營銷大模型在紡織行業生產中的應用研究

當今，營銷大模型已成為企業在激烈的市場競爭中斬獲優勢的重要利器。其具有動態性、精準性、預測性，能夠實時地反饋市場以及消費者的變化情況，提供精準無誤的市場洞察以及細致入微的客戶畫像，并針對未來的市場走向以及消費者的需求展開預測，給予企業及時有效的決策依據，助力企業提前做好布局規劃。紡織行業作為傳統制造業，面臨著市場需求多樣化、競爭激烈等挑戰，營銷大模型的應用有望為其生產環節帶來創新性變革，實現精準生產與高效營銷的協同發展。

一、營銷大模型構建與數據處理

使用 Transformer 模型處理營銷大模型數據的流程可以詳細分為數據準備、特征編碼與輸入構建、模型架構與選擇、特征輸入以及訓練與預測五個關鍵步驟。

（一）數據準備

在紡織行業應用營銷大模型，首先需要收集多方面的數據。包括市場銷售數據，如不同紡織產品（各類面料、服裝等）的銷售數量、銷售額、銷售地區、銷售時間等信息；消費者數據，涵蓋消費者年齡、性別、消費偏好、購買頻率等；紡織行業原材料價格波動數據，如棉花、化纖等原材料的價格走勢；以及行業競爭態勢數據，例如競爭對手的產品特點、價格策略、市場份額等。對這些數據進行清洗，去除噪聲數據、錯誤數據和重復數據，然后進行分類整理，整合和轉換成 Transformer 可以接受的格式[1]。

1. 數據整合：將來自不同渠道的數據（如 CRM系統、社交媒體、交易記錄等）整合到一個數據集中，構建出包含多種行為（如瀏覽、購買、點擊等）的序列。

2. 數據分段：將數據按照時間或事件順序組織，例如對用戶的購買、瀏覽記錄進行時間排序，形成行為序列。

3. 特征提?。簽槊織l數據生成額外特征，例如時間戳、用戶屬性（年齡、性別等）、產品屬性（類別、價格等）。

（二）特征編碼與輸入構建

在 Transformer 中，數據輸入需要進行編碼，以便模型理解：

1. 類別特征編碼：將類別特征（如用戶 ID、產品 ID、購買類型等）轉換為嵌入向量，例如將每個產品或用戶映射為一個向量，用于表示行為之間的相似性。

2. 數值特征編碼：將數值型特征（如購買頻率、價格等）標準化。標準化是對數值型特征進行縮放處理，使其在同一尺度上，以便減少不同量綱的影響。

3.Min-Max 歸一化：將數據縮放到[0， 1] 的區間，消除不同特征之間的量綱差異，使得所有特征的取值范圍相同，便于模型的訓練和優化，公式如下：

其中， X 為初始數據； X_min 為特征數值的最小值； X_max 為特征數值的最大值。

4. 位置編碼：Transformer 無法天然理解序列順序（時間順序），因此需要添加位置編碼（PositionalEncoding），為每個輸入位置生成一個唯一的向量，用于保留順序信息。對時間序列數據，位置編碼可以表示數據的時間跨度。

（三）模型架構與選擇

本研究選用 Transformer 模型作為構建營銷大模型的核心架構。Transformer 模型憑借其獨特的多頭注意力機制，在處理序列數據中的長距離依賴關系方面展現出卓越的性能。在針對紡織行業營銷大模型的設計過程中，需精心設置一系列超參數。網絡層數的確定需綜合考量數據的復雜程度，實驗設置為 8 層；頭數的設定為 16 頭，以充分挖掘數據中的不同特征表示；隱藏單元數量則依據輸入特征維度與模型整體復雜度，設置為256。

模型整體架構由輸入層、編碼層、解碼層和輸出層構成。具體而言，輸入層負責接收經過特征工程精心處理后的紡織行業數據，這些數據將以特定的特征向量形式呈現；編碼層依托多頭注意力機制對輸入數據進行深度特征提取與編碼操作，從而有效捕捉數據中的關鍵信息與潛在關聯；解碼層依據編碼層的輸出結果進行信息解碼轉換；輸出層輸出諸如產品銷量預測數值、市場趨勢判斷結果等具有實際應用價值的信息。

圖1 營銷架構模型圖

（四）特征輸入

將紡織行業數據轉化為適合 Transformer 模型輸入的特征向量。對于銷售數據中的產品類別，可采用獨特編碼或詞嵌入方式表示；銷售時間可轉換為時間序列特征，如季節特征、月份特征等；消費者數據中的偏好信息可通過特征組合或映射為數值特征。將這些特征按照一定順序組合成輸入序列，輸入到 Transformer 模型中。

（五）訓練與預測

將準備好的數據集按照一定比例劃分為訓練集、驗證集和測試集。使用訓練集對 Transformer 模型進行訓練，采用了均方誤差（MSE， Mean SquaredError）損失函數，通過最小化實際值與預測值之間的平方差，優化模型的預測準確性。公式如下：

其中， n 為樣本數量，表示數據集中參與計算的樣本總數；yi 為第 i 個樣本的真實值（實際觀測值）；y?i 為第i 個樣本的預測值（模型輸出值）。

采用Adam 算法優化模型，通過反向傳播調整參數降低訓練損失。訓練時用驗證集監控性能并防止過擬合，當驗證集指標停止提升時終止訓練。最后用測試集評估模型，以準確率、均方根誤差等指標檢驗預測效果。實際應用中，輸入新紡織行業數據即可預測產品銷量和市場變化，為生產決策提供支持。

