1、大數據 全洞察2017網絡時尚消費趨勢報告大數據 全洞察目錄PART ONEPART THREE PART TWO 時尚消費市場發展背景2017 網絡時尚消費趨勢推動力：年輕的時尚消費者們大數據 全洞察一、時尚消費市場發展背景大數據 全洞察4 時尚產業體量龐大，2016全球消費相當于第七大GDP經濟體量，行業成熟度較高。在日趨多變的政治經濟環境沖擊下，全年整體增速有所放緩，但部分新興地區國家仍然保持了較好的增長勢頭。數據來源：麥肯錫The State of Fashion全球時尚消費市場巨大，但增速放緩，外部壓力增大2016 全球時尚消費總額（美元）相當于全球第七大GDP經濟體量2016 全球

2、時尚消費額增速相對之前每年5.5%的增速有所下降大數據 全洞察5 中國正是新興時尚消費市場的一個重要代表，連續幾年保持了較高的增長率，市場規模僅次于美國。數據來源：麥肯錫The State of Fashion，氣泡大小代表市場規模中國市場仍然保持了較好的增長態勢14121086420-2-4-6%2010-2015 年均復合增長率09.54.57.520.511.52.533.5455.5688.5976.5%2015-2016 增長率印度中國阿聯酋巴西香港韓國美國英國日本南非墨西哥澳大利亞法國意大利大數據 全洞察規模不斷擴大，結構性變化涌現，新現象頻出，中國時尚消費正在經歷一場升級革命滿足

3、消費者日常對穿衣等基礎時尚消費的需求品類較為集中對風格、流行元素等關注點較低線下零售階段，大品牌占據主要市場銷售手段單一時尚消費的品類開始泛化電子商務開始成為一個重要的渠道，利用人口紅利快速發展一些創新性中小品牌出現，沖擊傳統企業推廣手段多樣化由“需要”到“想要”，時尚消費常態化品類進一步泛化，結構不斷變化電子商務成熟化，存量市場成關鍵風格偏好多樣化新模式頻出，吸引行業流量樸素消費時期時尚啟蒙時期時尚升級時期6大數據 全洞察7資料來源：服裝新消費時代：把握趨勢，贏得未來 中國市場正在經歷一場全局性的消費升級革命，新生代中產消費者正在崛起，其中女性經濟是這場消費升級中的一個重要表現。在此推動下，

4、以女性為消費主體的時尚產業擁有巨大的升級紅利。中國時尚消費市場現狀之：消費升級帶來巨大的時尚消費潛力39%47%48%63%70%78%79%86%家具旅游及休閑電子產品家居用品母嬰及兒童用品食品百貨服飾化妝品線上各類商品中由女性做購物決定的比例消費者大數據 全洞察8 中國時尚消費的上線率完成較高，以鞋包服飾、美妝護理、手表飾品為代表的時尚電商正處于1.0時代的成熟期：消費者網購習慣已形成，主要企業已積極完成了初步的線上布局。下一階段的競爭將更多聚焦于：如何獲取消費者的時尚注意力、如何增強消費者的時尚消費粘性以及如何更好地整合資源滿足消費者快速變化的時尚需求。注：項目成熟度，由項目增速及滲透率

5、與絕對成熟項目的距離決定中國時尚消費市場現狀之：線上市場成熟，市場進一步的擴增需要新模式及新玩法的刺激2016 線上消費品類成熟度低高旅游休閑藥品醫療健康日用快消品機動車相關手表飾品文化娛樂運動戶外母嬰美妝護理食品家居日用數碼家電鞋包服飾服務類商品大數據 全洞察二、2017網絡時尚消費趨勢大數據 全洞察1.風格日趨個性化2.非基礎性品類成為市場重要增長點3.與科技、運動跨界愈加緊密4.更多追隨式購買5.“內容”成為流量的主要入口6.信息化應用更加深入7.以消費者為核心的商業模式爆發8.更多新技術、新模式將對時尚消費模式形成沖擊八大預測大數據 全洞察2017八大網絡時尚消費趨勢大數據 全洞察12

6、2014201520162014-2016 線上“潮牌”在時尚品類中銷售額占比數據說明：“潮牌”指標題中含有“潮牌”關鍵詞的商品2014201520162014-2016 淘寶平臺出售“潮牌”商品店鋪數量 隨著年輕消費者對個性化時尚的追求日益提升，風格別具一格的“潮牌”在網絡時尚消費市場中迅速走熱，越來越多的品牌和終端店鋪推出“潮”貨，搶奪線上正在迅速成長的年輕消費者，線上“潮牌”商品的銷售額占比持續走高，預計2017年增長會更為穩健。風向標之“潮牌”：年輕消費者追逐個性時尚，“潮牌”日漸流行數據說明：“潮牌”指標題中含有“潮牌”關鍵詞的商品大數據 全洞察13 男性是推動這股風潮的主要力量，帶

