
大数据服装电商来袭 马云还能笑多久_数据分析师
黑马说:电商上,服装品类交易额占总量的30%多。在大众心智中,买电器到京东、苏宁,买图书到当当、亚马逊。剩下的服装品类以淘宝为首,多家电商竞争激烈。但是,淘宝的C2C模式潜伏着严重的弊端。淘宝如果不从传统的服装产业链寻求改变,未来五年必死。为什么这么说呢?
我们要先看一下淘宝的商业模式。不考虑支付宝,淘宝的C2C模式是这样的:
图1 淘宝的商业模式
但在“卖家”两个字的背后,隐藏着庞大的产业链。
传统的服装产业链是这样的:一位在服装公司工作的设计师,会根据服装公司现有的布料,每个月画上百张图,其中也许有一两个款式会被设计总监通过(也许一个都没有),然后交给打版师,服装公司会预估这个款型衣服的销量,比如1000件,按照SSS码~XXX码生产出来。如果是淘品牌,这时就会直接放到自家的淘宝店上开始营销、销售;如果是传统服装公司,则会把服装以一定折扣价格交给网络/实体经销商。
图2 淘宝的服装品类产业链
其中的打版、投资生产、经销渠道等等专业分工,设计师无法独立完成,只能由公司做代表,依托品牌,在淘宝等各种平台上销售服装。
服装企业之所以会价格高,还有一个很重要的原因是要平衡库存成本,这其中包括仓储的硬件成本、人员成本、还有报废成本。服装行业有句老话:卖服装卖一辈子,钱没挣到什么,就挣到一库存的衣服。
通过大数据和众筹, 目前国内数家新兴的服装电商公司已经通过C2B、DP2C等模式,解决了上述问题。
C2B模式电商
C2B模式的特点是,客户提前下单,商家根据客户需求,按需生产。这样可以大幅度缩减库存成本和预生产成本。目前服装行业最有代表性的就是高端西服私人订制。
但订制西服的最大成本就是,每一件西服都需要单独打版,一个老打版师需要1万月薪,而一个打版师每天最多只能做两个版。从而制约了西服订制行业的发展。
但通过大数据分析,在海量数据的基础上,计算机自动打扮成为了可能。比如红领西服,通过大数据电商平台,可以分析出每一位客户每厘米身体差异所带来的版式变化,不需要打版师,每天可以处理2000件以上的订单。
DP2C模式电商
据统计,90%以上的消费者都有身体缺陷,因为担心网上的标准尺码服装不一定符合自己的身体特征,所以消费者80%的服装购买行为是在线下完成的。很多消费者都希望自己的衣服是私人订制的,但私人订制服装的款式少、价格贵。这个问题怎么解决呢?目前一些服装电商,比如嘉美转转,通过DP2C模式解决了以上问题。
要想解决价格贵的问题,第一步就是体型特征的标准化。通过大数据分析,总结不同的体型特征,每个尺码根据体型特征细分。消费者选择自己体型特征相匹配的号码。
解决价格贵问题的第二步,是“小规模批量化的订制服务”。这是一种“准订制化”服务,通过众筹预订和背后的柔性供应链,一款衣服只要有20个订单即可生产。从而避免了库存压力。随之带来的好处是零库存,成本大幅下降。平台又可以把成本大幅下降带来的好处与消费者共享。
“DP2C”模式则可以解决款式少的问题,“DP2C”的D是设计师,P则是平台。设计师在平台上设计服装,平台负责打版、生产,并为消费者把控面料质量和生产质量。
通过去中间化,在未来,没有产品精神的服装公司将无法生存。未来的服装电商平台,将与设计师一起,共同为消费者量体裁衣。
图3 未来的服装电商
反观淘宝模式,克里斯坦森在《创新者的窘境》上写道,企业的变革并不是由自身决定的,而是由它的上下游企业共同决定的。淘宝的生存,正是依托于中国广大的中小型传统服装公司。
O2O的本质是去中间化,这样的例子屡见不鲜,正如起点中文网去掉了出版社、河狸家去掉了美甲店一样,传统服装公司一旦变成“中间环节”被去掉,淘宝将没有生存的土壤,这时候,马云还能笑多久呢?
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29CDA 数据分析与量化策略分析流程:协同落地数据驱动价值 在数据驱动决策的实践中,“流程” 是确保价值落地的核心骨架 ——CDA ...
2025-08-29CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-28CDA认证:数据时代的职业通行证 当海通证券的交易大厅里闪烁的屏幕实时跳动着市场数据,当苏州银行的数字金融部连夜部署新的风控 ...
2025-08-28PCU:游戏运营的 “实时晴雨表”—— 从数据监控到运营决策的落地指南 在游戏行业,DAU(日活跃用户)、MAU(月活跃用户)是衡量 ...
2025-08-28Excel 聚类分析:零代码实现数据分群,赋能中小团队业务决策 在数字化转型中,“数据分群” 是企业理解用户、优化运营的核心手段 ...
2025-08-28CDA 数据分析师:数字化时代数据思维的践行者与价值推动者 当数字经济成为全球经济增长的核心引擎,数据已从 “辅助性信息” 跃 ...
2025-08-28ALTER TABLE ADD 多个 INDEX:数据库批量索引优化的高效实践 在数据库运维与性能优化中,索引是提升查询效率的核心手段。当业务 ...
2025-08-27Power BI 去重函数:数据清洗与精准分析的核心工具 在企业数据分析流程中,数据质量直接决定分析结果的可靠性。Power BI 作为主 ...
2025-08-27CDA 数据分析师:数据探索与统计分析的实践与价值 在数字化浪潮席卷各行业的当下,数据已成为企业核心资产,而 CDA(Certif ...
2025-08-27t 检验与 Wilcoxon 检验:数据差异比较的两大统计利器 在数据分析中,“比较差异” 是核心需求之一 —— 如新药疗效是否优于旧药 ...
2025-08-26季节性分解外推法:解锁时间序列预测的规律密码 在商业决策、资源调度、政策制定等领域,准确的预测是规避风险、提升效率的关键 ...
2025-08-26CDA 数据分析师:数据治理驱动下的企业数据价值守护者 在数字经济时代,数据已成为企业核心战略资产,其价值的释放离不开高 ...
2025-08-26基于 SPSS 的 ROC 曲线平滑调整方法与实践指南 摘要 受试者工作特征曲线(ROC 曲线)是评估诊断模型或预测指标效能的核心工具, ...
2025-08-25神经网络隐藏层神经元个数的确定方法与实践 摘要 在神经网络模型设计中,隐藏层神经元个数的确定是影响模型性能、训练效率与泛 ...
2025-08-25CDA 数据分析师与数据思维:驱动企业管理升级的核心力量 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业继人力、物力、财力之后的 ...
2025-08-25CDA数据分析师与数据指标:基础概念与协同逻辑 一、CDA 数据分析师:数据驱动时代的核心角色 1.1 定义与行业价值 CDA(Certified ...
2025-08-22Power Query 移动加权平均计算 Power Query 移动加权平均设置全解析:从原理到实战 一、移动加权平均法的核心逻辑 移动加权平均 ...
2025-08-22描述性统计:CDA数据分析师的基础核心与实践应用 一、描述性统计的定位:CDA 认证的 “入门基石” 在 CDA(Certified Data Analy ...
2025-08-22