【亿邦原创】7月15日消息，在今日举办的“长三角（常熟）产业数字化创新峰会暨亿邦未来零售数字化大课”上，知衣科技创始人郑泽宇发表了题为《AI揭秘——数据化爆款挖掘与趋势发现》的演讲。他指出，传统选款模式缺乏准确的数据支撑以及凭借主观选款存在许多的不确定性。而准确有效的数据能够帮助每一个品牌更精准的找到自己的定位，帮助传统的服装企业更好的判断市场的走向，打造爆款。
郑泽宇表示，通过大数据+AI的数字化模式可以为大家提供海量且准确有效的数据支撑。帮助大家准确的了解消费者的喜好，判断市场的趋势，进而可以更加理性的规划品类分布，更好的把握上新节奏，帮助提供数据化的款式设计与供应链服务。
据悉，长三角（常熟）产业数字化创新峰会暨亿邦未来零售数字化大课，于2021年7月15日在常熟国际饭店举行，峰会以“见效”为主题，从品牌见效、用户见效、产品见效等三大维度，数字化赋能企业的增长之路，为广大从事零售的电商企业提供更落地的参考方向和思路。
知衣科技创始人 郑泽宇
温馨提示：本文为速记初审稿，保证现场嘉宾原意，未经删节，或存纰漏，敬请谅解。
以下为郑泽宇演讲实录：
各位领导，大家上午好，很荣幸作为今天会议第一位分享嘉宾，来为大家分享我们在数字化方面的感受。首先大家都知道会议主题是数字化，包括数字化这个词大家听得也很多。但当大家谈到数字化的时候，不知道大家第一反应是什么？数字化能够用来干什么？今天从知衣科技角度跟大家分享一下，我们从设计企划到供应链管理，我们做得数字化的尝试以及包括分享的经验和干货，这里会给到大家一些具体的案例，就是我们怎么样帮助企业去做决策和选款的操作。
首先简单介绍一下，我们企业2018年创办，一直致力于服装行业从企划到设计到生产全环节数字化的链路，希望通过外部数据挖掘帮助每一个品牌更精准的找到自己的定位。我们从成立开始就一直在研究怎么样利用数据的方式帮助传统的服装企业更好的判断市场的走向。
在十年前如果做服装，大家一定要去看大牌的秀场趋势订货会，然后根据自己的经验和感受来判断什么会流行，什么是你想要选择的下一个爆款。但这样一种方式经过十几年的实践下来，其实是有一定问题的。这个也是我们很多品牌面临的挑战，就是不确定性。当我刚进入这个行业的时候，很多人跟我讲，服装行业是一个赌博，你赌中了爆款，今年一年利润就保证了，如果你没有赌中，可能今年一年利润都没有，甚至把过去几年的钱全部都赔进去了，为什么会产生这样的效果呢？除了大量订货因素之外，还有对消费者的把握，怎么样更好的把握消费者的行为习惯？感受到的消费者消费喜好和真实消费者表现出来的消费喜好是否是一致的？这个在之前是很主观的感受，我们凭买手的经验感觉来做这个事情。
但是在大数据时代，数据往往可以给我们很多的启发和客观的东西，当我们掌握和了解了客观的世界之后，你会发现所有事情就变得更加精准。既然要做到客观，首先我们要有一定的数据基础，我们知衣科技在三年发展过程当中，积累了海量的行业数据，包括三大类，涵盖了所有可能影响时尚趋势的数据，包括电商网站（淘宝、天猫、抖音、唯品会、拼多多），社交媒体，从传统大牌引领趋势到现在文化自信，还有红人，明星，社交KOL，KOC，小的舆论引导者，其实他们都定义了时尚。通过对他们的分析也能够很好的了解时尚走势和趋势是什么样的方向？它可能和大牌相似，但也可能和大牌不同，所以我们也收集了像微博，小红书、Instagram，抖音快手，基本上能够了解社交舆论上大家对于趋势的判断和走向。
最后是品牌，大牌官网，大牌秀场这些传统资讯渠道，所有媒介加起来我们累计超过10个亿的款式信息，超过1000亿款式的销量或者媒体的转发点赞数量。我们通过这样的数据挖掘，每天能够有100万新款进到系统里面来，这100万新款怎么样很好的判断它的趋势，那我们就需要人工智能算法。
