赵刚：服装行业大数据应用 从理念到实践(2)
2013年10月17日，中国服装大会第三场平行会议在北京国际饭店召开，会议主题为“大数据在服装产业中的应用”。北京赛智时代信息技术咨询有限公司总经理赵刚博士参与会议并发表观点。（图片来源：新浪财经）
第二在全球金融经济危机的状态下，能够更好的理解通过数据的分析，更好的理解把整个经济危机行为的演变。
第三个要更好的满足大众和企业服务的需求。有更有能力预测，我们市场能力变成中的变化。这是从宏观的角度上，世界经济论坛对大数据的发展，给大家提供这种机会上，宏观的建设有一个阐述。
那么从业界、研究界对于大数据的价值来说，提到了从大数据利用的方式上，提出大数据至少可以从三个角度产生价值，第一个方面就是说我们要看到我们大数据的价值密度比较低，在整个我们现在可利用，可分析这类数据，只是冰山一角。更大量的数据，还在更多的是潜在的这个数据。而这个数据里头价值远没有被我们发觉出来。那么这里头我们要利用我们的分析技术，去发现我们过去没有发现，或者是被干脆扔掉这些数据中，它潜在的价值。比如说我们在过去，大家可能对淘宝网[微博]上，对我们产品的评论。大家没有几个人太直观的了解他其中的价值。那么现在有很多企业，去分析淘宝网中对我们产品这种评论这种信息。从中找出对我们产品创新的可能的这样有用一个进行，这是非常重要一个方面。
第二个是实现不同数据集之间整合创新的价值，通过不同渠道的聚集整合，创造新的数据价值，例如对在不同渠道购买行为的整合分析。等等这些数据当中实现有效的整合，这些渠道之间所体现一个共同价值。
还有一个把在一个领域，已经发挥国家值的数据，拿出来进行重用。对服装企业来说，我们进行大数据应用的过程中，我们认为这些方面可能会对我们的业务产生很大的影响。我们看现在是不是在我们这些业务过程中，在我们整个价值链上去应用好这些数据。而这些好的企业，他们是怎么样去做。那么通过数据的分析，提升了他整个业务的竞争力。
第一是不是基于客户的分析，给客户进行产品的推荐，这是亚马逊[微博]他们竞争的方式。
第二有没有基于我们客户一些反馈，比如说我们在呼叫中心中的，在淘宝评论上进行反馈，进行我们产品的设计。
第三有没有经过客户的喜好，来实现我们在社区中的，对我们产品的营销。
第四有没有基于一些数据分析，进行广告投放更加理性选择。
第五有没有基于社区热点，对我们流行时尚趋势进行预测。
第六能不能基于交易分析，来对我们产品定价进行分析。
第七基于客户异常来对客户流失预测。
第八基于环境分析进行大的形势的判断。
第九于物联数据的产品管理。
比如说产品的推荐系统，是电子商务企业非常重要的一个竞争方式。在数据更加丰富的情况下，产品推荐的分析也会更加的准确。我们每一个人，去亚马逊去当当网[微博]，这样一些企业上，去选购我们一件商品的时候，我们会看到，我们会不断得到系统给我们的推荐。据这个数据现实亚马逊有三分之一多的收入，都会来自推荐系统。
那么会怎么样去做推荐，当我们去选这样一件衣服，看这样一件衣服的时候，他会帮我们进行相似选购行为的分析。相似的购买行为的分析，根据你这种浏览的历程对你客户喜好进行分析。通过这样一个分析，最终帮你推荐一种系列产品。而通过我们这样一个推荐，客户在购买这件衣服的同时，又买了更多的产品。这是整个客户行为，我把客户整个行为的轨迹，以及相关客户行为的轨迹，在这个网站上行为轨迹做一个分析。通过这样的分析我总结出其中特点，给你做出推荐。第一个是相似选购性，给你选择这样一件衣服的时候，同时还有哪些人，看这件衣服的时候，还看哪件衣服。看过本商品的顾客，还看了哪些商品。你可以看到，其它客户看过的这件衣服。