二、營銷大模型在紡織服裝行業的應用類型

（一）市場預測

市場預測對紡織服裝生產至關重要。通過多模態數據深度挖掘，營銷大模型整合消費者瀏覽、社交互動等信息，構建全景畫像。企業可精準洞察市場趨勢及需求變化，預判購買意向與潛在需求，為產品研發提供有力指導，從而贏得市場競爭優勢。

（二）客戶關系管理

在紡織服裝生產企業的范疇內，客戶關系管理憑借營銷大模型達成了極為顯著的優化成效。借助對客戶數據展開的深度挖掘與剖析，企業得以精準地洞悉客戶的需求以及行為模式。依照客戶的購買歷史、偏好還有消費頻率等因素，把客戶劃分成不同群體，進而針對每個群體量身定制個性化的營銷策略以及服務方案。

（三）智能供應鏈管理

通過分析海量市場數據，紡織服裝企業可精準預判需求，優化庫存管理，降低成本，提升效率。在庫存優化上，基于營銷大模型的數據分析，企業能精準調配庫存，保障資金高效使用，降低成本。在采購決策優化方面，剖析供應商數據，篩選性價比高的供應商，保障原材料品質和供應穩定。

（四）個性化和定制化

在紡織服裝生產企業的范疇內，個性化與定制化已然演變為營銷大模型應用的關鍵場域。個性化和定制化能夠切實迎合消費者愈發多元且獨具特色的需求，進而增強企業在市場中的競爭實力。營銷大模型能夠精準捕捉并理解這些定制需求，并將其有效地轉化為生產指令，從而有力地保障生產的產品符合消費者的內心期望。

（五）全渠道營銷整合

全渠道營銷整合的核心目標在于徹底消除線上線下渠道之間的壁壘，致力于為消費者營造一種毫無縫隙的購物體驗。借助營銷大模型，企業得以全景洞悉消費者于不同渠道展現的行為特點和偏好傾向。營銷大模型能夠達成渠道間的信息共享與協作。如消費者在線上瀏覽的商品詳情能夠同步至線下門店，同時線下門店的庫存相關數據能夠實時傳遞至線上平臺，有效規避因缺貨而引發的銷售損失狀況[4]。

表1 成功案例分析表

（六）數據驅動決策

紡織服裝企業運用營銷大模型深度分析市場及消費者數據，精準預測趨勢變化，優化產品設計與生產規劃，驅動資源配置效率提升。通過數據決策控制成本，強化風險應對能力，及時捕捉市場動態并制定策略，實現精準營銷并降低經營風險[2]。

三、營銷大模型在紡織服裝行業的實施效果分析（一）營銷大模型在某家居服生產企業應用后的效果

某生產家居服的紡織企業利用營銷大模型，深度剖析客戶購買經歷、偏好及行為，實現了個性化服務和精準營銷，極大提升了客戶滿意度和忠誠度，有效提高了復購率和口碑。在智能供應鏈管理中，企業借助該模型優化原材料采購和生產流程，根據市場需求實時調整供應鏈，確保產品及時供應，降低了生產成本。

推行營銷大模型后，企業實現全渠道營銷整合，通過打通線上線下數據，實現對消費者全場景的覆蓋和精準營銷，線上線下都能提供個性化購物體驗，實現產品推薦準確性提升，銷售額增長 15% ；快時尚板塊個性化營銷活動轉化率提高10% ；生產部門預測時尚趨勢，縮短產品上市時間；銷售部門優化定價策略，利潤率增加 5%^[3] 。

成功案例充分證明，營銷大模型在服裝紡織行業的應用具有巨大的潛力和價值。它不僅能夠幫助企業提升銷售業績、優化運營管理，還能提高產品創新能力和客戶滿意度，為企業在激烈的市場競爭中贏得優勢[4]。未來，隨著技術的不斷進步和數據應用的深入，相信會有更多的服裝紡織企業受益于營銷大模型，推動整個行業的創新與發展。

（二）挑戰應對

紡織服裝企業應用營銷大模型面臨四大挑戰：其一，數據采集、存儲、傳輸環節易出現缺失、矛盾、異常，增加清洗和編碼難度；其二，技術迭代快，企業需持續投入以適配新技術，確保模型有效性和競爭力；其三，客戶數據涉及隱私，企業需構建安全機制嚴防泄露；其四，員工技能差異需通過培訓提升數字化能力。對此，企業應構建數據質量體系、加強技術研發和人才培養、提升數據安全、促進跨部門協作并優化成本預算，充分釋放營銷大模型的應用價值[5]。

四、結語

綜上所述，營銷大模型在紡織行業生產中應用前景廣闊、價值重大。而通過構建 Transformer 架構的營銷大模型并開展精細化數據處理，可實現市場需求預測、客戶關系管理、產品研發及營銷策略制定等多場景應用。該模型的應用成效顯著，能有效提高決策精準度、市場競爭力與客戶黏性。盡管面臨數據治理等挑戰，企業若加強數據治理、優化模型可解釋性、培養引進技術人才，可充分發揮模型效能，實現企業數字化轉型與可持續發展。

參考文獻：

[1]趙朝陽，朱貴波，王金橋.ChatGPT給語言大模型帶來的啟示和多模態大模型新的發展思路[J].數據分析與知識發現，2023，7(3):26-35.

[2]鄭國凱，杜連雄，黃彩娥. 基于大數據下智慧零售模式的探討[J].太原城市職業技術學院學報，2023(7):17-20.

[3]莊鴻棉，陳彥.企業投入產出經濟模型數字仿真[J].計算機仿真，1988(4):26-37.

[4]于光偉.企業中統計分析的應用價值探討[J].商場現代，2015(11):231.

[5]胡德煜.新經濟常態下紡織服裝企業財務共享模式建設研究[J].化纖與紡織技術，2023，52(2):53-55.

（作者單位：中國電信股份有限公司汕頭分公司）