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乔帮主 发表于 2015-6-17 13:26:10

服装企业商品属性档案设定初探

一直在谈,服装企业可以通过采集更多的数据,维护更丰富的属性,来提高数据分析的应用的广度及深度,进而提升终端管理以及商品运作和顾客精准化营销等方面的水平。也在《运用多样化属性丰富终端分析应用》文中以终端属性为例进行了阐述。同样的,作为服装行业中的核心主体——商品,其属性设定及维护也是大有内容。实际在与企业的沟通过程中,很多企业也会希望能够获得一些参考和建议。    相较于线下品牌企业对商品属性的设定,感觉总体上来说,还是线上运营的品牌这方面做得要更好一些,也许与电商业务天然的就与数据、数据分析伴生着有关。前些日在几个电商平台上浏览了一些新款商品,看到其商品信息的描述,截下几个款的描述,贴上看看。       女衬衫
[*]版型: 直筒型 修身型
[*]面料: 纯棉
[*]细节: 荷叶边 蝴蝶结 订珠装饰 肩章装饰
[*]图案: 纯色 格子 条纹 圆点 碎花
[*]袖型: 常规袖
[*]领型: 翻领
[*]衣长: 中长款
[*]风格: 日韩 通勤 甜美淑女 欧美复古 英伦学院 简约 原创 民族 卡通 街头
[*]袖长: 长袖
    男T恤
[*]图案: 素色 印花
[*]袖长: 长袖
[*]风格: 时尚休闲 日韩潮流 欧
    男衬衫
[*]领型: 领尖扣
[*]版型: 修身型
[*]图案: 素色
[*]细节: 纽扣装饰
[*]袖长: 长袖
[*]风格: 时尚休闲
    女外套
[*]品牌:
[*]货号:
[*]服装版型: 直筒
[*]厚薄: 常规
[*]风格: 通勤
[*]通勤: 简约
[*]衣长: 中长款
[*]袖长: 长袖
[*]领子: 西装领
[*]袖型: 常规
[*]衣门襟: 暗扣
[*]图案: 纯色
[*]流行元素/工艺: 拼接 纽扣
[*]面料材质: 粘胶
[*]成分含量: 51%(含)-70%(含)
[*]填充物: 其他
[*]适用年龄: 25-29周岁
[*]年份/季节: 2014年冬季
[*]颜色分类: 草芥绿
[*]尺码: SM
    可以看到,不同品牌商,对于商品的属性档案设定,会有较大差别,不同的性别或是大类,也会有一些特有的属性项目。企业会基于自身模式及运营特点,参考结合行业经验加以提炼,建立并维护自己的商品属性体系。    定义并维护丰富的商品属性,毫无疑问是要花费一定的时间和精力的,自然也期望能够有较好的回报。这些属性资料数据,服装企业可以运用在以下方面。    1)基于零售数据,掌握商品的销售特征及趋势,对单个或者多个属性组合的分析,可以在不同的角度上展开。譬如地区,了解华东地区、华南地区及华北地区,某个或某些商品属性组合的特征有何差异。这样的数据,是编制店铺的计划、以及商品分货的一个很有效的决策依据数据来源。另外,还可从客户群体,了解商品属性的接受情况及顾客消费特征,譬如VIP顾客中不同年龄段对于颜色、面料等的反应。此类数据可以有助于精准营销,线上业务可以用以进行商品推荐,线下业务则可给予一线店员销售信息支持。    2)用于替代款的分析。畅销款商品,翻单不及的或者是不进行翻单的企业,可以从商品属性的匹配出发,寻找一项或多项替代款,尽可能的争取销售机会,减少缺货损失。    3)在进行新商品季的商品企划时候,亦可从多种角度出发,结合销售结果这一市场反应数据,作为商品企划的一部分参考。譬如说,历史数据体现,消费者不会为之买单的一些特性,或者说是元素,我们在后续商品季商品企划时,就可以予以规避。    那么,在建立于维护商品档案的过程中,服装企业有哪些注意点呢?    1)从数据的规范性角度来看,具体的某个属性各项值,应当具有规范性与一致性。规范性如成分含量、适用年龄,可以预先划分成若干段。一致性指某一属性事实上的一个值,有且仅有一个标准的名称。均不能随意的录入。由此,商品属性档案可以获得更好的质量,以用于分析。    2)企业设置哪些商品属性录入维护,应适当选取。设置的属性项数,并非越多越好,因为相应的工作量会增加。再聊远一点,属性档案维护起来,日常工作任务可说不难,因为它属于基础性工作,但对于档案维护人员来说,细致和耐心很重要。于企业来说,档案维护质量,亦是执行力的一种反应。    3)尽量入系统,通过数据库管理,勿要手工维护,疏漏与错误将在所难免。借助于信息系统来维护,将会更便利。    4)企业若干的商品属性,也可对它们进行进一步的管理。譬如可以将多个属性组织成层级的形态,或者标志重要性级别,毕竟各属性之间可能是存在关联关系的,或是重要程度也是有差异的。这样结构清晰且有序的管理起来,可以更好的应用于分析需求。    总的来说,服装企业定义并维护丰富的商品属性,可以视为精细化的一个方面的体现。而在实际接触到都许多线下企业里,商品属性稀稀拉拉的定义几个还是蛮普遍的, 某个属性里一堆的空值、不填也是随处可见。归根结底,还是重视度不够。希望随着信息化系统的逐步开展,数据分析(商业智能)类似系统的建设,又对企业的基础数据提出更高的要求,也使得企业的相关管理者重视到此类基础档案,以使数据得到改善与丰富。

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