市场营销论文
摘要：对智能导购在服装实体店的应用进行科学、全面分析,基于智能购物指导系统的相关理论数据,对服装实体店智能化导购的可行性分析,包括：市场环境对智能化导购的需要；现有的科学技术对智能化导购系统实现的支持；消费者对智能化导购的需求。从研究背景、智能导购系统分析、系统需求分析、市场和消费者需求等方面深入挖掘,总结研究过程中存在的问题,并提出未来发展方向。
关键词：服装实体店; 智能化导购; 智能技术; 消费者需求;
Research on Customer-Oriented Shopping Guide System of Suit-dress with Intelligent Characteristics
Wang Wenhui Ding Xiaoxiao Jia Zhen Ma Dali
School of Textiles Science and Engineering,Tiangong University Tianfang Standardixation Testing & Certification Co.,Ltd. School of Art,Tiangong University
Abstract：In order to make a scientific and comprehensive analysis of the application of intelligent shopping guide in clothing stores, based on the relevant theoretical data of “intelligent shopping guide system”, this paper analyzes the feasibility of intelligent shopping guide in clothing stores, including: the needs of market environment for intelligent shopping guide; the support of existing science and technology for the realization of intelligent shopping guide system; and the consumers for intelligent shopping guide Demand. From the aspects of research background,intelligent shopping guide system analysis, system demand analysis, market and consumer demand, this paper summarizes the shortcomings in the research process, and finally proposed the future development dircection.
新零售来袭，推动互联网技术的快速发展及大数据的广泛运用，智能化产品的大力研发已成为信息化时代各行各业发展的必然趋势。智能导购系统的应用是顺应时代需求，越来越多的商家试图通过这些系统为实体经济开创出一个全新的格局。智能导购产品是未来服装实体店发展的必然趋势，孕育着巨大的市场前景。但智能化导购系统的覆盖区域还是有限的，因为其较高的造价和对高素质人才的要求，使智能化导购系统的推行必然会出现地域限制的问题，由此看来，如何通过智能化导购产品来满足或创造市场需求，抢占市场份额成为众多企业寻求发展的重要战略之一。
1 智能化导购系统分析
智能化导购系统是以用户需求为基础，基于WEB平台的精密智能算法捕捉用户的思维模式、生理特点以及个性化的喜好特征，系统迅速模拟和识别用户的情绪进而对消费者进行有针对性的智能化推荐，在整个购物过程实现人机情感交互实践[1]。
整个系统模型主要是由比较决策过程、偏好决策过程和心理决策过程构成，在此基础上还加入个性化定制环节[2]。
智能化导购系统最终希望能够通过显示商品具体信息，提升顾客购物乐趣。在购物的过程中让顾客有更好体验，能够调动顾客的积极性，使其自己去了解产品信息，不需要导购人员跟随。除此之外，该系统的使用，提高了工作效率，以科学技术替代完成导购工作，产品信息一目了然。
2 市场需求分析
2.1 经营者需求
