，社交媒體及外部數(shù)據(jù)源。

數(shù)據(jù)采集存儲(chǔ)層為該層負(fù)責(zé)從各類定制客戶、服飾等數(shù)據(jù)庫中提取、導(dǎo)入和集成數(shù)據(jù)，根據(jù)不同主題分析需要，設(shè)計(jì)多維數(shù)據(jù)邏輯模型，將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)。數(shù)據(jù)采集主要產(chǎn)品包括網(wǎng)絡(luò)爬蟲、動(dòng)態(tài)采集工具包、日志提取分析工具、外部數(shù)據(jù)導(dǎo)入工具和其他數(shù)據(jù)提取工具等。

圖1 基于“互聯(lián)網(wǎng)+大數(shù)據(jù)”的服裝定制精準(zhǔn)營銷平臺(tái)的技術(shù)架構(gòu)Fig.1 Technological architecture of precision marketing platform for clothing customization based on internet and big data

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)主要由可進(jìn)行橫向擴(kuò)展的Hadoop集群[7]構(gòu)成，Hadoop由HDFS(分布式文件系統(tǒng))，MapReduce(分布式計(jì)算)，Mahout(數(shù)據(jù)挖掘)，Pig(數(shù)據(jù)流)，Hive(數(shù)據(jù)倉庫)等構(gòu)成。

數(shù)據(jù)模型層是負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)建模、挖掘、評(píng)估和發(fā)布，包括服裝定制中的數(shù)據(jù)挖掘算法和應(yīng)用模型，是架構(gòu)的核心技術(shù)層，主要模型有客戶畫像、服飾畫像、服飾搭配、服飾流行預(yù)測、促銷活動(dòng)分析、客戶關(guān)注點(diǎn)、售后評(píng)價(jià)、渠道傳播力、銷量預(yù)測、款式分析和設(shè)計(jì)師分析。

功能分析層是負(fù)責(zé)決策者和各層各部門管理者的功能需求，主要功能有客戶關(guān)系管理、服裝熱點(diǎn)分析、流行趨勢預(yù)測、售后分析、品牌輿情、渠道評(píng)價(jià)、促銷分析和客服優(yōu)化。

業(yè)務(wù)應(yīng)用層是精準(zhǔn)營銷業(yè)務(wù)，主要包括客戶智能、服裝推薦、市場促銷和輔助服裝設(shè)計(jì)等幾個(gè)模塊，該層負(fù)責(zé)將分析結(jié)果通過各種可視化形式展現(xiàn)出來。

3.2 基于“互聯(lián)網(wǎng)+大數(shù)據(jù)”的服裝定制精準(zhǔn)營銷技術(shù)分析

應(yīng)用互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)技術(shù)，結(jié)合服裝定制的營銷特征，研究和分析了幾項(xiàng)大數(shù)據(jù)營銷技術(shù)，提取客戶畫像，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營銷；掌握當(dāng)前流行特點(diǎn)和趨勢，實(shí)施智能推薦；多維多粒度分析服飾、客戶和促銷的交叉關(guān)系，實(shí)生成服裝搭配方案和個(gè)性化促銷。

3.2.1 整合多源數(shù)據(jù)的人本畫像，精準(zhǔn)人群策略

服裝定制客戶畫像系統(tǒng)是實(shí)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)精準(zhǔn)營銷的一種重要方法[8]，它抽象出客戶的信息全貌，將營銷數(shù)據(jù)、客戶服務(wù)數(shù)據(jù)、服裝設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)、社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)等進(jìn)行有機(jī)整合，以標(biāo)簽形式構(gòu)建多層次、多視角、立體化的客戶全景畫像。全景畫像將為服裝定制營銷系統(tǒng)中精準(zhǔn)推薦、廣告投放或客戶平臺(tái)的促銷活動(dòng)提供技術(shù)支持。

服裝定制畫像體系由三級(jí)標(biāo)簽構(gòu)成，建立基礎(chǔ)信息、購買行為、觸點(diǎn)記錄和渠道活動(dòng)四維數(shù)據(jù)體系，如表1所示。將原始數(shù)據(jù)按照四維建立一級(jí)指標(biāo)，數(shù)據(jù)整合后有500個(gè)一級(jí)標(biāo)簽，如性別年齡、款式色彩偏好、消費(fèi)頻率等；利用統(tǒng)計(jì)和聚類分析方法，引入了愛時(shí)尚、小資生活、關(guān)注促銷等二級(jí)標(biāo)簽，有近200個(gè)標(biāo)簽；在二級(jí)標(biāo)簽基礎(chǔ)上，結(jié)合共性數(shù)據(jù)挖掘建模算法，抽象出三級(jí)標(biāo)簽，可以將客戶細(xì)分為各個(gè)細(xì)分群體。圖2為客戶標(biāo)簽庫的使用實(shí)例圖，根據(jù)平臺(tái)需要，提取標(biāo)簽庫中的標(biāo)簽推送給營銷系統(tǒng)中的服飾推薦和設(shè)計(jì)師推薦模塊、客服平臺(tái)的促銷模塊和渠道平臺(tái)選擇的廣告投放模塊。

