服装行业大数应用据观察之EDITD
在席卷了诸多行业之后，大数据的概念，终于涌至服装行业。很多介绍到服装企业大数据建设方面的文章，抽象一点的则无非是让企业开始培养大数据思维，或是用一些数据分析的工具，再具体一点的又如深挖自身的顾客消费数据，等等。许多人对服装行业的大数据发展，尤其是线下品牌的大数据，保持着谨慎的态度的同时，亦试图寻找服装企业大数据之路上的数据或是应用。笔者在本博设一个分类，以此记录对服装行业大数据推进之路的一些观察、设想及心得。在服装行业，尤其在其设计及零售的环节，对于资讯、或者是信息的需求是极强的。流行什么款式什么颜色、消费者当下在热议着什么、时尚意见领袖们又有什么看法、竞争对手的动态，如此等等，均是需要关注的内容。一家叫做EDITD的公司，便瞄准了这方面发力并已走在了前头。先简要的看看了解到的一些关于EDITD的情况。2009年成立于伦敦。两位联合创始人，一位是设计师出身，一位是软件开发工程师。公司发现了服装行业两类难点痛点问题：设计师：信息资源少，把握和响应流行趋势难；零售商：需要实时数据，决定商品何时上架，何时打折，何时下架；而公司的目标即定位于帮助服装零售商、品牌和供应商在正确的时间、以正确的价格交付正确的产品。即right product, at the right price, at the right time。 EDITD是一家实实在在的大数据采集和利用者，他们实时获取汇总来自全球社交媒体、设计师的T台走秀报告、流行博客等各种来源的流行时尚数据，同时，不间断的从网络搜索抓取零售网站，收集有网上零售商在售商品，数量、售价等信息。基于这些数据，通过技术手段，可以提供如下的服务：1.每天、每周发布反映特定市场类别的新品和打折商品情况的零售报告，供业内人士追踪竞争情况。2.提供参考工具，包括比较购物工具，和监控人们在网上评论内容的社交监控分析工具。3.虚拟的销售规划档案工具，帮助零售商制定下一季的促销战略。 EDITD追踪全球1000多家零售商的数据，收集了1500多万高清图片，追踪5000万SKU，挖掘涉及全球80多万有影响力的时尚潮人和专家的社交活动。将这些数据转化为信息及知识后服务于从事新品规划、采购、贸易和战略规划等工作的服装业从业者，包括男装、女装、童装、配饰和美容等细分行业，信息内容可以依据具体的行业细分来定制。现有客户包括Target、ASOS、Gap、Gilt等。收费模式为按月付费，约2500美金/月。EDITD期望使得客户能够获得他们真正想要的东西，而不是由别人决定给他们什么东西。它使客户可以更加动态地掌控他们的时尚格调，也使市场更加高效。 我们从已广为人知的大数据的4V特性（Volume数量，Velocity速度，Variety多样，Value价值）来对EDITD进行解读。Volume，据报道的资料反映，约截至14年Q3，其已经有530亿个数据点（不知是否为爬取的数据点）。数据量方面，已经达到几百兆兆的规模；Velocity，EDITD高频度近实时的抓取数据，并将大部分数据存储于内存，可以大大提高信息的时效性以及系统的处理速度；Variety，这更是不用说，有着网站零售数据、时尚博客数据以及Facebook等SNS等丰富多样的数据来源；Value，EDITD为用户在市场分析、零售分析、流行趋势、舆情监控、商品企划等方面工作起到极大的助力。先不说别的，光从其的目标上来看，不就是我们常提到的“适时、适地、适品、适价”的说法么。相信如果真的做到了基于及时的、准确的市场信息，可以实现在商品企划、上市、调价、调拨等从源头开始的各个环节上发力，那么对于国内服装企业避免“高库存”现象，能够产生一定的积极的作用。 笔者认为EDITD的成功，源于其切入到了服装品牌商及零售商对于外部信息的渴求这一难点问题。而在过去很长的一段时间里，大家都认为服装行业，尤其是类似于流行趋势的这些方面，由于有太多主观与人为的因素夹杂，数据与信息技术是很难派上用场的。因此，企业纷纷注重于内部的“小数据”应用建设，譬如，往往集中于企业内部商品分析、零售分析、顾客分析等领域。至于外部数据的采集，则有一些人工采集抄录竞品价格，或是从商场等渠道获得竞品业绩等数据，耗时耗力且可靠性差。而随着互联网时代的新兴技术的发展，大数据量、近实时的数据采集技术，以及对于SNS舆情、情绪分析的挖掘技术等的进步，使得品牌商与零售商可以受益于此了解更多的外部数据，制定更优的商品企划管理，展开更精细化的零售运营管理。目前没有找到EDITD在中国开展业务的信息。而这一套的服务，对于国内的品牌商及时了解国际时尚趋势、市场动态有一定帮助，对于零售数据及市场报告，则取决于EDITD抓取的网站范围了。想来应该也还没那么快吧。不由得想象，什么时候也能凸现一家中国式的“EDIDT”呢，为本土的品牌商及零售商提供服务呢？
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