基于大數據驅動的跨境電商服裝流行趨勢預測機制研究

朱偉明 章鐘瑤

DOI：10.3969/j.issn.1673-3851（s）.2023.05.005

收稿日期：2023-03-06? 網絡出版日期：2023-08-14網絡出版日期

基金項目：國家社會科學基金藝術學項目 （2021BG04247）

作者簡介：朱偉明（1972—? ），男，浙江紹興人，教授，博士，主要從事數字化服裝設計方面的研究。

摘? 要：大數據驅動的跨境電商已成為世界經濟增長的新動力。為解決跨境消費者需求差異所導致的服裝流行趨勢預測不精準性問題，以消費者數據為切入點，通過市場研究與數據挖掘，結構化地厘清跨境市場中的數據來源，在處理與分析、呈現與反饋的預測流程中采用數據量化與數據可視化的處理技術，提出流行趨勢預測問題的求解方式，建構跨境電商流行趨勢數字化預測機制。該研究不僅可以規避傳統預測機制中依靠有限數據與主觀判斷所導致的片面性決策，而且能為服裝設計要素的精細化培育與營銷推廣的高效發展提供參考。

關鍵詞：流行趨勢；預測；跨境電商；服裝設計；大數據；消費數據；數據分析

中圖分類號：TS941.2；F713

文獻標志碼：A

文章編號：1673-3851 （2023） 10-0539-10

Research on the prediction mechanism of fashion trend of cross-border e-commerce clothing popularity driven by big data

ZHU? Weiming， ZHANG? Zhongyao

（School of Fashion Design & Engineering， Zhejiang Sci-Tech University， Hangzhou 310018， China）

Abstract： Cross-border e-commerce driven by big data has become a new driving force for world economic growth. To address the imprecision of clothing fashion trend prediction caused by cross-border consumer demand differences， this study takes consumer data as the entry point， constructs a clear source of data in cross-border market through market research and data mining， and uses data quantification and data visualization processing technology to intervene in the prediction process of processing， analysis， presentation and feedback. This study also proposes a solution to the problem of trend prediction， and constructs a digital prediction mechanism of cross-border e-commerce trend. This study can not only avoid one-sided decision-making caused by limited data and subjective judgment in the traditional prediction mechanism， but also build a solid foundation for the fine cultivation of clothing design elements and the efficient development of marketing promotion.

Key words：fashion trend; prediction; cross-border e-commerce; clothing design; big data; consumption data; data analysis

在外需恢復、大量出口訂單回流等利好因素加持下，中國服裝產業順應跨境電商發展大趨勢，依托完整的紡織供應鏈體系，連接國內供給端，拉動海外市場需求。隨著第三方跨境電商平臺數據孤島、服裝行業同質化等問題的出現，建立獨立站，讓產品實現品牌化成為必然。為了滿足數據獲取的自由性與自主性，有必要分析運營核心環節的消費數據，準確把握海外消費者需求，解析服裝流行發展趨勢。服裝流行趨勢預測是在收集、整理、分析與匯總大量國際時尚動態資訊的基礎上，結合政治、經濟、文化等地域差異特征，細化包含色彩、款式、風格、圖案、面料在內的服裝設計元素，挖掘出符合市場與消費者的隱性與超前需求。跨境服裝以上新速度與流行設計吸引消費者，數據產生的節奏迅速且數量龐大，時效性成為數據使用效率的關鍵因素。在“數據—產品—數據”的交互模式下，流行趨勢的更新迭代在消費者數據驅動下更具科學性。在有關大數據應用與服裝流行趨勢的研究中，陳于依瀾等［1］提出基于云計算的數據整合技術與分析處理，構建出一個實時高效的服裝流行趨勢預測方式。吳江寧等［2］基于極限學習機模型的數字算法，聚焦消費者需求個性化特點，利用網絡搜索數據與市場成交數據挖掘消費需求，對快時尚產品的流行趨勢進行預測。王薇等［3］認為在數據時代樣本來源具有海量化與多樣化的特點，進而驅動預測流程方式自動化轉型與預測結果多重性。程偉等［4］闡述了數字化技術、流行趨勢預測、數字化再現等概念，以及在服裝流行趨勢預測結果中運用再現技術的重要性，目的是從設計師角度出發，運用仿真及創新的設計手法對服裝流行趨勢預測數字化再現進行實驗。項楊雪等［5］基于科學計量學分析法，從網絡科學技術角度分析服裝流行趨勢預測技術如何挖掘海量的消費者行為數據，為建立形成客觀的、理性的、公正的、完備的時尚趨勢提供支持。