在企业后端是产品，产品又分为两个阶段，一个是企划阶段，一个是选款阶段。首先你要有大的规划，比如说马上准备双十一，最近有很多客户在备战双十一，那今年怎么规划你的品类结构？怎么样规划类目的分布？这很多都可以通过数据来说话。我们可以把去年双十一的数据拿出来，首先可以看看重要的品类有哪些？你可以把这个数据和你的大牌数据进行对比。比如说连衣裙很重要，羽绒服很重要，可能我去年准备羽绒服占到整个比例的50%，那这个比例到底是多了还是少了？那你可以参考和你相似的店铺，我们可以把这样的数据全部拉出来分析，特别是对于有一定规模的企业来讲，这样能够让你的品类占比变得更加的合适。其实所有数据都是联动的，比如说上个月知道羽绒服销售额占到市场销售额的16%，那具体哪些好的羽绒服？哪一件是去年的爆款？都可以在我们数据平台上得到一目了然的呈现，直接从趋势到趋势落地可以把好的东西拉出来，让你的设计师和买手看一看，他们就知道今年是不是要买有类似调性的东西。从消费者的角度来讲，消费风格不会发生巨大的变化，去年的爆款对今年一定是有引导意义的，那我们就可以从去年销售情况指导我们今年选款的方式。
除了大的品牌占比之外，还有什么时候上新？这跟气候有关，跟大家运营节奏有关，还是会有复盘和分析的作用。这里是把去年8-12月份上新节奏拉出来了，可以看到大家上新周期9月底那一周开始上新，那么结合运营策略就可以规划整个企业的节奏。前面讲到品牌力，管理力是1，但是后面有多少量，你能做到多大的体量，和你精细化运营分不开的。通过数据的方式，比如今年到底是在中段上，末段上，前段上，你怎么分析到底做得好还是不好呢？怎么复盘呢？我们现在合作的企业，他们其实都是通过我们这一套数据体系进行复盘，进行分析，去更好的制定来年趋势战略。
其实我们可以细分到每一个属性，我们可以把一个服装拆分成几百个不同的属性维度，这样就可以看到每一个维度细分的趋势，细分的趋势拉出来之后，比如说羽绒服定怎样的工艺，可以看到不同的工艺在去年占比的情况，再结合你自己的企业情况，可以拉对应的爆款，可以看到对应爆款大致是什么样的，这对今年选款都会有比较好的帮助。
当我们选款，当我们在找趋势的时候，除了让买手在全国各地，全球各地去找这些款式同时，我们现在越来越多发现客户可能一天花三四个小时在我们软件上面寻找这样的趋势，不仅仅是款式的趋势，还有消费者，包括市场的趋势，可以通过流行词的方式去分析，预上新商品的流行词，他们在关注什么。我们也可以知道淘宝搜索的热词，用户在关心什么。你可以把用户的关注点和上新的覆盖点进行结合，然后更好的进行判断，能够完成对市场趋势的判断，我们也可以把这些关键词按照不同的风格，比如：图案，颜色等关注点整理出来，这样让买手有感性的认知，同时在结合上理性分析和判断，理性趋势点的挖掘。
在这个想法情况下，我们怎么样找到符合大家想法的趋势点？其实没有通用的答案，我这里只是抛砖引玉的过程。我们会发现客户每天花三四个小时在平台上干什么？他就是在找这样的趋势点。就是说什么样的地方是用户关心的？社交媒体上他们关心什么？电商网站上他们关心什么？什么样的东西和我能做的事情是可以结合的？什么样的东西是在电商网站上卖得比较多的？所有这些信息通过可视化的呈现，通过数据化的展示能够更加方便去做决策。
比如说带帽子的羽绒服和不带帽子的羽绒服，我可以找它的工艺，看含它们的占比是什么样？我可以进入到每家具体的店铺，比如说带帽子有哪些款，不带帽子有哪些款？当你知道市场的环境，知己知彼之后，这个时候再来去做判断就会和你拍脑袋说，到底是带帽子的好，还是不带帽子的好。经常在我们合作之前，他们十几个设计师围在一圈就开始讨论，我今年要更多的做带帽子的，还是不带帽子的，更多的是做长款还是短款，然后他们就开始争论了。很多东西都是非常非常主观的判断，这么多主观判断的时候，作为企业主有的时候是很难把握的。
比如说我们和太平鸟合作之后，他们所有的人，从最开始的电商部门到后面电商企划、市场、数据、战略，所有部门都统一基于我们的数据平台，当数据证明带帽子的羽绒服就是比不带帽子的好，但我的决策仍然是不做带帽子的，为什么？因为我看一下，比如说带帽子的都是什么样的风格，跟我的定位是不一样的，不带帽子的也有卖的好的，这些卖得好的跟我的定位和战略更相似，所以所有的结论不是好与不好两个维度，而是当你充分掌握了市场信息之后去做的理性和感性相结合，品牌调性和市场趋势相结合的决策。那如何完成这样的决策过程呢？其实就是通过对数据的充分掌握和理解，既不是盲目的相信你的直觉，也不是盲目的数据说明一切，而是两者结合。我们给大家提供的是一个非常良好的数据呈现和数据分析工具，但是通过这个工具得到如何的结论，是作为每一个品牌方自己去做的。如果你没有数据支撑，那所有的决策只能是拍脑袋。这就是我抛砖引玉，怎么样利用数据引导趋势，寻找新的机会点。
最近我们和珠海大品牌进行合作，怎么样找到珠海的趋势点，怎么找到国内的趋势点，其实都是有类似方法论的沉淀。
