摸象大数据高鹏:大数据如何助力时尚产业发展?

编辑:伍小仙 | 媒体:Xtecher | 2017-04-20
大数据助力时尚产业

近日,“预见未来·人工智能x时尚产业”主题活动在杭州市海创园展开。摸象大数据CEO高鹏在该活动中做了主题发言。

高鹏介绍道,摸象通过数据采集、数据管理、智能标签化处理、聚类分析四步走,从数据处理中得出当下流行爆款最集中的涉及元素,继而进行时尚流行趋势预测。

活动结束后,高鹏告诉Xtecher,项目之所以叫摸象是因为摸象大数据将自己定位为女性的全域大数据平台,公司名称源自于成语“盲人摸象”,公司初衷便是聚合海量用户的碎片化行为数据,摸索出用户的消费偏好标签和消费欲望清单等,从而给她推荐最适合的商品和服务,将用户和商品之间做最高效的链接。摸象要做的就是比女人更懂女人,让她们在10亿+商品中遇到真爱。

高鹏介绍道,当下,“她”经济正在崛起,女性已经成为互联网消费的主力,有数据显示70%的消费决策权掌握在女性手中。女性消费市场非常庞大,已经达到万亿级别,2016年中国互联网上就共有10亿+款商品。摸象看到了这个庞大的市场和需求,随即结合自身优势,利用大数据和人工智能来实现10亿+商品和庞大用户群之间的最高效匹配和链接。根据用户在网络中呈现的各种行为标签,挖掘用户意图和喜好,算出用户的“购物欲望清单”,来给她做精准的商品/服务推荐,减少周围的信息噪音。

高鹏指出,大数据的核心在于预测。将这放到企业中,就是通过从海量数据中提取有用的信息来提高企业的决策力,通过市场预测指导生产优化、产品创新、风险控制等。而很多企业受困于本身用户数据积累不够、信息单一,或者缺少相应的技术和团队,无法利用大数据做这方面的洞察。摸象大数据通过现有的3.5亿用户数据库帮助企业建立和完善用户画像,通过用户平常的互联网行为,分析出用户喜好,将这些信息反馈给企业,让企业知道自己的产品设计理念、活动策划等是否符合用户的实际需求。

人工智能+时尚的发展前景如何?它存在什么问题,有哪些未被开发的商业机遇?

对此,高鹏指出,人工智能和时尚领域已经擦出很多火花,比如时尚流行趋势预测、时尚穿搭建议、图案设计自动生成等等。但是,目前的这些还都处在海量数据收集、处理、分析、预测阶段。在设计创新领域深耕多年的 Patrick Hoof 教授提出:未来,设计会更多地去响应用户还没有表达的需求,而不是为了响应用户已经主动提出的需求。在时尚领域,人工智能想要给用户创造惊喜,挖掘出用户还未表达的需求,挑战还非常巨大。

人工智能在时尚产业中扮演着怎样的角色?人工智能在时尚领域中的哪些应用更有前景?

对此,高鹏说:以服装行业举例,目前服装行业中比较大的两个问题,一个是营销获客,另一个就是库存问题。他以摸象在合作的一个女鞋品牌为例,该品牌每年要出七八十款样式,但是爆款率一般只有5%-10%,这势必会产生很大的库存问题。而人工智能可以很大程度上解决这个问题。目前,摸象正在做一个DaaS平台,可以通过海量的数据分析,产生时尚领域的一些预测,比如2017的流行色、流行元素等,这些预测就可以帮助服装企业提高爆款设计率,从而解决库存问题。在这个过程中,可以把人工智能的扮演的角色称为时尚产业中的爆款预测器,高鹏认为这种应用在时尚领域中会有很大价值。

高鹏告诉Xtecher,之所以选择从时尚领域切入,与公司团队7年潜心积累的数据内容有关——摸象自建的DMP数据库无相盘内包含数亿女性消费数据,而女性和时尚具有天然的联系。高鹏说,选择时尚领域也与摸象本身的优势有关——每家公司都有自己的基因和调性,摸象是一家以技术产品为导向的公司,核心优势正是数据和技术。结合自身的数据特点以及团队的技术优势,摸象决定从时尚切口进入。

当天的分享中,高鹏提到了“红楼梦与小黑裙”理论。在后期的交谈中,高鹏再次提及这个理论,他指出,这也正是摸象面临的最大难点和挑战。“红楼梦与小黑裙”意指理想情况下,喜欢看红楼梦的人群会有一个相似的特征和基因,比如说都喜欢穿小黑裙,这两者之间会产生一个正向关系。但这只是一个简化的模型,事实上,不可能仅一个行为就对应产生特定的偏好。摸象要做的就是建立一个机器学习模型,促使一端输入用户的网络行为日志,比如喜欢看什么视频、小说,逛什么网站等等,另一端就可以输出他的消费喜好,穿着喜好等标签。摸象旨在使用大数据+人工智能实现人和商品/服务之间的最高效链接,但是真正做到这样的高效匹配难度相当大。而尽管如此,高鹏对摸象的发展仍然充满信心。

关于摸象大数据
杭州摸象大数据科技有限公司是中国领先的女性全域大数据科技公司,致力于为互联网用户提供个性化消费推荐和服务,为品牌&企业客户提供互联网精准广告和效果营销、智能SaaS分析服务、大数据推荐引擎平台建设。

0