时尚是多种多样的,分为很多风格。想要搭配的时装,要根据自己的身材外貌和气质来搭配。每个人每天都会遇到搭配的问题,尤其是对于时尚行业的人和设计师来说,服装的搭配是一个需要不断思考的问题。。黑色波点裙搭配简单的黑色t恤,带来时尚感。干练简约的风衣外套一些欧美的衣服,比如廓形风衣外套,休闲随意,也显示出女性干练时尚。

在销售领域,无论是线上还是线下,大数据都可以提供相当大的帮助。首先是大数据。如果描述的那么多就更好理解了。在这方面,大数据不仅仅是数据本身,还包括数据传输、存储、计算、结果分发等一系列处理技术。数据有很多种,包括数字、文字、图片、视频、音频、销售数据等等。

什么是大数据,如何利用大数据来销售产品?

先看什么是大数据?百科上的学术定义就不说了,搜一搜就能找到,超子感性的介绍一下大数据。首先是大数据的大这个大描述为多的话比较好理解。然后这个多可以指两个方面1数据的量多,也就是有足够的样本数据,这样挖掘出来的数据价值可靠性更高,假如只有一两个数据,就算得出结论了你也不敢信啊。2数据的种类多,可以是数字,文字,图片,视频,音频,销售数据等等都可以。

相对大多数的应用场景,数据种类越多越丰富就越好。再看数据的高精度不管数据有多大量,多丰富。首先得要保证数据的精度,准确度。比如我要分析周边人群快销品的消费习惯,但是拿来了一大堆数码产品的销售数据。驴唇不对马嘴的数据再多也没价值。然后还要具有高度时效性这个时效性也可以分两个方面。1数据本身的时效性,假如拿一堆10年前的数据来用,其实参考价值不大了,毕竟早已时过境迁了,当然也不是绝对的,只是相对于绝大多数的应用,越新鲜的数据,越好。

2数据处理的时效性,假如我拿到了一大批,种类丰富的新鲜数据,10年才能处理完,这样还有啥意义。所以从这方面而言,大数据并不是只有数据本身,还要包含数据的传输,储存,计算以及结果分发等一系列的处理技术。这些技术必须能都高效的加工数据,保证数据价值的时效性。总结一下,大数据可以感性的理解,就是大量的,丰富的,准确的,新鲜的海量数据,同时还要包含有能够高效处理这些数据的一系列技术。

在销售领域,不管是线上还是线下,大数据都能提供相当大的帮助。感性的理解下。一人群定位我们的产品谁在看,谁在关注,谁在购买我们的产品。通过数据的总结分析,准确定位转化率最大的人群,男生还是女生,老人还是年轻人,可以把流量精准的投放在转换率大的人群。二地域定位分析不同地域的销售数据,哪个地域的量最大,哪个地域的销售潜力最高。

都可以通过数据来挖掘,可以帮助我们安排销售策略的侧重点。三产品定位什么产品卖的好,什么产品受欢迎。统计数据,根据结果可以安排不同产品的生产和销售方案。四趋势定位通过数据规律,分析人群的潜在消费趋势,最大概率上,什么产品未来会好卖,可以帮助新产品方向的定位。简单的说,大数据就是为了挖掘数据背后的价值,帮助人们做决策,提供有效的依据。

服装行业如何利用大数据?

服装行业具有流行周期短、季节性强、产销链条不畅、市场机会丧失、生产库存不可预测、市场信息不畅等特点。而利用大数据智能数据可视化分析,正好可以弥补这些缺陷,化被动为主动。比如奥维软件针对鞋服行业的BI方案,主要是通过爬虫对接和上报的方式,从各个系统的零售ERP中采集数据,对零售数据进行全面的可视化分析。它以成熟的零售数据分析模型推动系统的分析和挖掘,以这些数据信息为支撑,优化生产结构、销售和库存计划,从而及时把握市场趋势,提高销售额,降低市场风险和不必要的成本投入。

搭配上有几个重点。首先,它体现了一个人的性格和气质。衣服是暴露的表现。你有什么样的性格,从你的穿着就能看出来。第二,是舒适度。大部分人还是过着日常生活。他们要考虑自己的身体穿着和舒适度,穿上衣服能不能得到一定的锻炼,会不会限制人的活动。第三,是场合。你穿或搭配的衣服一定要考虑场合。这是社交礼仪的一种表现。这些都是日常衣服搭配思路。对于设计师来说,其实很大一部分会接触到更多其他品类的搭配,比如配饰,包括鞋子、首饰、头饰包,甚至是妆容、发型的整体造型搭配。这个比较复杂,档次比较高,也是直接考虑设计师品味的工作。其实没有好坏之分。没有人会制定法律来规定什么样的搭配好,什么样的搭配不好。它是设计师个人的体现,是服装搭配的起点和终点。完全体现了一个人的全方位审美。第一,先不考虑前面提到的实际穿着性和舒适性。在概念服装或者一些高级定制或者一些高级定制成衣中,这些点是不必要的,不必完全死板。所以这几类服装造型搭配中的个人因素会占主导地位,是主要看点。所以搭配也要区分服装的种类,只有在这个前提下才能更好。


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