【案例分享】大数据为时尚产品导航(3)

同时，客户某些品牌促销手段的使用情况，促销手段种类众多，例如比较常见的有满减、返券、赠品、手机专享价、聚划算等等，都可以通过饼图模型看到它们的占比，也可以通过分不同价格段、分不同品类进行横向对比发现其各个价格段促销手段的差异。

品类与价格段的交叉分析

5从消费者心目中的品牌形象找营销点

通过某互联网服装品牌的新代言人营销契合度分析，提取社交媒体网络中提及该品牌和该明星的发文，统计品牌定位词和明星评价词，客户可以得到排名靠前的描述性词汇来看两者的契合度。

某品牌明星词云图

同时，在寻找营销点时，客户还可以统计常规形容词、常规名词、消费者关注点和消费者满意度等各种词汇，寻找消费者心目中的品牌形象，使其宣传可以最大程度的产生共鸣。

6电商评价优化客户服务

电商中的消费者评价一般分为三类，关于产品本身的、关于客户服务和关于平台本身的。同时，消费者评价包括客观的打分和主观的阐述内容两种，客观的分数分别从1星到5星，分为好中差。客户还可以通过语义判别对内容进行2级或5级正负向归类统计。同时，客户还可以基于时尚数据采集和分析做品牌声量的正向和负向分析，分别看产品、渠道和客服方面的具体问题，也方便客服人员迅速找到产品和服务优良的一面以及有待改善的一面。

某品牌的消费者评价

7实时监控变化，邮件支持策略

实时抓取电商的产品信息数据，一旦发现竞争对手的价格变动，随即发出邮件预警价格波动风险，客户可以及时作出价格策略调整。客户可以对促销信息价格段、销售量和新品信息，均实现实时监控变化，一旦触发预先设定的条件就会发出预警邮件给运营的相关部门人员。同时，信息源也可以是社交媒体和电商评价，这就是传统的危机监测业务，将监测到的负面信息发给客户服务人员，要求其及时解决抱怨与投诉，优化改善服务质量，也能给产品改进提供帮助。

　　总结

不管你是不是时尚达人，你都无法忽略时尚行业对你的影响。随着社交和电商时代的来临，人们的消费习惯受到了极大的改变，也促使时尚行业去思考如何通过大数据这样的新技术去聆听消费者的心声，预测流行趋势等。但是，互联网数据犹如沙粒一样分散，如何从这些分散沙粒中淘到真金，提升时尚企业数据资产的价值?博晓通通过多年研发和实践，构建出一套高性价比的时尚大数据产品和解决方案，欢迎来电咨询