基于客户满意度的品牌个性化定制的研究
2020-03-18谢晶
谢晶
摘 要:个性化定制是基于“客户满意度”的灵活高效的组织,将相似性重用原则和整体原则与先进的集成技术相结合,设计和制造个性化产品的客户或客户群体特定要求。由于相对于以前的生产模型,个性化定制经历了巨大的变化,使用质量保证技术也经历了重大的变化。
关键词:客户满意度;个性化定制;品牌
在本文中,我们主要通过现有的个性化定制的种类,来分析品牌个性化定制。面对大量个性化定制产品,服装行业始终停留在初始阶段个性化定制。个性化定制是服装行业生产的一个新趋势,其特点是服装产品的大规模市场化,以消费化为基础的个性化需求的消费化。通过市场的细分,可以将各种的定制分为个人定制、集团定制、市场定制、订单定制以及改建定制等。
个人定制是为了更好的为重要客户进行生产服务。一个高层次和大规模的消费群体构成了追求时尚和卓越的经济发展结构。结合市场的现状与要求,很多制造商已经开始确立专业的单一方向去提供定制服务,也就是个人定制。
服装集团定制适用于集团客户要求。与个人个性化不同,主要针对集团客户的目的进行个性化,通常用于测量现场的工作人员。
市场定制的目的是市场秩序。现在一个瞬息万变的市场上,一家企业不仅仅期待着最畅销的服装风格,而且还需要每种风格的数量而不同的预测风格在不同的销售地点和季节他们的数量。所有的这些难以掌控的因素越来越多,也为市场的平稳发展提出了新的挑战。
订单定制是服装制造企业使用其余的制造能力,定制其他顶级品牌服装企业。主要的领域是外贸出口订单,为其他的服装品牌提供材料加工、样衣制作以及品牌批量化生产。
除了前几种个性化制造企业,另一种个性化是改建定制,即市场根据客户的身体尺寸改变标准服装,因此,提供适当的服装。虽然有很多款式,服装选择仍然不同,不论大小,这些衣服的存在和客户的大小之间。对于高期望的客户的顶级品牌的服装,企业可以使用这种类型的个性化来实现这一点。
品牌个性化定制是通过客户管理对客户需求来做出快速反应。
如何实现定制业务,价格和响应速度三者实现平衡,也是服装企业在自身发展趋势上的提升,并与市场随时保持在同步发展中的坚实能力。
在品牌个性化定制的流程中,我们首先要实现的是数据挖掘。
基于零售行业客户分析系统的数据挖掘。从为新品建立信息模型开始,挖掘新品的潜在信息,为不同地区的销售预期目标的制定提供参考。通过挖掘信息技术的使用,利用客户的过往消费记录找到潜在的对企业有用的数据,以较小的经济投入来保持固有的客户,开发有潜力的新客户。
数据挖掘可以通过以下两个方面来进行實施。通过客户的信息挖掘,找到客户的消费关键词,匹配分析客户在新品中有可能喜欢的款式,以及根据地域和季节来寻找客户的喜好关键词。这些都是数据挖掘的创新点的所在。通过数据挖掘系统和客户关系的管理的结合,将终端店铺获取的顾客过往消费信息作为顾客的一个个人数据库,来和新品信息库的单个新品信息来逐一进行匹配分析,虽然看似工作量比较大,但在智能化发展的今天,也只是服务器的一个算法公式,是很容易得到实现的,而比较重要的一点,反而是终端店铺对顾客过往消费记录信息的收集过程,以及内衣生产企业对每一件新品的关键词提取的准确度。
随着互联网信息的快速增长,这也为顾客辨别有效信息提供了难度,顾客不能快速的获取有效的信息。在这样的现状中,新的消息推送服务模式,通过各种各样的电子终端和网络终端直接将有用的产品信息发送到个人的电子产品上,发送形式也越来越多样化,使顾客更有目的性的吸收和获得有效的信息,也成为了越来越多商家和生产企业的服务形式,越来越依赖于利用推送技术将有效的新品信息和产品信息发送到顾客的电子设备终端上,这也就是推送技术。
理想的推送方式是,根据对客户过往浏览信息进行分析,自动匹配顾客的近期消费倾向,自主自发的将相关联的产品信息发送到客户的电子终端。
在推送信息的过程中,服务器是处于从属的分析地位的,也避免了顾客去花费更多的时间去检索自己喜欢的产品,也避免了有部分顾客的检索技术并不能够快速的查找自己需要的信息。在顾客的消费倾向动态变化的过程中,并不可能永远保持在某一个或某方面的产品上,所以也是有一定的局限性的,但是相对说来,推送技术真的可以高效,高精度的和顾客保持交流。
当企业的新的信息被发送到推送中介时,推送中介会将信息进行分类,通过推送介绍将语音,视频,图片,文章等信息通过不同的平台发送到客户的手中,当然,企业也需要有固定的定向平台,以免引起顾客对大量重复信息充斥于不同的电子终端和平台的厌恶感,从而引起逆反心理,影响企业的形象。所使用的推介方式,最好是可以自动提供新消息提醒的形式,以避免顾客错过新品信息的发布。
智能推送技术是未来推送技术的主要特点,也是以后的使用重点。而在顾客的新品消息推送中,为了避免盲目性,也就需要对客户的过往消费记录进行数据挖掘,将顾客的消费心理偏好和取向进行分析,与新品信息进行匹配,来决定哪些信息是顾客所需要和有购买潜力的,这也是两者结合的重点所在,为推送技术的消息提供准确性和有目的性的保障。
推送服务相当于顾客对固定领域的信息定制,原理如下:一,顾客在服装品牌终端店铺进行产品购买,终端店铺获得顾客的消费记录,对顾客的消费信息进行分析,获取顾客的消费偏好关键词。二,建立新品关键词库,为每一个新产品设置五到七个关键词。并和顾客的消费偏好关键词进行配对分析,得到在新产品中,顾客潜在喜欢的新品信息。三,将获得的新品信息通过消息推送技术,发送到客户的电子设备终端中。企业可以为推送中介限定每个客户的终端接收设备的适当信息如手机、电脑、淘宝网账号等。
而在服装品牌中,如果能将客户的消费数据进行有效挖掘后,运用推送技术将新品信息有针对性的对顾客进行推介,从而达到有效促销推广。
参考文献:
[1]黄玉佳.数据挖掘技术在消费者偏好中的应用[D].北京林业大学,2015.
[2]张素智,曲旭凯,张琳.基于电子商务的Web数据挖掘研究[J].现代计算机(专业版),2015,(09):12-18.
[3]舒忠梅,徐晓东,屈琼斐.基于数据挖掘的学生投入模型与学习分析[J].远程教育杂志,2015,(01):39-47.
[4]陈怡馨.基于JavaEE与Android的消息推送系统的研究与实现[J].中国新通信,2016,(23):37-38.