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靴の産業転換:何が最高の付加価値を提供できますか?

2015/11/16 16:31:00 53

靴、製靴、靴業

はい、

靴の服

モデルチェンジのブームの中、随型はスマート・ハードウェアを入り口に、企業とプラットフォームのユーザーに対するデータ需要を切り込むことを試みている。

そして、これらのデータは同型そのものに対して、「都会の人は本当に遊ぶのが上手」という未来です。

インターネットブームの中で、あらゆる企業がインターネット駆動型の会社になりかねない――伝統的な靴産業でも、こうした芽が出てきた。

ホットスポットの靴の変換ブームの下で、リーダーシップ企業のプラットフォーム化、マイクロ企業の個性化が必要ですが、これはすべてのサポートポイント:ビッグデータが必要です。

林志明が創立した叡特会社はこの機会を捉えて、自分の製品である随型を使って、靴の企業にデータを処理する能力を身につけてもらいたいです。

  

サードアングルで見る

靴業

変換:最高付加価値は何ですか?

10月27日、安踏総裁の丁世忠はアモイで2015年のスポーツ産業+バーチャルリアリティー+ビッグデータクロスイノベーションフォーラムに出席し、「靴服産業のイノベーション実践とビッグデータの応用」の課題を共有しました。

彼は三年前に、安踏VIPユーザーの消費は総売上高の8%だけを占めました。三年後の今日、この数値はすでに30%まで増加しました。

安らかに踏みつける

このデータは何を説明していますか?「企業がユーザーのデータを重視し、ユーザーからのフィードバックを吸収できるようになった時、このユーザーは種となり、ブランドの粘着性をもたらし、その価値は8%から30%の効果が現れます。」

林志明は言った。

技術を支えとするシューズ産業のサードパーティ・サービス業者として、彼は「トリプルゲート」式の付加価値進化理論を持っています。

OEMからODMまでのデザインとブランド要素、またインターネットと電気商の盛んな発展まで、最後にユーザーに焦点を合わせて、知能技術を採用します。これは三重距離が短くなるドアです。

「今日まで、靴の産業革新をめぐる核心競争は設計研究開発やリーン生産や販売ルートではなく、ブランドの周辺に大量のデータが流れていることをめぐって、ある程度まで蓄積されたと思いますが、どうやってそれを転化しますか?」

企業はどれぐらいのデータを集めましたか?記者は特歩電商の肖利華総監督の回答で、数年前に中国の八大市場エリアの人の特徴と消費習慣を蓄積しました。ここ数年電商分野での発力はデータルービックキューブのような基礎的な有料ツールを通じて、もっと多くのバイヤーの行動に対する分析を得ることができます。

しかし、大部分の動きが遅い伝統企業は今でもこれらの問題を求めています。今年の生産目標はいくらですか?私の靴は誰が買いに来ますか?迷っている企業は経験によって判断します。大量の生産を投入して、大量のマーケティングを投入して、最後に多くの見えない消費者が購買行為を完成することを期待します。

「このような方式は何を作りましたか?第一は在庫が高く、第二はマーケティングが多すぎることです。

企業のマーケティングポイントは最も核心的な位置に落ちていません。

いずれにしても、今年は5000万円のマーケティング費を使って、広告やテレビなど、さまざまな方法が次々と乱打されています。

効果が出るということですが、なかなかいい声が出ません。」

林志明はこの痛みをよく知っています。企業はいつもお客さんのことをもっと知りたいです。

随型の発生は、企業とブランドを技術のハードウエアに通して、その核に触れさせます。消費者のビッグデータに触れてこそ、最高の付加価値を提供できます。

会社にデータを教えて、“靴の服の工業の4.0 chr(34)はどれらの企業を引きつけましたか?

2014年12月14日、林志明は36クリプトン公開日の杭州駅の舞台に立ち、創業3年の会社を紹介した。

彼はドイツのHumanSolutions人体三次元スキャナーの代理パートナーで、泉州と厦門の両地で長期的に周辺の靴服メーカーと接触しています。

各靴工場は

靴をつくる

時の木型の更新周期と採用データは違って、林志明を困らせて、彼に叡の特を創立することを決定させる原因です。

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費用は数百万円にも上る海外製品で、明らかに国内メーカーにはあまり魅力がないです。

36クリプトン対叡特の記事ページに、ネットユーザーのコメントがあった。

国産の運動靴はこの数年作って、やはりやせている金が多くて、メーカーは自分で一心不乱で、広告のマーケティングの店の商品を生命にして、彼らはあまりにも愚かで、学ぶことはできません。

