大資料對於服裝行業的影響從兩個方面來分析，一是銷售方面，二是設計方面。

1.銷售方面

可以根據客戶的購買記錄，以便更進一步瞭解客戶需求，從而可以進行關聯銷售，從而增加產品的銷售額；另一方面，還可以透過客戶的日用品購買習慣，分析其購買頻率，從而可以在客戶即將用完之際，透過精準廣告投放或者網上商城活動，讓客戶在第一時間選擇自己，不僅提高了銷售效率，也提高了客戶體驗。

2.設計方面

只需要一張照片，透過計算機影象分析技術，計算出衣服尺寸的，做出非常合適的衣服。

現在的服裝行業已經在應用大資料了。

就電商而言。

透過大資料知道現在熱賣的服裝的款式、材質、價格等等通通都可以分析。商家知道做什麼樣的服裝會成為爆款。

知道哪個地區、什麼年齡、消費能力強弱、會買什麼樣的款式，喜歡什麼樣的價格區間，商家可以做出對應的調價、上新、設定促銷活動等等。哪些目標人群喜歡在什麼時間段購買，可以把廣告投放到精準的時間段。

透過買家的購物行為大資料，商家可以分析出很多可以幫助他們銷售的資料。

我們先來看看大資料的概念是指網際網路上大量的資料，簡單來說就是可以在網上收集到地域、年齡、性別、職業、教育、消費習慣等資訊。大資料真正的意義不是大而是有用，關鍵是收集到的資料如何應用？

大資料的價值在服裝行業我認為有以下幾個方面： 營銷模式的改變，可以利用大資料進行精準營銷。使用者畫像，貼標籤。根據人群的社會屬性、購買習慣可以判斷出你要的消費者男女佔比有多少？在什麼城市？不同的標籤組合給消費者畫像。傳統的服裝行業是“工廠—品牌公司—代理商—零售商—消費者”的傳統服裝產業鏈模式。有了網際網路以後，企業開始在網上直營產品。這是營銷模式上的改變。網上的店不僅僅只作為銷售渠道使用。網上店鋪的銷售大資料來指導線下實體店的運營。比如：你在網上開了網店，線下又在不同的城市開了很多的實體店。透過資料我們可以得知上海的30歲左右的女性消費者普遍喜歡的是那一款服裝，我們可以根據這個資訊，指導上海店的導購去銷售。根據季節、款式、品類、各個地區的消費者會有明顯的差異，我們不用每個地區的店都放相同的貨品，可以根據資料分析進行線下店鋪貨品的調整和運營。

利用大資料做服務轉型，包括服裝的流行趨勢預測、基於大資料做服裝搭配等,以前服裝流行趨勢的形成、資訊收集、分析及提煉階段在很大程度上就是完全依靠人的判斷力, 有了大資料以後可以根據科學的資料體系來預測流行的趨勢。阿里FashionAI時尚大腦已經累計了2萬多名穿衣達人近50萬套潮流搭配理念作為學習模板，融合了人工智慧演算法，達到了專業搭配師的水準。這應該都是基於大資料的應用。

個性化需求定製，傳統企業需要與時俱進充分利用大資料的價值。 服裝市場上現在企業同質化很嚴重，一旦有一款服裝受到消費者歡迎，就有大量服裝廠跟風，在短時間內生產出爆款同款出現。企業之間，競爭非常激烈，利潤空間降低。服裝企業沒有自己的特色和品牌很難長久的生存。現在的年輕人追求個性化，也讓市場需求多變。很多企業不知道如何進行客戶定位？如何推廣產品？這時大資料的應用就變得更為重要！

不用未來，現在都在影響中。

分析人流量，人員構成，周圍店鋪進店率，可以得知地界的潛力，作為開店的先覺條件。

可以根據顧客的停留時間和停留地點分佈，動態調整店鋪陳列和動線。

可以透過分析各品類服裝的顧客購買率，動態調整庫存，防止庫存大量壓貨。

可以根據顧客試衣率來重點推薦，並根據反饋重點升級，消除顧客有意見的衣服的缺點。提高後續購買率。

透過顧客的搭配和選型，動態調整貨源，主打當季流行，提高銷售額。

透過顧客的性別、年齡構成以及購買服裝價格，及時調整，力求每個年齡段都有適合的主推款。

首先應該理解什麼是大資料，大資料就是把很多很多的資源和資訊整合的一個過程，讓人們一目瞭然。

這個影響是肯定的，首先說一下服裝行業，中國從南到北，從東到西。看似一樣的中國人無論從身高還是體型，性格方面都差距巨大，北方人性格豪爽高大，南方人嬌小委婉。這就決定了他們在服裝偏好上肯定不一樣的。

透過大資料可以分析出來他們每個區域人對服裝款式的選擇，尺碼的選擇，色彩的愛好等方面的差異，可以使服裝行業更直觀的瞭解到自己的客戶群體分佈區域。能讓服裝行業更加細分市場和定位風格等。