7、“潮牌”的商品中男裝占比超過70%。年輕的男性消費觀念改變，不滿足于傳統單品的中規中矩，追求更加潮流和個性的服飾，能否有效刺激男性消費者購買是影響潮牌今年發展的關鍵。T恤、休閑褲、衛衣、夾克等品類是潮男的最愛，尤其是帶有刺繡、印花等元素的歐美風單品。男裝72%其它2016 線上“潮牌”商品銷售額占比針織衫/毛衣風衣羽絨服襯衫棉衣牛仔褲夾克衛衣休閑褲T恤2016 線上男裝“潮牌”單品銷售額占比TOP10數據說明：“潮牌”指標題中含有“潮牌”關鍵詞的商品數據說明：“潮牌”指標題中含有“潮牌”關鍵詞的商品注：“偏好度”=時尚元素在“潮牌”男裝中的占比/時尚元素在“潮牌”所有商品中的占比風向標之“潮牌

8、”：男性是個性化“潮牌”興起的主要推動者刺繡印花文藝LOGO水墨金屬感2016 線上“潮牌”男裝時尚元素消費偏好度大數據 全洞察14 2015-2016年，線上原創店鋪成交額增長率皆高于時尚行業整體的增長率，表現出線上用戶群體強烈的個性化消費需求。數據來源：“原創店”指iFashion平臺上TOP100店鋪中風格為“原創”的店鋪風向標之原創：非標準化的原創店產品受到歡迎201520162015-2016 線上整體時尚消費與原創店成交額增長率原創時尚整體大數據 全洞察15 統一化標準商品日漸難以滿足消費者的多元需求，越來越多的消費者開始選擇定制專屬的私人時尚單品，網絡定制時尚單品的客群規模在經歷

9、了2015年的增長爆發之后，在2016年仍然保持了25.6%的較高增速，預計今年客群規模會進一步增大。數據說明：定制商品指的是標題中含有“定制”關鍵詞的商品2014201520162014-2016 線上定制商品客群規模數據說明：定制商品指的是標題中含有“定制”關鍵詞的商品風向標之定制：定制化市場進一步擴大2014201520162014-2016 線上定制商品銷售額大數據 全洞察-8.00%-6.00%-4.00%-2.00%0.00%2.00%4.00%2015-2016 線上定制化時尚產品各品類占比增幅16 除了線上整體規模的擴大外，定制化商品也將不再僅僅局限于服裝類產品。2016年，主

10、打“定制”的女裝商品在時尚整體品類中占比下降，而其他大部分品類均有不同程度的增長，尤其是飾品、箱包定制化發展較為迅速，服裝外市場的定制化發展前景看好。定制化范圍進一步擴大，服裝外市場定制需求增大大數據 全洞察172%4%6%8%19%25%50%好玩從眾認同感品質性價比嘗鮮個性0%20%40%60%商家預期年輕人主要消費需求調查數據來源：2017年1月對淘寶iFashion頻道Top100商家訪談結果，有效樣本N=59問題：您認為年輕人群(18-25歲在潮流時尚消費上的核心需求是什么?5%9%13%20%22%29%性價比供應鏈專業能力細分人群個性商品個性風格0%5%10%15%20%25%3

11、0%35%商家自身核心賣點調查數據來源：2017年1月對淘寶iFashion頻道Top100商家訪談結果，有效樣本N=59問題：您是如何將自己與同行業其他的店鋪區分開來?商家普遍認為“個性”是年輕消費者的主要消費需求，更多商家會將自身店鋪的賣點定位為提供個性化的商品與購物體驗來吸引年輕消費。多數商家認同個性化是年輕消費者的主要消費訴求大數據 全洞察定制隨著消費者個性化需求的增加，定制商品的市場愈發擴大，私人定制專屬的時尚單品成為潮流，而且定制的品類從最早的服裝等基礎品類擴展到飾品等非基礎性品類18趨勢與展望隨著消費者時尚觀念的日益開放，偏好的風格也將會逐漸多樣化，不論流行風格如何變化，都將是朝

12、著個性化方向發展，中庸的大眾風格將逐漸被冷落?！靶《馈薄按蠖钡臅r代已經過去，滿足強個性化需求特點的中小品牌將脫穎而出，市場進入洗牌期；這就需要商家深耕于擅長的方向，專注于獨特產品的打造，耐心打磨，做出差異化。個性化產品越來越多的人更愿意自我取悅，表達個性，獨特的設計將成為消費者主要服裝訴求；原創、設計師品牌將更加受到歡迎，個性潮牌也將受到更多男性消費者的青睞。品牌個性產品的獨特標識將成為消費者考量品牌的關鍵因素，商家在傳播過程中，應增強品牌辨識度，突出個性化品牌印象。大數據 全洞察2017八大網絡時尚消費趨勢大數據 全洞察女裝內衣家居服男裝飾品彩妝女鞋箱包皮具配飾運動服手表運動包珠寶20

13、15-2016 線上時尚品類銷售量占比2015201620 消費者對于服裝、鞋子等基礎性時尚品類的需求大多已得到滿足，開始將更多注意力轉移到進階性的首飾、美妝、運動配件等非基礎性品類。進階性消費：促使非基礎性時尚品類銷售增加2016年環比增長品類2016年環比增長品類大數據 全洞察2015-2016線上男女裝單品銷售量占比增長率與下跌率TOP102015201621 同樣，在特定的品類里，進階性的非基礎性消費品市場也在擴大。以最大的服裝市場為例，抹胸、時尚套裝、工裝制服等新品類市場份額不斷增加，而西裝、西服等傳統服裝的份額則不斷縮減。注：選取2016年銷售額占比超過0.1%的品類品類范圍：男裝