當前對服裝類跨境電商的研究側重運營機理、供應鏈管理、平臺轉型等營銷層面，從設計層面展開的研究較少；在圍繞數據與流行趨勢預測方式方面，以往研究多聚焦于數據技術、趨勢應用、流行反饋等方面，未充分關注跨境電商背景下消費者數據和流行趨勢的交叉應用研究。鑒于此，本文以服裝跨境電商產業作為流行趨勢預測的原點，首先界定數據的特性，劃分為社交媒體、平臺銷售、消費者三大類數據，接著借助數據量化理論對數據庫進行結構化處理，最后對細化的數據詞條將結合語義、色彩與圖片進行可視化展示。基于研究消費行為數據，深入數據與趨勢的交互，實現數據在流行趨勢預測中的流通與迭代，借助客觀數據降低設計投入成本，反向尋求市場風向主力，將時尚信息轉變為消費者可體驗可消費的產品與服務，以期對傳統預測方式做出調整與改進。

一、數據驅動的跨境電商服裝消費市場特點

（一）服裝跨境消費渠道分化

據中國海關數據顯示，2023年第一季度的紡織服裝出口高達722.5億美元，同比增長11.2% 筆者根據中國海關官方數據進行整理。，出口額創歷史新高。隨著線上消費成為主流［6］，服裝類跨境電商以多元化消費渠道發展作為切入點，從亞馬遜、阿里巴巴國際站等第三方跨境電商平臺到蘭亭集勢、Shein、Shopify等獨立站布局，從Facebook、Instagram等社交購物平臺到TikTok、AmazonLive等線上直播平臺，逐步跨越了傳統消費區域界限，有序優化了傳統貿易的缺陷。數字化消費渠道基于新型外貿模式的創新，即直接觸達消費者（Direct-to-Consumer，DTC）的品牌商業模式，繞過外貿交易鏈的多個中間環節，將賣家直接抵達終端消費者，提升買家的消費自主性，實現線上服務、線下體驗、價格優質以及交易效率的深度融合，使流行趨勢、服裝設計、智能制造與數字銷售在消費者與產品交互融合中降本增效。

（二）服裝跨境消費數據膨化

服裝電商平臺的興起和多媒體的廣泛應用，融合消費新場景加速實體經濟數字化，是消費者線上購買意識逐漸增強的表現。互聯網融入了多元化、人性化的設計理念，打破了傳統貿易之間的物理隔閡。集“外貿+互聯網”特征于一體的跨境電商［7］，憑借網頁定制化設計、便捷化的支付方式、服裝多樣性展示、購物功能多元化以及售后系統高效化等數字化優勢，使消費者能夠直觀感受數字功能在消費過程中的人文元素，促使用戶在消費過程中產生的觸點數據呈爆炸式增長。消費者的各類數據融合具有必然性，通過對服裝行業進行全面的解析，幫助跨境服裝實現精準的趨勢預測，從而優化產品設計。

（三）服裝跨境消費需求衍化

對于消費者需求的洞察需保持客觀性、高效性與預測性。服裝類跨境電商在數字化轉型與消費觀念轉變下高速發展，使服裝消費態勢的轉變從有形物質式消費偏向于無形服務式消費，以個性化、多樣化消費為主導的服裝消費特征取代了傳統的模仿型排浪式消費。通過分析用戶行為產生海量的相關性數據，能夠發現數據背后用戶行為的客觀規律，并預測用戶需求［8］。我國服裝類跨境電商出口的主要目標市場是美洲、歐洲、非洲、亞洲等國家，考慮到氣候、文化等差異所形成的消費障礙，需依托模塊化數據，分析出具有區域性特征的服裝流行趨勢，由此幫助企業更清晰地了解目標消費者，滿足消費群體本地化的需求。