表1 基于大數(shù)據(jù)的服裝定制客戶的標(biāo)簽體系Tab.1 Labeling system of clothing customization customers based on big data

圖2 基于大數(shù)據(jù)的服裝定制客戶的標(biāo)簽體系應(yīng)用實(shí)例Fig.2 Application example of labeling system of clothing customization customers based on big data

3.2.2 服裝時(shí)尚流行趨勢分析

大數(shù)據(jù)預(yù)測時(shí)尚流行款式，引導(dǎo)客戶需求是服裝定制營銷中最有特色的技術(shù)之一，客戶具有其自身獨(dú)特的審美觀，但通常缺乏專業(yè)的服裝設(shè)計(jì)知識(shí)，因而其對(duì)個(gè)性化服裝的需求通常也是定性或者模糊不確定的。通過大數(shù)據(jù)技術(shù)提取出主要時(shí)尚資訊、主要電商熱銷服飾、社交平臺(tái)時(shí)尚關(guān)注等關(guān)鍵詞，從顏色、款式等多維度對(duì)服裝時(shí)尚流行關(guān)鍵詞進(jìn)行分析，預(yù)測未來服裝時(shí)尚流行趨勢，對(duì)符合目標(biāo)特征需求的客戶進(jìn)行推薦，涉及技術(shù)有網(wǎng)絡(luò)爬蟲、語義理解、聚類分析，如圖3所示。

圖3 基于大數(shù)據(jù)的服裝定制流行趨勢分析Fig.3 Trends analysis for clothing customization based on big data

3.2.3 穿衣搭配和服飾推薦

穿衣搭配和智能推薦[9]是服裝定制營銷常用的技術(shù)手段，主要有在相似商品上的推薦、基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的流行穿衣搭配推薦、基于用戶特征的相似用戶、基于用戶歷史行為的相似用戶和用戶偏好的風(fēng)格搭配推薦，如圖4所示。模型主要過程是通過客戶在線主觀情感評(píng)價(jià)和電商平臺(tái)上的搜索關(guān)鍵詞、瀏覽行為、購買記錄，了解客戶對(duì)服飾的款式偏好、顏色偏好、設(shè)計(jì)師偏好，結(jié)合用戶聚類信息，對(duì)適合該客戶群的服裝款式、風(fēng)格、主題及關(guān)聯(lián)搭配進(jìn)行智能推薦。

圖4 基于大數(shù)據(jù)的服裝定制穿衣搭配和服飾推薦分析Fig.4 Dressing match and clothing recommendation based on big data

3.2.4 線上線下深度融合，提供全渠道服務(wù)

大數(shù)據(jù)技術(shù)能讓服裝定制企業(yè)通過線上平臺(tái)與線下門店數(shù)據(jù)，打通兩者資源發(fā)揮雙方的特點(diǎn)，形成企業(yè)營銷閉環(huán)。對(duì)服裝定制門店的客戶信息獲取、各類行為數(shù)據(jù)的采集，結(jié)合大數(shù)據(jù)進(jìn)行人群特征分析，分析定制客戶行為的習(xí)慣偏好，勾勒定制客戶的畫像體系，線上平臺(tái)可以對(duì)老客戶和潛在客戶群體的網(wǎng)上行為進(jìn)行分析。網(wǎng)上平臺(tái)有價(jià)格和信息服務(wù)優(yōu)勢，服裝定制門店有保真和體驗(yàn)服務(wù)優(yōu)勢，兩者優(yōu)勢互補(bǔ)，將有利于企業(yè)全面發(fā)展。

4 基于大數(shù)據(jù)服裝定制營銷平臺(tái)的互聯(lián)網(wǎng)銷售策略實(shí)例分析

結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)構(gòu)建網(wǎng)上平臺(tái)，整合線上定制平臺(tái)、線下品牌專賣店渠道，通過品牌塑造、戰(zhàn)略規(guī)劃、消費(fèi)者洞察、市場洞察、銷售策略、線上線下運(yùn)營形成營銷閉環(huán)模式[10]。充分理解動(dòng)態(tài)的區(qū)域性、個(gè)性化的服裝定制用戶需求，深入找出原始需求，針對(duì)品牌、消費(fèi)者、市場研究、戰(zhàn)略規(guī)劃設(shè)計(jì)出對(duì)應(yīng)的營銷策略場景，實(shí)行媒體智能投放，促進(jìn)轉(zhuǎn)化率提升。新營銷理念是線上線下數(shù)據(jù)融合，客戶服飾雙向聯(lián)動(dòng)營銷策略。

