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数码实验室|它却用最先进的理念抓住1亿新中产，身处最传统的行业( 五 )


异业联盟可以拓展市场 ， C2B可以去库存并维护客户 ， 这些策略的具体效果如何呢？商业模式的好坏最终是用经营业绩说话 。
一家50~80平方米的零时尚买手店 ， 一个月大约能卖150件衣服 ， 销售额一般在13万元左右 ， 能产生三四万元的利润 。 买手店的开办费是20万元 ， 90%的门店6~8个月可以回收全部投资 。 这在实体店普遍不景气的今天 ， 是不错的运营成绩 。
5.用最先进的理念和工具再造最传统的产业
零时尚开发的用户端App的作用是：把本地的用户、买手店 ， 以及联盟商家的数据打通 。 买手店作为数据打通以后的区域运营中心 ， 运营本地的商家和用户 。 零时尚的买手店因此和传统实体店有了本质区别 。 前面提到的个性化、去库存、异业联盟 ， 都是依托数据化这个前提 。
比如 ， 平台把每个用户和产品属性都数据化之后 ， 能够真正实现精准营销和产品的个性化推送 ， 用户感觉平台的推荐是她非常喜欢的 ， 穿到自己身上之后也确实很漂亮 ， 如果靠传统手段不可能让用户有这种感受 。
由此可以看出 ， 虽然零时尚处在中国最传统的行业 ， 却擅长利用最先进的理念和工具提升生产力 。
来看一下具体案例 ， 零时尚在其ERP系统中内置了人工智能时尚搭配功能 。 平台的编辑在上传新品的时候 ， 会说明它的搭配属性 ， 就是这件衣服适合哪些体型 ， 适合什么样的风格 ， 适合在什么场景中穿??以此辅助销售人员提供专业化的服务 。
这个智能搭配是基于什么样的逻辑去开发的？
零时尚两个创始人都是理工科出身 ， 她们用理工科思维把这门传统生意解构成四步 。
第一步是研究用户 ， 对用户的气质、体型、特征进行分类 ， 实现用户的数据化；
第二步是对单品做数据化 ， 提取属性 ， 比如上装、下装 ， 内穿、外搭；
第三步是对单品和单品之间的搭配做算法；
第四步是开发算法 ， 将单品的搭配和不同的人去匹配 。
这四步完成之后 ， 就可以做到比较精准的智能搭配 。
未来零时尚可能基于这些用户数据、单品数据和开发的算法 ， 自动化或半自动化地为一个人设计一件衣服 ， 完全满足她的体型、季节需求等个性化要求 。
智能搭配除了满足用户的个性化需求 ， 还能解决另一个重要问题 。
在手店的实际管理过程中 ， 如果没有这个智能搭配功能 ， 门店对销售员能力的依赖度就很高 ， 她们要现场识别用户特征 ， 还要有美学经验和服饰搭配的专业知识 。 有了智能搭配之后 ， 门店对销售员的依赖度就大大降低 ， 因为智能搭配记得所有的产品 ， 能给出所有合理的搭配 。
回顾过去三个世纪的全球商业史 ， 我们可以看到 ， “蒸汽机+”和“电力+”使得无数传统行业变成了全新的行业 ， 在那些率先吃螃蟹的人中涌现出一大批优秀的企业家 。 今天零时尚对“互联网+”和“人工智能+”的积极尝试 ， 是广大企业满足一亿新中产消费需求的重要思路 。


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