传统零售模型是根据租金和人工这两个变化因素来组织服务资源、货品资源的分配[3]。在移动互联网时代，高度数据化信息开始改变实体零售模型，重构实体店铺和消费者关系，升级数字化、智能化获得用户流量。具体地说，智能店铺的升级，作为一种数字化、智能化的解决方法，完成的是消费者对于服装单品从认知、试穿、购买的全链路数字化、智能化的转变。智能采购指导系统的模型是一个精确的营销模型，它利用用户肖像数据库捕捉用户信息，然后对数据进行分析，从而实现精确销售，模型如图1所示。
2.2 消费者需求
当下，消费者需求的是一种关注度，消费者的需求从产品满足转变为精神满足，这是需求升级的本质[4]。消费体验作为实体店铺的首要价值越来越被看重，已成为服装店铺改变现状的利器。部分商家斥巨资打造的品牌体验店，不仅为了宣传品牌，加深与消费者的情感沟通；更有商家直接打造体验式线下试衣店铺，成功地将传统的卖场转变成服装体验、品牌传播的平台。所以，面对消费者不断变化的需求，大部分电商只能选择从线上走到线下，为消费者提供一个消费体验的场所，从而来弥补品牌短板。
图1 精准营销模型
2.3 系统功能性分析
2.3.1 服装挑选功能需求
服装挑选功能主要是为了实现消费者意向服装单品搜索的任务，根据消费者的特定搜索条件，推荐最多十款浏览量最大的时尚单品，帮助消费者快速地从大量的SKU中找出符合自己需求的单品。智能化导购的目标要求系统不仅完成单一条件的搜索，还提供多种条件的自由组合来满足不同消费者的语言表达方式，如图2所示。
图2 服装挑选功能
2.3.2 服装基本信息功能需求
服装基本信息功能主要由服装的客观参数和买家的主观点评构成，当屏幕与顾客产生交互动作（如拿起产品），屏幕就自动显示服装的基本信息，极大地增强场景内的互动性和趣味性。
2.3.3 服装对比功能需求
服装智能化导购系统提供品牌对比、服装整体对比、服装多维度对比3种比较功能，如图3所示，为处在不同购物环节的消费者提供参考，帮助消费者在若干个意向服装中选择目标单品，通过清晰的分析对比帮助消费者快速比较出每个服装单品的优势与劣势，还能给消费者在抉择上提供数据支持。
图3 服装功能对比
2.3.4 服装穿搭功能需求
智能化的导购系统通过计算分析系统中消费者的浏览路径、消费记录、个人喜好等信息，再针对每个客户形成一幅完整的智能消费者画像，然后对消费者进行精准的服装单品推荐。在为消费者选择和购买服装项目时，系统还将为消费者推荐不同款式类别服装项目的匹配，这种匹配也将有一定的优惠价格。同时，系统还会给消费者推送明星、街拍、网红、时尚博主推荐的服装搭配建议，让消费者也能够拥有最潮流、最时尚的服装搭配。
2.3.5 个性化定制功能需求
智能导购系统提供的个性化定制采用设计-生产-制造模式。本环节是围绕消费者展开的，提供模块化设计、人体尺寸的3D扫描、智能试衣、定制平台等个性化服务。定制个性化服务旨在提升消费者价值，以满足消费者基于智能数字技术的定制消费体验[5,6]，突破传统高级定制的阶级性。
3 可行性分析
3.1 营销现状分析
3.1.1 营销规模
如今服装市场的消费不断升级，企业需要处理好发展机制升级与优化，正确把握改善环境与发展机制之间的联系。同时，随着社会消费主体的更新换代，社会群体内所需求的时尚消费不断增加，服装市场的营销将会进入一个增长质量提升且很可能长久处于中高速增长的发展周期。
3.1.2 营销渠道
零售业演变三部曲：从单渠道时代到多渠道时代，再到全渠道时代[7]。全渠道意味着实现渠道的全程、全面、全线发展。一般来说，多渠道相较于单一渠道可获得更高的利润[8]，而全渠道模式实现了实体店、电商和移动商务多渠道的融合。
3.1.3 营销模式创新与升级
目前，市场上许多传统服装品牌营销模式的创新大多采用线上线下结合的方式，使消费者进入线下试衣和线上购买的消费模式[9]。这些新的营销模式与传统的营销模式进行了比较，在为消费者提供商品信息的全面展示、搭配推荐、买家评价等方面，为消费者带来更好的体验。另一方面，企业运用智能化的导购，提供消费者更加详细的服装信息，增加客户购买欲望，增加关联配搭产品销售机会，增加试衣次数，节约人力资源；为企业商品管理提供一种新的方式。实体店的营销模式创新升级主要有以下几种：模式一为计算机+扫码器+二维码，如图4所示；模式二为机器人+云服务，如图5所示；模式三为摄像头+显示屏-镜子+服务器，如图6所示。
3.2 技术发展分析
3.2.1 图像识别技术
通常情况下，一个图像的识别系统由图像分割、图像特征提取、分类器的识别这3个部分所组成[10]，在服装行业特别是服装实体店运用日益广泛。
3.2.2 射频识别技术
