運用大數據促進紹興紡織產業轉型研究

章琦 浙江越秀外國語學院

一、紹興紡織產業經營的現狀

紹興紡織產業缺乏自主創新能力，紡織高新技術應用和化纖維技術發展水平與國際一流水平存在較大差距。在紡織面料方面，雖然紹興面料布匹產量很高，但真正可以用于產生高檔服裝的面料不多。在服裝產生方面，紡織服裝企業主要從事貼牌加工，在國內外知名度較高的自主品牌不多。另外，紹興紡織產業中的服裝、裝飾、產業用布等三類產品結構不太合理，裝飾用紡織品和產業用布比重偏低，并且面料生產以化纖面料為主，檔次不高，缺少個性化、差異化的面料，難以應用國際市場的需求。

通過對紹興部分紡織企業的調查和走訪，發現大部分企廠家還是停留在傳統的經營模式上，以門市部接單和工廠生產的模式為主。該模式基于過去的經驗和市場主流，進行產品設計和生產，通過一定的價格優勢來吸引客戶和擴大銷量。這類紡織產業傳統的經營方式并沒有脫離波特所提出的“成本領先戰略”的范疇。顯然，在最近幾年來勞動力成本逐年提高、環境監管日益嚴厲的背景下，紡織產業的經營者發現現有的低成本戰略難以為繼，迫切需要尋找一個新的增長路徑，獲得新的成長空間。

圖1 紡織產業傳統經營模型

二、紡織產業發展環境的變化與機遇

當前由于5G等移動互聯網的快速發展，各大電商平臺的流量和交易量一年高過一年，每年的618和雙11是全國性網絡購物的狂歡節。由于服裝、鞋帽、面料等紡織品與人民大眾的生活密切相關，電商平臺為廣大消費者創造了一個絕佳的購買紡織品的渠道，產品品種豐富，價格有吸引力，購物過程輕松與無壓力，這使得許多人通過電商平臺來選購所需要紡織品。移動互聯網及電商行業的發展壯大，改變了相當一部人的購買服裝等紡織品的消費習慣，在這些背景下，紡織產業中原有的傳統經營模式顯然與當前的消費行為偏離日趨擴大，從工廠、門市部到經營商，再到最終消費者的流程顯然太長，使紡織企業無法及時了解最終消費者對紡織品需要的變化和整個紡織品時尚的潮流。當前，紡織產業發展具有以下五個特征。第一、部先領先的紡織企業準備投資布局人工智能。領先的紡織企業可以使用人工智能來輔助創意、設計和產品開發，例如，他們將使用算法來篩選大量數據，以預測消費者最喜歡哪種產品。亞馬遜就開發了一種算法通過分析圖像來設計衣服，復制流行的款式，并利用這些數據來進行新設計。例如，ZARA用算法來篩選大量數據，以預測消費者最喜歡哪種產品。第二、紡織產業全球化加劇，并給某些紡織企業帶來競爭優勢全球化及跨界合作，盡管有各種各樣的關于民族主義、制造業回潮的言論，全球化的進程不會因此停滯。跨界互聯和數字化的指數式增長將改變競爭環境，企業將更加全球化，并給某些玩家帶來競爭優勢。第三、紡織企業以平臺為先，品牌尋求與強大銷售渠道合作。平臺越來越重要，消費者習慣于以網絡平臺作為第一個搜索點，紡織品牌也應該尋求與這些強大銷售渠道合作。紡織品牌所考慮的問題不應是“如果與平臺合作會怎么樣”而是“如何與平臺合作”。第四、紡織企業誰能決勝取決于誰的技術創新速度更快。由于移動支付已經在全球大量應用，消費者將期望時尚公司也能夠支持日益便利的在線交易。在美國，2018年移動交易預計將達到大約9300億美元，在西歐，他們預計每年增長約23%，并在接下來的三年達到1480億歐元。但這個市場已經十分擁擠，誰能最后取得勝利取決于誰的技術創新速度更快，用戶體驗更好。紡織企業在這方面所面臨的挑戰將越來越復雜，從設備支持到云計算、移動服務商到與線下渠道的整合。第五、細分行業成熱點，企業發展不再一刀切。競爭激烈的市場行情下，細分市場已成必然。紡織市場正處于前所未有的瓶頸期，企業要發展已不是一刀切統一流水線的簡單操作。

三、運用大數據促進紹興紡織產業時尚轉型策略

第一，傳統紡織產業時尚轉型策略之一是對接各大電商平臺，充分利用紡織品電商大數據，改變原有的經營模式，縮短企業與最終客戶的距離，密切關系紡織品市場時尚走向和消費者心理的變量，并能夠及時地做出積極反應。對于大多數服裝、鞋帽、功能型布料等直接面向消費者的紡織企業來說，入駐各大電商平臺，經營網上自營商場，直接與最終消費者進行互動，可以第一時間獲取有關消費者對紡織品時尚需求的大數據。同時，紡織企業可以充分利用電商平臺所提供的大數據分析工具，進行某種紡織產品子類的數據分析，了解自身產品與競品相比的優劣勢，如在點擊率、轉化率、重復購買率、銷量等方面的數據比較，在新產品數量、產品創意、款式設計、顧客評價等方面的數據進行比較，從而做出基于數據的科學決策。對于外向型紡織品外貿企業，還可以與國際知名電商合作，獲取歐美消費者對紡織時尚用品需求的大數據，進而研發和輸出全球高端生態環保、智能可穿戴紡織品，創造全新的中國制造紡織時尚品牌。

