大数据技术在服饰行业的应用

大数据技术的快速发展为各行各业带来了深刻的变革，本文将详细探讨大数据技术的发展脉络，大数据技术推动服饰企业的数字化转型，旨在为相关领域的研究和实践提供参考。

什么是大数据
大数据技术的发展历程
大数据在服饰行业的应用
总结

1．什么是大数据

大数据（big data），是指需要通过快速获取、处理、分析以从中提取价值的海量、多样化的交易数据、交互数据与传感数据，其规模往往达到了PB（1024TB）级。不同机构对大数据也有不同的定义。
麦肯锡对大数据的定义：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
移动信息化研究中心对大数据的定义：大数据是帮助企业利用海量数据资产，实时、精确地洞察未知逻辑领域的动态变化，并快速重塑业务流程、组织和行业的新兴数据管理技术。
IDC认为大数据具备海量（volume）、异构（Variety）、高速（Velocity）和价值（Value）四大特性。

2．大数据技术的发展历程

大数据技术的发展可以分为几个关键阶段，每个阶段都标志着技术的成熟和应用范围的扩展:

2.1大数据的起源

概念起源：大数据的概念最早由未来学家阿尔文·托夫勒在1980年提出。他在其著作《第三次浪潮》中将大数据称为“第三次浪潮的华彩乐章”。尽管这一概念在当时尚未得到广泛关注，但随着互联网的迅猛发展，数据的产生与利用开始受到重视。
萌芽期：进入90年代，数据挖掘技术和数据库技术逐步成熟。商业智能工具和知识管理系统的应用，为大数据的发展奠定了技术基础。虽然在这一时期大数据的概念逐渐被认可，但尚未形成实质性的产业发展。这一阶段的基础技术为后来的大数据革命做出了重要贡献。

2.2 大数据技术的兴起

在2000年代初，随着互联网的普及，数据的产生速度和规模急剧增加。传统的关系型数据库（如Oracle、MySQL）在处理海量数据时显得力不从心，无法满足企业对数据存储和处理的需求。

Google三篇论文：Google发布了关于分布式文件系统GFS、MapReduce计算框架以及BigTable数据库的论文，这些研究奠定了大规模数据处理的基础。
Hadoop诞生：2006年，雅虎工程师道卡廷（Doug Cutting）根据Google的论文，开发了后来大名鼎鼎的大数据框架系统- Hadoop，它包括了HDFS（Hadoop Distributed File System）用于存储大量数据，以及MapReduce作为计算引擎。这使得企业能够以较低成本处理海量数据，并迅速成为行业标准。

生态系统扩展：
- 随着Hadoop的成功，围绕它的生态系统迅速发展，出现了许多补充工具和服务，如Pig、Hive（提供SQL接口）、Sqoop（数据导入导出）、Flume（日志收集）、Oozie（作业调度）等，用于简化数据处理流程、提高效率。
- YARN通过分离资源管理和作业调度功能，提高了集群资源利用率和支持更多类型的应用程序。
- Spark凭借其高效的内存计算能力，解决了MapReduce在迭代计算上的不足，逐渐成为主流的数据分析工具，并支持批处理和流处理。

2.3 大数据技术的演进

NoSQL数据库：如MongoDB、Cassandra等，为非结构化和半结构化数据提供更灵活的存储方案。
实时计算处理框架：Storm、Flink专注于实时流处理的技术得到广泛应用，以满足对低延迟数据处理的需求。
架构演进：随着实时计Flink等组建的发展，从lambda架构逐渐严谨成Kappa架构。

大数据云计算：云计算平台的兴起促使了大数据解决方案向云端迁移，AWS、Azure、Google Cloud、阿里云等提供了丰富的服务来支持大数据工作负载，如MaxCompute、DataWorks、Hologres等等，它们通过经营活跃的技术社区并提供SaaS或订阅模式的服务，加速了大数据生态系统的商业化进程（见下图）。

2.4 大数据当前阶段与发展趋势

大数据AI一体：大数据从数据湖，到湖仓一体，现今逐渐发展成大数据AI一体（见下图）。
数据隐私与合规：GDPR等法规的出台使得数据安全和隐私保护成为大数据技术发展的重点。
边缘计算与IoT：随着物联网设备的普及，边缘计算成为处理大规模数据的新方式。
量子计算与智能化发展：展望未来，量子计算可能会带来全新的数据分析能力，而AI将继续推动数据处理的自动化和智能化水。

3．大数据在服饰行业的应用

3.1 商品企划 - 消费者需求洞察

洞察消费者喜好，预测时尚潮流：在竞争激烈的服饰市场中，精准把握消费者喜好和预测时尚潮流是品牌成功的关键。

知衣科技作为行业先锋，借助先进的大数据分析工具，全方位监测社交平台、品牌秀场、电商平台、零售及批发市场等多渠道数据。通过对海量时尚穿搭与流行趋势数据的深度分析，精准洞察顾客需求，为服装企业和设计师提供一系列核心功能，包括流行趋势预测、设计赋能、款式智能推荐等，帮助服装品牌及设计师快速了解顾客需求，进行精准开发。

