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大數據也能引領時尚趨勢?

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大數據也能引領時尚趨勢?

最有個性的時尚業,也難不受到大數據解析趨勢的影響。 圖片來源:黃明堂

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大數據也能引領時尚趨勢?

天下雜誌628期

時尚業和科技業都開始用大數據分析預測未來流行趨勢。如果是真的,很多人擔心時尚將會變無趣。

「時尚預測」一直是個很古怪的職業,大約出現在一九六○年代,巴黎有些機構開始發布有關新織品和新設計的「趨勢書」(trend books)。

目前最大的預測公司是WGS N,全球市佔率五成,雇用一百五十名預測師,從服裝伸展台、酒吧、俱樂部等各種場所,找尋下一步會流行什麼的線索。他們的發現,會和總體經濟數據、政治社會氛圍等各種資訊綜合在一起,然後做出分析預測。

大部份的時尚零售商都會買趨勢書,對設計師來說,趨勢書就像保險,可以減少他們和市場脫節的風險。

然而,時尚預測這個行業,正受到大數據分析的威脅。

服裝產業供應鏈正變得愈來愈數位化、彈性化。為了因應改變,預測機構已開始利用從零售商資訊系統蒐集來的數據做分析。二○一三年,WGSN推出零售分析服務INstock,利用過去的銷售數據,預估未來的暢銷產品。

他們的競爭對手Edited,號稱已運用人工智慧的機器學習技術,預估未來短期的銷售趨勢。

不過,人工智慧和時尚產業的結合,還在嬰兒階段。一份一四年的研究顯示,目前最好的預測模型,正確率只有一半。

未來,時尚預測機構還可能會遇到來自科技業的競爭。網路巨人Google內部,已運用Google自己龐大的數據做分析,定期公布「時尚趨勢報告」。

但到目前為止,Google的預測結果,都是很簡單、基本的資訊,例如一六年女性牛仔褲流行緊身版「媽媽褲」(復古高腰褲),「男友褲」(寬鬆露腳踝)則退流行。負責這個計劃的Google數據科學家表示,他們的目標是要產出更多更複雜的分析數據。

人工智慧是否會完全取代目前的時尚預測方法,還尚未可知。有些人擔心,人工智慧會讓時尚設計變得枯燥乏味。

但英國北安普頓大學時尚專家金恩認為,時尚人的巧思,最後還是會勝過數據演算法。(辜樹仁譯)

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