如何利用大数据提升服装网络营销效果？

大数据营销又称数据驱动型营销，主要是以驱动客户高效参与，实现一对一的时效精确营销为目标，通过搜集、分析、执行从大数据处理所得到的结果，并以此描述客户参与，优化营销和评估内部责任的过程。

快时尚巨头ZARA的成功以“快”出名，灵敏的供应链系统、多品种少量制售一体的效率化经营，使众多服装企业难以望其项背。除了台面上的设计能力，台面下的资讯/数据大战，更是重要的隐形战场。ZARA推行的海量资料整合，通过线下实体店和线上网店的信息收集分析，最终各方信息被分类处理，成为设计、生产、销售的指南。

大数据技术在服装网络营销中的应用主要体现在如下几个方面：

1.挖掘用户行为，洞悉消费者喜好

只要积累足够的用户数据，就能分析出用户的喜好与购买习惯，甚至做到“比用户更了解用户自己”，这一点是许多大数据营销的前提与出发点。无论如何，过去那些将“一切以客户为中心”作为口号的企业应该反思，过去真的能及时全面地了解客户的需求与所想吗？或许只有大数据时代这个问题的答案才更明确。

大数据应用非常重要的一个特点，就是大数据可以帮助商家对市场活动中的用户行为习惯进行分析。用户行为分析是市场中常用的一种策略。市场活动以用户为中心，以效益为导向，活动的筹备、布置、服务都围绕此而展开，如果缺乏大数据指导，极可能导致活动实效的大缩水。大型服装品牌的数据收集依赖系统化管理来完成，而将要为营销提供决策依据的用户行为分析则还需要对收集的数据做点“加法”，从而实现这些数据价值的深度挖掘。那么，需要做“加法”的数据对象包括哪些呢？一般说来，完整的用户行为数据应包含用户的习惯、来源、服务体验度等，具体而言主要是顾客购买服装的渠道来源，支付方式，人群职位分布与行业来源，人员的群体习性与特征，对不同款式服装的关注度，现场服务的体验度，不同区域的人流密集度，等等。

采用“加法”处理所收集的数据，仍然离不开系统化管理，将数据完整、准确地记录下来，并依据一定的算法逻辑进行分析。例如，在顾客购买服装的渠道来源分析中，大数据处理方式会精确地分析出该名顾客获知活动信息的推广渠道、地域来源，不同渠道分布比例、各渠道营销成本与收益对比，以及购买服装款式的比例、购买方式的行为等。除了对数据挖掘的深度，这种方法还同时具备了数据的精确性、实时性等，真正把数据的附加价值发掘出来。

在营销观念发生了翻天覆地变化的今天，基于数据分析的用户行为研究不仅可以提供营销决策的依据，而且还将在后续营销机会跟进、服务体验改进、现场资源优化配置等方面给企业以实际的帮助。

在服装网络营销过程中，收集用户的行为数据，利用大数据分析处理技术，可对用户的“收藏”“加入购物车”“购买”“提交订单”退换货评价等操作深入挖掘。通过聚类分析的方法对不同用户进行分类，充分了解消费者的喜好，针对不同的消费者制定差异化的网络营销策略，可使营销效率更高，目标用户的转化率也更高。同时，根据市场销量反馈，可迅速对自己的服装设计进行改进。

以ZARA为例，其传统的营销策略，是将商品推荐给客户，同时通过客户在市场中的表现收集客户的相关信息。但是今天，客户更加多变，客户群也变得很不一样了。现在社交媒体越来越多，它给了客户新的思考方式和思考方向，所以说商家必须改变他们的营销方式和营销策略。客户希望通过社交媒体与商家加强互动，进行购物方面的体验交流。(www.xing528.com)

为适应市场变化ZARA开始在各种渠道增加与客户的接触点，不管是实际的店面还是互联网平台，希望通过各个不同的客户接触点与客户进行无缝对接，给客户提供无缝的享受和体验。许多商家现在很害怕自己在线上以及线下的竞争中不能超越其他商家从中脱颖而出。所以这种与顾客的多接触点布局以及互联网平台的应用，可使商家获得更多数据，然后通过对大数据的研究，寻找客户购买服装的行为特征，据此为顾客提供个性化的服务。

