H&M用粒化資料提供各店適合當地需求的商品

舉世最大的服飾品牌H&M求助人工智慧,希望贏回消費者。
這家已有71年歷史的老牌服裝連鎖業者同店銷售額已連續10季衰退,為公司史上前所未見,逼使公司不得不一再削價,出清40億美元庫存,這3年來該公司股價大跌了56%。
H&M原先也仰速設計師團隊揣測消費者心意,現在則加入科技分析店內收據、退貨和貴賓卡購物資料,希望更掌握趨勢,公司一改先前全球各分店商品類似的作法,已有些分店推出更時尚的服飾,而減少如T恤和襪子等基本款。
分析師說,如今服飾業者十分脆弱,因為消費者藉網路之便,可以搜遍全球尋找他們想要的商品,所以用合適的價格提供消費者心儀的商品愈來愈重要,但華爾街對H&M的新策略是否能讓公司拔出泥淖,並不樂觀。
H&M並非第一個求助科技的服飾業者,Inditex SA集團的Zara連鎖店已用機器人協助消費者在店內更快地領取網購商品,Gap則仰賴Google分析數據和市調資料掌握消費者的喜好。不過H&M用粒化資料(granular data)量身打造各分店商品,迎合當地口味,而非像原先按地區或尺寸把分店分成群組,提供一樣的商品,這在零售業還很少見。
H&M共有4288家分店,每家店要有符合當地消費者需求,各自不同的商品,將是規模相當大的任務。相較之下Zara的分店數為2127家,Gap為1301家。
H&M現在公司內外共聘了200位數據科學家、分析師和工程師檢視去年50億人次實體店和網購顧客購買模式,分析資料,希望找出消費者的偏好。

(取材自5月8日華爾街日報,TCFA中文版權所有

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