第二，對內運用大數據思維和技術，對數據進行收集分流、智慧挖掘和分析預測，在精準、實時了解消費細分人群需求、市場動態變化的基礎上，擴大產品種類、提升產品品質、提高生產運營效率、創新產品服務和商業模式，實現轉型升級。現在大數據已迅速改變放行業，傳統紡織產業也需要應用大數據的強大功能，改造自身的發展模式。大數據專業和許多行業人士都認為必須加快認識和解讀大數據的重要作用，在企業管理層中大力培育大數據思維，如容錯思維、全樣思維和相關思維。過去企業通過抽樣調查來獲樣本數據，但由于很難做到抽樣的隨機性，導致調查數據及其結果的不穩定，而使用大數據可以獲得大部份個體的數據，其數據容量遠遠超過抽樣調查所得到的數據。紡織產業可以通過大數據提供的良好契機，優先采用全樣數據的方式，進行紡織產品的設計、開發和生產，使最終產品更接近于顧客需求，從而獲取新的競爭優勢。在大數據技術方面，從大數據管理的流程來看，主要包括大數據的采集、預算理、存儲和分析。大數據采集主要是收集各種來源的結構化和非結構化的海量數據。紡織業經營銷者可以對接各大電商平臺，獲取平臺內產生的數據，也可以通過網絡爬蟲或網站公開的API，獲取網頁中的相關數據。有了這些原始數據之后，可以通過“清洗、填補、平滑、規格化和一致性檢驗”等操作，提高用于分析的數據質量。在大數據分析領域，可以借用可視化手段用各類圖形展示數據中的有用信息，也可以對大數據進行挖掘和預測性分析，找出數據中存在的趨勢、模式和關系，從而做到更加了解消費者的需求特征，時時把握市場動態的變化，基于此企業可以做到有針對性的擴大產品種類，產品品質符合消費者的要求，并在生產經營過程中，持續的提高生產效率，增加產品和服務的創新能力。

第三，尋找一個應用大數據的突破口，然后收集相關源數據并加以分析，從源數據中獲得對企業決策和運營最有價值的數據。紡織企業大部分屬于中小企業，缺少互聯網思維和數據思維，即紡織大數據思維，而且數據孤島現象嚴重，政府有關部門較難單獨為企業提供具體的信息支持，導致企業獲取市場信息的能力有限，對供需缺乏預判，產業鏈中各環節的聯動效率低，在國際競爭中缺乏優勢。紡織大數據的基本應用可以從提供需求預測和優化產業鏈著手。所謂提供需求預測，就是使用紡織數據分析，對產品的主要需求國家與地區、需求量、價格范圍、競爭指數，以及采購商名錄進行預測，以便企業在生產、采購和營銷時精準決策。所謂優化產業鏈，就是集中經營、分散制造，通過互聯網+大數據進行協作管理，使得廠家們在一條產業鏈上合作，協助引入的工業機器人、智能生產線、物聯網都屬于大數據范疇。在服裝行業，已經產生了一些“試水”紡織大數據，為顧客打造定制化模式的品牌，由顧客個性化體驗所驅動的定制化模式是服裝企業轉型的時尚化主要發展方向。

第四，最后建立企業商務智能機制，負責收集管理分析國內外最新紡織時尚動態數據、市場需求數據、客戶和用戶喜好數據、企業日常管理和運營全流程數據等，促使企業各級領導在戰略決策和日常運營管理中養成從數據角度思考問題的習慣，進而以數據作為決策管理基礎和預測依據。商業智能（Business Intelligence，簡稱：BI），又稱商業智慧或商務智能，指用現代數據倉庫技術、線上分析處理技術、數據挖掘和數據展現技術進行數據分析以實現商業價值。通過應用基于事實的支持系統來輔助商業決策的制定。商業智能技術提供使企業迅速分析數據的技術和方法，包括收集、管理和分析數據，將這些數據轉化為有用的信息，然后分發到企業各處。紡織產業可以借助商務智能，對各項銷售指標進行分析，通過分析毛利、毛利率、交叉比、銷進比、盈利能力、周轉率、同比、環比等數據，并對管理架構、類別品牌、日期、時段等多角度進行觀察，從而獲得相當透徹的分析思路；同時根據海量數據產生預測信息、報警信息等分析數據；還可根據各種銷售指標產生新的透視表。借助商務知能，也可以進行產品分析。產品分析的主要數據來自銷售數據和商品基礎數據，從而產生以分析結構為主線的分析思路。主要分析數據有商品的類別結構、品牌結構、價格結構、毛利結構、結算方式結構、產地結構等，從而產生商品廣度、商品深度、商品淘汰率、商品引進率、商品置換率、重點商品、暢銷商品、滯銷商品、季節商品等多種指標。通過D系統對這些指標的分析來指導企業商品結構的調整，加強所營商品的競爭能力和合理配置。

總而言之，紹興紡織產業應面向國內外市場，重點布局全球中高端消費市場，以大數據、物聯網為支持，智能制造融合納米技術為驅動，創新研發出綠色環保、功能多樣、增強用戶體驗的紡織時尚產品，從而在實現節能減排、高效率、高品質、多品種、名品牌、可持續發展目標的同時，開創和引領全球紡織時尚新格局。