二、跨境消費數據采集架構

為深入剖析流行趨勢的演化機理，對消費者數據與時尚流行結構的交互研究是必要的。數據依據存在形態，可分為“抽象數據”和“具體數據”：前者屬于概念中的數據，不存在于現實實體中；后者是已經存在的可收集處理的數據［9］。其中，流行資訊作為時尚的先導，以概念主題為主，將其作為基礎數據，挖掘存在于互聯網中的具體數據，如社交媒體數據、競爭品牌數據、市場銷售數據、消費者畫像數據等，用于流行趨勢數據庫的架構。

（一）流行資訊及社交媒體數據

服裝類的跨境產品具有生命周期短、價格低、緊跟時尚潮流等特征。為提供目標市場定位的流行趨勢，迅速獲取最新的信息成為關鍵。持續監測的流行資訊數據與社交媒體數據所形成的交互新范式［10］，影響了消費者的購買方式。此外，社媒影響者如博主、KOL等，在幫助品牌銷售產品的同時，可以通過點贊數據、評論數據、轉發數據等讓品牌運營者更了解消費者興趣［11］。

流行資訊數據包括品牌發布會、時尚雜志等行業主流信息，在社交媒體影響下產生的消費者評論、點贊、轉發等反饋數據不僅涵蓋社交平臺中有關電影、音樂、紅毯、明星、直播、演出等時尚信息，也包括產品海報、廣告、宣傳片等推廣信息。

（二）市場銷售及競品數據

服裝類跨境產品量大，上新速度快，地域銷售特征明顯，導致產品成交量具有非線性變化特征，人工難以在短時間內客觀地預測消費者喜好，運營者通過主觀判斷法容易出現因決策誤差范圍過大而引發庫存積壓問題，導致企業資金鏈流動緩慢［12］。為規整銷售數據，滿足數據結果的精準投放，在非結構化數據的特征下，通過爬蟲智能爬行算法技術獲取跨境平臺上在售產品的多維數據，包含產品搜索量、訪客量、點擊量、收藏量、興趣量、加購量、銷售量等信息，以及產品數據詞條，如顏色、圖案、風格等。利用灰色關聯度分析模型、極限學習機、人工神經網絡模型等數據分析技術，篩選出與流行趨勢相關性較強的因子，再對離群數據點加以合理修正后，整體進行降維處理后整合成統一的數據源。

在服裝類跨境市場中分布了大量同類型、同特征的競爭產品，其競爭要素主要包含運營模式、品牌風格、產品設計、價格資源、生產方式、銷售渠道、推廣應用。競爭產品的數據具有準確性、代表性等特征，是服裝類跨境電商的風向標。通過搜集競爭產品的類目布局、運營機制、銷售推廣等數據掌握其運作動向：其一，類目布局包含類目架構、標題關鍵詞、設計特征、價格區間、特征描述等；其二，運營機制數據涵蓋每日上新數、曝光次數、標簽數、平臺橫幅流量、促銷活動、搜索熱詞等；其三，銷售推廣所涉及到的數據源有爆款旺款、銷售件數、收藏加購量、搜索量、瀏覽量、停留時長等，將各類單向的線性關系轉變成網狀的、流動的協作關系，從而體現出產品的波段性反應與變化，改善“盲目預測”，提升預測結果的可利用性。

（三）消費行為偏好數據

權威預測機構與著名設計師以風向標的身份預估與導向服裝流行趨勢，但最終決定流行趨勢走向的是消費者。跨境平臺間接性與虛擬性的跨區域傳播方式，容易誘發出語言、習俗、宗教等文化差異［13］，而復雜的消費者行為傾向也會影響目標信息的多向展示，因此形成消費者與產品之間的障礙。