Radio Frequency Identifica-tion（射频识别技术，简称RFID）技术主要用于服装生产环节和物流，用以提升零售店客户体验、仓储管理与供应链管理等[11,12]。能够有效提高门店管理效率，简化服装管理流程，降低门店经理的劳动强度，为消费者提供更时尚便捷的购物流程。
图4 计算机、扫码器、二维码示意图
图5 机器人、云服务示意图
图6 摄像头、显示屏、镜子、服务器示意图
3.2.3 物联网技术
物联网是基于互联网技术将射频识别（RFID）设备、红外传感器、全球定位系统、激光扫描仪等作为信息传递载体，实现人与人的互动。在服装行业，物联网技术在特种设备的控制和服装产品的分销方面也取得一定效果。
3.2.4 自然语言处理技术
广义上的自然语言处理分为理解和生成两个环节，前者为输入后者为输出。自然语言处理技术在服装实体店智能化导购中，主要作用在消费者进入实体店使用屏幕进行购物活动时，屏幕能够与消费者之间进行有效交流，实现智能对话。
3.3 消费者满意度分析
消费者满意度是指消费者在被服务过程中对自己所享受的服务产生的主观判断，有时也会受到周围环境的客观影响。这就说明消费者满意度的调查和分析需要从多角度、多侧面，对消费者进行真实有效的调查。在服务过程中，消费者本身对服务有期望，从而会表达出自己的需求，智能化导购会将这种服务期望从认知转化为服务，包括有形和无形。消费者满意度是消费者对于购物体验最直接、准确的反馈，也是消费者在消费过程中最主要的心理特征。因此，对于消费者数据收集和满意度分析是商家进行智能化设备和店铺管理升级的重要参考依据。
4 存在问题
本文主要从市场对智能化的需求以及现有的技术手段是否能够提供完整的支持，再结合企业和消费者需求，对服装实体店智能化导购的可行性进行分析论证。经分析，服装实体店智能化导购目前还存在以下问题。
4.1 智能化需求增加，但过程发展缓慢
市场环境对智能化的需求日益增强，智能化将会在我们的未来生活中成为不可或缺的一部分。智能化的导购系统在实体店的应用是必要的，但在实施的过程中由于前期投入较多，对人员素质要求过高等因素，在推进的过程中必定会发展缓慢。
4.2 技术上能够实现，但效果不尽人意
不断更新的科学技术在一定程度上能满足智能化导购系统的实现，从前期市场投放效果看，实体店能通过这一创新吸引消费者，完成基本的一系列消费活动，但从长期看，在技术上仍存在试衣效果不佳、款式更新慢等问题。
4.3 消费者愿意接受，但需要不断推进
对于智能化导购在实体店应用后，人们的接受度会有所不同，但随着社会消费主体的更新，消费者对于智能化导购这一事物的接受度会更高，也会使其普及率增加。智能化导购的应用，站在企业的角度来说，前期的投资成本会更大，同时在服装管理和门店管理上会更加智能化，也为消费者提供多元、有趣的购物体验；从消费者来看，很大程度上满足了其对服装款式、试衣数量、个性化表达的需求，还能够更高效地完成一系列的消费活动。
5 发展趋势
5.1 重构人货场概念
新零售来袭，需要对人货场的逻辑进行新的排序，我们的重点由原来的货转移到人上，即趋向于人的市场秩序。在改变了原有的市场秩序后，就要求市场先利用大数据计算分析出消费者的消费需求和消费特点，再对服装生产、包装、零售的过程进行指导，从而生产出满足市场趋势的产品。市场将会为消费者创造出一个虚拟的购物场景，增加产品本身与消费者之间的无界互动，从而帮助消费者完成一种全新直观的消费体验。
5.2 减少人力需求
智能化时代已来临，智能化导购装置在完善了功能性后，更重要的是为消费者带来更人性化的购物体验，解放人类劳动力。借助于运用多种先进技术的智能化导购产品为顾客提供舒心服务，以智能化方式进行商品零售活动，减少导购过程中人力的需求。
5.3 升级消费体验
互联网时代，消费者变得更加主动，通过互联网、社交媒体等平台掌握与购物相关的信息。消费者的购买途径不再是单一的实体店方式。因此，不断对实体店中消费者的消费体验进行创新升级研究，将会成为实体店后续发展工作的重中之重。
6 结束语
伴随着消费升级，互联网与智能化技术将在制造、营销、零售等多个方面对服装行业产生深刻影响，服装实体店也将走上智能化道路，而智能化导购实现的可行性将预示着服装实体店会打开一个新的格局，消费者的消费体验也将发生前所未有的改变。以智能化导购为对象的系统开发工作，以服装专业和实际应用视角，通过分析消费者在消费过程中的心理诉求和服装店导购的服务方式及特点，将多种智能技术与服装实体店紧密结合，来探讨智能化导购实现的路径及必要性、可行性，以期给消费者带来更好的消费体验。
参考文献
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