14、和女裝的葉子類目進階性消費：促使非基礎性服飾品類銷售增加2015年時尚套裝的銷售量占比增長率是抹胸的47倍大數據 全洞察22 年輕消費者更加偏好嘗鮮新潮的時尚單品。以2016年時尚潮流單品金絲絨百褶裙、新晉熱門品類時尚套裝和傳統品類西裝為例，線上呈現出明顯的消費偏好差異。越新穎的商品，90/95后年輕消費者占比越高。鑒于時尚行業的年輕化趨勢，一些新鮮的非基礎性時尚品將可能成為市場流行點。嘗鮮型消費：年輕群體對新鮮時尚品更加敏感，致使非基礎性品類市場看好95后90后80后70后70前2016 線上不同品類/單品消費者年齡分布金絲絨百褶裙時尚套裝西裝大數據 全洞察23 消費者購買時尚單品會更加考慮

15、穿著的應用場景，能夠便捷地滿足一個場景所有需求的品類將可能更加受到歡迎。以女裝為例，時尚套裝是2016年消費人數增長最快的單品，很大程度上源于女性職業化程度加深，工作場景需求增加，時尚套裝提供了整體化的解決方案，免去了搭配的煩惱，因而受到歡迎。注：時尚套裝由于增速太高故單獨表達選取2016年用戶量占比超過1%的單品場景性消費：帶動能夠滿足現代人生活方式需求的品類上升背心吊帶休閑運動套裝馬夾大碼女裝牛仔褲短外套毛針織衫T恤襯衫2016 VS 2014 線上女裝單品消費人數增長率TOP10時尚套裝增幅是背心吊帶單品的23倍大數據 全洞察上班怎么穿周末穿啥浪約會大作戰街拍狂魔運動系裝扮最美旅拍照走，

16、玩海去！音樂節2016 iFashion平臺場景風格關注用戶量TOP824 從關注用戶量來看，上班、約會和戶外/運動是年輕消費者最為關注的三個場景，能較好滿足該些場景時尚穿搭需求的品類將受到市場歡迎。上班、約會、戶外/運動是年輕消費者最為關注搭配的三個場景大數據 全洞察25 以近年來大熱的繭形大衣為例，在傳統品類毛呢外套中加入廓形設計元素，使得品類煥發了新機。OUDIFU2012秋冬發布會主題為“繭”-“最完美的包容”。用繭型來演繹經典廓形的定制構造式單品，打造一種超現實的效果，用新穎有趣的手法來改變傳統的價值觀念，化繁為簡的細節，認同現代極簡主義。159.07%19.14%27.16%-2.

17、12%201520162015-2016 毛呢外套和繭形大衣的銷售額增速繭形大衣毛呢外套2014201520162014-2016 繭形大衣在毛昵外套整體的占比基礎性品類要想擴大市場，必須利用流行元素進行產品再造大數據 全洞察消費進階：由于時尚剛需性基礎品類市場發展較早，消費者的基本購買需求已被滿足，后續將呈現相對穩定的市場；而在消費升級觀念的帶動下，消費者會將目光更多投向之前未被挖掘的非基礎性品類。其中較為典型的有內衣、飾品、彩妝、運動周邊等大品類，以及服飾品類中的時尚套裝、休閑套裝等，都有較好地增長機會。嘗新：非基礎性品類更容易滿足消費者追求新鮮感的欲望。場景：一些新穎的非基礎性品類能更好

18、地滿足消費者特定場景下的消費訴求。趨勢與展望26未來，不同品類將呈現不同的消費者吸引模式：非基礎性品類的快時尚改造：非基礎性品類將主要依靠快時尚改造?；A品類的流行元素再造：基礎性品類將主要靠新穎的元素、材質等對原有產品進行流行再造?；A時尚品類消費進階嘗新非基礎時尚品類場景大數據 全洞察2017八大網絡時尚消費趨勢大數據 全洞察28 現代科技沖擊著時尚圈，正在點滴改變著現代人的時尚方式和內容，越來越多設計師在服裝設計中融入科技元素?？萍?時尚：科技越來越多地被應用于時尚設計中新型合成面料運用3D打印代替手工縫制皮具上的熱敏感色大數據 全洞察292014201520162014-2016 線上

19、輕薄款羽絨服銷售額指數：按照不同顏色高科技羽絨服銷售額量化處理黑藏青藍酒紅深蘊灰紫卡其黃色駝色其他2016 線上高科技羽絨服顏色熱銷指數 科技與時尚的碰撞可以直接促成一個新的時尚細分品類的誕生，能夠有效優化穿搭體驗的新單品往往可以迅速受到市場歡迎。以輕型羽絨服為例，利用特殊高密度錦綸面料減少了羽絨服的厚度和重量，賦予羽絨服這種傳統服裝新的時尚基因，受到消費者的歡迎?？萍?時尚：含有科技感的細分品類越來越受到歡迎大數據 全洞察30 隨著人們健康生活觀念的提升，越來越多人開始健身運動，配置的裝備也越來越齊全，運動內衣、健身服等增速較快，而帶有時尚元素的運動裝備尤其受到女性消費者的歡迎，比如lulu

