大数据背景下时尚产业消费者品牌关系的发展

文/陈钰楠（浙江外国语学院）

一、研究背景

伴随着计算机和数字技术的兴起，市场上的产业发展已经进入了“第四次革命”——大数据的发展、科学的分析和物理技术的结合。在这之中，大数据的表现形式是一个极其庞大的样本量，如何去收集需求样本，在市场中也变得越来越重要。大数据已经成为市场经济中的一个发展热点，同时也给处于市场中的品牌带来了无穷的商业机遇和挑战。

以时尚产业为例，市场中消费者的需求在不断变化，而时尚品牌在追赶消费市场变化趋势的过程中，会因为过季等原因造成库存过剩，而损失大量资金。因此大数据被时尚品牌用来预测趋势、管理供应链、分析客户行为、偏好和情绪，从而“避免过时”。在大数据背景下，如何获得更准确的客户信息是时尚品牌在制定计划时不可或缺的目标。

（一）研究价值与目标

大数据是经济学、商业市场等多重领域的热门话题，研究消费者与品牌之间的关系一直是企业发展的核心，适应大数据的新环境是新时代商业发展的前提条件。之前的研究论点往往是从品牌的角度来研究，主要关注品牌在大数据中的变化，而缺乏从消费者的视角进行的研究。因此，本研究的目的是填补这一空白，从消费者的角度更好地去研究时尚业的消费者与品牌关系是如何因为大数据的兴起而发生变化的。

本文以大数据为背景，分别从品牌、消费者的角度，探讨了时尚业中消费者与品牌之间的关系发展。使品牌能实现更好地管理其营销以及协调与消费者之间关系的目标，将其细分，可以得到3个总结性研究目标：

（1）批判性地分析大数据对时尚产业的影响。

（2）在大数据背景下评估消费者与品牌关系的变化。

（3）总结大数据背景下服装行业消费者与品牌关系的特点。

同时，为了实现这些目标，本文还提出了在大数据的背景下的三个假设，并通过验证这些假设以完成本文的研究目标。假设如下:

（1）消费者更难选择品牌。

（2）时尚业的品牌同质化现象日益严重，所以品牌需要关注产品的情感属性。

（3）时尚业的消费者与品牌关系是互补和相辅相成的。

（二）本研究的不足之处

本文结合大数据背景和时尚业背景，为消费者与品牌关系的研究提供了一个新的研究环境。重视情感关系的塑造，增加了消费者对品牌的信任，提升消费者对品牌的忠诚度。这些变化都是基于大数据的背景。但本文仅从消费者与品牌的关系入手，缺乏对品牌模式的理论研究，在理论的支撑上略显不足。其次在研究方法上，由于时间短，没有收集到足够的样本，导致研究分析的局限性。

二、大数据对时尚业的影响

在当前市场上，是否能掌握顾客的消费需求，决定了时尚业的品牌发展（比如大数据的发展催生了网上购物），大数据不仅改变了品牌的销售方式，也在设计和采购等方面使时尚业发生了革命性的变化。

大数据逐步发展的过程中，各行各业的品牌营销管理策略也受到了其影响，这其中包括了批发商、零售商、分销商等。企业会收集许多关于合作伙伴、客户和其他相关的数据信息，以此来增加市场竞争力。同时，其他的市场参与者也会在这种竞争环境中受到挑战，积极参与相关的数据收集，最终以分析大数据的形式提高企业的竞争力。

通过汇编数据，使关键证据和信息得到补充，从而创造出更新、更具成本效益的多样化产品，满足目标消费者的需求，在未来竞争性市场中具有优势。然而，大数据是绝对客观、非个人化的存在，任何品牌都会在市场竞争过程中留下痕迹，存在着可以被竞争对手追踪的隐患。

时尚业市场因为大数据的存在有了明显的变化，“可持续性”的概念已被纳入众多时尚品牌的品牌哲学中，以响应市场对环境问题的认识，符合消费者和市场信念。消费者对品牌的需求被品牌广泛收集，“快时尚”的出现也使品牌产生对材料浪费等相关成本的担忧。

三、消费者与品牌关系的变化

消费者与品牌关系自从1998年作为一个模糊的概念出现以来，在接下来的几年中在管理和市场研究领域以强劲的步伐出现。目前市场上的品牌被认为是消费者在消费过程中的合作伙伴，消费者对品牌的选择行为，则被视为与不同品牌之间发展的关系。这导致了品牌在消费者心目中的逐渐人性化，其社会文化价值和象征意义超越了原始的需求。

不同的消费者对同一品牌会有不同的见解，品牌需要充分认识到消费者管理的重要性，并从品牌联想、认知、个性、形象等方面找出影响消费者与品牌关系的因素，这也是大数据在品牌中发挥作用的前提条件。

品牌依赖大量的大数据样本来准确预测未来的消费者需求，并改善其洞察力来引导下一个市场，这是大数据带来的便利。但同时品牌需要处理更多数据样本，对它们进行主观分析和判断，这对品牌来说是一个不小的挑战。

例如，过去的奢侈品牌将小部分富有人群定为目标客户，但是随着人们的消费水平普遍提高，奢侈品消费逐渐转向民主化。为了迎合消费者与品牌之间关系的这种变化，奢侈品牌推出了许多子品牌，目标顾客被灵活地分类为低、中、高三种综合定位。消费者与品牌之间的关系可以看作是两者之间的心理联系。基于现有品牌属性和形象开发吸引顾客的新产品线，是品牌用来加强与消费者关系的通用营销工具。消费者不仅可以通过卓越的品牌特征与母品牌建立忠诚度，而且可以对子品牌产生良好的印象。