比如，一位顾客在浏览网络的时候，一开始只是想在ZARA买一条连衣裙，于是就在ZARA的官网上搜索连衣裙，因为顾客已经登录了账户，所以说前端的系统就会识别到该位顾客的独特数据信息，包括这位顾客之前的购买历史以及浏览记录。商家将该顾客之前的购买历史和现在他们所提供的相似的商品进行连接，就可以在网页的右端给顾客提示现在有什么相似的商品、商家正在进行什么样的促销活动，于是看到了这些商品就会更加促进顾客想要买的欲望，使顾客能够更容易地挑选到适合自己的连衣裙，并且商家还会为特定的顾客提供特定的优惠。商家就是通过这样定位每一个客户的购物历史以及现在相似的商品进行匹配来促销自己的商品，同时又能够为顾客提供更好的个性化服务。

2.提升渠道推广度

在大数据分析的过程中，需要对数据进行不断的分析，不同的时段、不同的地域，对用户的转化中要实施什么样的营销策略，这个在各个渠道都是不一样的，在网络营销过程中，分析各个渠道带来的用户的不同行为特征，推广各个渠道中的营销效果，会无形中提升企业的投资回报率。在网络营销过程中，渠道的扩展是一个难题，传统渠道的竞争，新客户获取的难度等，如何提高渠道的推广程度，也是服装企业进行网络营销中的一个难点，大数据分析可以让渠道营销更简单。过去，精准营销总在被许多公司提及，但是真正做到的少之又少，反而是垃圾信息泛滥。究其原因，主要就是过去名义上的精准营销并不怎么精准，因为其缺少用户特征数据支撑及详细准确的分析。相对而言，现在的广告等应用则向我们展示了比以前更好的精准性，而其背后靠的即是大数据支撑。

就传统的顾客服装购买体验而言，顾客会觉得他们首先是想要买一双新鞋，第二点就是他们会对这个鞋子进行调查研究，看他们要买哪一个品牌的鞋子，以及该鞋子的质量怎么样，然后再决定到底买不买这个鞋子，或者是买哪一个品牌的鞋子。但是在大数据背景下，商家可以对客户购买的每一个过程都进行控制，比如说，可以通过社交媒介发布一些照片，或者是发布一些名人穿着自己品牌衣物鞋子等的照片，通过这种照片的推广，引导顾客更加了解和喜欢自己的品牌。

商家通过对品牌广告投放、点击率等数据的分析，可以了解顾客的消费习惯，从而在不同的渠道提升品牌的推广度。现在顾客会在无意识中运用各种渠道，去了解知晓该品牌。比如说，一些顾客一开始是想在这个店的官网上购买商品，但是他们又想去第三方的网站上看一下会不会有什么打折，比如说淘宝、京东等。然后，可能很多顾客在淘宝上搜一搜，发现同样的商品同样的质量正品，他们有打折，那么顾客就不会在官网上买，而是会选择到第三方的购物网站上去买。但是第三方购物网站的货物来源也是来自于这个品牌，比如说H&M、ZARA，只是他们购买的渠道是通过第三方网站。所以说，客户会在无意识中运用各种各样的渠道来完成自己的购物的过程。而且，顾客还会把这个品牌推荐给周围的人，从而达到了品牌的推广。

3.品牌宣传与评估

企业在进行市场宣传和广告投放的时候，可以利用数据可视化的分析结果，对于宣传活动形成报告，进而建立更加精准的广告投放体系，以便对整个营销以及宣传过程进行精细化的管理。

网络空间犹如一个虚拟的世界，数量庞大的网络分散在各个“角落”，提供着即时聊天、网络游戏、网络新闻、BBS以及社交网络之类的应用服务。依靠传统营销手段和营销技术，服装品牌很难实现对分散化、碎片化目标受众的聚合，但通过整合营销传播活动，以实现对目标受众尽可能广泛的覆盖，又是服装企业必须要完成的工作。基于此，我们应当加强大数据在广告整合传播活动中的应用，包括发现目标受众的位置、整理目标受众的信息特征、制订针对目标受众的信息传播策略以及实施具体的广告传播活动等，推动广告活动在网络空间中的整合传播，由此实现对分散化、碎片化的目标受众最大程度的聚合。