20、lemon、暴走的蘿莉等運動時尚品牌爆紅。相信這股時尚運動風潮在2017年仍將繼續，并將蔓延到更多的運動品類中。2014201520162014-2016 線上運動品類含時尚元素商品銷售占比印花LOGO刺繡其他數據來源：2016全球潮流生活消費趨勢報告運動+時尚：運動越來越時尚運動內衣健身服裝運動鼓包/旅行包運動帽運動襪2016 線上銷售增長最快的運動品類時尚運動服裝銷售額比例顯著提升的顏色深寶藍金屬銀薄荷綠亮深紅海霧藍熒光黃海軍藍藏青大數據 全洞察31 運動潮同樣也帶給時尚設計師較多的靈感，近年來運動休閑風格的時尚單品越來越受到歡迎。以棒球服外套為例，一款靈感來自于棒球運動的時尚單品，款型帥

21、氣又休閑，近年來一直受到年輕消費者的喜愛。在消費者愈加追求舒適自然的心態之下，休閑運動風格將可能涌現更多爆款單品。時尚+運動：時尚越來越運動2014201520162014-2016 線上棒球款外套在外套品類中銷售占比大數據 全洞察時尚+科技：設計+科技：諸如熱敏感色、新型合成面料等科技元素已被應用到時尚設計中，未來將有更多新鮮的科技設計應用。品類+科技：當科技對整個產品改造時，會誕生新的細分品類，諸如廣為流行的輕型羽絨服?？萍紩O大地優化功能性時尚品類的穿戴體驗，從而受到大眾歡迎。趨勢與展望32時尚+運動：席卷全球的健康運動風潮：隨著人們生活質量的提高，消費者對個體健康的關注度隨之升高，運動

22、休閑成為一種主流的生活方式，帶動相關的運動周邊產品走俏，而樸素的大眾化運動產品已不能滿足消費者的需求，帶有時尚元素的運動休閑產品成為新風尚，不論是靚麗的健身裝備還是近年大熱的棒球服，運動+時尚的混搭風格成為追求自然健康生活人士的重要選擇。大數據 全洞察2017八大網絡時尚消費趨勢大數據 全洞察342014201520162014-2016 線上明星同款單品消費額占比注：明星帶動指數=明星同款銷售額/所有銷售額唐嫣袁姍姍范冰冰高圓圓楊冪2016 明星線上時尚帶動指數排名 明星們的穿著打扮愈發引領時尚風潮，街拍中的亮眼單品隨時可能成為“爆款”，帶動線上同款迅速爆紅。從明星帶動指數看，楊冪成為線上時

23、尚引領女王。追隨明星：明星街拍受到眾多粉絲追捧模仿，同款單品在線上熱銷大數據 全洞察35 楊冪小白鞋、高圓圓的軍綠色大衣和范冰冰連衣裙都成為2016年銷量靠前的時尚單品。短外套毛呢外套毛衣女士包袋低幫鞋2016 線上楊冪帶動時尚單品排名T恤低幫鞋連衣裙毛呢外套女士包袋2016 線上高圓圓帶動時尚單品排名運動茄克/外套毛呢外套低幫鞋帽子連衣裙2016 線上范冰冰帶動時尚單品排名明星成為時尚單品的最佳推手大數據 全洞察36 明星在熱門劇集中的穿搭同樣會受到粉絲的追捧。以韓劇太陽的后裔為例，不僅帶動襯衫和連衣裙的熱銷，劇中女主角佩戴的耳飾、項鏈，使用的包包和口紅都成為2016年的時尚潮流。20142

24、01520162014-2016 電視劇帶動的線上時尚品類銷售額高幫鞋T恤項鏈半身裙唇膏/口紅女士包袋低幫鞋耳飾連衣裙襯衫線上太陽的后裔帶動的時尚品類銷售額追隨明星：熱門劇集中的演員搭配會帶動的時尚風潮大數據 全洞察37“紅人”的持續發酵逐漸成為了一種常態。粉絲對網紅的追逐，使得他們的商品自帶曝光度。在流量成本愈高的情況下，紅人模式提供了一種有效利用粉絲效應帶來低成本高轉化的優質流量的方案，可顯著提高銷售轉化率。資料來源：CBNData2016中國互聯網消費生態大數據報告追隨紅人：具有巨大流量優勢的電商紅人模式紅人模式流量帶來的商業模式優勢超過一半的消費者每月都會重復購買。粉絲粘性高紅人店鋪的

25、瀏覽成交比高于一般女裝店鋪，規模大的紅人店鋪比一般紅人店 鋪 轉 化 率 高 出57%。高瀏覽高轉化紅人店鋪通過上新活動與預售等手段，能夠在短時間內刺激銷售，降低庫存成本。銷售爆發強大數據 全洞察38 在紅人電商模式剛開始爆發時，19-22歲的年輕人群對紅人店鋪的貢獻率增長最快，而到2016年，隨著紅人影響力的擴大，28歲以上人群也開始為這種模式買單，貢獻率上升。紅人模式完成了從特定人群驅動到人群泛化的過程。數據來源：CBNData2016中國電商紅人大數據報告年輕消費者最先對紅人模式買單，進而泛化到其他年齡2014201520162014-2016 淘寶紅人店鋪銷售額按年齡占比19-2223

