AI 표고버섯거리 데이터를 입고'패션 신소매'를 재구성했다.

“여자의 옷장 안에는 언제나 옷이 모자란다.”

여자 마음 해저 바늘 어떻게 이 계절 여자들이 도대체 뭘 좋아하는지 알아맞힐 수 있을까?

2017년 추동 여장 트렌드를 발표해 복잡한 조류 원소를 분석해 예측했다.

패션 상품 총감독 장흔은 “큰 데이터를 통해 상품의 흐름을 통찰하고 예측하는 추세를 통해 플랫폼에서 더 좋은 상품디자인을 골라 소비자들에게 제공할 수 있도록 도와주고, 정준 재고 예측을 통해 의류 업계의 공급을 추진할 수 있다 ”고 말했다.

미래는 소비자가 몸에 입는 것은 마치 아름다운 데이터일 수 있다.

이와 함께 소비자보다 먼저 이런 데이터를 파악할 수 있다면 여장 업계에 대해 중소와 업그레이드 될 것이다.

버섯거리 조류에는'수'가 있다.

기술과 소비 분야의 큰 데이터를 구별하는 것은 감성적이고 복잡해 보인다.

버섯거리 어떻게 습기 바지의 비밀번호를 풀 수 있습니까?

버섯거리는 줄곧 ‘ 여성 ’ 과 아름다움을 이해하고 있다.

국민 경제가 빠르게 발전하고 차세대의 여성 사용자는 상품의 품질을 더욱 중시하고 자신의 필요와 소비 특징에 맞는 상품을 선택하고 싶어한다.

여장 이 사업의 귀환 제품과 서비스의 본질을 요구하며 소비 수요에 부합하는 상품과 서비스를 제공한다.

장흔은 가능한 한 여성의 소비 선택을 파악하기 위해, 버섯거리의 시장조사 자료 분석을 위해 데이터를 수집 대상에서 버섯거리 글로벌 카트, 디자이너 브랜드, 패션 브랜드, 하향 도매 시장, 일상 여성의 진실한 선장 장면을 수집했다.

한편, 버섯거리는 전체 채널 판매의 대데이터 분석을 통해 사용자에 대한 디자인, 스타일, 취미, 장면, 구매력 등이 선호하는 통찰을 얻어냈다.

데이터의 가치는 데이터의 ‘가공 능력 ’에 있어서 ‘가공 ’을 통해 데이터를 실현하는 ‘가치 ’이다.

데이터 기술 발전은 소비자의 내면 수요에 무한히 접근할 수 있지만, 데이터를 파악하는 것은 소비자 수요를 파악하는 것이다. 장희는 말했다.

전통전기상 분야나 패션 브랜드에 대한 데이터는 항상 중요한 측량이다.

장흔은 기존 전통 전기상 데이터 차원이 단일적으로 유량 효율을 중시하고 있으며, 패션 브랜드의 데이터 차원에서 일반 점의 매출을 주목하는 자료를 제외하고는'상품, 재고, 판매 '세 가지 차원을 핵심으로 한'스타일 효율'을 주목하고 있다.

전면적인 데이터 수출 기초에서 버섯거리 는 간단한 판매 코너에서 제품의 설계 코너를 점차적으로 깊이 파고들어'생산 -판매 -데이터'의 소폐쇄를 돌파했다.

모든 아이템 디테일 디자인을 통찰하면서 사용자 선택금을 더 잘 파악해 사용자의 수요를 앞당겨 빨리 서비스 사용자의 수요를 충족시킬 수 있습니다.

버섯거리의 트렌드 데이터는 플랫폼 사용자가 옷을 구매할 때 합리적인 조언을 주며 사용자가 더 빨리 좋아하는 조항을 구매하도록 하고, 전자상가에게는 의미가 크다. 사업가들은 그동안 고민했던 스타일의 예측과 재고 문제를 해결할 수 있도록 도와준다.

더욱이 멋진 보도를 통해 세계 의상 신발 모자망에 주목해 주시기 바랍니다.