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의류 산업의 혁신과 발전 방법
인공지능 응용기술은 의류 소매업의 발전을 촉진하여 전망이 넓다.

의류 소매가 성변화를 맞이하다.

전자상거래 플랫폼의 부상과 모바일 쇼핑의 충격 이후 의류업계의 소매는 다시 한 번 새로운 변화인 새 소매를 맞았다. 새로운 변화는 소비자 중심의 비즈니스 모델을 탄생시켰고, 시장은 순식간에 변화했다. 의류 브랜드가 적극적으로 대응하지 않으면 탈락을 의미한다. 어떻게 "보이지 않는-내려다 보는-읽을 수 없는--

배울 수 없다-따라갈 수 없다-움직일 수 없다 "는 순환? 우리는 기술이 소비자와 브랜드를 연결하는 핵심 중 하나가 될 것이라고 믿는다. 브랜드는 의류 소매업을 바라보는 젊은 시각을 다시 세우고 신기술을 적극 적용해 경영에서 직면한 문제를 해결해야 한다.

중국 의류 소매 분석

미래산업연구원이 발표한' 의류소매업시장 전망과 투자전략계획분석보고서' 에 따르면 20 17 년 중국 사회소비품 소매총액은 366262 억원으로 전년 대비 10.2% 증가했다. 이 중 한도 이상 소비재 소매액 1606 13 억원, 8. 1% 증가했다. 일년 내내 사회소비품 중 소비업그레이드류 상품 성장이 빨라 통신기재, 스포츠오락용품, 화장품이 각각 1 1.7%, 15.6%,/Kloc 로 증가했다. 의류 신발 모자 및 니트 직물 소매액 방면에서 의류 신발 모자 및 니트 직물 소매액은 20 14557 억원으로 전년 동기 대비 7.8% 증가하여 같은 기간 사회 소비재 소매 총액 10.2% 의 성장률보다 낮았다. 20 12 부터 20 17 까지 중국 의류 소매업은 꾸준히 성장하고 있습니다. 20 17 년 의류 소매 총액이 14557 억원으로 20 12 년 9778 억원보다 479 억원 증가한 것으로 201이 예상된다.

어떻게 여객의 흐름을 높일 것인가는 장기적으로 의류 브랜드를 괴롭히는 난제이다.

이 문제를 해결하기 위해서는 의류 브랜드가 먼저 실제 일일 여객 흐름과 입점률을 알아야 한다. 이러한 승객 흐름 데이터는 매장의 입구 전시 레이아웃과 점포 전 프로모션을 위한 의사 결정 및 평가 근거를 제공하여 고객의 입주율을 높이는 데 도움이 됩니다. 의류는 거물급 유니클로, h & ampm 은 여객류 데이터 분석에 정통하며 안내입구 전시에 충분히 적용된다. 전형적인 쇼핑몰, 유니클로 항상 입구를 최대한 크게 만들어 모든 고객에게 완전히 개방하여 입점 확률을 높인다. H& 상품의 가격은 M 쇼윈도 모델의 발밑에 표기되며, 가격 대비 성능이 높은 가격도 많은 고객들의 주의를 끌 수 있어 입점 행위가 일어납니다.

의류에 인공 지능 기술 적용

인공지능 기술이 발달하면서 스마트 시의안경, 스마트 가이드 등 제품이 성숙해져 매장이 소비자와 더욱 풍부하고 심층적인 상호 작용을 할 수 있도록 도와주면서 수많은 의류 소매 브랜드의 마케팅 활동에 적용돼' 배류신기' 가 됐다. 비즈니스 패션 브랜드인 릴리는 티몰 (Lily) 와 합작하여 상해 남경서로 () 에 지혜의 문점을 개설하고 인공지능 기술을 사용하는' 거울' 을 선보였다. 소비자들이 가게에 들어오면' 거울' 사진을 찍고, 가상 탈의실에서 실물과 같은 비율의 효과를 얻을 수 있어 자신이 좋아하는 옷을 한 번에 입어 볼 수 있다. 만약 당신이 매우 얽혀 있다면,' 거울' 은 자동으로 당신이 일치하는 것을 추천하고, 시험 후에 직접 주문할 수 있습니다. 인공지능 기술을 옷가게에 적용하는 것은 단지 익살스러운 것만이 아니다. 거울' 의 매력에 백합 지능점은 오전 내내 여객유량이 세 배로 늘었다.

물론 잘 운영되는 옷가게는 신규 고객뿐만 아니라 끊임없는 귀환객도 유치해야 한다. 사용자의 정확한 초상화를 얻고 "누가 내 고객인지" 를 이해하여 고객을 붙잡는다. 고객의 쇼핑 선호도, 쇼핑 습관, 쇼핑 빈도를 파악하면 맞춤형 서비스를 적시에 제공할 수 있습니다. 한 무리의 사람들의 쇼핑 선호도와 습관을 파악함으로써 우리는 점포 진열, 마케팅, 광고, 판촉 활동 중 어떤 것을 겨냥할 수 있다.

글로벌 의류 소매 대형지 패션은 투프 기술의 얼굴 인식 객류 통계를 이용하여 고객 초상화를 분석하고 디지털 운영을 적극적으로 탐구하고 있다. 얼굴 인식 및 승객 흐름 통계 기능을 통해 상점은 성별, 나이, 표정, 신규 고객, 체류 기간 등의 차원에서 고객 초상화를 만들 수 있으며, 운영 전략 조정을 위한 데이터 기반을 제공하고, 점포 운영을 도와 현실을 일치시키는 것에서 문점으로의 전환률을 높일 수 있습니다.

의류 산업은 역사가 유구하지만, 발전 활력과 혁신 정신이 충만한 산업이기도 하다. 새로운 소매 물결의 영향으로 앞으로 몇 년 동안 반드시 새로운 발전 국면을 맞이할 것이다. 의류 브랜드가 가장 큰 도전에 직면하고 있는 것도 가장 큰 기회이다. 의류 브랜드는' 소비자 중심' 비즈니스 모델을 구축하고 신기술의 개발과 운영을 중시해 비즈니스 및 운영 모델의 업그레이드를 지원해야 한다.