其实我们的报表很多很多，不是每一天大家都需要看，那怎么办呢？我们就为大家提供了报表组织和管理中心，把大家需要看的报表拉出来，这样也变相给大家做了一套外部系统的BI，这样能够更好的看到每天需要关注的数据，效率也会更加高。还有一部分同事认为利用数据分析出来的结论可能未必是最合适我们企业的，或者花费那么多时间盯着数据看，没关系，我们也能够为大家提供大牌数据的分析。
讲完企划之后，下一步是更具体的问题就是选款，很多人说企划跟我无关，反正有什么爆款我就卖什么，这是当今很多电商非常常用的，直播电商也是这样的爆款逻辑。只要做服装所有人都要爆款，那怎么样找爆款？可以通过跑市场，可以通过找大牌。那大家借鉴什么呢？我再给大家分享一下，我们合作的一个典型的案例。我相信很多人都做过，他们有十个设计师助手，这些助手每天就盯着它的竞争对手，每人每天盯2-3家，就看他上新什么，哪款卖的好，盯一些大牌，盯一些社交媒体，总共加起来30-50家。听起来好象有点low，但是实际上也是很多企业在了解市场的一个尝试吧。服装既是艺术品，也是商品，一定还是要遵循商品的规则。我们跟很多企业都有交流，每人都是盯着大几家看，比如所有人都盯着UR、ZARA这两家看，可想而知会怎么样？就是重复啊，学来学去大家都一样，这个事情同质化就会比较严重。
相反我们给大家提供的数据工具包含了几十万家的店铺，上百万的红人，上亿的图片，这个时候再对这些图片进行有效的分发。我刚刚提到那家合作企业跟我们合作之后，他们从30家关注变成了1000家关注。“熟读唐诗三百首 不会做诗也会吟”，这其实是老祖宗传下来的一个经典的学习方式。就是你在看了很多之后自己就会有感觉，你就能创造。我们提供了这样的工具，超过百家，超过千家，每家店铺，每天卖得好的东西，每天市场上受欢迎的东西，把不要的，不好的过滤掉，把不符合季节的过滤掉，不符合价格带的过滤掉，当你每天能够看到上千上万好图的时候，你就会有创造的灵感。我们会发现这家企业在跟我们合作之前或者合作之后款式的转化率是完全不一样的。
如果你的工作时间只有1个小时读图，还要浪费80%在没用的图片上，这个时候你的工作效率极低，你不得不在20%里面选一个，这是很多设计师现在的工作状态，是无可奈何的一个方式。但是通过我们这样的方式之后，可以让它的工作效率从20%变成90%，因为我们有小程序、APP、网页端，既可以在电脑前舒舒服服看大图，也可以在手机上刷刷点点，这样效率就提高了很多。
可以看到淘宝上新、预售、新品、热销品，微博，小红书各种各样的博主，我们相当于把大家所有的趋势款式聚集起来了，还有排行榜，商品互支持大家去做搜索和推荐。
另外，我们也可以通过自然语言的搜索方式。比如说我就是要找带图像的款式有哪些，给我提供一些设计素材，那通过我们搜索推荐方式可以找到大量的款式，再方便你去做创新工作，这是我们选款的工作。
其实设计师工作有的时候还是比较零散的：第一个是难找，第二个是难协作，第三个是难留存。类似于刚刚讲到的报表中心是帮助你管理所有的趋势和报表系统，同样有这样的图库系统帮助设计师做更好的交互和协同，甚至后面的样衣管理方向，都可以直接从我们系统上随时随地的采集图片，批量上传也是OK的，我们还有智能分类整理的功能，甚至还有统计的功能。包括搜索，筛选全部可以支持起来，还可以支持协作，我们可以通过这样的工具实现设计师协同体系。
当我们能够完成爆款，挖掘和发现的时候会有团队做统一的整理和分发，本身来讲他们也是非常杰出的设计师团队，我们拥有在职设计师接近50人。如果说你们觉得数据工具不知道该如何发现爆款，我们也有自己的设计师团队帮助大家，整合这样的设计师资源帮助大家更好的寻找爆款，大家干的事情是把买手派到我们的展厅来，我们就可以把通过数据发现出来的爆款展现到大家面前，完成这样的选款和供应链的工作。
最后讲几个具体案例。星柚从2018年开始使用我们的软件，从设计服务到供应链都有逐步开展合作，他们从6000款到现在2万款没有增加过一个买手，这里效率提升全部是通过我们工具实现的，不仅仅是款式多了，供销还高了，这就是通过数据化选款方式和传统选款方式带来效率和质量的对比。
第二个是红袖，它是直接来我们展厅选款，给我们下供应链订单，我们现在合作一两个月时间，SKU占比提升非常快，爆款率达到60%。
最后总结一下，数据打造爆款，谢谢大家。
文章来源：亿邦动力网
