银泰新零售进行时，驱动ILOVECHOC近期业绩提升50%

　　8月20日，一场关于“银泰新零售驱动新制造·ILOVECHOC（需求面积:80-120平方米） X 银泰百货ITM柔性定制”的主题沙龙活动于CHOCLAB举行。包括琼楼服饰CEO、ILOVECHOC创始人赵烈江，银泰百货商业智能数据分析专家春灵，银泰百货商品中心女装部蔡竹菁，以及资深零售顾问潘玉明在内的众多人士展开了对数据赋能品牌的探讨。

　　作为深耕服饰领域十余载的赵烈江感慨了目前困扰传统服饰品牌发展的几大痛点，其中最为重要的一点便是供应链方面的快反能力，将直接导致库存与销售的双重压力。受限于传统服装品牌订货模式（本年10月订来年1-6月的货），一来，品牌无法预测未来的时尚流行趋势；再者，对于订货量的把控也只能凭经验。“对市场预判的缺失可能因此损失几千万甚至上亿的销售额。”赵烈江谈到。

　　特别是在如今信息扁平化，电商发达，消费者选择渠道颇多等多种因素影响下，如何寻求增量，成了摆在品牌发展之路上的一道坎。也是基于此，ILOVECHOC展开了与银泰百货ITM柔性定制合作，并且效果还不赖。本月已帮助品牌（直营门店）提升了50%业绩，拉新增长78%。

　　通过建立统一（技术开发语言和服装设计语言不通统一）的服装数据模型，银泰百货ITM柔性定制主要帮助ILOVECHOC从快反、人货匹配，和联动交易3大点寻求增量。

　　增量一：消费者被大量分流，快反来拉新

　　在市场竞争加剧，消费者被大量分流的大环境下，通过快反，可将时下最流行的设计元素体现到门店货品中，由此吸引一批新客群。据赵烈江透露，在银泰百货ITM柔性定制的帮助下，提升了品牌研发和销售衔接的效率，能在1个月内快速反映，并且模型还在不断磨合中，还不是最佳效率。

　　增量二：人货不匹配，技术驱动精准化

　　春灵在分享中提到，信息不对称是传统品牌发展的一大痛点。“女装不是设计不行，很大原因是因为喜欢这个风格的人不知道，但是到你这个店里人不喜欢这个风格。”2018一整年，银泰百货通过喵街，解决了货人匹配问题。同时，这也是对痛点1“拉新”的一个延展，把这个功能应用到最初通过快反带来的一批新客中，挖掘出其中的潜力客群，再对这批人进行精准推送。如此一来就可以形成一个货与人的良性闭环。

　　同理，这也适用于库存。只要将库存匹配给相应人群，也将大大降低库存管理成本。

　　增量三：数据挖掘共性，匹配需求和风格

　　除了上述谈及的解决分流和信息不对称问题外，春灵还提到，可以通过数据挖掘出服饰品牌和其他品牌之间的一些共性，以达成关联交易。以化妆品为例，“通过大数据测算出喜欢ILOVECHOC这款衣服的人，她最喜欢哪种化妆品，然后把化妆品和这款衣服打包一起给到消费者。”也就是说给品牌在对口的人群面前多了一次露出的机会。

　　“今天来讲拉新是一定要的，但是一定要有策略。我们今天要做就是用新品来拉新，用数据拉高质量的新。”春灵表示。同时，春灵也强调，“数据驱动”目前还处于探索阶段，并不是一个颠覆性的改变，它是在原来的模型、基础上做了一个补充形式，并不断去优化和提效。