26、-2829-3536-5051-70大數據 全洞察39 除了素人網紅，越來越多的明星也加入到網紅隊伍中。以超級明星網紅薛之謙為例，微博粉絲近3000萬，為店鋪打廣告的博文評論量超過2萬，其淘寶店鋪2016年用戶量增長9倍。網紅身份日趨泛化201520162015-2016 薛之謙店鋪用戶量變化大數據 全洞察40 越來越多的垂直領域的網紅出現，以暴走的蘿莉為例，隨著其在運動領域內網紅形象的建立，直接帶動店鋪業績暴漲，較2015年增長約90%，店鋪結構也更加集中于運動系列。網紅專業化，垂直領域專家更受到追捧2014201520162014-2016 線上淘寶店鋪品類銷售額占比運動服/休閑服裝運動包

27、/戶外包/配件飾品/流行首飾/時尚飾品新女士內衣/男士內衣/家居服服飾配件/皮帶/帽子/圍巾女裝/女士精品2014201520162014-2016 線上淘寶店鋪銷售額約90%大數據 全洞察買家秀潮報搭配尖貨2016 線上各互動頻道TOP100商家平均成交轉化率 除了明星/網紅，素人UGC的影響力也越來越強。以買家秀為例，真人示范在時尚消費中日漸成為影響消費者購買的重要因素，在iFashion平臺中，相比其他資訊與互動頻道，買家秀的成交轉化率明顯更高。注：成交轉化率=支付的人數/瀏覽過這個內容的人數，“買家秀”“潮報”“尖貨”“搭配”是iFashion平臺的子頻道，分別代表著展示買家秀、介紹時

28、尚資訊、推薦人氣精品、提供整體搭配方案的內容形態追隨UGC：買家秀成為最有效的互動銷售轉化渠道41大數據 全洞察42趨勢與展望篩選性：刺激消費者進行購買的底層邏輯已經改變，在商品總量供給過剩以及同質化的情況下，單純的商品展示以及品牌吸引力已經不足以刺激消費者進行購買，而真人KOL無疑起到了一個較好的篩選作用。認同感：“人”成為刺激購買的重要因素，消費者會出于對KOL品位的認同而對產品產生好感，繼而進行“追隨式”購買。真實性：相對抽象的“品牌”，“人”更具有真實性，對消費者驅動力更強。KOL紅人U G C/買 家明星P GC/設計師大數據 全洞察2017八大網絡時尚消費趨勢大數據 全洞察44 2

29、016年，電商領域多個行業的融資數量都出現下降，傳統“貨架式”電商創業項目融資的下降最為明顯，同比下降63%，而包括公眾號在內的內容電商卻保持了12%的增長，例如“什么值得買”、“清單”等，消費“內容化”浪潮已到來。數據來源：元璟資本洞察：消費平臺新機會內容電商日益流行2016年傳統“貨架式”電商創業項目的融資事件63%2016年內容電商創業項目的融資事件12%大數據 全洞察457 51 認為內容將成為主要流量入口的商家數不認為認為15%44%63%社交平臺直播淘內渠道（包括微淘，iFashion，愛逛街等）線上商家對不同內容渠道偏好占比數據來源：2017年1月對淘寶iFashion頻道TOP

30、100商家訪談結果，有效樣本N=59問題：您認為內容運營以后會成為主要流量入口嗎?看好哪種內容形式?大部分從業者也認可內容將成為未來主要的流量入口。在對內容渠道的選擇上，大多數頭部商家仍看好與交易更加緊密的淘內內容渠道，因為內容的受眾與消費者更加重合，能帶來更高的消費轉化。大部分賣家認可內容化趨勢大數據 全洞察46 在內容爆發的初期階段，比較理想的內容模式是“商品為主，內容為輔”，而不是“內容為主，商品為輔”。以iFashion平臺為例，以商品為主的搭配/尖貨的瀏覽停留時長明顯高于以內容為主的潮報。潮報搭配尖貨iFashion 平臺內容欄目平均停留時長對比短期內仍然是商品為主的內容更能吸引消費

31、者大數據 全洞察 內容宣導對時尚消費具有較為明顯的刺激作用，諸如小紅書、蘑菇街等垂直電商平臺正是依靠“內容”提高用戶粘性，從而形成穩定的社區，最終轉化為消費。在物質供給過量以及互聯網流量日益趨緊的情況下，單純的“商品展示”已難以打動消費者，需要靠“內容”對產品進行包裝，以“提供有效信息”的方式打動消費者心智，從而實現有效宣導，繼而轉化為購買行為。趨勢與展望47在完成了初步的消費者教育之后，“內容”將跨入2.0發展期：深度內容在龐雜的信息密度下，只有深度內容才不會被消費者忽略。走心內容沒有新意、千篇一律的內容將不會被注意到，只有與眾不同的內容才能打動消費者。垂直內容精進的深度內容往往存在于垂直領

