京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据分析 为什么当下是时尚民主化时代?
2015年12月第二届数字时尚盛典举办,百度营销研究院代表分享《百度大数据洞见时尚趋势》报告。本文解析大数据下的时尚民主化。
当下是“全民共享时尚”时期?
时尚的「民主化」已经是当下正在发生的趋势。回顾时尚消费的发展历程,总的来说经历了大致三个阶段:从“上层阶级独享时尚”到“中产阶级始享时尚”再到“全民共享时尚”。
第一个阶段发生于中世纪晚期——工业革命前,皇室、贵族是主要的时尚消费群体,时尚主要是阶层区隔的产物,用以彰显社会地位。这时期时尚的传播模式也是自上而下的。
第二个阶段发生于工业革命开始后的大规模工业化生产与大众传媒普及的时期。这时期在一些文化媒介人(文艺人士、广告人、演员、大牌设计师等)、商人等群体的推动下,时尚消费从上层阶级扩展至中产阶级,很大程度上时尚消费是财富的象征,用以彰显经济地位。传播模式更加多元化:不再只是自上而下的,同时有自下而上、横向传播。
第三个阶段就是当下的互联网时代,也是一个全民时尚的时代。时尚走向民主化是必然趋势,有普通人消费能力提升的原因、有对美和时尚的需求迅速崛起的原因、也有互联网(从购买渠道的角度和品牌沟通的角度)拉近了奢侈品和大众之间的距离的原因等等。时尚的消费已经扩展到不同阶层、不同民族、不同年龄段、不同职业群体。
从百度搜索大数据来看,箱包、服饰、香水、腕表、美妆与珠宝首饰6大品类一年的检索量就高达8亿多,相对2014年上涨了4成;8亿多的检索量意味着庞大的消费基础。另一方面,以呛口小辣椒等为代表的网络时尚达人也蔚然成风,年均检索量也是千万级,互联网真正开启了全民参与创造时代。
时尚消费也不再只是彰显社会地位,或者彰显经济地位,也有彰显自我价值、自我生活方式的动机——这一点在年轻一代中更加明显。随着新兴媒体尤其是社交媒体的层出不穷,传播模式也变得更加复杂,更加多元化、立体化,可以说是纵横交错。
百度大数据何以洞见时尚趋势?
其实民主化,并不是事事都得无底线地贴近大众消费者的需求,而是对我们真正的消费者具有足够深入的了解和认知。
在今天,常常看到年轻的消费者表达“你若端着,我便无感”。其实在传统领域也是一样,品牌的核心价值观掌握在自己手里,但营销一定要建立在消费者研究的基础上。同理,时尚品牌的设计和审美主张需要是精英化的,自上而下的;但只有洞察了消费者是谁,在哪儿,喜欢做什么,我们才能够在正确的情境,把我们的品牌主张沟通到正确的人。
所以,我们主张对“时尚的民主化”的正确理解应当是:高冷地做,平和地说。
百度平台上,每天都发生着数百万次和时尚相关的搜索。每一次搜索和点击的背后都是消费者真实的兴趣和行为。通过对这些行为大数据的挖掘和分析,我们能够看出一些品类、单品在2015年的流行趋势演变。比如我们将一些常见的女装单品的搜索量数据进行细分,发现铅笔裙、白色蕾丝连衣裙、露肩上衣等单品在今夏出现季节性爆发,而皮裙、高领毛衣等单品在秋冬季节表现强势。
为了探索大数据对时尚趋势的预测和洞察力,百度营销研究院做了两个尝试。
尝试一:对比中国(百度)和美国(Google)的检索趋势异同。
事实发现,由于国内大众消费者对时尚单品的认知和渗透率仍然比较有限,在品牌的持续教育下,大多数单品的两年间检索量在国内都是持续上升的,即便是单肩礼服等Google检索量持续下降的单品,在国内的搜索量仍然稳中有升。
白蕾丝连衣裙等国外季节性爆发的单品在国内几乎能够同步走红,充分体现出互联网能够及时将流行趋势传导到国内。
Vintage古董衣在美国并不是一个新概念,今年初在国内曾短暂引领潮流,但由于文化差异原因,国内的普通消费者可能难以接受将古董衣作为日常穿着,因此检索量数据也是昙花一现。
尝试二:用数据模型方法预测未来趋势。
我们分别考察了常见的时装单品、流行元素、色系的检索量趋势,并通过数据模型的方式,来尝试它们预测明年春夏季节的未来表现。
我们使用时间序列预测方法,基于过去两年内的检索量,挑选出明年春夏季节检索量将会走高的单品、图案和基本色系。进而选出了明年春夏最有可能流行的一些时装组合,包括上衣&裤装组合、裙装、设计元素组合等等。
时尚和人的喜好是主观的。人心向背受到太多的因素影响,或许未来某一天的一个明星同款、一个综艺节目,都能够带动一波潮流。
我们试图用百度的搜索大数据去预测未来的时尚潮流,因为我们相信大数据的价值。这些数据来自每一次真实的点击和搜索,来自每一句真心的吐槽和点赞。我们坚信大数据能够,也应当为品牌度量人心,也希望更多的品牌能够发现数据之美。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 MySQL 实际应用中,“频繁写入同一表” 是常见场景 —— 如实时日志存储(用户操作日志、系统运行日志)、高频交易记录(支付 ...
2025-10-30为帮助教育工作者、研究者科学分析 “班级规模” 与 “平均成绩” 的关联关系,我将从相关系数的核心定义与类型切入,详解 “数 ...
2025-10-30对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“相关系数” 不是简单的数字计算,而是 “从业务问题出发,量化变量间关联强 ...
2025-10-30在构建前向神经网络(Feedforward Neural Network,简称 FNN)时,“隐藏层数目设多少?每个隐藏层该放多少个神经元?” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是:Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29在数据分析中,“正态分布” 是许多统计方法(如 t 检验、方差分析、线性回归)的核心假设 —— 数据符合正态分布时,统计检验的 ...
2025-10-28箱线图(Box Plot)作为展示数据分布的核心统计图表,能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值,是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28在数据可视化领域,单一图表往往难以承载多维度信息 —— 力导向图擅长展现节点间的关联结构与空间分布,却无法直观呈现 “流量 ...
2025-10-27这个问题问到了 Tableau 中两个核心行级函数的经典组合,理解它能帮你快速实现 “相对位置占比” 的分析需求。“index ()/size ( ...
2025-10-27对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”,而是 “将模糊的业务猜想转 ...
2025-10-27在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22