2024“数据要素×”大赛浙江获奖作品之十三 | 智能化时尚数据分析平台

摘要：日前，2024年“数据要素x”大赛全国总决赛在北京落下帷幕。大赛设置工业制造、现代农业、科技创新、医疗健康、气象服务、城市治理、绿色低碳等12大赛道。在此期间，浙江涌现出了一批典型案例，生动地展示数据开发利用的最佳实践，探索数据要素赋能高质量发展的新场景新模式

2024

“数据要素×”大赛

浙江获奖作品之十三

智能化时尚数据分析平台

日前，2024年“数据要素x”大赛全国总决赛在北京落下帷幕。大赛设置工业制造、现代农业、科技创新、医疗健康、气象服务、城市治理、绿色低碳等12大赛道。在此期间，浙江涌现出了一批典型案例，生动地展示数据开发利用的最佳实践，探索数据要素赋能高质量发展的新场景新模式。本栏目聚焦浙江优秀作品，一起来看数据要素在千行百业中发挥乘数效应的案例。

参赛信息

获奖作品

智能化时尚数据分析平台

参赛单位

获得奖项

全国总决赛商贸流通赛道三等奖

浙江分赛商贸流通赛道三等奖

建设背景

服装是中国市场化程度最高的产业之一，2023年其零售额实现了15.4%的同比增长，达到了10352.9亿元，对国民经济的贡献显著。

随着社交媒体的盛行和消费者个性化需求与民族文化自信逐年提升，传统服装品牌的设计已无法适应款式的多元化、个性化、时尚化、快迭代的趋势，消费需求未得到充分满足，库存积压。在此背景下，品牌长期依赖的主观决策路径失效，迫切需要寻求系统化、数字化、智能化的解决方案，以精准洞察市场需求和时尚趋势。

2018年前，国内市场尚未有成熟的数据企划选款工具。而国外，10年前就有服装企业 ——ZARA抢先品尝到“数据驱动服装设计”的丰厚红利，把2000多家门店开遍全球88国，一跃为世界级服装品牌代表。同样，1998年在英国伦敦成立的国际趋势预测机构——WGSN，为企业提供时尚和产品设计灵感及市场情报，目前该公司估值约为7亿英镑。

解决方案

借助AI和大数据技术，以设计为核心整合产业链，助力服装行业数字化趋势预测和智能设计，提升行业运作效率和附加值。

图 1 知衣产品矩阵

（1）设计选款能力：国内外服装企业借助AI数据远程洞察、掌握海内外主流电商/社媒平台的服装流行趋势，构建数据库并进行时间维度的趋势预测，实现高效出款及选品，有效提升爆款率及动销率；

（2）运营成本与效率：通过AI数据与智能报表功能提效运营，快速了解中国消费者需求与市场趋势，降低前期市场调研成本与后期的数据分析时间，提升效率的同时降低人力成本；

（3）销售赋能：基于精准的消费者需求洞察与人群画像，协助设计端、生产端增强销售策略，如有效扩充SKU数量，提高市场销售表现，提升GMV；

（4）业绩提升：通过精准的市场预测和高效的设计出款能力，服装企业可实现业务的数字化转型，实现以设计为核心、数据为驱动的商业决策与部署，从而大幅降低公司成本，提高经济效益。

服装流行趋势预测的准确性受设计要素影响，最终体现在销售与库存上。预测精准度随数据维度和体量的增加而提高，大数据驱动的服装设计在未来将更符合市场需求。应用大数据和人工智能技术构建的服装趋势预测和创意设计平台，将是行业积极应对市场风险、最大化企业利益的关键。

数据利用

（1）数据化趋势发现和爆款挖掘：依托大数据和人工智能技术，为服装行业提供数据化趋势发现和爆款挖掘服务。通过分析海量的电商、社交媒体和时尚网站数据，助力服装企业和设计师预测流行趋势，提高设计和选款的效率与精准度。

图 2 产品趋势分析介绍图

（2）智能商品决策系统：借助“AI+BI智能商品决策系统”，协助淘宝、抖音等一线电商企业在柔性供应链管理中实现突破，实现年度库存周转率6次以上，当季售罄率90%-95%，选款效率大幅提升。

（4）构建供应链生态网络：基于数据企划选款工具进一步搭建从企划、选款、定稿、样衣制作到订单生产的服装设计全链路闭环服务平台。结合数据SaaS产品，从决策柔性、设计柔性、生产柔性三个维度辅助服装品牌大幅提高设计产能，建立起包括设计师、版房、面料商、供应商及成衣厂在内的完善的合作伙伴生态，构建起强大的供应链生态网络。

（5）AIGC技术与服装行业大模型：为服装行业量身打造的一款大模型，基于高效的模型结构、高匹配的算法优化、高性能的计算基础设施与雄厚的数据等核心要素，并在超10亿的服饰图片、2000+服装设计标签、5000+服装品牌合作等积累中结合Albert算法而生。