4.1 由上而下的營銷策略——由服飾找客戶

分析各類服飾的客戶群體，制定差異化營銷方案是非常重要的營銷技術(shù)。由上而下的由服飾找客戶的營銷策略具體步驟有：1)根據(jù)新品服飾特點(diǎn)，結(jié)合服飾客戶標(biāo)簽匹配算法，篩選出潛在客戶群體，按照潛在客戶吸引的策略制定營銷方案；2)首先找出與新品有很大客戶相似度的舊品，從老會(huì)員中篩選該舊品的購買客戶，根據(jù)季節(jié)和應(yīng)用場景選擇再營銷客戶，最后實(shí)施會(huì)員復(fù)購引導(dǎo)。

由上而下的服裝定制營銷策略以圖5藍(lán)色連衣裙新品為例，連衣裙一般體現(xiàn)年輕活力，著裝場合大多是休閑場所，藍(lán)色象征著寧靜、憂郁。基于服飾銷售大數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析，服飾產(chǎn)品中的服飾風(fēng)格、著裝場景、顏色與年齡、職業(yè)和愛好有較大相關(guān)性，因此定義該服飾的潛在用戶為未婚女孩、熱戀中白領(lǐng)、IT從業(yè)者和讀書愛好者。營銷方案分為新客戶推送方案和老客戶推送方案等兩種。新客戶可以采用基于新服飾推薦信息推送、新服飾活動(dòng)頁面、新人專享折扣券、關(guān)聯(lián)商品捆綁銷售和潛客據(jù)點(diǎn)定點(diǎn)宣傳。面向老客戶的再營銷策略，首先分析與該服飾關(guān)聯(lián)的時(shí)間、服飾、配飾和會(huì)員，本案例分析出連衣群與牛仔褲很相類似的客戶群，確定再營銷客戶為買過牛仔褲、需要春夏換季、高校女生等會(huì)員，實(shí)行的營銷方案有專屬優(yōu)惠券、會(huì)員折扣、線下活動(dòng)引導(dǎo)和組合優(yōu)惠。

圖5 基于大數(shù)據(jù)的由上而下的服裝定制精準(zhǔn)營銷策略Fig.5 Top-down precision marketing strategy of clothing customization based on big data

4.2 由下而上的營銷策略——依據(jù)用戶需求輔助服裝設(shè)計(jì)

以下而上的營銷策略是以會(huì)員群體為出發(fā)點(diǎn)，通過分析會(huì)員群體的行為特征和偏好，進(jìn)行引導(dǎo)服飾設(shè)計(jì)的優(yōu)化改良路線或者營銷策略的制定，以此更加接近目標(biāo)消費(fèi)者，實(shí)現(xiàn)服飾和營銷的高效展開，如圖6所示。用戶需求可以通過以下途徑獲?。?)分析線上互聯(lián)網(wǎng)輿情；2)分析線上客戶評(píng)論；3)分析線下服飾門店反饋；4)分析新服飾調(diào)研。根據(jù)用戶需求對(duì)市場進(jìn)行分析，輔助服飾設(shè)計(jì)，建立質(zhì)量報(bào)告和試用后的客戶反饋，再進(jìn)一步對(duì)服飾進(jìn)行改進(jìn)，制定營銷策略，對(duì)新品服飾發(fā)布。

圖6 基于大數(shù)據(jù)的由下而上的服裝定制精準(zhǔn)營銷策略Fig.6 Down-top precision marketing strategy of clothing customization based on big data

5 結(jié) 語

在“互聯(lián)網(wǎng)+”環(huán)境下機(jī)遇與挑戰(zhàn)并存，服裝定制企業(yè)的發(fā)展方向是依據(jù)自身品牌、規(guī)模、服務(wù)等方面的優(yōu)勢，融合線上線下資源、產(chǎn)品和服務(wù)，實(shí)施產(chǎn)品多元化發(fā)展?fàn)I銷戰(zhàn)略。本文結(jié)合大數(shù)據(jù)營銷技術(shù)對(duì)服裝定制行業(yè)的數(shù)據(jù)資源進(jìn)行分析，設(shè)計(jì)了服裝定制精準(zhǔn)營銷平臺(tái)技術(shù)架構(gòu)，在運(yùn)營技術(shù)方面對(duì)定制客戶畫像、交叉銷售模型、時(shí)尚流行趨勢預(yù)測等進(jìn)行分析，提出客戶與服飾雙向聯(lián)動(dòng)的營銷策略。隨著新媒體和新渠道不斷創(chuàng)新，服裝定制營銷新技術(shù)將互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)更深度融合，從而大幅提高企業(yè)營銷能力和市場競爭力。