品牌持续地向消费者传达与产品相关的信息，消费者就可以选择他们所信赖的品牌，从而该品牌就获得了忠诚和依恋。这种品牌依恋有利于企业品牌建设和品牌资产的形成，对于消费者来说，在长期的消费选择过程中，通过排除掉不合适的品牌，最终留下一个与自身高度匹配的品牌，这种品牌依恋将简化消费者的决策过程。

四、结论分析

（1）假设消费者更难选择品牌。在大数据时代，时尚市场上相关品牌的信息越来越多，这意味着消费者需要通过浏览网站、查看评论等方式来获得信息，以确定他们即将购买的产品是否符合他们的需求，然后分析、判断和比较各个品牌，根据自己的喜好决定对某个品牌的产品购买决策。

消费者使用大数据进行更理性的购买，对某个品牌的偏好直接影响他们是否为该品牌消费，因此会出现这样的情况:消费者越喜欢某品牌，选择该品牌的可能性就越大，他们就能为该品牌增加更多的价值。借助大数据，品牌也可以更好地了解他们的受众群体，并根据消费者在功能属性方面上的偏好，调整品牌的产品或销售活动，这也将满足消费者的需求，并增加产品的体验价值和功能价值。

但是，过多的信息会导致消费者的选择量激增，消费者可能会无法选择，需要很长时间才能做出一个购买决定，而那些脱颖而出的品牌才正是消费者喜欢的。

（2）假设时尚业的品牌同质化现象日益严重，所以品牌需要关注产品的情感属性。随着大数据的发展，消费者在品牌竞争中发挥着越来越重要的作用，如今的品牌需要更多地去关注和维护与消费者之间的关系。这要求品牌使用多种方式获取客户信息，并与保持客户长期合作。

增强产品的功能属性是赢得消费者信任的首要环节。时尚产业的品牌产品可以体现功能和技术含量，如增加鞋子的耐用性和服装搭配的高利用率，使消费者的满意度增加，从而增加消费者的信任。但从以往的调查结果可以看出，大数据为消费者提供了很多参考，单纯的产品功能属性并不能获得当前市场竞争的绝对优势——这就是品牌的情感属性需要加强的地方，它也是品牌价值链中最重要的元素之一，为品牌兴趣建立了情感基础，并提升了品牌向消费者提供的产品的无形心理价值。

在具有相似功能特征的产品中，哪些与消费者具有相似风格和理念的产品是消费者愿意购买的产品，消费者在购买商品的过程中会产生强烈的归属感和满足感。品牌的情感属性影响着消费者对品牌价值的态度和行为偏好。最终消费者将依赖于他们喜欢的品牌，形成情感寄托。

（3）假设时尚业的消费者与品牌关系是互补和相辅相成的。当前的大数据市场使消费者有了更多的选择，可以更快地根据自己的需求选择产品。在这个时候，市场上将会有一个特定的买方市场，品牌需要细分消费者，提供差异化服务，以尽可能留住更多的忠诚客户。消费者的自我概念和品牌印象将影响他们的消费行为，而品牌的自我定位和品牌个性，则决定了消费者是否对品牌有认同感。当消费者的自我概念与品牌个性不同时，即在沟通或体验过程中，品牌不能表达消费者的利益时，消费者就会产生品牌转换行为，寻找与自我概念相一致的品牌。

同时，品牌回顾、重新定位和扩大消费者的品牌忠诚度，将影响消费者对品牌个性的理解，并加强良好的消费者与品牌的关系。

五、对时尚业品牌在大数据背景下的发展建议

（1）无论是否在大数据的背景下，时尚业市场上的消费者仍然会关注产品功能的属性，例如衣服的质量和价格，这是消费者行为的核心。因此，时尚业品牌需要加强产品的功能属性来驱动品牌的发展。

（2）大数据的发展使品牌看到了巨大的潜在市场。在满足消费者功能需求的基础上，品牌商以“探索关键市场—识别潜在顾客—改善售后服务—提高顾客体验价值”这样的流程来满足消费者的多样化需求，结合一系列宣传塑造品牌形象行为，增强顾客忠诚度。

（3）由于大数据时代的数据量很大，如果只是简单地收集而不加以处理，那么品牌就无法获得对自己有利的信息，从而失去大数据的意义。因此，品牌在收集了消费者的数据之后，需要细分潜在的消费者，建立信息检索服务，通过推荐不同的产品来满足消费者的个性化需求，使消费者有更好的个性化消费体验。

（4）在线购物的模式在网络上会留下印记，在信息公开时，大数据挖掘的隐私和安全性成为对于消费者和品牌来说的重要考虑因素，因此应加强对网站质量的辨别和构建。

六、未来研究方向

消费者在时尚产业中更加敏锐、谨慎的观察力，影响了他们的购买需求，因此品牌必须加快产品战略和营销战略的转变，以满足消费者的需求。对于这个话题的未来研究，人们应该继续关注大数据时代的时尚产业，并从以下几个方面进行研究:

（1）将研究扩展到品牌管理和营销策略对时尚行业的影响；

（2）在大数据时代下，如何在增加时尚业品牌销量的同时保护消费者的隐私；

（3）从时尚业品牌零售商本身收集数据，扩大数据收集的范围和数量，分析更多数据并提高结果的通用性。