32、域，深耕的PGC信息源會更受歡迎。大數據 全洞察2017八大網絡時尚消費趨勢大數據 全洞察 西遇是一家由線下發展到線上的鞋品零售商，通過對數據分析與內容運營的應用，西遇將自身的核心競爭力定位在精準的目標人群定位上，累計一批認同其品牌的粉絲。數據幫助商家準確觸達消費者-西遇案例資料來源：對西遇運營的訪談消費者數據分析目標消費者粉絲運營忠實消費者內容運營讓消費者理解品牌屬性；粉絲運營提升忠誠度；二者相輔相成穿鑿出一批認同品牌的高客單價消費者商業價值：根據自身產品風格確定目標消費人群，并通過數據分析精準定位內容運營49大數據 全洞察50 數據同樣可以幫助消費者獲得更優的購物體驗，從原來需要一層一層地

33、搜索瀏覽的“多層級購物模式”到現在的匹配個人風格偏好的個性化推薦的“扁平化購物模式”，消費者可以花更少的時間找到更適合的商品。數據幫助消費者優化購物體驗多層級購物路徑扁平化購物路徑進入首頁搜索單品寶貝頁面進入首頁個性化推薦寶貝頁面大數據 全洞察51 品牌借助數據捕捉最新的流行趨勢，將碎片化的流行元素進行組合，“自動”生成可以滿足消費者快速變化的品位偏好的商品，以Zara為例，通過大數據Zara每年快速設計.萬個新樣式，平均每至周就能夠有流行款上架。信息來源：新聞數據驅動設計自動化數據獲取渠道大數據支持Zara設計師平均20分鐘就可以設計出一件衣服，設計自動化設計師根據大數據快速組合最流行款和消

34、費者偏好的細節設計新款Zara數據處理中心店鋪攝影機及店經理隨身帶的PDA數據類型爆款和滯銷款的款式數據用戶“喜歡口袋圖案”和“不喜歡拉鏈”的細節數據設計師新款大數據 全洞察-要實現高效靈活供應鏈的關鍵是全方面地利用數字技術對供應鏈進行信息化改造，從信息共享到產品管理，從生產到倉儲、運輸，實現整個系統的效率最優化。數據化測款微淘互動：作為微淘社區的網紅店鋪，MG小象粉絲已超過1100萬，在互動中運營人員收集了大量消費者反饋，作為選款參考；爆款保障：選款時先引流測試，選取其中點擊率最高的款式生產，選出的產品有更大機會成為爆款，因此可保證輕庫存。數據化反饋數據處理中心：ZARA每一個零售網點都可以

35、通過該系統追蹤銷售數據。此外，顧客的反饋也能在系統上反映出來，因而，Zara能夠很快發現哪些款好賣，哪些款滯銷。通過Zara內部全球資訊網絡，每天至少兩次傳遞資訊給總部設計人員，由總部作出決策后立刻傳送到生產線，改變產品樣式。數據使得供應鏈更加高效靈活52大數據 全洞察未來的時尚消費將實現全面的數據化管理：CRM管理將更加精細：依靠數據技術的幫助，用戶的一切行為都可以被記錄，消費者的畫像、消費偏好、消費場景將被不斷細分以及標簽化，精度也會越來越細，從而形成龐大而詳細的消費者信息庫。消費過程將更加扁平與個性化：通過后臺數據庫的支持，算法將可以較為精準地識別出消費者的需求，自動實現“人貨匹配”，消

36、費者的購買路徑將更加扁平，較為容易地找到最適合的商品，從而優化購物體驗，算法與數據成為每個人的“時尚管家”。趨勢與展望53設計組件化：有了數據化管理技術，除了設計師的靈感外，品牌將可以借助數據庫的幫助捕捉最新的流行趨勢，將碎片化的流行元素進行組合，“自動”生成可以滿足消費者快速變化的品位偏好的商品供應鏈更加高效便捷：時尚產業正在變得越來越快、越來越個性化，在這種情況下，就對支撐整個零售鏈條的供應鏈體系提出了更高的要求，未來，無論何種改革下的企業、品牌都會需要能夠滿足“短平快”外部需求的靈活高效的供應鏈體系；利用數字技術對供應鏈的升級程度也將成為制約許多新鮮商業模式能夠實現的關鍵。大數據 全洞察

37、2017八大網絡時尚消費趨勢大數據 全洞察 消費者主動參與互動的熱情持續升高，商家對消費者參與的接納范圍進一步擴大，從銷售運營環節延伸到生產設計環節。例如，“預售+團購”模式生產商品成為較為安全的測款方法。小K智能插座實現了超35萬人參與、2100萬元的眾籌金額，成為最受矚目的智能硬件產品之一，其中超過七成餐與人群為80/90后年輕人群。80,90后70%其他人群30%小K智能插座線上眾籌參與人群比例消費者參與到商業鏈條中的程度加深，除了基礎的評論互動，已開始往上游產品開發延伸55大數據 全洞察56 虛擬社會的組織方式將可能進一步碎片化，“社群”將可能成為主要的存在單位，因而，以共同“內核”為