通過信息搜索渠道，挖掘消費者性別、年齡、職業、身高、心理、市場、感受等人口統計學數據。先制定宏觀的畫像輪廓，再細化消費者穿著喜好、審美特征、消費觀念、消費模式等偏好與行為數據，形成完整的目標消費畫像。在列表并行處理后，將消費數據以寬聚焦策略為主的定位量化關聯進行分析與評價，明確市場潛在消費者細分后采取窄聚焦策略，即選擇某一單軌數據進一步確認消費對象喜好。采取數據可視化等方式，以圖表形式直觀展示數據，便于運營者了解結果數據，增強消費者對熟悉數據來源路徑的黏性與選擇性。此外，構建消費者畫像也需參考以往市場情況，搜集目標消費客群的社會地位、消費習慣、爆款流行款等數據，以此為新一期產品流行趨勢做參考，凝練成具象的消費者畫像數據庫。

三、消費者數據介入流行趨勢預測機制

（一）流行趨勢預測數據分析法

跨境電商的銷售與服務趨于本地化發展，導致大范圍的流行趨勢無法滿足市場需求，當前跨境電商服裝流行趨勢預測研究中亟需解決的問題是，如何用專業的數據分析技術處理爆炸式數據，并提取可利用的數據用于優化預測分析環節。

1.量化數據分析法

在數據膨化背景下，為實現數據處理與量化，規避數據堆砌問題，需積累與整理數據，分析與數據相關的信息，通過建立數據處理模型得出相關結論，避免決策者依賴主觀判斷可能造成的盲目性與局限性。運用量化統計技術使消費者數據直接或間接地處理成可分析的信息，用于反映消費者的性格、偏好、意向和動機等［14］。圖1所示的數據庫分類信息包括跨境平臺標簽搜索詞、購買爆款產品的消費者信息、各大跨境平臺服裝類銷售數據和互聯網時尚圖片信息。這四類數據包含了跨境電商各平臺的關鍵消費信息，從消費行為特征、審美偏好以及心理層面三個角度進行多方面切片、塊和旋轉等動作剖析消費數據，并結合銷售數據進行趨勢分析，可以把握服裝趨勢主題、色彩、風格、款式的整體結構走勢。

上述四類數據具有廣泛性與影響性的特征，但合成庫之后的信息凝結度與關聯度薄弱，為了達成數據的清晰與合理運用，需制定量化規則。以各大平臺銷售數據為例，模擬量化數據庫，建立適用于跨境電商的服裝流行趨勢預測循環機制。對獲取的平臺數據類型包括女裝、男裝、童裝、飾品等品類進行劃分，基于女裝收藏、加購、下單、興趣、點擊等統計數據，可將銷售屬性大致可分為熱賣類、趨勢類、同款類、節日類。根據數據量化規則對平臺女裝銷售數據進行一級量化劃分，如表1所示。其中以消費者偏好為主的熱賣類、趨勢類數據使得趨勢預測具有直觀性導向的體現，同款類和節日類展示了消費者波段性的趨勢數據。

由于一級量化劃分比較籠統，僅能分析出預測產品的大范圍布局，需在此基礎上進一步量化。圖2所示的是女裝部分類目數據的二級、三級量化劃分，用描述詞條細分四類銷售數據中的類目，以女裝熱賣類目為定量，量化款式、風格、色彩、圖案、元素等二級數據字典，再細分二類數據形成三類數據子庫，以便于產品細化分類。

2.數據可視化法

數據可視化是指運用計算機圖形學和圖像處理技術，借助人腦的視覺思維能力，將抽象的數據表現為可見的圖形或圖像，幫助人們發現數據中隱藏的內在規律，并進行交互處理的理論、方法和技術［15］。關聯消費者數據、趨勢數據、產品數據以及平臺數據，通過數據計算與擬合，將基礎的數據體系進行重新組合并統計分析，深度挖掘數據間的相關性，深入管理不同時間節點下數據規律的變化特征與流程，形成如圖3所示的數據可視化閉環。該閉環為產品決策提供輔助支撐，有利于提升平臺、產品、趨勢、消費者之間的交互體驗，打通以數據為核心的信息流通共享渠道壁壘，是實現跨境產業鏈的數據閉環。

