アパレル業界の開発アプリケーション「ビッグデータ」による商品販売促進

　　に服を着せる業界はその内在的な複雑性のため、ビッグデータの記憶、検索、分析、可視化技術に基づいて産業チェーンをアップグレードし、精密化管理の程度を強化し、消費者の需要変化を把握し、巨大な商業価値を掘り出す必要がある。

　ブランド服がビッグデータ時代へ

ビジネス分野では、ビッグデータは企業が収集した消費者、企業行動に関する大量の関連データであり、これらのデータは従来のストレージ方式やデータベース管理ツールの機能範囲を超えている。アパレル業界はその内在的な複雑性（四半期ごとに百種類以上の製品を開発し、型番の色がそれぞれ異なり、異なる地域で販売し、多様化する消費者に直面する）のため、さらにビッグデータの記憶、検索、分析、可視化技術に基づいて産業チェーンをアップグレードし、精密化管理の程度を強化し、消費者の需要変化を把握し、巨大なビジネスを発掘する必要があるの価値判断を。

国際的な小売、ブランド企業はすでにビッグデータを用いた販売促進を開始している

海外のアパレルや小売企業はすでにビッグデータを用いて企業にサービスを提供し始めており、主な方法としては、顧客アンケートに加えて自身が開発した内部分析システムを用いて顧客ニーズを予測する、ウェアラブルデバイスとソーシャルサイトを利用して顧客の粘性を高め、消費の流れを予測する、オフライン店舗における監視システムの設置による消費者行動の観測、オンライン店舗における資料分析機能の強化、試着室で着用をシミュレートし、仕立て直しなどを行う。これらのすべては、企業が市場の変化に追いつき、消費者のニーズに正確に対応し、最終的に販売量と業績を促進するためである。

Target、Nike、Zara、Pradaなどの事例の分析を通じて、私たちは結論を得た：ビッグデータマイニングは実質的な販売貢献をもたらすことができて、その中のTargetは顧客の潜在需要をマイニングすることを通じて、その後の11年近くの収入の複合成長率は5%に達して、NikeはNIKE+を通じて顧客情報を直接把握し、体験の粘性を高め、その後2年間の収入の複合成長率は7%に達した。

　　国内電子商取引分野開発応用ビッグデータ、天然遺伝子の優位性を掘り起こす

電子商取引は従来の企業よりビッグデータの応用に先覚的である。電子商取引の主要な資産はデータ−消費者の行動記録であり、消費者のニーズを迅速に理解し、オフラインとは異なるサプライチェーンモデルを通じてタイムリーに満たすことができるからである。

我々は3つの事例を分析した：1号店はプラットフォーム業者として情報技術を利用してサプライチェーンを統合し、データの統一管理を実現することを重視している、淘ブランドの韓都衣舎の高度成長自体はビッグデータに頼って力を入れており、2008-2012年の売上高はそれぞれ300万、1300万、9000万、3億余、6億近くで、天猫京東婦人服の売上高1位だった。タオバオはデータの販売先として、さらに業務を拡大し、データ付加価値サービスを提供している。

伝統的なブランドはビッグデータのモデルチェンジに力を借りることができ、多くの段階で古い価値チェーンを見直し、改善し、転覆することができる。

ブランドアパレル会社はビッグデータを利用して、アパレル業界で各段階に応用できる：

（1）商品企画では、ユーザーのニーズを掘り起こし、目標とする顧客群を枠付けし、設計上は製品の関連性を高め、位置付けをより精進する傾向がある、

（2）サプライチェーン上で、注文制はビッグデータの支持の下で「注文+迅速補充」に転換し、流通を高め、在庫を下げる、

（3）マーケティング上、精確に投入し、相互作用を強化する。

（4）端末管理上、KPI精密化管理に傾く；

（5）ネットに触れる、O2O,ビッグデータの基礎を築く必要があります。

ビッグデータはチャンスだが、実施にも多くの障害に直面している。以下の3点は国内ブランドアパレル企業の広範な応用を阻害する重要な要素である：コストが高く、人材が不足している、ビッグデータは「トッププロジェクト」であり、企業のトップが直接責任を負う必要があり、推進する際には加盟業者のボイコットに直面することが多く、肝心なのは観念革新の難しさである。教条主義が氾濫して、地に落ちることができない。