Le Développement De L 'Industrie De L' Habillement

L'industrie en raison de leur complexité et de la nécessité de stockage, sur la base de recherche de données de mise à jour de la cha?ne de l'industrie de pformation, de techniques d'analyse et de visualisation, de renforcer la gestion méticuleuse de degré, de saisir l'évolution des besoins des consommateurs, d'une grande valeur commerciale.

Big Data Age

Dans le domaine commercial, les données de grande envergure collectées par les entreprises sur le volume de la mer relative au comportement des consommateurs et des entreprises vont au - delà des méthodes traditionnelles de stockage et des outils de gestion des bases de données.

L 'industrie du vêtement, en raison de sa complexité intrinsèque (développement trimestriel de centaines de produits, de couleurs différentes, de ventes dans différentes régions géographiques, face à des consommateurs diversifiés), a encore plus besoin de s' appuyer sur des techniques de stockage, de recherche, d' analyse et de visualisation de données de grande envergure pour moderniser la cha?ne industrielle, améliorer la gestion, gérer l 'évolution de la demande des consommateurs et exploiter l' énorme volume de commerce.

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Le commerce international de détail, les marques ont déjà commencé à utiliser de grandes données pour promouvoir les ventes.

Déjà des vêtements et des entreprises de vente au détail à l'étranger a commencé à utiliser des données pour les entreprises de services, principalement: le questionnaire sur le client et lui - même à l'intérieur de l'analyse d'un système de prédiction de demande client, par l'intermédiaire de dispositif portable et de sites Web de réseautage social de clients et de prévision de l'évolution de la consommation accrue de viscosité; ligne stocke l'installation d'un comportement de consommateur d'observation de système de surveillance, de magasin en ligne de données de renforcement analyse fonctionnelle; dans la cabine de simulation de port de vêtement et de reprise modifiés tels que des vêtements.

C'est tout pour que les entreprises de suivre de près l'évolution du marché, de la précision de satisfaire les besoins des consommateurs et, en fin de compte, la promotion des ventes et de performance.

L 'analyse des affaires target, nike, Zara et Prada nous a permis de conclure que l' extraction de données à grande échelle pouvait apporter une contribution substantielle à la commercialisation, dans laquelle Target avait enregistré une croissance cumulée des revenus de 5% au cours des 11 dernières années grace à l 'exploitation de la demande potentielle de ses clients, et que Nike avait eu un accès direct à l' information des clients et une plus grande viscosité par l 'intermédiaire du nike +, puis une augmentation de 7% au cours des deux années suivantes.

Que les fournisseurs traditionnels dans l'application des principaux actifs de la prévoyance, parce que "C'est des données - le comportement des consommateurs d'enregistrement capable de comprendre rapidement à la demande des consommateurs, et par l'intermédiaire d'un modèle de cha?ne d'approvisionnement est différente de la ligne de satisfaire.

Nous avons analysé trois cas: premier magasin comme plate - forme de quotient de prêter attention à l'utilisation des technologies de l'information pour l'intégration de la cha?ne d'approvisionnement et de réaliser une gestion unifiée de données; la croissance rapide de marque de vêtements, amoy Han elle - même sur la base de données de grande force, pour la période 2008 - 2012, respectivement, les ventes de 300 millions de 13 millions de dollars, 90 millions, 3 millions de près de 6 milliards d'euros, pour les ventes de lynx, Jingdong femmes en premier.

Taobao en tant que données c?té vente, d'expansion, de fournir des données de services à valeur ajoutée.

Marque de données classique peut être la pition, une pluralité de liaisons d'examiner, d'améliorer, de la cha?ne de valeur de renverser le vieux.

Marque de vêtements entreprises avec l'aide de grandes de données, dans l'industrie du vêtement peut être appliquée à chaque liaison:

(1) la vente, la demande d'extraction, de cadre, la cible des groupes de clients, con?u pour améliorer l'Association de positionnement de produits, plus de précision;

(2) de la cha?ne d'approvisionnement, de l'ordre de données en grand soutien à "l'ordre de réapprovisionnement + rapide, afin d'améliorer le pfert, la réduction des stocks;

3) Marketing, mise en place et interaction renforcée;

4) Gestion des terminaux, tendance à une gestion plus fine de la KPI;

(5) Le filet, O2O, plus besoin de jeter les bases de données.

Des données est une opportunité, mais la mise en ?uvre également confrontés à de nombreux obstacles, les trois points suivants est un facteur important d'empêcher les entreprises de vêtements de marque appliquée: co?t élevé, le manque de personnel, de données est "Projet" et à plus haut niveau directement responsable de la mise en ?uvre de l'entreprise, à face franchisé de résister, c'est la clé de l'idée de l'innovation difficile inondation; dogmatisme, ne peut pas tomber.