陜西互聯網報道:用算法解決電商時代的女士苦惱

2015-09-30  來自: 陜西印象信息技術有限公司 瀏覽次數:1193

陜西互聯網報道:用算法解決電商時代的女士苦惱

“我們能不能做服裝領域的戴爾?用逆向營銷的方式來改變服裝業。”李勖說。

    記者 王瑩

    “這個服裝漂亮嗎?適合我嗎?網商是否可信?”對于這些電商時代的“女士苦惱”,拾衣網(www.joy11.com)的創始人李勖說,可以用“算法”來解決。輸入關于個人的各種數據,拾衣網就會推薦適合你穿著的衣服,而且你的選擇還會被它“記住”。“在我們積累了足夠的數據后,我們可以專門為某一類人做衣服。”李勖說。

    與其說李勖在做電商導購,不如說他在賣一套算法。他也不同于一些創業者,是為了做移動互聯網而做移動互聯網,而是“在創造一個有價值的服務時,產品形態自然而然選擇了移動互聯網”。

    雖然在移動互聯網方面幾乎沒有任何經驗,但抱著“無知者無畏”的心態,李勖覺得只要朝自己預見到的某些趨勢走下去,就OK了。

    搜索結果是你真正想要的嗎?

    2000年前后,李勖在北京互聯網實驗室咨詢部任主管期間讀了一本書,名為《網絡價值——在客戶制定規則時代塑造市場》。之后在他的腦子里一直有一個概念,“信息中介領域一定是有巨大空間的。”

    “隨著信息的爆炸,中介的價值要凸顯出來,一是如何找到有用的信息,二是從哪找到可信的信息。”李勖說,目前我們在網絡上的搜索結果并不“公正”,由于摻雜了很多付費因素,信息的真正格局已經被扭曲了。這種情況下,搜索結果還是你真正想要的嗎?

    李勖認為,這種“被扭曲的信息”在服裝行業尤為明顯。“淘寶上售價100塊錢的連衣裙,可能有50塊錢都用來支付廣告費用了。”傳統成衣市場的“大佬”們左右著“下一季”的流行趨勢,時裝新品發布后,一線、二線品牌立即跟風,各家時尚編輯爭相品評,很快就滲透到每個時尚潮人的腦袋里。

    讓市場信息跟蹤到每一個人

    但是,看似繁榮的服裝產業,事實上結構已經出現了問題。“特別是女裝行業,從品牌商到分銷商日子過得都很艱苦。”因為在全球化和互聯網生態下,流行的趨勢不再是自頂層向下的“文化”,也可能是自底層而上的“街頭文化”,還可能是全球設計師相互影響下的“混搭文化”——潮流趨勢的革新變得越來越快,讓人更加難以預測和琢磨。

    “有可能你的產品剛一上市就變成庫存了。”李勖說,庫存長期居高不下使服裝行業的整體財務表現都很差,只有ZARA、H&M、Gap等一類快時尚品牌做的比較好。究其原因,一方面是快時尚品牌的產品從設計到生產的流程都比較短,另一方面,這些品牌商會跟蹤每個門店的市場信息,每天都在根據市場信息的分析結果對產品做出調整。李勖說,隨著電商時代的來臨,這種市場信息甚至可以跟蹤到每一個人。

    “再進一步,如果你能知道每一個人的體形特征和風格偏好等影響服裝消費的數據時,你就可以做的更多。同時,每個女性在網購時都會面臨這樣一個困難。這個服裝漂亮嗎?適合我嗎?網商是否可信?”李勖說,賣家和買家之間的信息中介問題,或許可以用“算法”來解決。

    “我們能不能做服裝領域的戴爾?用逆向營銷的方式來改變服裝業。”李勖說,通過算法獲取購買者年齡、體型、偏好等信息并進行數據分析后,他們就可以聯合品牌商做定向設計,把生產和消費需求打通。

    “算法”永遠都是核心價值

    “事實上我們也是先研究的算法,然后才有了產品。”李勖說,去年年初他們曾推出過“拾衣”的個版本“網站版”,但很快他們發現移動互聯網占據人們的時間越來越多,PC網站的流量很難實現大幅度增長。

    沉寂一年后,“拾衣”轉戰移動互聯網市場,但他們并沒有選擇做自己的APP,而是利用微信、易信、微刊、微博等平臺打通渠道。李勖說,他們并不強求成為一個完全獨立的產品,服裝導購類應用屬于輕度應用,人們并不會每天都打開去看,時間一長就會被用戶忘記,借助其他平臺反而更能實現穩定的用戶增長。

    新的版本中,他們不僅對已有的算法進行了優化,還增加了新的算法。目前,“拾衣”推薦引擎包括了3種算法,一是針對人的特性推薦單品服裝,二是針對某件單品推薦相似服裝,三是針對可搭單品推薦相搭服裝。

    李勖說,無論他們今后要做什么,算法永遠都是核心。他希望這種信息和數據的價值,能夠通過合理的經營變得更有價值,而下一步他們要做的就是不斷擴大用戶量,讓大數據來體現整個體系的價值。


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