38、紐帶的社群將在時尚生活中進一步普及，除了現在平臺型的社區外，下一步將可能出現更多垂直型的社區，這些社區粘性將可能更強，商業轉化率也可能更高。對商家來說，利用好社群消費的關鍵是要將社群的內核和商品或者品牌做匹配，越垂直/越細分的產品將會越能激發社群的商業價值。組織社群化，用戶圈群影響力增強知名iFashion店鋪小蟲米子，專注于時尚領域，擁有200+萬淘內粉絲，通過線上線下活動與粉絲互動，吸引JIMMYCHOO等大牌與其合作。大數據 全洞察57 隨著消費者在消費鏈路中參與程度的加深，他們對整個產業鏈的影響也越來越大，未來將形成以消費者為核心的商業模式，包括研發和營銷等環節的革新：消費者需求將引導

39、整個產品生產周期，完全實現“按需定制”，從而有效解決庫存積壓問題；借助消費者的力量實現推廣的效率優化。趨勢與展望時尚消費C2B模式用戶對上一周期產品的評價意見成為新一期產品設計的重要參考設計生產銷售售后預售+團購模式生產商品眾籌模式用戶投票選擇銷售商品信息交流，互相影響購買決策積極地對產品及服務做出評價自發地對優質產品及服務進行傳播分享大數據 全洞察2017八大網絡時尚消費趨勢大數據 全洞察直播類型典型代表UV互動UV潮流趨勢張大奕教你冬季穿搭術1,272,487 85,189 粉絲回饋大喜雙十二倒計時！有福利1,202,398 63,157借勢上新1212ALU帶你看新款975,978 44

40、,384 場景導購徐琳的斬男攻略786,950 25,849 59 越來越多商家開始在運營過程中使用直播的技術，大部分高流量直播是借助平臺大型活動或者促銷節點，順勢吸引消費者，其他的則是帶有網紅屬性的高人氣商家的穿搭建議或者商品展示，高互動性是直播的一個重要特征，TOP內容的互動率往往可以達到20%-30%。注：數據為單場直播直播+時尚：直播成為眾多TOP商家的推廣新選擇淘寶直播典型模式及代表大數據 全洞察60雙十二特優惠返場！年貨備起新品繼續上新，繼續勁爆秒殺有你想不到的沒我們不賣的！搶購！新品又繼續上新，又開始勁爆秒殺圣誕大賣場!你要的我都有我在韓國雙十二秒殺送不停雙12粉絲見面會福利派送

41、張大奕 8點開賣平民Girl變身記跨年福袋第一彈2016 淘寶直播轉化率內容Top10 而能有效帶動銷售的往往是商品優惠方面的內容，帶有強宣導性的直播互動模式加上優惠的價格給了消費者足夠的吸引力?，F階段高轉化率的模式是帶有優惠商品的直播大數據 全洞察61 除了出行、住宿等領域，時尚圈也開始涌現越來越多的共享新模式。目前主要是以穿衣場景來切入，分為常服租賃和禮服租賃兩類，未來將可能可以切入更多使用場景以及服裝外的時尚品類。共享+時尚：以較低的成本獲取優質的時尚資源女神派時裝月租：支付會員費后，上萬款滿足日常穿搭的時尚設計師品牌服裝不限次換穿衣二三禮服租賃：定位高消費人群，以 B2C 模式做高端禮

42、服租賃大數據 全洞察直播+時尚：2016年火爆的直播模式也在時尚領域得到了應用，不論是商家的采購直播還是網紅的美妝/穿搭直播亦或是大牌秀場的全球直播，都為時尚界帶來了新的變化，而這些模式在完成了與時尚的初步融合之后，將極有可能在擴大應用范圍的同時孵化出一批頭部TOP內容源，從而聚集起越來越多的流量。共享+時尚：隨著共享化觀念的日益普及，類似“衣二三”這種租衣模式的APP開始出現，目前主要集中于通勤、禮服等品類，慢慢地將可能在配飾、配件等周邊品類里流行。趨勢與展望62？+時尚：未來，將可能有更多的新技術、新模式與時尚消費相結合，有的可能只是造成產業某個環節的運營邏輯改變，而有的也可能會對整個產業

43、鏈形成沖擊，在技術、經濟環境日益復雜的情況下，“不確定”將會成為必然。大數據 全洞察三、推動力：年輕的時尚消費者們大數據 全洞察0-17歲18-20歲21-22歲23-25歲26-37歲38-47歲48歲以上2014-2016 線上不同年齡段消費額占比201420152016 90后消費群體的消費金額貢獻逐年增大，顯示“年輕”的消費者在線上時尚行業中的地位日益提高，需要得到足夠重視。從不同年齡段的銷售額占比變化看，18-20歲、21-22歲及23-25歲的消費者展示了比較高年齡段消費者更大的“爆發力”?，F象：“青春”勢力在時尚界迅速崛起64大數據 全洞察65 新增消費者中，22歲以下年齡段和4

44、8歲以上年齡段的“新增消費金額占比”都顯著高于非新增的部分，其中18-20歲的群體在新增人群中的金額占比是非新增人群中同年齡段的三倍。注：“新增消費者”是指上一年在線上無時尚消費的人群青年人在線上時尚行業的新增消費力量中更突出0-17歲18-20歲21-22歲23-25歲26-37歲38-47歲48歲以上2016 線上新增/非新增消費者中各年齡段消費金額分布新增消費力非新增消費力大數據 全洞察660-17歲18-20歲21-22歲23-25歲26-37歲38-47歲48歲以上2014-2016 線上不同年齡段消費者客單價201420152016 2014年，38-47歲的成熟消費群體在線上時尚