3.2 供应链优化和库存管理

某大型快时尚集团，构建供应链大数据平台，整合渠道销售数据，产品数据，库存及第三方物流数据，还纳入天气、节假日等外部数据，构建柔性供应链。

在销售旺季前，结合多维度数据预测销量，如预测经典款白色 T 恤在 “双 11” 销量增长 50%，提前安排生产和调配库存。
销售中实时调整库存分配，对畅销款及时反单补货，对滞销款及时促销。精准库存管理提高库存周转率，降低缺货率。
主要场景如下：销售预测：铺货计划：OTB计划、采购计划。

销售预测：引入季前订货会预测模式，输出客户、类别维度的预测销量数据，用于指导订货会和下单。

铺货计划：根据各商品生命周期不同，畅平滞等级不同给出不同的调拨及铺货决策，商品自动补货、调拨、下沉决策，全盘考虑商品销售表现，销售最大、积压最小、物流最少，实现商品流动。

OTB计划：引入季中预测模型，输出期货款、常青款剩余生命周期预测销量，并根据生产提前期等因素自动计算加减单量，用于指导畅销款翻单、滞销款减单动作。

方案架构

3.3 精准营销与客户关系管理

3.3.1 总体概述

某快时尚集团通过全域数据中台项目(大数据平台+CDP+MA), 整合不同来源及渠道的数据，构建集团的统一的用户画像，通过客户洞察，客户分群，客户精准营销等，持续运营2年后通过数字化营销与客户关系管理产生了超过90亿元GMV。

3.3.2 场景 #1: 客户画像洞察，辅助决策

通过线上线下多渠道收集数据。线上利用电商平台、社交媒体、APP 及小程序记录消费者购买、浏览及互动行为；线下借助门店销售系统、会员制度等信息, 利用大数据构建企业级用户画像。

以某大型快时尚集团为例，通过分析用户画像数据，发现18 - 25 岁消费者追求简约时尚且性价比高的服装，如简约 T 恤搭配印花短裙。基于此，该时尚集团在门店和电商平台进行简约款的促销活动，部分地区门店的销售额同比增长 5% - 10%。

3.3.3 场景 #2 - 消费者生命周期运营，提升会员的LTV

通过深入了解会员需求、提供个性化体验和增值服务，结合有效的沟通与忠诚度计划，可以显著提升会员的终身价值（LTV）；利用数据驱动的策略不断优化每个交互环节，延长会员生命周期并增加其消费频率和金额。
以某快时尚集团为例，利用大数据平台+CDP+MA+用户触点，建立以lifecycle与线上线下体验流程为基础的整体运营策略，有效的提升了用户终身价值（CLTV）。

3.3.4 场景 #3 - 人货的精准匹配

通过多主体实现以商品为主体的标签体系，以货找人，进一步实现人货匹配，主动在活动中推送顾客喜欢的商品，以达成更好的营销活动效果。

3.3.5 场景 #4 - 智能推荐，提升用户转化率

通过大数据平台的用户画像, 产品画像，进行产品与用户的关联，打造首页猜你喜欢、种草社区、购物车、详情页等转化页面。提升用户浏览体验、消费体验，促进购买决策与商城收入。

3.3.6 场景 #5 - 用户画像赋能导购精细化运营

导购赋能：快时尚集团利用大数据平台，为企微导购提供丰富消费者个体标签展示、商品推荐及营销物料，帮助导购更好了解顾客，提升带货转化率，辅助导购高效服务运营。

3.3.7 场景 #6 - 广告精准投放，提升ROI

一方数据在阿里域内投放：某快时尚集团利用大数据+Quick Audience+ 数据银行，用一方数据与阿里数据银行数据进行融合，提供更精准的用户画像，同时无缝对接阿里系投放平台如钻展、直通车、超级推荐等，完成精准投放，实现品效合一的广告。

一方数据在阿里域内广告投放链路

一方数据在腾讯域内投放：同上原理，利用大数据+CDP，一方数据也可以在腾讯域内进行精准广告投放。

一方数据在字节域内投放：同上原理，利用大数据+CDP，一方数据也可以在字节域内进行精准广告投放。

4．总结

纵观大数据技术的发展脉络，技术趋于成熟，大数据+人工智能将会深刻改变各行各业。
当前，大数据技术已经成为服饰行业数字化转型的重要推动力，从精准营销到供应链管理，再到产品设计和客户体验优化，数据的力量正逐步改变行业规则。
未来，我相信未来，随着大数据+人工智能+物联网的不断发展和进步，服饰行业将迎来更多创新与变革，如智能的商品企划（大数据+AI），柔性的供应链与生产制造（大数据+AIOT+人形机器人），更加个性化顾客体验（大数据+AI+AR/VR）等。

# 参考资料