數據可視化旨在借助圖形化手段，洞悉蘊含在數據中的現象與規律，基于建模、儀表板等手法，以二維或三維模型構建動畫展示，是美學形式與功能需要的融合。如圖4所示的跨境趨勢數據可視化呈現是基于季度、渠道、品類、區域等篩選條件，統計風格、顏色、圖案、面料等通用維度，當篩選項為一級篩選條件時則顯示二級通用維度，設定高于或低于某一衡量占比、環比、同比值時用符號加以區分。此外設定產品標簽時，抓取趨勢詞條呈現可視化展板，以上升與下降要素為主線提取在本季度中風格、色彩、圖案等維度關鍵詞，通過詞條顏色、大小、排列區分流行程度，在可視化字條中增添懸浮窗口，懸浮到具體數據時展示相關產品縮略圖與產品數據信息，點擊可跳轉出產品的具體信息、排名、同比信息等。

（二）基于消費者數據體系的流行趨勢預測機制構建

1.處理與分析

在對流行趨勢進行調研與計劃后，利用云計算技術獲取的消費者數據用于處理與分析環節。在處理階段采用數據量化法制定數據字典量化規則，通過有邏輯地規整目標數據，避免大量的人力資源與時間浪費。通過關聯數據字典信息，對數據庫的分析加入篩選條件，可以縮減趨勢結構的差異，為后續制定趨勢報告和設計企劃提供富有時效性與針對性的客觀數據依據。

如圖5所示的消費者數據介入處理與分析流程，是基于流行資訊及趨勢、市場銷售與競爭品牌以及消費者畫像三類數據采集過程。首先，創建多類型的數據字典，如事件、品牌、面料、版型、色彩、圖案、風格、場景等，設置等級式的量化規則后，歸類并錄入至數據庫中。然后，設置產品數據詞條、銷售數值范圍、上新時間段等為篩選條件，結合云計算統計技術細化數據，確保數據的精準度，改善后期呈現與反饋出現的預測偏差大、無法捕捉消費者心理的弊端。預測機制從深度與廣度的角度實現前期數據運用的科學性，實現其合理化運轉，保障后續預測結果呈現與市場反饋的時效性。

2.呈現與反饋

數據的呈現在不同的側重點會有不同的展現，給予制作者與受眾群體靈活變通的可能性。如圖6所示的呈現與反饋階段包括報告生成、結果傳播、成果驗證、產品反饋等。在具體呈現過程中，首先，利用智能識別技術，從產品供應商、產品關鍵詞、產品價格等維度找到大量相似或相同產品；然后，基于跨境電商服裝的地域性特征，以國家地域、終端群體、文化差異三塊劃分消費者行為所側重的關鍵要素，融入餅狀圖、折線圖、柱形圖等呈現方式，建設可視化趨勢管理平臺；最后，從量化字典數據中細化產品一級趨勢展現給受眾群體，通過二級關聯趨勢效果可以點擊并選擇新的彈出窗口，如品牌信息、局部細節特征、相似款等，豐富流行趨勢報告，提升企業投放市場的數據變現率。

趨勢反饋階段在確保趨勢準確性的同時，以可持續發展為核心理念，縮短數據重新處理與分析的時間。在數據循環過程中，報告受眾群體通過給出的趨勢進行產業鏈上下游的使用，通過產品、視頻、圖片等商業變現投放入市場進行趨勢測試，可以有效避免運營者因主觀因素淘汰掉具有銷售潛力的趨勢元素。同時，在消費者進行購買后，行為數據將再次被系統記錄與挖掘，從而更新至數據庫中進行新一輪機制流轉，生成的新趨勢點將迭代之前的趨勢點，形成良性循環的數據閉環，做到實時監測、實時更新，貼合跨境電商跨區域、跨時差、跨文化的市場機制。

四、基于消費數據的跨境平臺服裝流行趨勢預測分析：以F平臺為例

F平臺是依托服裝供應鏈的成熟運轉，面向海外供應商、批發商、代購商的跨境獨立站，通過站內數據系統與爬蟲技術獲取消費數據，用于趨勢預測、產品開發、選品上新、運營推廣等。通過對F平臺2022年7—9月（Q3）銷售數據進行全面分析，結合平臺自身波段運作路線，個性化制定10-12月第四季度（Q4）的冬季流行趨勢預測企劃。

