宁波慕新不二电子商务有限公司

通过收集和分析全国范围内有对衬衫（长袖）产品交易行为的省份以及相关消费数据，深度洞察天猫平台用户的消费偏好（如款式、材质、颜色、价格等），可应用于对公司内部运营的优化与重塑以及服装行业整体协同增强。对公司内部而言，对于高偏好品类，可以提前锁定优质面料供应商，优化采购成本，可灵活调整生产线，降低原材料和成品库存的资金占用，显著提升库存周转率。对于服装行业而言，可以行业协同共同开发更符合市场需求的新品，从源头优化产品设计，增强供应链条的响应速度与竞争力。从而为本行业的全链条企业制定生产销售策略提供数据支撑，更好地为客户提供个性化的商品和服务。1、数据采集：采集全国范围内衬衫（长袖）产品销售交易数据以及其他所有品类产品消费数据。2、数据处理，对采集到的数据进行分类、梳理，便于分析使用。3、算法加工：将处理后的数据进行分析：全品类产品平均订单金额＝全品类产品销售额/全品类产品订单总数量（保留两位小数），偏好指数L（衬衫（长袖））＝（衬衫（长袖）销售额/全品类产品平均订单金额）*（全品类产品订单总数量/全品类产品销售额），用于将算法确定为基于全品类产品平均订单金额的需求量进行计算。数据为整理后状态，主要根据产品种类汇集，不完全按照时间先后顺序；订单可能存在捆绑/拼单/活动优惠，同品牌衬衫（长袖）产品单价在各区域、不同时间的差价忽略不计，因此全品类产品销售额/全品类产品订单总数量≠某品类产品销售额/某品类产品订单总数量，全品类数据由多个品类消费偏好数据集合汇总得出，依据行业经验采用全品类产品平均订单金额进行标准化算法处理。4、数据分类分级复用：根据计算出的偏好指数，L>5.0记为高偏好品类，1.0＜L≤5.0记为中偏好品类，1.0≥L记为低偏好品类，根据等级安排更精准的生产营销策略，例如：加大高偏好品类的铺货量等。