可能是在这样的过程中，我们喜欢了这件衣服。那可能我们通过这样一个分析，把我们引导到更多层次。购买本商品的顾客，还购买···，这是一个相似购买行为的分析。那么给你推荐产品组织，你买夹克的同时，可能还有衬衣，还有领带，还有牛仔裤。更多的毛衣推荐给你，这是相似购买性一个分析。那么你在这个过程中，你在购买这件衣服的过程中，还浏览了哪些产品。你还去了哪些店去逛？那么我们根据你客户浏览的行为，判断你最近还想买什么，你兴趣爱好是什么，来给你推荐更适合的产品。
所以在这个过程中，对于客户行为一个把握，客户在商务平台上，在我们商务电子平台上，整个他一个数据信息分析和采集，根据他的信息，推荐给他产品。这是很重要一个大数据应用一个方面。
第二个方面，很重要一个方面，基于客户反馈，我们在2.0时代跟客户有很多的互动，通过电话我们的网站上回复、记录等等这样顶多，等等这样一些方式，我们跟客户进行不断的沟通，很多企业都在分析，其中评论信息中，不是每个评论信息对我们都有用。确实能够反映出客户对我们产品一个体验，对我们产品一个更多高的要求。
比如说我们简单看到，在淘宝上关于某件产品的评论，可能有人只说了一句，要是有别的颜色更喜欢。要是有一个什么样一个设计，我会显得更帅。要是配一个什么样的东西，会更好。可惜没有这个孩子的风衣等等，对于体型胖的人，我有什么样的要求等等。实际上这样很有效的把握和分析，能够发挥出非常大一个选择的价值。它是我们改进产品设计，进行产品定价。进行客户服务，改善我们的运行体系、运营体系等方面，都会有非常好一个渠道。当然这些数据很零散，通过为什么说？我们要从这些零散的数据，挖掘出重要潜在一个价值。这是一个很重要的方面。基于客户反馈的产品的设计，这是大数据运用一个很重要的领域。
第三个基于客户喜好的，我们的社区营销，可能是对我们品牌的营销。对我们产品的营销，对理念文化的营销。基于对客户，就是我们在社区中数据中一个把握，现在越来越多的企业，通过新浪微博，腾讯微信，包括像国外的twitter的一个接口，所提供的服务，通过App反映到相关数据分析，帮助你做客户一个分析。那么在这个过程中，你提供的可能是关于你客户一个详细的一个信息。它所提供是你的平台，和相关的他这个客户信息的相关信息一个分析。那么比如说在这个社区网站上，我们可能有人在谈论关于男士休闲的话题，可能我刚发的微博，谈到男士休闲这样一个话题的时候，马上你看到我们的窗口上就显示出来了相关的关于男士休闲服相关的广告。
那么同时会判断你，根据你这个客户，你的身份，你的年龄，你的喜好。给你推荐这样针对性的产品。根据你的访问的一个历史记录，为你推荐产品。所以现在我们看到，我们大家都去上微博的时候，发现微博里经常有针对我们自己的一些广告。不要觉得这些广告是随意打的，他是经过对你在发这些评论，和你填写的个人信息，以及你的相关这些交互中，包括你可能在昨天访问了淘宝网这样一个专栏，可能给你推送相关的产品，不是随意打广告，是精准的个性化一个营销的方式。那么同时在这个过程中，你参与到哪些话题，根据这个话题也会有针对进行相关的品牌的营销和产品的营销。这是第三个方面，就是我们利用社区，利用我们的这样一个社交活动，所推动的营销的这样一些数据。
我们看到新浪、腾讯越来越提供这样一些基础的平台，和基础的数据一个分析服务。给我们企业用户来做相关一个精准性的，个性化的一个营销。
那么第四个方面，基于数据分析的广告投放。我们很多企业在投放广告的时候，现在广告提供这样一些服务。做一些内容的分析，我们依靠点击，我们这个广告上去以后，点击这样一个过程，点击的数据来源，来进行广告位置、颜色、大小用词不断的实验，通过这个实验更好改进我们的点击行为，在广告内容分析方面，也是很重要一个方面。包括时段的分析，通过我们对广告点击不同的活跃度，时段的活跃度来更有针对性提供在更准确的时段性，来达到广告的效果。同时对广告这种效果，也进行分析。包括我们点击购买产品的效果分析。现在有很多大数据营销的分析公司，都是从原来的广告公司转型过来的。他们在这个广告的，在网站上，在各个社区渠道上，对于这个广告数据掌握和分析的基础上，给我们广告者提供更加针对性这个服务。