（一）銷售數據詞條量化分析

利用爬蟲技術爬取F平臺7—9月上新、銷量、買家方面的數據，對不同品類服裝的銷售數據進行一級量化分析。由表2可知，秋冬趨勢主品類為連衣裙、毛衣和外套，其中連衣裙未受季節變化的影響，銷量占比高達22.94%，主要原因是大部分商家受節假日影響會選擇提前鋪貨。分析每月消費波段可知，季節變化是導致9月成為銷售旺月的重要原因之一，對此，在Q4階段可以對冬季品類上新波段進行靈活調整。

在銷售數據的一級量化基礎上，選擇銷量穩定的連衣裙類目數據進行二級量化，統計并提煉連衣裙風格、設計元素、圖案、面料、色彩等信息。比較2021年7—9月與2022年7—9月連衣裙風格特征，由表3可知，性感風（年同比增長187.78%）、街頭風（年同比增長75.00%）、優雅風（年同比增長21.28%）為2022年Q3連衣裙類目的熱賣風格。

考慮到海外消費者返校季、節日派對、家庭聚會、游行慶典等因素影響，對數據詞條進行二級量化分析可知，性感風連衣裙為未來連衣裙風格走向。對標記“性感風”數據詞條的連衣裙進行三級數據量化，結果如表4所示。以性感風連衣裙的設計屬性為例，羽毛、挖空、金屬片、流蘇等設計元素呈增長趨勢，其中挖空與羽毛成為秋冬性感風連衣裙流行元素。

（二）10—12月秋冬年度流行趨勢預測企劃

10—12月是F平臺對標美國市場的社交活動旺季，包括萬圣節、圣誕節、黑色星期五等節日型派對場合。在新季度連衣裙風格預測中，結合7—9月平臺銷售數據可知，連衣裙風格由職業風、復古風向性感風、街頭風偏移。從秀場資訊數據統計的色彩比例可知，跨季高飽和色彩是秋冬季度的重要組成部分，其中亮粉色、繽紛綠色、數字薰衣草成為年同比增速最快的色彩。為了符合消費者的嘗新需求，在10—12月色彩預測企劃中，可選用亮粉色作為趨勢核心色，其中對于平臺爆款色系、繽紛綠色與數字薰衣草也將進行比例選品與上新。

隨著境外消費者開放的生活方式與偏愛盛裝參加聚會的喜好。輕禮服的設計結合了正裝儀式感與日裝的實用感，將高級時裝的設計元素與精簡的工藝技術相融合，選用精致的肌理感面料作為附加裝飾。其中，挖空設計是在細節的使用上做減法，主打整潔干練，是性價比高的設計。挖空細節符合人體工學原理，同時顛覆了裝飾性較強的性感風連衣裙，擴展了該趨勢所吸引的市場范圍，不同的挖空部位能展現不同程度的性感，讓挖空設計成為既適合性感市場，又適合保守市場的流行趨勢。

基于以上分析，在2022秋冬趨勢中，將流行趨勢元素作為10—12月主推方向。由圖7所示的設計趨勢專題頁中，以設計元素為原點，具體細分羽毛、流蘇、金屬片、挖空，描述不同子趨勢所對應的流行方向，形成產品賣點。專題內選取產品是參考上新后一周內產品的興趣次數、加購次數、收藏次數等數據，統計處理后在后臺選擇產品上新時間、產品熱度值或產品銷量進行智能排序，設計出符合趨勢概念的主題海報后，即可在后臺生成專題頁并發布至主頁。同時，在主頁增設趨勢關鍵詞導航欄、設計趨勢專題頁、郵件趨勢推送等，增強趨勢可視化、落地化，提高產品曝光率與投放率，優化消費者“拉新—留存—復購”的行為閉環情況。