しかし、林志明さんは自分の嗅覚を信じています。「国内でスキャナーのようなものを作るのは十近くあるかもしれませんが、私たちのような産業コミュニケーションの利点があり、技術的な沈殿の組み合わせは一つしかないかもしれません。」

叡特のCTO張冬斌はこれまで長期にわたって鴻星爾克など有名な靴服企業で働いてきました。3 D脚型スキャンの分野で十分な蓄積があります。

また、COO羅_明さんは香港都市大学のMBAで、ビジネスロジックの構築、企業運営管理などが得意で、特に伝統産業からモバイルへの転換が得意です。

チームが整いましたが、叡特は12月末から閉関して修練し、自社製品の研究開発に全力を尽くしています。

2014年3月までに、量产型プラスチック制ハードと知能购买システムの研究开発を本格的に完成しました。クラウドデータの保存とインタラクティブを加えて、中国で唯一の知能购买応用システムを提出するデータ会社になりました。

このシステムは随型と名付けられています。店舗内にフットスキャン設備を置いてユーザーデータを収集できます。お客様が3 Dフットスキャンをした後、すぐにお客様にお勧めします。お客様の足の形に合う靴の種類を全部選んで、お客様にお勧めします。

そのコメントのネットユーザーは明らかに一年後の今日を見通していません。

九割はお客さんが自分で来たのです。

林志明は誇らしげに言った。

万靴雲商からアモイに敷き詰められたバス停の広告から、愛ちゃんのスマートマタニティ靴は京の東に250万人の観衆が集まっています。NBAの球技界スターホーワードのピケ泉州行から、安踏さんが正式にサッカー戦略を発表する現場まで、随行の姿が見られます。

「私たちが持っている第一陣のユーザーは比較的革新的なタイプです。

次のバッチは安踏特歩のピッカーを中心とする伝統的な企業です。彼らはモデルチェンジを試みています。私たちは考え方を話して、全体的な解決案を提供します。

グラム

この方案は「靴服工業4.0解決案」と呼ばれています。

深く言えば、型に従って企業のブランドに多くの良い構想を提供することができます。例えば、店舗のショッピング形態を改造して、単純な商品棚の展示を体験、インタラクティブ、物流、会員管理、クロスボーダー宣伝などの機能を持っています。

体型データを基礎として、消費者の粘性が一層増加し、会員管理システムを組み込む。簡単なバーコードスキャンではなく、ブランドの相互性行為であり、消費者は大きな興味を持つようになる。

プラットフォームメーカーも自分勝手な野心です。

同型のデータによると、昨年1年間の淘宝で靴類の成約額は500億元に達し、返品による損失は約50億元で、そのうち40億元はサイズの問題が原因です。

さらに、未来の海で淘汰が常態となり、サイズの問題で返品・交換があれば、この損失はまた拡大すると考えられます。

ブランド側の沈殿後、プラットフォーム側がデータポートを開放するか、またはブランド企業がモバイル端末のショッピングプラットフォームを建設することによって、型に従ってドッキングすることができます。

これはとてもかっこいいことです。

林志明さんはハイと言いました。

未来型に従って:1度の予見可能なデータの効果、誰がまた入局しますか?

多くのデータを手元に挟む随型は、大きなデータによる二乗効果を生むと予測できます。

「データで小売を駆動する時代は未来に必ず現れます。例えば、子供に靴を買うという消費シーンは、足の長さを見積もることができます。

いい靴を買って子供の足を保護したいです。データの価値はここに置いてあります。

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最も直観的な表現は戦略パートナーの愛ちゃんと科学技術の協力にあります。これはインターネットの遊び方を研究している企業が付随型の関連報道を見てから飛行機に乗って来て、二週間だけで契約を締結しました。

最初の「靴服飾工業4.0解決案」がありました。第一号は100軒の母子用品の知恵店がすでに着地しました。しかも高速で開拓しています。目標は1000軒です。

他のお客様の協力を加えて、中国初の人体三次元ビッグデータベースの「データバンク」を作っています。

データバンク

このような拡張はすでにBATの主要な部分に注意されました。例えば、1500個のラベルをユーザーに設定することができます。例えば、すでに電気会社から大手データ会社のアリババに転換しました。

現在の考えに従って、彼らと協力する機会があります。

「QQQ秀が私たちの体型データを使ったら面白いですか?またネットゲームに使えばいいですか?」と記者を誘って夕食に行く途中、林志明さんの想像力が広がりました。

この日の夕食の場所はアモイの八市です。市井で多くの海産物を買いました。街角の店に加工して、WeChatで輸入ビールの出前を注文しました。

伝統と初物を味わい、共存して生活の常態とする。

林志明は、伝統企業の生産販売とビッグデータの知能科学技術は、商業の常態として共存できると考えています。

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