知識圖譜與服裝設計——科學發現流行元素

作者：Julie Liu 轉自公眾號：智慧圖譜

據《日本經濟新聞》報道，日本服裝品牌優衣庫9月開始在本地推廣「半定製」服務，顧客在店內挑選半成品服裝，然後根據自己的喜好，調整衣服尺寸、衣領袖口細節等，最後買到適合自己身材的衣服。「私人訂製」服務模式的興起，一方面代表著服裝行業高效個性化服務能力逐漸加強，另一方面，也表達了當今消費者對服裝設計要求的提高，越來越多的人們通過服裝的挑選，宣示著獨立個體的審美與態度，曾經的「百搭」時代已經成為過去，消費者不再想要穿著千篇一律的衣服，追趕所謂的「爆款」潮流。

新時代消費者的訴求也影響著服裝行業，品牌很難再輕易copy爆款就能獲得成功，而要用心研究服裝的設計與趨勢，大到面料的裁剪方式、小到服裝中的某個設計元素，都有可能成為客戶是否買單的決定性因素。

消費者需求決定了服裝設計方式，而服裝設計的方式決定了數據探索的分析模型。曾經為了降低庫存風險，很多品牌在進行服裝設計的時候，會以品牌歷史爆款、行業爆款、競品爆款為依據，而成為爆款的衡量指標更多是圍繞銷量、成本、毛利等商業指標進行的衡量，以此設計出的產品的確銷售風險會小一些，但也越來越雷同大眾款，喪失了品牌自身的風格與調性。

我們之前的文章中為大家簡單介紹了手機行業的知識圖譜，以及如何通過探索式的分析方式，挖掘圖譜關係背後有價值的數據結果。詳情見文章《『中國的蘋果』到底是怎麼了》。 其實每個行業都有對應的知識圖譜，下面我們舉例說明，如何利用服裝行業的知識圖譜，提前預知市場設計趨勢，實時監控消費者偏好的設計動向。

想要分析消費者的需求，最直接的方式便是從他們表達的聲音中收集挖掘有效結果。消費者的聲音分為兩種，一種是社交聲音，無論是微信、微博還是論壇、博客，都代表著消費者們正在關注和討論的熱點信息；另一種是電商評價反饋，表達了消費者體驗之後的真實感受。

我們利用IGraph智能分析平台內置的女裝行業知識圖譜，以近半年女裝數據為例，對比發現消費者對面料質量和上身效果的討論聲音最高。

通過對兩者深入探索分析，我們發現，在面料方面，相比面料的耐磨性、彈性等質量緯度，消費者更關注面料本身的質地，在穿著、與肌膚接觸的時候，是否舒適，手感如何。這也就要求品牌服裝設計部門在選購坯布採購的時候，就考慮到面料舒適問題。

而在上身效果方面，消費者更關注服裝的版型與合身度，這也就要求品牌在類目標準碼制定上更加準確、更加符合目標客戶的體型。且在服裝設計的時候，面料彈性、縮水率都給予更多的關注。

通過對討論聲音的分析，我們找到了消費者在服裝選擇的時候更關注的重點，而當下消費者選購的痛點是什麼，意味著品牌在服裝設計的時候需要進行的提升和需要注意的設計雷區。我們可以從消費者聲音的正負面出發，探索數據中的情感傳達給我們的關鍵信息。

我們以連衣裙類目為例，通過對消費者聲音的感情區分，我們針對負面聲音進行探索式的深入分析。

通過分析發現，連衣裙負面聲音集中於產品質量中的－面料問題中的－面料質感、耐磨性和薄厚問題。

我們今天利用IGraph智能分析平台內置的女裝行業知識圖譜進行了簡單的探索式分析，發現了消費者討論熱點以及連衣裙類目的設計關注重點，也就是上面提到的面料問題。

品牌服裝設計部門可以通過行業市場、品牌競品等多緯度分析結果的結合，實時監控消費者服裝需求和偏好的變化，便可以探究：

本品牌如何挖掘消費者聲音中有價值的點？並助力於品牌設計的提升？消費者之所以選擇競品品牌的服裝，吸引點在哪裡，我們是否可以學習？而競品負面聲音中反饋回的競品設計弱點又在哪裡？市場設計元素的關注熱點在哪裡？什麼顏色、什麼面料才是迎合市場的發展趨勢？等不同維度的服裝設計相關問題，為品牌的設計規劃甚至未來戰略規劃提供有力的科學依據。

不僅僅是服裝行業，各個行業都可以通過知識圖譜，深入探索關係背後的根本原因，提前預知趨勢、規避風險，助力商業決策的智能化、在線化。

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