45、中的客單價最高，且與其他年齡段消費者的差距較大；到2016年，較低年齡段消費者與該年齡段消費者的差距縮小，特別是21-22歲和23-25歲年輕消費者，他們的線上消費金額攀升顯著。年輕消費者時尚消費金額持續攀升消費力消費商品消費動機大數據 全洞察670-17歲18-20歲21-22歲23-25歲26-37歲38-47歲48歲以上2014-2016 不同年齡段消費者TOP3商品種類銷售金額占比201420152016 年輕消費者最常買的前三種商品在其整體消費中占比不斷降低，表明他們購買時尚品的種類集中度在降低。TOP3商品種類占比：指銷售額占比前三的一級類目占所有消費的百分比年輕消費者的時尚消費商

46、品范圍更廣消費力消費商品消費動機大數據 全洞察68 以18-20歲的年輕消費者為例，女裝、男裝和女鞋是該年齡段線上消費金額占比的Top3商品，從2014-2016年三種商品的總銷售金額占比逐年下降可以看出，年輕的消費者不再滿足于基礎商品的購買，他們開始把錢更多的分配到其他的商品上，如彩妝/香水等更代表消費升級的商品中。年輕消費者的時尚消費商品范圍更廣2014201520162014-2016 18-20歲消費者TOP3商品銷售金額占比TOP3商品其它女裝男裝女鞋線上18-20歲銷售金額商品TOP3消費力消費商品消費動機大數據 全洞察6900后95后90后80后70后70前2016 線上“潮牌”

47、商品年齡偏好度偏好度：潮牌中某年齡層占比除以時尚整體某年齡層占比潮牌選取單品中含有“潮牌”關鍵詞的訂單00后95后90后80后70后70前2016 線上原創店鋪年齡偏好度偏好度：原創店鋪中某年齡層占比除以時尚整體某年齡層占比原創選取iFashion平臺原創店鋪訂單 而他們對“潮牌”和原創品牌的偏好顯示了年輕人群追求個性化以及新鮮感的心態，尤其是“潮牌”，年齡越小對潮牌的偏好度越高。個性化與新鮮感是年輕時尚消費者購物的主要動機消費力消費商品消費動機大數據 全洞察70 而在年輕消費者當中有這么一批“資深達人”，他們是更舍得在線上進行時尚消費的群體，其年度客單價不但高于普通用戶，且有逐年擴大差距的趨

48、勢，是引領時尚消費的領軍群體。2014201520162014-2016 線上普通/深度時尚年輕用戶客單價普通用戶深度時尚用戶KOL:Key Opinion Leader;資深達人：iFashion店鋪消費超過單人整體消費50%的人群；此處只對比18-25歲年輕消費者年輕消費者中的“資深達人”2014201520162014-2016 線上深度時尚年輕用戶消費金額比例大數據 全洞察71普通用戶深度時尚用戶2016 線上普通/深度時尚年輕用戶男女消費金額占比男女注：新用戶：2016年首次購買時尚類目商品的用戶 綜合各特征來看，當消費者同時具備“有一定網購經驗”、“高線城市”、“女性”、“社會新鮮

49、人”這幾個元素，可能就是最具有時尚消費潛力的群體?！百Y深達人”的爆發點普通用戶深度時尚用戶2016線上普通/深度時尚年輕用戶分年齡段消費金額比例18-20歲21-22歲23-25歲普通用戶深度時尚用戶2016線上普通/深度時尚年輕用戶新用戶比例舊用戶新用戶1級2級3級4級2016線上普通/深度時尚年輕用戶不同級別城市消費金額占比普通用戶深度時尚用戶大數據 全洞察72廣東省浙江省江蘇省山東省四川省河南省福建省湖北省上海北京2016 線上全國時尚消費地區Top10 廣東省和浙江省、江蘇省是網絡時尚消費最多的三個省份，總占比超過全國的30%；山東省和四川省緊隨其后。附：各地區時尚消費“大觀園”大數據

50、 全洞察北京男性運動風最佳演繹城市男性消費中運動服銷售占比全國最高中國魅力之都-線上時尚消費排行榜山東省男性最佳搭配省份男性搭配類商品中服飾配件和箱包皮具的銷售占比全國最高上海最精致的“魔都”男性與女性的彩妝/香水銷售占比均高于全國其他地區山西省最舍得為愛”埋單“省份全國男性消費者中女裝銷售金額最高西藏自治區“表哥”盛產地男性消費者中手表銷售金額占比全國最高湖南省最有“造型”話語權省份女性消費者中男裝銷售金額占比全國最高云南省女性運動風最佳演繹省份女性消費中運動服銷售占比全國最高廣東女性最佳搭配省份女性搭配類商品中飾品和箱包皮具銷售占比全國最高73大數據 全洞察本報告研究的時尚消費包括以下類目：女裝、男裝、鞋、箱包、內衣配件、珠寶、美妝、配飾本報告的數據范圍：阿里巴巴大數據74對象界定及數據說明