Browsing by Author "Kang, Jing Yu"

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    探討建置時尚服飾業C2B精準資料庫之研究
    (2022) 康靖玉; Kang, Jing Yu
    全球時尚流行業一直是備受關注之產業，然而在疫情浪潮對巨頭企業的撲滅之下，更加彰顯了時尚產業來到轉型的契機點 ，時尚企業大幅度擴張、生產 ，彈性又快速的設計能力 雖是其優勢 ，卻疊高商品庫存長期導致財務負成長 。而現今 除了全通路的轉型、環保的訴求 、訂閱或租用的新促銷手段 ，是否有更根本的解決方案呢 為解決三大痛點： 市場預測不夠精準導致高居不下的庫存成本 、 難以整合的設計師美感與消費者實際需求 、 多樣化生產與庫存導致資源棄置之環境汙染 本研究 從流行商品的「產品力」為核心切入點，欲探討現有服飾設計流程針對時尚流行預測之痛點，並試圖解構出可標準化之模組， 期待輔佐以大數據分析工具的成熟技術，能發展出有助於時尚產業轉型之機制。本研究聚焦於探討三項核心研究問題： 當前服飾產業技術或經營之痛點為何？如何精準掌握消費者對服裝之需求？如何藉由資訊科技提升設計師對市場之預測力？ 並依文獻與現行平台資料分析，先探討整體服飾經營模式 痛點與現有 資 料庫工具， 再 以 流行設計師為 深入訪談 研究對象， 交叉 比對證明長期以來 B2C的資訊蒐集及匯整的模式，再也不適用快時尚或疫情後重新定義慢時尚的經營模式。本研究的結果發現，將服飾設計的資訊來源模式變更為 C2B將能大幅解決痛點。當前 無論何種商業模式 （大量製造或少量訂製 ），設計師的設計能力都是最重要的銷售關鍵，否則便必須針對庫存進行各種讓利促銷 ；而 當前業界設計流程較無標準化、台灣市場也較少使用數據庫，多以設計師個人經驗為主 總結 經過 C2B平台 大量資料貼標分類後， 資料庫Tagging最重要的變數包含流行色系、整體搭配、 材質預測、風格元素，以及數位打版之視覺呈現。以此為架構之資料庫呈現，將能大幅降低設計時間 預測台灣市場未來 3至 6個月內的流行時尚， 達到快速生產及降底庫存的效益 。