（三）基于消費者數據的跨境服裝流行趨勢預測反饋

基于趨勢專題頁的發布，運營者對消費喜好的? 追蹤可以參考前端Best Match、熱賣、流行等篩選項的結果呈現。其中Best Match是基于數據對流行趨勢預測的一種可視化結果測試，前端頁面所呈現的產品順序是通過設置流行趨勢數據、個體消費者的選購偏好數據、群體消費者的觸點數據、供應商等級數據、產品標題數據等參數占比后統計分析得到的。將流行趨勢預測轉變為“千人千面”智能產品推送，以實現消費者與產品之間的關聯。

趨勢預測的專題反饋在運營中，可以進行延伸再設計。例如，圍繞2022秋冬流行元素趨勢主題，對站內供應商進行專題推送，整合頁內的供應商需符合近一個月內有上新產品、訂單履約率高、產品質量優質、發貨時速快等要求，并在搭建專題頁時，運營者可以手動調整供應商排列順序，并增設投放頁面的鏈接追蹤碼，用于區分趨勢專題頁流量。

在頁面發布的不同周期內，運營者可在數據分析后臺利用追蹤碼查取網頁數據，從網頁瀏覽量、頁面停留時間、銷售轉化率、跳出率等數據直觀了解流行趨勢與平臺的適配性，優化將流行趨勢轉化為市場利用率。在導航欄、頭部橫幅、相關供應商頭部橫幅設置對應的趨勢追蹤碼，由表5所示的近一周趨勢網頁追蹤碼統計可知，與趨勢相匹配的供應商整合頁，容易引起消費者興趣，但從平均頁面停留時間來看，首頁的頭部趨勢橫幅因專題頁內產品新穎度、價格優惠度、款式潮流度等原因，提升了消費者的瀏覽興趣，帶動了消費轉換率。

此外，專題運營是流行趨勢的分支展示，運營者可以在專題頁發布周期內對產品進行復盤。選取兩個周期內的數據，從出單款式數、買家數、支付件數等對專題頁推薦的產品進行分析。對表6所示的趨勢專題頁周期數據復盤統計可知，兩周內出單款式環比增加96.86%，與四周內出單款式相比，環比增加188.52%；新增出單環比增加26.34%，與四周內出單件數相比，環比增加411.16%，說明根據流行趨勢走向所制定的專題頁在一定程度上提升了產品轉化率。深入分析新增爆款產品特征發現，羽毛款上衣出單時間較快，款式選擇多，較貼合消費者喜好；流蘇款多以夾克外套為主，風格更偏向美式經典，含有阿茲特克部落紋理的產品興趣次數與收藏次數較高；含有金屬與挖空元素的產品多以性感風為主，適用于節日、派對、聚會等場景，符合年底海外消費者的社交需求。以消費者行為與反饋建立引導因子，使數據逆向牽引的流行趨勢預測周期極大縮短，有助于提高時效性，進而更快得得出預測結果，符合服裝類跨境電商的產品變化速度，確保產品的時尚性、流行性與可行性。

五、結? 語

為了滿足消費者顯性與隱性的市場需求，跨境電商服裝流行趨勢預測需考慮因地域文化差異所導致的趨勢特征。面對數據膨化現象，需對流行資訊、市場銷售、競爭產品、消費者畫像等數據進行處理，借助人機交互分析對目標數據進行采集、量化、剖解、歸類處理后，投放入目標跨境市場，而后將產生的新消費數據將進行新一輪的趨勢置換，從而達成時效、科學、可視的跨境服裝流行趨勢預測機制閉環。為彌補傳統流行趨勢數據運用的局限性，數據與流行趨勢領域的交互是必然的，對于兩者的理論與實踐研究，順應了流行趨勢預測滲透到跨境電商服裝設計與運營的本地化、個性化、品牌化發展。因此，有必要利用數據處理、分析、呈現與反饋等數字化技術，將消費者數據融入整個跨境電商服裝流行趨勢預測過程中。通過消費者數據聯動流行預測端、設計開發端與銷售終端，可以規避預測活動的主觀化，打破數據孤島引發的產品貧瘠現象，減少運營決策的盲目性，這將成為未來跨境電商服裝流行趨勢預測的主要發展趨勢。

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（責任編輯：陳麗瓊）